※AIツールを利用して、今回の話を要約しました。
ほぼ修正はしてないので実際の内容と相違している部分があります。
参考資料としてお使いください。
AIの学び方講座：概要
今回の講座では、日々進化し、多種多様な情報が飛び交うAIについて、どのように学び、キャッチアップしていくかというテーマでお話しします。
特定の人や本、ツールを推奨するのではなく、より本質的で、ご自身の業務に活かすためのAIの学び方、向き合い方について、講師自身の経験を踏まえながら解説します。
【お知らせ】
普段はマインドマップアプリ「マインドマイスター」を使用していますが、不具合のため本日は「Notion」を使用して説明します。
1. 情報収集の基本スタンス：誰から学ぶか？
- 特定の発信者に依存しない
- 「この人のこの発信を見ましょう」「この本を読みましょう」といった形式ではありません。
- 「誰が正しいことを言っているか」を過度に重視するのではなく、自分が実験するためのフック（きっかけ）となる情報を求めます。
- 注目すべき情報源
- 各AIの開発元・開発者の発信を注視しています。
- 例：ローガン・キルパトリック氏（Google AI Studio開発者）、シェイン・グウ氏（Gemini開発者）、サム・アルトマン氏（OpenAI CEO）など。
- 英語が読めなくても、ブラウザの翻訳機能で十分です。
- これらの人々をフォローし、「いいね」やブックマークをすることで、関連情報や他の専門家が表示されやすくなります。
- 開発元（Google, OpenAI, Anthropicなど）が発表する新しいAIモデルや技術
- Gemini、Claude、ChatGPTなどの新しいバージョンや機能は話題になりやすく、AIのトレンドを形成します。
- 具体的な事例ベースの情報
- 「こうやって使ってみた」「社内業務改善にこう活用した」といった実践的な投稿は非常に参考になります。
- 各AIの開発元・開発者の発信を注視しています。
- 情報の捉え方
- 特定の人を盲信するのではなく、情報の総体として幅広く眺めることを意識しています。
- 多くの人から学ぶ姿勢が重要です。
2. 情報の「質」を見抜く力を養う
- 「薄い情報」に気づくことの価値
- 「AI系インフルエンサーの発信が薄い、寄せ集めっぽい」と感じることがあるかもしれません。
- このように感じられること自体が、自分の中に比較の軸ができている証拠であり、成長の証です。
- 最初はどんな情報もすごく感じますが、多くの情報に触れることで、質の高い情報や実務に役立つ情報を見分ける目が養われます。
- 比較対象を自分の中に作る
- 多くの情報に触れ、「これは本当にすごい」「これは実務で使える/使えない」といった判断基準を自分の中に構築します。
- 「この人は信じていい、この人はダメ」と決めつけるのではなく、あらゆる情報を比較検討の対象とします。
- どんな専門家でも間違う可能性があり、常に正しいとは限りません。
- 重要なのは、多くの情報を眺め、自分自身で判断する軸を持つこと
- 特定の誰かを盲信するのではなく、広範な情報から学び、自分なりの基準を育てましょう。
3. AIの学び方で最も重要なこと：実験と検証
- 「誰でも何でもいい」の真意
- 情報源は誰でも、どんなものでも構いません。重要なのは、得た情報を自分で試してみることです。
- 学びの核心は「実験と検証」
- AIの情報発信者やインフルエンサーになることが目的ではありません。
- 自分の業務をスピーディーに行う、より良い成果物を出すなど、AIを使って自分の業務を改善することが目的です。
- そのためには、とにかくAIを実際に使って実験し、その結果を検証することが不可欠です。
- 情報収集の目的
- 新しい概念や技術（例：資料作成AI、特定の機能向上）を知ったら、それを眺めるだけで満足せず、「自分の業務でどう使えるか？」を考え、試すことが重要です。
- 他者の情報発信は、あくまで実験の「きっかけ」や「フック」として活用します。
- 情報を見ただけ、聞いたたけでは何も変わりません。自分でやってみて初めて「これは使える」「これは使えない」が分かります。
- 「眺める」だけで良い情報と、しっかり「試す」べきこと
- 新しい技術やツールの情報は「こういうものがあるんだな」と軽く眺める程度でOKです。
- 本当に時間をかけるべきは、それを自分の業務に当てはめて試行錯誤することです。
- AIは予期せぬタイミングで進化することがあるため（例：ChatGPT-4の文章生成能力の向上）、常に試す姿勢が大切です。
4. AIを活用するための心構え（スタンス）
- 「自分の仕事は全部AIで代替できるはずだ」と考える
- これは事実かどうかは別として、あくまでスタンスとして持つべき考え方です。
- この視点から自分の業務を見つめ直すことで、AI活用の糸口が見えてきます。
- 特にライターの仕事は、文字という共通の出力形式を持つため、AIによる代替が比較的しやすい分野と言えます。
- AIにできないことは現時点ではない、と一旦考えましょう。
- もしAIで期待通りの成果が出ない場合、それは「自分の指示が悪い」か「与えているサンプルが悪い」可能性が高いです。
- 「元情報」「指示」「出力サンプル」の3つが適切であれば、良い成果物はAIで生成可能です。
5. AIを業務に導入する具体的なステップ
- 目的の再確認
- 自分の業務を効率化し、質を向上させることが目的です。
- AIに業務を「代替」または「サポート」してもらうことを目指します。
- （究極的には自分のコピーを作ることを目標にしても良い）
- 手放せる業務からAIに任せる
- 文章を書くことが好きでも、全ての工程が好きとは限りません。
- 例：校正・校閲、文字装飾、特定のリサーチなど。
- 自分が「やりたくない」「好きではない」部分からAIに任せていきましょう。
- これは、外部に業務委託するのと同じ考え方です。
- 文章を書くことが好きでも、全ての工程が好きとは限りません。
- 学び方の注意点：全部を学ぼうとしない
- AIの全情報を網羅的に学ぼうとすると、追いつけずに挫折します。
- 自分の業務が一歩でも二歩でも進めば、その学びは成功です。
- 使いもしないAI情報を集めるだけでは無意味です。
- 業務の分解
- AIに業務を任せるためには、まず自分の業務を細かく分解します。
- 例：SEO記事執筆 → 企画 → リサーチ → 構成作成 → 本文執筆 → 校正・修正 → 入稿
- さらに細分化します。
- 例：本文執筆 → リード文作成、各見出しの内容作成、まとめ文作成
- AIに業務を任せるためには、まず自分の業務を細かく分解します。
- 具体的なタスクをAIに実行させる
- 分解した個別のタスク（例：リード文作成）をAIにやらせてみます。
- 「理想的なプロンプトを探す」のではなく、自分が書いているリード文をどうすればAIに再現させられるかを実験します。
- この時、過去の講座で紹介した「WWH（Why, Who, What, How, Example, Input）」のフレームワークで指示を考えると効果的です。
- Why（目的）： このリード文で何を達成したいのか？
- Who（誰に）： ターゲット読者は誰か？ 著者（自分）の立場は？
- What（何を）： どんな内容のリード文を作るのか？
- How（どのように）： どんなトーンで、どんな順番で情報を提示するのか？
- Example（実例）： 自分が良いと思うリード文のサンプル。
- Input（入力情報）： 記事のテーマ、キーワードなどの事前情報。
- これらをAIに伝え、出力結果を見ながら指示を調整したり、サンプルを増やしたりします。
6. 新しいAIモデルへの対応と継続的なキャッチアップ
- 新しいモデルは積極的に試す
- GPT-4が4月30日で提供終了予定（※API版や後継モデルとの関連は要確認）のように、AIモデルは変化します。
- 新しいモデルやツールが出たら、現在自分がメインで使っているAIと同時に、同じ指示・プロンプトで試して比較しましょう。
- 例：ChatGPT、Claude、Gemini (Google AI Studio) の最新版は必ず試す。
- これにより、各モデルの特性や得意・不得意、使いやすさを把握できます。
- 全てを使いこなす必要はありません。自分のお気に入りのモデルを使い続けながら、新しいものが出たら比較する、というサイクルで十分です。
- まずは自分の業務で使うための「指示書（プロンプトの雛形）」を一つ作り、それを基に様々なモデルを試すと良いでしょう。
- Chatbot Arenaの活用（参考程度に）
- 匿名のAIモデルAとBに同じ指示を出し、どちらの出力が良いかをユーザーが投票するサイトです。
- リーダーボードで評価の高いモデルを確認できますが、あくまで人間の主観による評価の集積なので、参考程度に留めましょう。
- 時間がある人向けの追加学習法
- 新しいAIツールや技術を見つけたら、「何に使えるか」を深く考えずに、とにかく使ってみるのも一つの方法です。
- 一見無関係な技術の試用経験が、後で別のところで役立つこともあります。
7. 経験の蓄積とその価値
- 「実行」による経験と蓄積が重要
- AIを使って「こうしたら上手くいった」「こうしたらダメだった」という経験。
- AIを活用して作成し、クライアントに納品した記事の実績。
- これらを具体的に記録し、蓄積していくことが非常に重要です。
- どの部分でAIをどう使ったか？
- それに対する自分の感想や評価は？
- 最終的にどんな数字（順位、CV率など）に繋がったか？
- 蓄積されたノウハウが将来の強みになる
- AI活用が避けられない時代において、「この人はAIをこう使って成果を出せる」という再現性のあるノウハウを持つ人材は非常に貴重です。
- クライアントの信頼を得られれば、AI活用の許可も得やすくなります。
- 例：品質を担保した上で、AI活用による効率化分を一部値引きするなどの提案。
- AIを使わない執筆の価値も忘れない
- 1から10まで自分で考え、取材し、執筆するスキルの価値は依然として高いです。
- AIに指示を出す能力は、自分自身で質の高いコンテンツを作成する経験によって磨かれます。
- AI活用と自身での執筆を両立させることが理想的です。
8. 質疑応答・補足
- Q. 郷さんのこの講義だけでAIのインプットは十分か？（中村さんより）
- A. （ゴウさん）この講義だけでは、最新モデルの登場に気づくタイミングが遅れる可能性があります。また、私自身の情報や解釈が偏る可能性もゼロではありません。
- 「多くから学ぶ、眺める」という原則は重要なので、この講座を「最低限の情報源」としつつ、他も幅広く眺めてほしいです。
- ただし、最新モデルの情報共有は、この講座やコミュニティ内で積極的に行っていきます。
- この講座は、SNS映えする短期的なテクニックではなく、地味でも本質的で長く使える知識を提供することを目指しています。
- AI系YouTubeの活用
- 講師は、AI系のYouTubeチャンネルを「ながら見」し、事例や活用例をなんとなくインプットしていることもあります。
- マーケティング会社のAIセミナーへの参加（中村さんより）
- クライアントがAIをどう捉え、ライターに何を求めているかを知るために有効です。
- ジェミニスパーク（現 AI Test Kitchen の一部機能）の代替について
- 無料で検索系機能を使いたい場合、Google AI Studioの「Grounding with Google Search」機能が有効です。
- Google AI Studio (現 Google AI for Developers) で、Geminiモデルを選択し、チャット設定で「Grounding with Google Search」をオンにすると、検索結果に基づいた回答を生成できます。
- 有料版であれば、Gemini Advanced (Gemini Ultra搭載) やChatGPT Plusのブラウジング機能なども活用できます。
- 無料で検索系機能を使いたい場合、Google AI Studioの「Grounding with Google Search」機能が有効です。
- 現在の推奨モデル（2024年4月時点、講師の個人的見解含む）
- Gemini 2.5 Pro（特に0315版など新しいもの）が非常に優秀で、無料または低コストで利用できるGoogle AI Studio経由でも高性能です。
- ChatGPT-4 (有料版) やClaude 3 Opusなども高性能ですが、Gemini 2.5 Proがコストパフォーマンスや速度面で優位性を示す場面も増えています。
- ただし、モデルの性能評価は常に変動するため、定期的な比較検証が重要です。（半年前はClaude 3.5が最高評価だった時期もある）
- Google AI Studio (Vertex AI Studio / Google AI for Developers) の使い方
- チャットモードでモデル（例：Gemini 2.5 Pro）を選択し、必要に応じて「Grounding with Google Search」をオンにするだけで、簡単に試せます。
まとめ
AIの学び方で最も大切なのは、情報を鵜呑みにせず、自分自身で試し、実験と検証を繰り返すことです。
そして、その経験を蓄積し、自分の業務改善に活かしていくこと。
特定の情報源に頼りすぎず、幅広い情報に触れながら、自分なりのAI活用法を見つけていきましょう。