開催概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 開催回 | 第3回 名古屋AI経営サミット |
| 開催日 | 2025年5月9日（金） |
| 講師 | 坂田誠氏／株式会社はちえん。代表取締役 |
| 主なテーマ | ChatGPTの基本、調査と思考の使い分け、設定、社内資料の活用 |
| 開催場所 | 名古屋市・リンクス名駅12階 |
日程・所在地は当時の開催案内で照合しています。
今回の重要ポイント
- 文章の下書き、詳しい検討、情報調査など、仕事の目的に応じて使い方を選ぶ。
- 記憶やカスタム指示は便利な一方、意図しない前提が回答へ混ざっていないか確認する。
- 会社の資料や現場の情報を整え、AIが参照できる材料を充実させる。
講演で扱った内容
1．仕事の目的からモデルや機能を選ぶ
講演では、当時利用できたGPT-4oや推論型モデルなどを例に、日常的な文章作成と、時間をかけて考えさせたい仕事の違いを説明しました。経営戦略の検討や複雑な分析と、短い文章の作成では、求める回答の性質も異なります。
この部分を現在にもつながる考え方として読むなら、「新しいモデルを選べば十分」という理解にとどまらず、速度、検討の深さ、情報収集の必要性を分けることがポイントです。この記事では開催当時の機能紹介を記録しており、現在のモデル一覧や利用条件の比較は行っていません。[1]
2．調べる工程と、調査結果から考える工程を分ける
Deep Researchの話題では、広く情報を集める仕事と、その情報をもとに自社の方針を考える仕事を分ける使い方が紹介されました。調査レポートができたら終わりではなく、そこから自社にとっての意味を検討する流れです。
説明が難しければ、専門用語を減らす、分かる言葉に言い換えるといった追加の依頼もできます。AIの出力に合わせて理解を止めるのではなく、自分が判断できる説明になるまで問い直す姿勢が示されました。[2]
3．記憶と指示の設定を把握する
メモリやカスタム指示は、利用者の情報や希望する回答の形式を伝える仕組みとして紹介されました。同じ前提を繰り返し説明する手間を減らす一方、覚えた内容が意図しない回答につながる場合についても触れています。
仕事ごとに扱う会社や目的が異なる場合、以前の情報が今回にも当てはまるとは限りません。回答がずれていると感じたときは、質問文だけでなく、AIがどのような前提を参照しているかも見直す、という視点が得られます。講演ではデータに関する設定の確認も扱いましたが、当日の画面操作を現在の仕様として固定して記載することは避けています。[3]
4．繰り返す作業は、指示の形を整える
GPTsの紹介では、用途に合わせた指示を用意しておく使い方を取り上げました。日本語のロゴ作成を題材に、特定の目的に沿って応答する仕組みが示されました。
業務に置き換えれば、依頼するたびに必要条件を思い出す負担を減らすことにつながります。何を入力するのか、どのような形式で出してほしいのか、どこを人が確認するのか。そうした仕事の条件を整理することが、繰り返し使える依頼を作る土台になります。後半の整理は講演から導いた実務上の視点です。[4]
実演・事例から見えたこと
終盤には、資料を読み込ませて質問するNotebookLMの活用が紹介されました。資料に基づく質問への回答に加え、内容を音声で説明する機能や、関係を整理して理解する方法にも触れました。
題材となったのは、会社や仕事についてまとめた情報です。一般的な知識を聞くだけでなく、その会社の資料を材料として、業務や情報発信に役立つ理解を得る使い方が示されました。人が読むために用意してきた資料を、AIとの対話でも活用するという発想です。
この紹介とともに、自社についての情報がそろっていることの意味も語られました。AIへ渡す材料が乏しければ、会社固有の事情に踏み込んだ回答は得にくくなります。AIの機能を試すことと、自社の情報を整理することを一緒に進める必要性が伝わる場面でした。[5]
自社で検討したいこと
今回の内容をもとにすると、日常業務を「すぐに下書きがほしい仕事」「複数の条件を比較したい仕事」「資料を確認したい仕事」に分けるところから、使い方を見直せます。
加えて、会社案内、業務手順、よくある質問など、繰り返し参照する情報の所在を整理すると、AIへの依頼もしやすくなります。これは編集上整理した実践の視点です。使った機能の数より、必要な情報を与え、出力を確認して仕事に使える状態まで進められたかを確かめたいところです。
内容を理解するためのQ&A
以下は講演内容をもとに編集したQ&Aです。当日の質疑応答の逐語記録ではありません。
モデルの違いをすべて覚える必要がありますか？
今回の講演から得られる基本は、作業の目的に合わせて選ぶことです。当時の名称を暗記するより、調査、深い検討、日常の作成作業を区別する考え方が参考になります。
回答が自社の事情と合わないときは、何を見直しますか？
質問の条件や渡した資料に加え、メモリやカスタム指示などの前提を確認する視点が紹介されました。必要な情報を補い、誤った前提を訂正して対話を続けます。
NotebookLMは、この回ではどのように紹介されましたか？
用意した資料をもとに質問したり、内容を別の形で理解したりするための道具として紹介されました。会社固有の資料を活用する例が扱われています。
記録と出典
本稿は主催者提供の第3回文字起こしを中心に再構成した開催報告です。製品名・機能の説明は2025年5月の講演内容として記載しています。