開催概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 開催名 | 第2回 大阪AI経営ビジネスサミット |
| 開催日 | 2026年8月18日 |
| 会場 | 大阪市淀川区西中島7丁目1-1 興北ビル9階 |
| 基調講演 | 坂田誠：AIO・E-E-A-Tと信頼を伝える情報発信 |
| 実践紹介 | 丸山綾子、穂苅博人 |
| 司会 | 田中清史 |
| 参加規模 | 約25名（運営・司会の開催報告による） |
日付・会場・登壇者・参加規模は運営・司会による開催報告と照合しています。
今回の重要ポイント
- 実績を伝えるときは、何を、いつ、どのような条件で行ったかまで具体化する。
- 自社サイトと第三者の記録を区別し、会社やサービスについて矛盾のない情報を揃える。
- AIを使って作ったものを実際に試し、反応を確かめて次の仕事へつなげる。
講演で扱った内容
E-E-A-Tを、自社の経験や実績から考える
坂田は、経験・専門性・権威性・信頼性というE-E-A-Tの四つの観点を取り上げました。講演では特に、魅力的なストーリーに加え、その発信を裏づける事実を示すことに重点を置いています。[1]
たとえば、商品やサービスを使ってよかったという感想だけでなく、どのような課題があり、何を行い、どの期間でどんな変化があったのかを残す。数字を載せる場合も、調査の対象、回答数、集計方法、条件や限界を示すという説明でした。数字を大きく見せるためではなく、読み手が内容を確かめられる形にするための具体化です。[2]
告知に加えて、実施した記録を残す
講演の中心的なメッセージの一つは、イベントや取り組みの告知をした後に、実施した内容も残すことでした。開催日、内容、参加規模など、確認できる事実を整理して報告する重要性を説いています。[3]
また、自社サイトの記録、主催団体による記録、業界媒体の掲載、顧客自身の投稿など、情報を発信する立場の違いも説明しました。自分で更新できる情報を整えることと、外部に残る記録を確認することの両方が論点になりました。[3]
AIの企業調査を、自社情報の点検に使う
坂田は、自社をAIに調べさせた例も紹介しました。会社の所在、代表者、連絡先、過去と現在の情報、実績の根拠など、確認される項目の広がりを説明しています。[4]
特に、公式サイトとSNSで実績数が違うなど、発信先ごとの食い違いを挙げました。自分で管理できる媒体から情報を更新し、古い記載と現在の記載を区別できるようにするという提案です。AIが返した評価は点検のきっかけとして扱い、独立した信用調査や順位保証とは区別しています。[5]
発信と業務改善を、それぞれの現場で試す
丸山は、Threadsの投稿を題材に、反応のある発信の構造を観察し、自分の仕事ではどう表現するかをAIと考える方法を紹介しました。自身の投稿例を使い、情報を見つける、保存する、AIと相談する、発信するという流れを説明しています。紹介された閲覧数は登壇者の報告であり、誰でも同じ結果になるという意味ではありません。[6]
穂苅は、業界の仕事を知る人がAIを使えるようになる可能性を取り上げました。現場の困りごと、繰り返し作る書類、従来の仕事の進め方を理解していることが、改善対象を見つける手がかりになるという提案です。ツールを扱う知識と、仕事の中身を理解する力をつなぐ視点が示されました。[7]
実演・事例から見えたこと
この回では、AIで文章を作ることに加え、何を根拠に発信し、反応から何を学ぶかが具体的に扱われました。
| 題材 | 紹介された取り組み | 確認する点 |
|---|---|---|
| 会社・サービスの情報 | AIを用いた自社調査の紹介 | 回答の根拠と、掲載情報の食い違い |
| 実績・アンケート | 期間、対象、方法、限界を付けた説明 | 数字だけが独り歩きしていないか |
| SNS投稿 | 発信の構造を観察し、自分の仕事に置き換える | 自分の経験や提供価値を伝えられるか |
| 業務改善 | 業界知識を生かして改善対象を見つける | 現場で困っている工程は何か |
講演に出てきた集計例は、実績を具体的に書くための説明例です。本会参加者がその数字を達成したという記録としては扱っていません。[2]
自社で検討したいこと
ここからは、講演内容を踏まえた編集上の整理です。
- 最近行った取り組みを一つ選び、日付、目的、実施内容、確認できた結果を短くまとめる。
- 実績の数字には、集計期間や対象、根拠を添える。未確認の成果を補わない。
- 会社紹介やサービス説明を見比べ、古い連絡先や矛盾した実績表記を点検する。
- SNSの反応を調べる際は、自分の顧客に役立つ題材と表現を考え、発信後の反応も記録する。
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。当日の質疑応答をそのまま記録したものではありません。
AIOについて、何が話されたのですか？
AIを通じて会社や商品が調べられることを念頭に、経験や実績の根拠を示すこと、自社情報を整えることが説明されました。特定のAIによる紹介や検索順位を保証する内容としては扱っていません。[1][4]
開催報告には、どこまで具体的に書くのですか？
講演では、いつ、何を行い、どのような条件で結果を確認したかを示すことが重視されました。数字を使う場合には、対象や期間、集計方法も合わせて伝えるという説明です。[2][3]
AIの知識がまだ少なくても、現場の経験は役立ちますか？
穂苅は、業界の中にいる人が、普段の困りごとや手間のかかる工程をAIで改善していく可能性を説明しました。まず自分がよく知る仕事から考える視点です。[7]
記録と出典
主催者から第2回大阪本会の資料として提供された文字起こし、当日写真、運営・司会の開催報告をもとに編集しました。時刻は提供資料の表示に対応します。検索やAIの評価については、講演当時の説明として要約しています。製品の仕様、効果、将来見通しを独立に実証した記事ではありません。
- 主催者提供・第2回大阪本会文字起こし 23:03〜29:23。AIOとE-E-A-T、経験・専門性・権威性・信頼性の説明。 ↩
- 同文字起こし 32:47〜37:58。経験を具体化する方法、数字の対象・期間・方法・条件・出典・限界。 ↩
- 同文字起こし 38:06〜42:59。自社記録と第三者記録、告知だけでなく実施報告を残す考え方。 ↩
- 同文字起こし 56:27〜1:00:26。AIによる企業調査の紹介と、基本情報を照合する説明。 ↩
- 同文字起こし 1:09:24〜1:12:52。古い情報と新しい情報の食い違い、自社調査の結果の紹介。 ↩
- 同文字起こし 1:25:15〜1:31:04。丸山綾子によるThreads投稿の実践紹介。 ↩
- 同文字起こし 1:46:11〜1:48:24。穂苅博人による業界知識とAIを組み合わせる提案。 ↩
当日の写真
本文で紹介した場面に加え、さまざまな画角から当日の様子をご覧いただけます。写真を押すと拡大します。
