AIと一緒に仕事をする___中小企業のための120分

中⼩企業経営者‧経営幹部‧管理職のための120分 AIと一緒に、仕事をする。 「AIを学ぶ」のではなく、今⽇から仕事で使ってみる。 明⽇、⾃社で試す仕事を1つ持ち帰る120分。 SPEAKER ─ nonopp 代表 野々村 祥一 120分セミナー ─ 本編105分 + Q&A 15分 1

登壇者紹介 ── SPEAKER プロフィール 資格 / Credentials NAME ── 登壇者 野々村 祥一 01 スクラムマスター nonopp 代表 02 情報処理安全確保⽀援⼠ 03 メンタルヘルスカウンセラー チームが働きやすい環境づくり⽀援者 情報セキュリティスペシャリスト AIを難しく考えず、 仕事や暮らしにどう使えるかを⽇々実践しています。 こころと働き⽅を、両⽅から整える 経歴 現在 2018年から個人事業でシステム開発を支援。 生成AIを「部下」や「チームメンバー」のように使い、 WebサイトやEC、スマホアプリなどをつくってきました。 AIだけの開発チームで自社製品づくりに挑戦中。 関⼼事 地域活性 ⼦育て 筋トレ ヨガ 作曲 2

TODAY'S GOAL 今日のゴールは、たった 1つ。 AIを「学ぶ」のではなく、AIと「⼀緒に仕事をする」感覚を持ち帰る。 明日、自社で試す仕事を 1つ 決めて帰る。 全体の流れ 1. 知る 2. 使う 3. 守る 4. 任せる ⽣成AIのしくみ メール‧販促‧画像 ⽣成AIの4つのリスク 企業事例‧AIエージェント 得意‧不得意‧使い⽅のコツ Excel‧調べもの リスクへの対策 これからの働き⽅ 3

1. 知る ─ まずは⾝近な話から 実は、この 6つ。全部AIと一緒にできます。 お客様へのお知らせ チラシ‧POPづくり SNSの投稿 営業時間、⼊荷情報、キャンペーン。 セール、新商品、おすすめ商品。 Instagram、Facebookなど。 「どう書けば伝わるかな…」 「⽬を引く⾔葉が思いつかない…」 「写真はある。でも⽂章が浮かばない…」 売上‧商品の振り返り お客様からの質問対応 アイデア‧企画を考える 売れ筋、在庫、曜⽇ごとの傾向。 商品、料⾦、使い⽅、予約など。 季節企画、キャンペーン、イベント。 「数字はある。でも⾒る時間がない…」 「同じ質問に何度も答えている…」 「何かやりたい。でも案が出ない…」 4

1. 知る ─ ⽣成AIってどう動いている？ 生成AIは、言葉の続き を予想する道具。 あなたの⼊⼒ AI(⼤規模⾔語モデル) ⽣成された答え 「昔々、ある」 次に来る言葉を、 「昔々、あるところに 」 ひたすら予想する。 膨⼤な⽂章から学んだ 「⾔葉のつながりやすさ」を使う 重要なのは、AIは「考えている」のではなく 言葉の 「もっともらしい続き」 を出しているだけ、ということ。 5

1. 知る ─ 検索との違い 検索は探す、生成AIは作る。 検索エンジン ⽣成AI 「情報を探す」道具 「答えを作る」道具 🔍 中⼩企業向け 補助⾦ 2026 当社の状況で使える補助⾦の候補を、3つ挙げて 返ってくるもの 返ってくるもの ‧関連するWebページが並ぶ ‧質問に合わせた形で答えが返ってくる ‧⾃分でページを開いて読む ‧理由や違いも整理して説明してくれる ‧⾃分で⽐較して、答えを考える ‧さらに質問しながら、⼀緒に考えられる → 検索は「情報を探す」。⽣成AIは「答えの形にして返す」。だから⽣成AIは、「⼀緒に考えてくれる相棒」に近い。 6

1. 知る ─ 得意/不得意 できる部下として、 得意と不得意を知る。 ◎ 得意なこと △ 不得意なこと 大量の情報を、整理して形にする 「正しい」を自分で保証する ‧⻑い資料を要約する ‧最新情報を知らないことがある ‧複数資料を⽐較‧整理する ‧⾃社の事情は、教えなければ知らない ‧アイデアを⼀気に出す ‧事実‧数字を間違えることがある ‧⽂章や資料の下書きをつくる ‧複雑な計算を間違えることがある ‧情報をもとに分析する ‧責任ある判断は⼈が⾏う モデルによっては、⽂庫本数⼗冊分※を⼀度に扱える ◎ ⼤量に読んで、整理して、形にする。 AIに「考える・つくる」を任せ、人は「確認・判断」を担う。 分からなくても、もっともらしい答えをつくることがある。 △ 「正しい」を⾃分で保証するのは不得意 7

1. 知る ─ 使い⽅のコツ 一発で当てない。 会話で仕上げる。 必要な情報を具体的に伝えるほど、回答の質は上がる。 最初の「情報提供」が⼤事 でも、⼀発で100点を狙わない 「新商品のチラシを作って」 AIに渡す「材料」 役割 プロのデザイナー ⽬的 対象 背景 参考 常連客にはがきで このチラシの雰囲 案内 気 成果物 購⼊につなげたい 60代の既存顧客 素材 条件 雰囲気 NG 写真‧ロゴ‧価格 A4両⾯‧印刷配布 親しみやすい‧安 派⼿すぎない‧専 ⼼感 ⾨⽤語避ける として 印刷できるPDF 「チラシを作って」 60点 80点 90点 AIが下書き ⼈が確認‧指⽰ 会話で仕上げる 1 役割‧⽬的‧対象‧参考‧条件‧成果物など 2 3 ⼈が確認 「ここは違う」「もう少し柔らかく」 4 必要な情報が具体的 → AIの推測が減る → 欲しい回答に近づく AIが下書き まず60点。材料が揃うと的外れになりにくい 情報が少ない → AIがたくさん推測 → 回答がズレやすい 材料が具体的 良い材料を渡す AIに修正してもらう 80点 → 90点へ。会話しながら仕上げる AI → ⼈ → AI → ⼈ のキャッチボールで完成度を⾼める 良い成果物は、「良い材料」＋「人の確認」＋「会話」でつくる。 ※ AIに⼊⼒する「指⽰や質問」のことを「プロンプト」と呼びます。 8

2. 使う ─ DEMO 1 / 3 お手元のスマホで、 1回。 AI チャット 明⽇、社員に感謝を伝える⼀⾔を 3案書いて 1. いつも会社を⽀えてくれて… やってみましょう 2. 毎⽇それぞれの場所で頑張… 1 2 お⼿元のAIチャットを開く ChatGPTでも、Gemini、Claude、なんでも構いません 3. 普段なかなか伝える機会が… 「明⽇の朝礼で、社員に感謝を伝える⼀⾔を3案」を頼む 2番、もう少し柔らかく 状況をひとこと(業種‧⼈数‧伝えたい気持ち)添えると、ぐっと近くなります 3 気に⼊らない所を、1つだけ直す 「もう少し◯◯に」の⼀⾔で、AIは合わせてくれます ※ お客様のお名前、社員の個⼈情報、機密情報は⼊れない ─ 詳しくはこの後に話します。 9

2. 使う ─ DEMO 2 / 3 画像も、会話しながらつくれる。 AI チャット カフェのInstagram広告に使うイ ラストを作ってください。 かわいい柴⽝のキャラクターが、 ⽊のテーブルでコーヒーを飲んで います。 やってみましょう 1 「Instagram広告に使うイラスト制作」を頼む 直接⼊⼒⼜は、右記のQRコードを読み込み、プロンプトをコピー カフェは⽊の温もりを感じるナ チュラルな雰囲気で、観葉植物が あり、窓からやわらかい朝の光が ⼊っています。 キャラクターは親しみやすく、丸 2 気になるところを、⾔葉で伝えて直す 「〇〇をもう少し⼩さくして」 「⽔彩＋⾊鉛筆にして」など、⾃由に話しかけてみる 迷ったら「どうしたらもっと良くなる？」と相談してもOK みのあるデザイン。 全体を明る く、優しいパステル調にしてくだ さい。 Instagram投稿⽤の正⽅形。 上部に「ほっと⼀息、しません か？」という⽂字を⼤きく⼊れ、 下部には店名を⼊れるスペースを 空けてください。 ※ 最初から完璧な指⽰を書かなくても⼤丈夫。会話しながら仕上げていきます。 10

2. 使う ─ DEMO 3 / 3 Excelも、AIに渡してみる。 AI チャット @⽉別売上集計表_デモ この⽉別売上集計表を参照して、8 ⽉の売上を600万円に修正してく ださい。 あわせて、各⽉の粗利益と営業利 やってみましょう 1 ⽉別売上集計表をAIに読み込ませる 益を計算して、表に反映してくだ さい。 右記のQRコードを読み込み、URLをコピーしてChatGPTに貼り付ける 売上の傾向を分析して、売上推移 2 修正‧計算してもらう をグラフにして この⽉別売上集計表を参照して、8⽉の売上を600万円に修正してください。 あわせて、各⽉の粗利益と営業利益を計算して、表に反映してください。 3 売上を分析して、グラフにしてもらう 「売上の傾向を分析して、売上推移をグラフにして」 ※ Excelなどの⼿元のデータも、会話しながら修正‧分析できます。 11

3. 守る ─ ⽣成AIの4つのリスク 便利だからこそ、 4つのリスク を知っておこう。 ハルシネーション 情報漏洩 もっともらしい誤情報 ⼊⼒した情報の管理リスク 間違った情報を、もっともらしく回答することがある。 個⼈情報や企業の機密情報を⼊⼒すると、情報漏洩につながるおそれがある。 存在しない制度や数字を、事実のように答えることもある。 ⼊⼒したデータの扱いは、サービスや設定によって異なる。 知的財産権侵害 プロンプトインジェクション 既存作品に酷似する⽣成物 悪意ある命令によるAIの誤動作 既存の作品に、よく似た⽂章や画像を⽣成することがある。 悪意のある命令によって、AIが意図しない動作をすることがある。 AI⽣成物でも、⾃由に公開‧販売できるとは限らない。 AIにメール送信やWeb操作などを任せる場合は、特に注意が必要。 「リスクがあるから使わない」のではなく、「リスクを知って、正しく使う」。 出典：OpenAI「Understanding prompt injections」∕⽂化庁「AIと著作権に関する考え⽅について」∕IPA等の公的資料を参考 12

3. 守る ─ 4つのリスクへの対策 リスクを知れば、 守り方も見えてくる。 ① ハルシネーション ② 情報漏洩 「AIの回答を、そのまま信じない」 「⼊れてはいけない情報を決める」 最後は、⼈が確認 機密情報は⼊れない ‧参照する資料‧情報源を明確にする ‧個⼈情報‧顧客情報‧パスワード‧社外秘は⼊⼒しない ‧重要な数字‧制度‧固有名詞は、⼀次情報で確認する ‧業務上の未公開情報も、安易に⼊⼒しない ‧重要な判断は、AIだけに任せない ‧AIサービスのデータの扱い‧学習利⽤の設定を確認する（次ページ参照） ③ 知的財産権侵害 ④ プロンプトインジェクション 「AI⽣成物も、⼈が確認する」 「AIに、必要以上の権限を与えない」 AI⽣成＝⾃由に使える、ではない 重要な操作は、⼈が確認 ‧既存の作品に似すぎていないか確認する ‧AIがアクセスできるデータや機能を必要最⼩限にする ‧ロゴ‧キャラクター‧⽂章‧画像などは特に注意する ‧メール送信‧商品購⼊‧データ削除などは、実⾏前に⼈が確認する ‧公開‧販売する場合は、必要に応じて専⾨家に確認する ‧AIに重要な操作をすべて⾃動で任せない AIに任せる。でも、最後は人が確認する。 基本は「⼊⼒する情報を選ぶ」「回答を確認する」「権限を限定する」 出典：OpenAI「Understanding prompt injections」∕⽂化庁「AIと著作権に関する考え⽅について」∕IPA等の公的資料を参考 13

3. 守る ─ ChatGPTのデータ設定 ChatGPTを使う前に、 データ設定 も確認しよう。 OFFにすると、新しい会話は Web版の設定⼿順 01 プロフィールアイコンをクリック 02 「設定」を選択 モデル改善のための学習に使われない。 ⼀時的な内容なら「⼀時チャット」も ‧AIの学習‧改善には使われない ‧チャット履歴に残らず、新しいメモリも作られない 03 「データコントロール」を開く ‧安全上の理由から、最⻑30⽇間保持される場合がある 04 「モデル改善に協⼒する」→ OFF 設定をOFFにしても、 個⼈情報‧企業の機密情報は安易に⼊⼒しない。 モデルの改善 補⾜：ChatGPT Business / Enterprise / Edu / APIでは、 モデル改善に協⼒する ⼊⼒‧出⼒は原則としてAIの学習に使われません。 あなたのコンテンツをモデルの学習のために使 ⽤することを許可してください。 「設定＋使い方」の両方で守る。 出典：OpenAI「Data Controls FAQ」「Temporary Chat FAQ」(2026年9⽉時点) OFF AI任せにせず、「何を⼊⼒するか」「何を信じるか」「何を任せるか」を⼈間が判断する。 14

3. 守る ─ 世界のAIと著作権 世界で違う「 AIは何を学習していい？」 󰏦 ⽇本 󰑔 アメリカ 󰎾 EU 󰎩 中国 AI開発を進めやすい フェアユース＋司法判断 権利者を重視 AI育成＋国家管理 著作権法30条の4で、AI学習は⼀定条件で著作 権者の許可なく利⽤できる ⽂化庁も「学習⽤データの収集‧利⽤」を具 体例として提⽰ 著作物でも「フェアユース」なら許可なく利 ⽤できる AIによるデータ解析を⼀定条件で認める 国として⽣成AIの開発を積極的に推進 ⚠「学習」と「⽣成物の利⽤」は別 公開‧販売では著作権侵害になり得る 権利者は「AI学習に使わないで」と意思表⽰ できる 利⽤⽬的や元作品への影響などから総合的に 判断 AI学習も⼀律OKではなく、ケースごとに司法 が判断 イノベーションを促進 学習には合法なデータを使い、知的財産権を 守る 学習データを整備する⼀⽅、⽣成内容は強く EU AI法で学習データの概要公開など透明性も 重視 ケースごとに判断 権利保護＋透明性 規制 AI育成＋情報統制 ⽇本の現在地 ⽇本でも、⽣成AIの利⽤が急拡⼤。 ⼀⽅、世界のAI企業は⽇本を重要視 それでも、海外との差はまだある。 󰏦 ⽇本 OpenAI 前年 26.7% → 58.8% 58.8% 󰑔 ⽶国 75.6% 75.6% 󰎩 中国 93.6% 󰎲 ドイツ ※2025年度調査は15〜19歳を追加。20歳以上に限ると52.2%。 今から生成 AIを、仕事に取り入れていこう。 2024年4⽉ 東京オフィス開設 「アジア初のオフィス」 Anthropic 2025年10⽉ 東京オフィス開設 「APAC初のオフィス」 業務効率化やアイデア創出など、活⽤できる場⾯はまだまだ広がっている。 出典：⽂化庁「AIと著作権」∕総務省「令和8年版 情報通信⽩書」(2025年度調査)∕U.S. Copyright Office∕EU公式資料∕中国政府の⽣成AI関連規則∕OpenAI‧Anthropic公式発表 15

4. 任せる ─ 企業事例（成功事例） うまく使うと、 ここまでできる。 ⽣成AIは「作業を速くする」だけではない。 ⾯倒な仕事を楽にしたり、新しい体験をつくったりできる。 成功事例 成功事例 第⼀興商 Coca-Cola 画像を 差し替え IMAGE PLACEHOLDER カラオケの楽曲‧アーティスト名など、表記がバラバラなデータの整理に⽣成AIを活⽤。 面倒だけど必要な仕事を、 AIに任せる。 消費者⾃⾝が⽣成AIを使って、オリジナル作品をつくれる体験を提供。 AIで、今までになかった顧客体験をつくる。 AIを「どこに使うか」で、価値が変わる。 16

4. 任せる ─ 企業事例（失敗事例） 任せっぱなしにすると、 こうなる。 ⼀⾒きれいに⾒えても、よく⾒ると「何かがおかしい」。 参加者に、画像から違和感を発⾒してもらうページです。 注意‧違和感の事例 注意‧違和感の事例 マクドナルド JAL 👆 画像 🍿 画像 ⼤きな画像スペース ⼤きな画像スペース （後から画像で差し替え） （後から画像で差し替え） AIを使った広告表現で、⼈物の指などの不⾃然さが話題に。 「生成できた」 ＝ 「公開して大丈夫」ではない。 AI⽣成画像の細部に、不⾃然な表現があるとして話題に。 最後の「人間の目」が必要。 AI画像は「作って終わり」にしない。 公開前に、人が見る。 17

4. 任せる ─ AIエージェント‧AX AIは「答える」から、 「仕事をする」へ。 AIを使うだけでなく、仕事の⼀部を任せる時代が始まっている。 ステップ 1 ステップ 2 ステップ 3 使う 任せる 変える ⼈がAIに質問‧指⽰する ⼈ → AIエージェント AI → 指⽰ → 答え（1回ずつ） 回答 ⼈ → AX (AI Transformation) → AI 従来： ⼈ → ⼈ → ⼈ → 完了 AX： ⼈ → AI → 確認 → AI → 完了 調べて‧整理して‧作成 ⽬的だけ伝えれば、AIが⼿順を進める → 例：メール⽂案‧画像⽣成 例：出張⼿配‧レポート要約 意味：AIを「導⼊」するのでなく、 調査の答え‧下書き作成 予約対応‧社内FAQ応答 AIを前提に仕事の順序を変える ※ ⼈の確認‧権限管理は必要です 人がAIを「道具」として使う AIに「仕事の一部」を任せる 人とAIの役割分担を変える AIを「使う」 → AIに「任せる」 → 仕事のやり方を変える 進化の流れ 18

4. 任せる ─ 知能⾰命の⼊り⼝ 生成AIは「知能革命 」の入り口 産業革命 知能革命 Industrial Revolution Cognitive Revolution ⾝体の外部化 18世紀後半〜 ⽣成AI‧ニューラルネットワーク 蒸気機関 ⽂章をつくる 考える 内燃機関 調べる 分析する プログラムを書く アイデアを出す 電⼒‧モーター 思考の外部化 機械化‧⼤量⽣産 「⾝体的な仕事」を 機械へ 「思考‧認知的な仕事」を AIへ 筋⼒に頼っていた仕事を、機械が⼤量に担うように ⾝体の「外部化」Physical Work 産業⾰命は約200年かけて、⾝体的な仕事を機械化してきた。 思考の「外部化」Cognitive Work 知的な仕事の機械化は、まだ始まったばかり。 参考：Sequoia Capital "The Cognitive Revolution" の主張を要約 産業⾰命 ⾝体的労働（⾼コスト） ⽣成AI 知的‧認知的労働（⾼コスト） → 機械化 → ⼤幅に低コスト化 → AI → 急速に低コスト化 「考えるコスト」が、限りなく小さくなる世界へ。 参考：Sequoia Capital, "The Cognitive Revolution (When Machines Do the Thinking)," September 2, 2026 19

4. 任せる ─ これからの働き⽅ AIに任せる時代、 人は何をする？ AIに任せる仕事が増えるほど、⼈にしかできない仕事が⼤切になる。 ステップ 1〜3 でAIが進化 ⼈が担う領域 AIに任せる 人が担う 速く‧⼤量に‧何度でもできる仕事を 判断‧関係‧責任 ― AIには引き受けられない 1 調べる 1 何をするか 決める 2 整理する 2 目的を決める 3 比較する 3 良し悪しを 判断する 4 下書きをつくる 4 人との関係をつくる 5 繰り返す 5 最後に責任を持つ ⇄ AIに「考える・つくる」 を任せ、 人は「決める・判断する・責任を持つ」 。 まずは、明日ひとつ。 20

CLOSING MESSAGE AIを学ぶ、のではなく、 AIと 一緒に 仕事をする。 まずは、明⽇ひとつ。 「この仕事、AIに任せられないかな？」から始める。 小さく試して、確認して、少しずつ広げていく。 Q&A ─ ここから15分、なんでもお聞きください。 21