AIエージェントの導入事例
AIメディア編集長のたつけです。 AIコンサルタントの平岡です。この番組は、AIの最新動向をもとに未来を考察するポッドキャスト番組です。
本日のトークテーマは何でしょうか。 AIエージェントが変える働き方
Work with Balance。 今、多分カットしてるからシュッてきたけど、すごく感慨したね。
いい一言思いつかないといけないわ、今日は。 というわけで、AIエージェントシリーズの2話目になりましたね。
前回は、AIエージェントは何かという説明をしまして、要するに早い話が、自立型のAIですよということを紹介しました。
あとは、村に解き放ってどういう動きをするのかという実験が面白かったですね。
そんなAIエージェントが実際にビジネスの現場でどういう影響を与えているのかっていうのを、今回AIエージェントが変える働き方というテーマで話していこうかなというふうに思います。
今日は何か具体的な話が聞けると。 そうです、具体的な話を。
最初の企業がですね、アクセンチュアの具体例をちょっとご紹介しようかなと思います。
デカいの来たね。
アクセンチュアといえばですね、世界120カ国以上で企業顧客として持つ、世界的なコンサル会社でございます。
コンサルってね、企業の分析レポートとか提案プレゼントとか、資料作りに忙しすぎて忙殺されるらしいのよ。
なんかもう始発できて終電で帰るみたいな、そんなイメージありますよね。
めちゃくちゃハードワークな。
それをアクセンチュアでは、AIエージェントに任せてしまおうっていうふうに動いてて。
しかもこれがかなり実用化のレベルまで達してるっていう状態なわけですよ。
なんか前回のお話聞く感じでは、だいぶAIエージェントって未来話というか、夢話というか、まだまだ先だよねって感じしたけど、
もう実際に稼働してるっていうわけなんですか?
そう、結構もう稼働してるって言ってもいいレベルまで来てる。
アクセンチュアは将来的に社員全員にAIバディをつけるっていうのを目標に掲げてるのよ。
アクセンチュアが描くAIエージェントの未来像としては、一人のコンサルタントがAIバディに指示を出すと。
そのAIバディがAIチャットボットとかAIコンセプトとかプレゼンシールを作成するとか、いろんな形でコンサルのサポートをしていくっていうのが未来像として描いてると。
それは未来像。
具体的なタスクとしては会議への出席と議事録作成とか、社内システムへのアクセスとか、専門家への意見聴取とか、これは従来若手社員とかが担当してた業務なのよ。
なんかそんな感じしますね、確かに。
これをAIバディにやらせることによって、コンサルがより高度な業務に集中できるようになるっていう発想で、こういう未来像を描いてるっていう状態。
一人一AIコンサルタント、一人一PCみたいな感じでね。
プレゼン資料自動作成ツールの実際
AIバディっていうかっこいいよね。
すごいね。
その中ですでにAIエージェントとして稼働してるのがプレゼン資料自動作成ツール。
これはもうアクセンチャー日本のコンサル全員が使ってるらしくて、従来は上司から指示を受けた部下が手探りで資料を作り始めるじゃん。
クライアントとの会議までに仕上げきれない、大変だみたいな。
それこそ夜、もう明日までだから終電帰れないみたいな感じで資料を作るみたいな。
でもこれが生成AIに頼めば下書きをもうさっと作ってくれるわけですよ。
だから上司と部下の間でもう下書きがあるからそこで早めに修正して方向性を変えれる。
今までは下書きのドラフト段階までめちゃくちゃ時間かかると。
ようやくできた結果見せますと、違うよ、そんなんじゃないんだよみたいなあるじゃん。
それをもう一個手前でパッて下書き作るからその話ができるみたいな感じだよね。
お客さんに返すまでの時間も短くなるしね、確かに。
これさ、それこそ我々のこのAI未来話のポッドキャストの台本でも結構同じことあってさ。
我々はAIだけの問題じゃなかったから多少文脈は異なるけどさ、
ドラフトを作ってから本番なのにドラフトまでにめちゃくちゃ時間がかかって、
台本のクオリティを上げるっていうところにちょっと時間が避けれないみたいなさ。
ほんとそのドラフト作ってからこれをどうしようかって時間取りたいのに、
その前段階ばっか時間かかっちゃってさ、そこで時間かけれないみたいなさ。
確かにね、これはどこの企業でもあるあるかもしれないですよね。
そう、叩き台って超大切だけど叩き台には時間をかけたくないっていうのは共通の悩みで、
Accentureはこれを解消するためにこのプレゼンテーション自動作成ツールっていうのを導入したっていう感じなわけですよ。
なるほど。
具体的にどういうツールかっていうと、パワーポイントに組み込まれたツールで、
チャット画面に指示を出すだけでAIが様々なスライドを自動で作成すると。
一応AIエージェントを振り返ると、今までの従来のAIはタスク特化型だから、
指示をしてそれに対してやってくれると。自動的なAI。
AIエージェントに関しては自律的で、ゴールを設定したら後は勝手にやってくれるっていう定義だったじゃないですか。
今回の資料作成はこういう資料を作りたいって言ったら勝手に作ってくれるみたいな感じなんですか。
そう、まさしく。例えばコンサルタントの歴史についてのスライドを作成してほしいっていう風に指示すると、
AIは外部のウェブサイトとか社内資料から情報を収集して、ステップチャートみたいな形式でスライドにまとめてくれるとか。
あとはプログラミング言語を比較するスライドを作成したいっていう風になったら、
ウェブサイトとか社内資料、そういうのをこっちで提供することもできるから、
そういうのを提供してあげると、その情報に基づいてスライドを作成したり、みたいなことができる。
あとは当然日本語で作成したスライドを瞬時に英語に翻訳したり、みたいなこともできる。
これ実際のツール見ると、とてつもない精度ですよね。
そう、資料として出てきているもの、映像のやつとかもあったけど、もうすごかったよね。
それこそクロードとか、チャットGPTもそうですけど、最近マッピーとかいろんな資料作成系のAIツールっていっぱいあるじゃないですか。
別にそれでいいじゃんっていう人もいると思うんですよ、リスナーさんの中に。
でもやっぱり明らかに違うんですよね、このエージェントとこれまでのツールの違いでいくと。
そうだね、やっぱりこっちが細かく指示しないと思ったものが出てこなかったところが、
本当に一発ポン出しできるみたいなレベルのものですよね。
そういうもの、確かに。
実際このツール導入することによって、資料作成のスピードが従来の半分になったから、
やっぱりコンサルはクライアントとのコミュニケーションという一番肝の部分だよね。
そこに多くの時間を避けるようになったと。
クオリティが上がるわけですよね、仕事もね。
そうそう、仕事のクオリティが上がるのもそうなんだけど、そもそもの資料のクオリティも上がる部分があって、
なぜかというと、要は社内のデザインルールに沿った資料作成が可能になるわけよ。
過去の資料とかも参照するわけじゃん。
だから資料の品質向上にも貢献してるというか、
もしかしたら超資料作るの上手い人からしたら、自分で作った方がいいものができるかもしれないけど、
提案書自動作成ツールの革新
そういう人からするとちょっとクオリティ落ちるけど、時短だなみたいな。
でも中にはデザインセンスがないとか資料作るの下手な人もいるわけじゃん。
だから社内が品質が均一化されるから、みんなある一定ラインのクオリティの資料が出せるみたいな。
なるほどね、確かに。
そういうメリットはあるよね。
特にすごいなって思ったのが、抜編機能がすごくて、多分映像を見てすごいなと思ったのここだと思うんだけど、
AIが作成した資料に修正を加えた場合、そこに付箋みたいなの貼るわけよ。
これをこうしてみたいな。
そこの抜編で貼った付箋の部分が、ひゅってそこだけ入れ替わるみたいなね。
例えばこの表を2段にして、上下で同時進行するスケジュールのスライドにしてって書いた付箋をそこに貼ったら、そこだけ切り替わるみたいな感じで。
イメージとしては今までのAIだと結構細かく明確に言わないといけなかったところを、
割とざっくりプロンプトで、こここんな感じにしてって言ったらいい感じにしてくれちゃうみたいな。
そんな感じですよね。
よくプロンプト系のハウツーのやつとか見てても、
このやんわりした、ざっくりとした指示ではなくて的確に出しましょうみたいな通説じゃん。
やんわり的な。こんな感じにしてって言ったらいい感じにしてくれるって。
すごいよね。
しかもコンサルがAIに割編機能でフィードバック的なことを出すわけじゃん。
要はここの資料をもっとこうした方が分かりやすいからこうしてっていうのが、それが結果フィードバックになるから、
AIの方でも学習されて、それが精度の向上につながってるっていう。
なるほど。
だからもうその割編機能を使う人いなくなる可能性あるよね。
確かに。
もうだいたい思った通りのこと出てくるからみたいな。
もう一つ面白いAIエージェントがありまして、それが提案書自動作成ツール。
これはクライアント企業への提案書を自動で作成するツールでして、
企業の公開情報とか、アクセンジャーの社内に付属された過去の提案書、提供サービスとかのデータをAIに学習させることで、
新たな提案書を自動で作成すると。
これまで何人もの戦略コンサルタントが数週間かけて作成してたレポートとか提案書がわずか数秒で完成するようになりました。
なるほど。
数秒だからね。
確かにね。
さっき作業時間が半分になってとか言ったけど、そういう次元じゃないから、数秒で終わるからね。
半端じゃないですよね。
半端じゃないと思うこれ。
しかも提案資料ってことは、お客様の情報とか、いわゆる社内のリソースとかも含めて、こういうことができますよっていうのを総括にまとめないといけないわけじゃないですか。
それを数秒でできちゃうってことですよね、データさえあれば。
そう。
やばいよね。
ちょっとエグいですね、そう考えると。
これね、どういう動きをこのAIエージェントがしてるかっていうと、アクセンジャーの社内にはRedbookって呼ばれる企業レポートの生成ツールがあるのよ。
このツールに企業名を入力して、次、次って2クリックすると、その企業を分析した100ページのレポートが完成すると。
まずここがすごいじゃん。
次にこの企業レポートの下にそのレポートが出てるから、そっから企業の課題を抽出してくれるわけ。
この企業こんな課題がありますと。
したらそれに見合ったアクセンジャーが提供するサービスをレコメンドしてくれて、この課題があるんだったらこのサービスマッチしてるよっていうのを判断して。
かつ過去の3段使ってきた提案書があるわけじゃん。
それを参考にしながら提案資料のドラフトを自動作成すると。
AIエージェントだ。
アクセンチュアのAIエージェント
この際にその提案に盛り込みたい課題とかソリューションとかを選択したりとか、コンサルタントが自分で目視でちゃんと確認したい部分とかもあるから、それを確認すべきチェックリストを生成したりとかってことも可能っていう感じで。
最後に内容を確認して修正加えれば提案資料として出力ができるということで。
本当に半分以下になりますね、作業時間が。
このツールはまだ社内でも限定公開らしくて、現在は顧客担当の責任者のコンサルのみが使用できる。
けども将来的にはコンサル全員が使えるようにして、日本だけじゃなくてグローバル展開とかも考えてるらしい。
なるほど、とてつもないですね。
個人的にこのアクセンチャーのAIエージェント何がすごいかって、もちろんAIツールとしての性能がすごいのはもちろんそうなんだけど。
本質はそこじゃないなと思ってて、過去から積み上げてきたデータと知見があるっていうことがまさしくというか一番すごい部分だなと思うのよ。
実際に開発チームのメンバーもコンサル担当らしいの。
開発メンバーがコンサル担当ってすごいじゃん。
だからコンサルの業務にどうすれば生成を組み込めるかっていうのを考えながら開発してるということで。
だからコンサルやったことないけど開発だけできるみたいな開発がいっぱいあるじゃん。
そんなところが作るシステムよりもいいに決まってるよね。
確かに。だから最初は言わなかったけど、これはパワーポイントとかに組み込まれてるからマイクロソフトのコパイロットとかだと思ってる人いるかもしれないけど、そうじゃなくてこれは自社で開発した専用のAIエージェント。
そうですね、コパイロットじゃなくてね。
これあれですよね、こんなすごいシステム作ったら社内展開だけじゃなくて多分売りますよね、他の会社にも。
売るよね。っていうかね、売るんです。
売るんです。
実はもうすでにクライアントとか顧客からそれ自体をうちにも導入させてくれっていうお声掛けが来てるらしくて。
だって今の話聞いた時点で欲しいってなるよね。
だからもうそれもちょっと検討してるというか、販売の時期に差し掛かってるのかもしれないですねみたいなことも話されてたので。
決定事項ではもちろんないけど、売る可能性は十分にあると。
十分あるし、多分売るんじゃん普通に。
僕これの何がすごいかって、アクセンチャーのデータじゃないですか。
希少性で言ったら。
だから他のスタートアップが資料作成ツール作りました。
みんななんとなく使えるよみたいなやつって、安かったら使うけど、クオリティの高いものを求めたらアクセンチャーに敵わないよねって思っちゃいません。
さっきの提案書のツールで個人的にすごい気になった部分は、アクセンチャーが過去に作成したクライアントへの提案書を読み込んで、それを参考にっていうところがものすごい重要だと思って。
アクセンチャーが過去に作成したクライアントへの提案書とかさ、もう喉から手が出るほど見てみたいじゃん。
それこそXとかでもたまに出てくるじゃん。
小出しにノウハウあったりするじゃない。
ああいうのめっちゃインプもつくし、いいねもつくし。
だからみんなそういうノウハウが欲しいと思うんですけど、それが詰まったAIと、なんとなくいい感じの資料が作れるAIツールだったら割とアクセンチャーが勝っちゃうんじゃないかな。
さっきのデザインの均一化の話じゃないけど、ノウハウが均一化されるみたいなところがあるよね。
この提案資料をもとにこういうロジックで説明してあげれば製薬につながりやすいみたいなところが詰まってるわけだから。
アクセンチャーはこの辺を販売していく可能性っていうのは話されてるということで。
そう考えるとこれからSaaSは結構危険な気がしますね本当に。
サイバーエージェントのCAアシスタント
次の会社の事例ですね。
これはサイバーエージェントのAI秘書CAアシスタントの事例ですね。
違うAIアシスタントですね。
サイバーエージェントは広告の営業とかコンサルが使うAI秘書であるCAアシスタントというのを導入してるんですけども。
これで業務の効率化を図ってまして、主に広告効果の分析を自動化するということをやってます。
サイバーエージェントはGoogle、Facebook、Instagram、Xヤフー、LINEいろんな媒体で広告配信してるじゃん。
CAアシスタントはこれらの媒体の広告効果を分析して、広告資料にコメントを自動で作成してくれるっていうことをやってくれるのよ。
営業担当が今までそれを人力でデータ分析してコメント作成をしてたので、サイバーエージェントの人曰くこの仕事だけでもものすごいコース掛かってるんだって。
しかも人による差がすごいらしい。やっぱり人によっていいコメント書く人もいれば全然分析できない人もいるみたいな。
それはそうですよね。
これがCAアシスタント導入することによって全部自動化することができたということで、相当コース削減にもなるし、
さっきの脳発の均一化じゃないけど、出力されるものがどれもレベルが一定のものになるっていう、人のばらつきも減るっていうね。
これがどんな動きをしてるかっていうと、サイバーエージェントの社内システム、CAダッシュボードというところに各広告媒体のデータが襲撃されてるんですよ。
別の社内システムのカフリって呼ぶのかな。これで報告資料を自動作成するっていうところまではもうそもそもすでにサイバーエージェントもともとやってて、
そのカフリで作成された報告資料のデータに基づいてCAアシスタントが戦略とかを分析してコメントを作成するっていうような流れになってる感じですね。
あともう一つやってるのがメール返信の自動化。
クライアントからメールが届くとCAアシスタントがスラック上で営業担当者に通知してくれるのよ。メール受信しましたよって。
スラックパッてそのほうで見ると内容がそこに表示されてると。
AIがそのメール内容を分析して、もう返信は自動で作成してくれてるから、営業担当はそれ見て、これで送信するかしないかを選ぶだけみたいな状態。
でも内容問題なければもう送信ボタンを押したら返信してくれるし、修正する場合はスラック上でこういうふうに修正してっていうふうに修正内容を指示するじゃん。
そうするとそれを修正案提案してくれるみたいな。
しかもここもやっぱりAIなんだけど、その修正をちゃんとフィードバックで学習するから修正頻度もどんどんどんどん減っていくっていう。
というこれもCAアシスタントの中の機能であるということですね。
すごいよね。
すごいっすね。
メールってやっぱかなり時間使いますからね普通に。
そうね、頻度が多ければ多いほどね、自立問みたいなとこあるしね。
お客さんとの接触が多い担当の人だったら特にそうっすよね。
そこが自動化されるとめちゃくちゃありがたいと思います。
実際CAアシスタント導入してサイバーエージェントのオペレーション部隊は広告営業の業務工数を20から25%削減できるっていうふうに試算しているらしいです。
だから営業担当は資料とかメール返信みたいな提携業務ではなくて、こっちもクライアントとのコミュニケーションとか新顧客の開拓とかそっちに集中できるということで。
さっきのアクセンチャーの例もそうだけど、本来時間かけるべきところに集中できてるっていうところがやっぱ大きいよね。
AIエージェントの普及と課題
なるほどっすね、確かにね。
ここまでAIエージェントが進んでるわけですけども、前回の配信でAIエージェント置き換わっちゃうかもしれないっていう話をして、
今回ここまでバリバリに活用してるっていう話をして、AIエージェント絶対来るじゃんっていうふうに思うかもしれないけど、やっぱり普及に対して課題はあるはあるのよ。
それはもうAIといえばって感じだけど、ハルシネーションの問題がまだまだ起きるわけですよ。
正しくない間違った情報っていうのを出してきてしまうこともあるし、あとは生成もランダム性があるっていうのがAIのメリットみたいなところはあるけども、当然ランダム性があるからこそ悪いものが出てくるってこともあるから、そこに導入のハードルを感じてる企業っていうのはまだまだ多いところはある。
まあそうですね、ハルシネーションはね。
ただねこれはまた今度詳しく解説したいんだけど、最近はねラグの利用も活発になったことでハルシネーションリスクってかなり軽減されてるじゃん。
だからまあ多分そのラグがある程度ちゃんと機能してることによってAIエージェントが進んできたっていう背景があると思うのよ。
これはちょっと体感の話になっちゃうんだけどさ、ちょっと前までさ本当もうなんかラグがすごいバズワードになってたじゃん。
もうラグラグすごくてさ、Xでも当然ラグってすごい効くし、まあうちらもさセミナーとかよく行ったりするけどさ、やっぱラグをテーマにしたものってすごい多くなかった。
多かったね確かに。
あの時が多分ラグっていうものが結構過渡期だったんだと思うんだよね、そのもう最先端というかトップの中では。
である程度ラグがまとまってハルシネーションの問題は起きなくなったねってなったら、じゃあもうある程度自動化させるかっていう流れになってるのは結構至極当然というか理解できるよね。
確かに確かに。
やっぱそのデータがあってそのデータをもとにどうアウトプットを出すかの違いですからね。
体感としては今逆にAIエージェントがちょっとバズワードっぽくなってる感じがする。
確かにね、まあでもどこの会社もやっぱりAIエージェントが一番本命だって言ってるとこ多いですからね。
まあそうだね。
AIエージェント緊迫ですねこれは。
まあAIエージェントは結構緊迫だと。
そうですね。
だからこのAIエージェントがある程度形になったら多分次はマルチエージェントみたいなものがちょっとバズワードじゃないけど、もうAIエージェントを複数走ってるよね。
これを取りまとめてなんかもう全部自動でやっちゃえばいいんじゃないみたいな話が出てきたらちょっといよいよの世界線突入してきてる気はする。
確かに。
だからちょっと未来の話ちょいだしするとこれからAIエージェントがおそらくいっぱい出るじゃないですか。
今日話した実例って前回の話で出た個性とかなんだっけ、個性記憶計画行動。
この中の計画とか行動あと記憶かこれは分かるんですけど個性ってやっぱ付与されてないじゃないですか。
そうだね。
だから今後この辺が賄われてくるといわゆる必要であれば個性を入れるっていう感じですよね。
そうかもね。
社会性っていう部分で個性が大事だったりするからシステムとしてちゃんとAIエージェントが普及してきたタイミングで、
次に個性を付与されたAIエージェントが生まれて、さらにそれを取りまとめるようなAIエージェントが出てきて、
コストを最適化するためのAIエージェントってなってくると本当に仕事しなくてよくなってきそうですよね。
そうだね。
だいぶ軽減されそうですよね。
本来人がやる必要があるものだけに集中できるというか。
だからそれで仕事が、確かに一部なくなる仕事とかは絶対出てくるとは思うけど、
あんまり人の仕事がAIに取られるみたいな悲観的になるよりかは、
AIエージェントの重要性
それこそアクセンチャーの例も裁判員の例もそうだけど、
これによって本来やるべきお客さんとのコミュニケーションって一番肝の部分に注力できるようになったっていうところが本当に重要で、
これをやることによって我々が本来やりたかった一番の肝の部分に力を入れれるっていうふうにはポジティブに捉えるべきだよね。
そうですね。
そうなってくるとコミュニケーション能力めっちゃ大事そうになってきますね。
そうだね、コミュニケーション能力大事そうだよね。
だからパソコンに向かってカチカチカチカチ作業だけしてましたって人は、
ちょっと生き残りづらいところは若干あるかもしれないよね。
パソコンを通してお客さんとコミュニケーションするでも全然いいですけどね。
でもあれですよね、最近オープンAIからロボット出たりとかさ、
AIチューバーなんかも最近どんどん進化してるじゃないですか。
あれにAIエディティを搭載しますってなったら、半人間できましたみたいなレベルですよね。
そうだね、確かに。
そうなるといろいろな世界が、結構遠くないなとは感じるよね。
人と人の大切さ、コミュニケーションの大事さっていうのは、すごく希少性は高まるなとは個人的には思いますよね、こういう話聞くと。
仕事はすごい楽になりそう。
でも実際このAIエージェントは本当金脈だから、
だから実際にこのAIエージェントっていうのを使ってビジネスチャンスだと思って乗ってきてる企業っていっぱいあるから。
だから次回はですね、AIエージェントを扱っている企業なんかを紹介するっていうのをメインで話していこうかなというふうに思います。
ロボットと未来の仕事
じゃあいろんな事例が聞けるという感じですね。楽しみですね。
それではエンディングでございます。
第2回目、いいですね、実用的な話も聞けて、ちょっとした夢話もして、
来週はさらに実例、事例をいろんな企業の話を聞けると、すごく情報が詰まってますね。
でも夢話って言ったけど、なんかもう夢のようであんまり夢じゃないみたいな。
そうね、あんまり夢話とは思ってないですね。
起こり得る未来、いつ来るかはわかんないけど、来るだろうなっていう未来ですよね。
だってさっきロボットの話もあったけどさ、転んだりして爆転して転んでみたいなロボットがさ、最新版のやつの動画が腕立て伏せしてるやつ動画めっちゃ回ってたじゃん。
あれとかももうこんなところまで来たんだと思ってびっくりしたもん結構。
確かに、最近のすごいですよね、ほんとに。
しかもロボットもすごい型よかったのにさ、スマートなスリムなボディーになっててさ、人間っぽかったな、ほんとに。
ほんとだよね、すごいですよね、まじでね。
だからあそこに、あれまだハードだから、そこのにAIエージェントっていう個性とか記憶とかいろんなものが搭載されたものを、いわゆる前に発したSLM、ちっちゃい半導体積んでぶち込んであげたらオフラインで稼働するAIエージェント誕生するじゃないですか。
そうね。
クラウドにはつなげないから長期短期記憶のみになるけど、簡単なタスクだったらやっぱりできますよね、その料理するとか。
これはもうほんと10年いないぐらいにはもう来るんじゃないですかね。
来る、この速度だったらもっと早くてもおかしくないよ。
だってオープンエイトのフィギュアがやってる新しいロボットはもうBMWの工場で稼働してるんでしょ。
そうなんだ。
そうそうそうそう。
なんか大した仕事はしてないぽいけどね、なんか見た映像だとなんかバンパーを右から左に運ぶだけだったけど。
実際どれぐらいちょっと仕事してるのかわかんないけどね。
映像だけで。
映像見る限り。
でも実際稼働してるらしいし。
で、今新しいやつはさ、しゃべるんだよね。
ほら、GPT-40の音声認識があるじゃん。
それでもう会話もできるらしいから。
マルチモーダルだからね。
そうそうそう。
やっぱり目もあるし、口もあるし、耳もあると。
だからもう会話できるロボットがもう工場で稼働してて、AIエージェントがこんだけ実用化されてたら、もう交わるのあと寸前って感じだよね。
ここ交わるとね、点と点が線につながって、とんでもない世界になると。
いやー、ゾクゾクしますね。
ゾクゾクする。
本当に。
我々は一応それはポジティブに捉えられるようにしたいですね。
そうですね。
最後に告知でございます。
AI未来話の公式Xが始まりました。
Xでは最新ニュースやお便りの紹介など、リスナーの皆様との交流の場にできたらと考えていますので、ぜひフォローの方とお願いいたします。
概要欄にリンクを貼っております。
またお聞きのPodcastアプリで、AI未来話の番組フォローとレビューもお待ちしています。
フォローすることで最新話が更新されると通知がきます。
この番組はランキングに入る可能性が上がります。
お互いウィンウィンなので、ぜひフォローの方をお願いいたします。
レビューの方もぜひよろしくお願いいたします。
お願いします。
来週も木曜朝7時に更新されます。
通勤通学のともに聞いてくれると嬉しいです。
ということで本日もありがとうございました。
ありがとうございました。
