岡大徳のポッドキャスト

シャープのAIコンシェルジュ「eAssistant Concierge」にmiibo採用！宿泊業界の人手不足を24時間対応で解決

May 29, 2025 06:46

会話型AI構築プラットフォーム「miibo」が、シャープ株式会社の新サービス「eAssistant Concierge」のAI基盤として採用されました。このAIコンシェルジュサービスは、宿泊施設の深刻な人手不足問題に対し、24時間多言語対応という革新的なソリューションを提供します。スタッフの業務効率化とゲストの満足度向上を同時に実現する、まさに宿泊業界が求めていたサービスです。本記事では、大手メーカーであるシャープがmiiboを選んだ理由と、eAssistant Conciergeが実現する価値について詳しく解説します。宿泊施設における接客業務の省人化、訪日観光客への対応強化、そして新たな機器導入が不要という3つの特徴を中心に、このサービスがもたらす業界変革の可能性をご紹介します。宿泊業界の課題を解決するAIコンシェルジュサービス宿泊業界は現在、深刻な人手不足と訪日観光客の増加という2つの大きな課題に直面しています。「eAssistant Concierge」は、miiboのAI技術を活用してこれらの課題に対する包括的なソリューションを提供します。24時間365日、日本語と英語で対応可能なAIコンシェルジュが、人間のスタッフに代わってゲストの質問に回答します。このサービスの最大の特徴は、ゲスト自身のスマートフォンを利用するため、新たな機器の導入が不要という点です。施設側は初期投資を抑えながら、即座にサービスを開始できます。客室設備の説明、レストランや大浴場の営業時間案内、周辺観光スポットの紹介など、ゲストが必要とする情報を的確に提供します。シャープが開発したシンプルで分かりやすい管理画面により、施設運営者は簡単に情報を登録・更新できます。WebサイトのURL、PDF、Microsoft Excelファイルを登録するだけで、AIが自動的に情報を学習し、適切な応答を生成します。この手軽さが、ITに不慣れなスタッフでも運用可能な理由です。miiboの技術力が実現する高度なカスタマイズ性シャープがmiiboを採用した背景には、その高度な技術力と柔軟性があります。miiboは20種類以上の大規模言語モデル（GPT、Claude、Geminiなど）を使い分けることができ、用途に応じて最適なAIを選択できます。この特徴により、eAssistant Conciergeは宿泊施設ごとの個別ニーズに対応可能です。AIコンシェルジュの話し方やビジュアルのカスタマイズ機能も、miiboの技術基盤があってこそ実現できました。各施設のブランドイメージに合わせて、フォーマルな対応からフレンドリーな対応まで、AIの「個性」を自在に調整できます。これにより、高級ホテルからカジュアルな民宿まで、幅広い宿泊施設で活用可能です。さらに、miiboのRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、施設固有の情報を正確に提供できます。季節のイベント情報や期間限定サービスなど、頻繁に更新される情報も、管理画面から簡単に反映できるため、常に最新の情報をゲストに提供できます。業界の未来を変える統合ソリューションeAssistant Conciergeは、シャープの既存サービス「Inforia」とのシームレスな連携により、さらなる価値を提供します。ルームオーダーの受付、レストランの混雑状況のアナウンス、ゲストからの質問対応まで、一連の接客業務をトータルでデジタル化します。この統合により、宿泊施設は包括的なDXを実現できます。miiboの導入実績は、すでに大手メーカーから自治体まで幅広く、累計ユーザー数は3万人を超えています。OpenAIから「日本における好例2社」の一つとして紹介されるなど、その技術力は国際的にも認められています。このような実績が、シャープのような大手企業からの信頼につながりました。今後、eAssistant Conciergeは宿泊業界だけでなく、人手不足に悩む様々な業界への展開も期待されています。飲食業、小売業、医療機関など、接客業務が重要な役割を果たす分野での活用により、日本の労働力不足問題の解決に貢献する可能性を秘めています。まとめ：AIによる接客革命の始まりシャープのeAssistant Conciergeにmiiboが採用されたことは、日本の宿泊業界におけるAI活用の大きな転換点となります。24時間対応、多言語対応、導入の手軽さという3つの特徴により、これまでAI導入に踏み切れなかった施設でも、容易に最先端のサービスを提供できるようになりました。miiboの技術力とシャープの業界知識が融合することで、真に実用的なAIソリューションが誕生したのです。eAssistant Conciergeの詳細情報をご希望の方は、以下のサービス紹介ページをご覧ください。eAssistant Concierge｜シャープが提供するAIコンシェルジュサービス（https://miibo.site/sharp-eassistant-concierge-ai-service/）宿泊施設の業務効率化と顧客満足度向上を実現する、次世代AIコンシェルジュサービスの全貌をご確認いただけます。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

miiboのUIカラーを瞬時にカスタマイズ！オトーワン氏開発の専用ツールで実現する個性的な会話型AI

May 28, 2025 06:50

会話型AI「miibo」のUIカラーカスタマイズが、驚くほど簡単になりました。オトーワン氏が開発した「miibo カラーカスタマイズツール」は、Google Tag Manager（GTM）を使ったカラー変更作業を大幅に効率化する画期的なツールです。プログラミング知識がなくても、直感的な操作でブランドカラーに統一された会話型AIを実現できます。このツールは、カラーピッカーによる色選択からGTM用JavaScriptコードの自動生成まで、すべての工程を1つの画面で完結させます。従来は手作業でコードを編集する必要があった作業が、わずか数分で完了するようになりました。レスポンシブデザイン対応により、どのデバイスからでも快適に利用できる点も大きな特徴です。カラーカスタマイズツールが解決する課題miiboの標準UIは青を基調としたシンプルなデザインですが、企業やキャラクターのブランドイメージに合わせたカスタマイズのニーズが高まっていました。miibo公式は2025年3月3日にGTMを使ったカラーカスタマイズ方法を公開しましたが、JavaScriptコードの編集作業は初心者にとって依然としてハードルが高い状況でした。オトーワン氏が開発したカラーカスタマイズツールは、この課題を見事に解決しています。もともと個人用として開発されたツールでしたが、「他の人にも共有できるのでは」という発想から一般公開に至りました。この判断により、多くのmiiboユーザーが恩恵を受けることになったのです。直感的な操作で実現する5つのカスタマイズ要素カラーカスタマイズツールでは、miiboの主要な5つのUI要素の色を変更できます。サイドバーの背景色、サイドバーのボタンの色、AIのチャットバブル背景色、ユーザーのチャットバブル背景色、送信ボタンの色がカスタマイズ対象です。各要素にはカラーピッカーが用意されており、視覚的に色を選択できます。色の選択方法は2通り用意されています。カラーピッカーによる直感的な選択と、カラーコードの直接入力です。デザイナーがすでに決定したブランドカラーがある場合は、HEX形式のカラーコード（#FFFFFFなど）を直接入力することで、正確な色指定が可能になります。ボタン要素については、背景色だけでなく線の色やホバー時の色も個別に設定できます。この細かな配慮により、ユーザー体験を損なわない、統一感のあるデザインを実現できるのです。プレビュー機能により、実際の見た目を確認しながら調整できる点も、このツールの優れた特徴といえるでしょう。GTMコードの自動生成で実装時間を大幅短縮カラー設定が完了すると、ツールは自動的にGTM用のJavaScriptコードを生成します。生成されたコードには、選択したすべての色情報が適切な形式で組み込まれており、そのままGTMに貼り付けるだけで動作します。コード内の「!important」宣言も自動的に付与されるため、確実に色が反映される仕組みです。従来の手作業では、テンプレートコード内の複数のカラーコードを一つずつ置き換える必要がありました。この作業は単純ながらもミスが発生しやすく、特に複数の要素を変更する場合は時間がかかっていました。カラーカスタマイズツールは、この面倒な作業を完全に自動化しています。生成されたコードは、miibo公式が推奨する最新の実装方法に準拠しています。MutationObserverによる動的な要素の監視や、複数のタイミングでのスタイル注入など、確実に色を反映させるための高度な処理も含まれています。これらの複雑な実装を意識することなく、安定したカスタマイズが可能になりました。実装から公開まで：シンプルな3ステップカラーカスタマイズツールを使った実装は、わずか3つのステップで完了します。まず、ツールにアクセスして希望の色を設定します。次に、生成されたJavaScriptコードをコピーして、GTMの新規タグとして登録します。最後に、GTMでプレビュー確認を行い、問題なければ公開するだけです。GTMの設定自体も、miibo公式の手順に従えば簡単に完了します。miiboの管理画面から「外部サービス連携」を選択し、GTMのインストールコードを貼り付けるだけで準備は整います。あとはカラーカスタマイズツールで生成したコードを使って、自由にデザインを変更できるようになります。このツールの登場により、デザインの専門知識がない運用担当者でも、ブランドイメージに合った会話型AIを構築できるようになりました。マーケティング部門とエンジニアリング部門の連携も不要になり、迅速な意思決定と実装が可能になったのです。今後の可能性：さらなるカスタマイズへの期待オトーワン氏のカラーカスタマイズツールは、miiboコミュニティにおける協力と共有の精神を体現しています。個人用ツールを一般公開するという決断は、多くのユーザーに価値を提供することになりました。このような取り組みが、miiboエコシステムの発展に大きく貢献しているのです。現在のツールは5つの主要要素のカスタマイズに対応していますが、将来的にはさらなる拡張も期待されます。文字色やクイックリプライのデザイン、入力欄の背景色など、より細かな要素のカスタマイズにも対応できる可能性があります。コミュニティからのフィードバックを受けて、ツールがさらに進化することも考えられるでしょう。まとめ：誰もが使える実用的なツールmiibo カラーカスタマイズツールは、会話型AIのデザインカスタマイズを民主化する画期的なソリューションです。プログラミング知識不要で、直感的な操作により、誰でも簡単にブランドイメージに合った会話型AIを構築できるようになりました。オトーワン氏の「知る人ぞ知る渋いツール」という謙虚な表現とは裏腹に、このツールは多くのmiiboユーザーにとって必須のツールとなることでしょう。miibo カラーカスタマイズツールhttps://chotbotlabo.net/miibo-colorizer/ Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

リアルタイム音声対話で変わる会話型AI｜miiboが実現する新たな可能性

May 27, 2025 08:20

従来の音声対話システムでは、応答までのタイムラグが自然な会話を妨げていました。miiboは現在、OpenAI Realtime APIなどの最新技術を活用し、人間同士に近いスムーズな会話を実現するリアルタイム音声対話機能を開発中です。この新機能により、会話型AIの活用シーンが大きく広がろうとしています。本記事では、miiboが開発中のリアルタイム音声対話機能の概要を説明します。WebSocket形式のAPIとして提供予定のこの機能は、音声情報に加えてエージェント設定や会話履歴、ステートなどmiibo独自の情報を付加した対話を可能にします。観光案内AIの回転率向上やビジネスシミュレーションなど、実践的なユースケースを通じて、この技術がもたらす新たな可能性を探ります。リアルタイム音声対話がもたらす技術革新リアルタイム音声対話機能は、会話型AIの体験を根本から変える技術です。従来の音声対話システムでは、ユーザーの発話を受けてから応答を生成し、音声合成を行うまでに数秒のタイムラグが発生していました。このタイムラグが、自然な会話のリズムを損ない、ユーザー体験を低下させる要因となっていました。miiboが開発中のリアルタイム音声対話機能は、WebSocket形式のAPIとして提供される予定です。このAPIは、双方向のリアルタイム通信を可能にし、音声データの低遅延な送受信を実現します。さらに、単なる音声のやり取りだけでなく、エージェント設定、会話履歴、ステートといったmiibo独自の情報を統合的に扱えることが大きな特徴です。技術的な実装において、miiboはOpenAI Realtime APIをはじめとする最新のモデルを基盤としています。これらのモデルは、音声認識、自然言語処理、音声合成を統合的に処理し、人間同士の会話に近い自然なやり取りを可能にします。開発中のデモ動画では、ユーザーの発話に対してほぼ遅延なく応答する様子が確認でき、技術の成熟度の高さがうかがえます。観光案内AIで実現する効率的な情報提供観光案内AIは、リアルタイム音声対話機能の実用的な活用例として注目されます。駅のホームなど限られたスペースに設置される観光案内端末では、多くの利用者に効率的にサービスを提供する必要があります。従来のシステムでは、一人のユーザーが長時間占有してしまうと、後続の利用者が待たされるという課題がありました。miiboのリアルタイム音声対話機能では、「発話の長さに応じた重み付け」という独自の仕組みを導入できます。この機能により、ユーザーの発話が長くなるにつれて、システム的にマイク音量を徐々に下げることで、AIが会話に「口を挟む」ような主体性を表現します。これは、人間同士の自然な会話で見られる、長話に対する反応を模倣したものです。この重み付け機能をmiiboのシナリオ機能と組み合わせることで、さらに高度な制御が可能になります。会話の長さに応じて返答内容を変更したり、特定の質問をスキップしたり、時には不機嫌さを演出したりすることで、利用者に対して暗黙的に利用時間の調整を促すことができます。このような仕組みにより、端末の回転率が向上し、より多くの観光客に情報提供の機会を創出できるようになります。ビジネスシミュレーションで生まれる緊張感のある学習環境リアルタイム音声対話の特徴の一つに、独特な緊張感があります。テキストベースのやり取りとは異なり、音声対話では数秒の沈黙も相手に伝わり、即座の反応が求められます。この特性は、面接やプレゼンテーション、ビジネスミーティングなどの練習環境として非常に有効です。特に注目すべきは、miibo Agent Hubとの連携により実現する複数AI同士の対話機能です。営業活動のシミュレーション訓練を例に取ると、ユーザーが営業担当者として参加する中で、先輩営業役のAIが商談を主導し、クライアント企業の意思決定者、技術責任者、購買担当者などを演じる複数のAIと活発に交渉を進めていきます。このシナリオの革新的な点は、ユーザーが能動的に参加しなければ議論がAI同士で進行してしまうことです。ユーザーは「いつ、どのように介入すべきか」という判断を常に迫られ、実際のビジネスシーンに近い緊張感を体験できます。さらに、MCPなどの技術を活用して議論への貢献度を裏側でロギングすることで、単なる体験に留まらず、深い学びにつなげることが可能になります。miiboが描く会話型AIの未来miiboのリアルタイム音声対話機能は、会話型AIの可能性を大きく広げる技術革新です。WebSocket APIとして提供されるこの機能は、音声対話の自然さを向上させるだけでなく、発話の重み付けや複数AI同士の対話など、miiboならではの独自機能により、観光案内からビジネス訓練まで幅広い実用的なユースケースを実現します。今後、β版の先行提供を通じて、さらなる活用シーンの開拓が期待されます。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

AIドリブン経営実現への道｜miiboで実行まで自動化する8ステップ

May 26, 2025 05:55

データの爆発的増加と市場変化の加速により、従来の経験や勘に頼る経営手法では競争力を維持できなくなっています。この課題を解決するAIドリブン経営は、人工知能技術を活用してデータ分析から実行まで自動化し、経営の意思決定プロセスを根本から変革する新しい経営手法です。本メルマガでは、miiboの知的AIエコシステムを活用し、プログラミング知識なしで分析から実行まで段階的に実装できる実践的アプローチをご紹介します。AIドリブン経営を実現する8つのステップは、データの棚卸しから始まり、MCPによるデータ連携、AIによる経営ダッシュボードの構築と分析、タスクの自動生成と優先順位付け、人間による実行、そして最終的にはAIによる自動実行まで段階的に進化します。各ステップで小さな成功を積み重ね、3〜6ヶ月で初期導入が可能です。人間の役割は「作業者」から「意思決定者・創造者」へと進化し、AIと協働することで限られたリソースで最大の価値を生み出せるようになります。分析で終わらない、実行まで含むAIドリブン経営の本質現代のビジネス環境では、データ分析の重要性は広く認識されています。多くの企業がビジネスインテリジェンスツールを導入し、ダッシュボードを作成していますが、そこで止まってしまうケースが大半です。美しいグラフや詳細なレポートは作成されても、それが具体的なアクションにつながらず、結果として経営改善に結びつかないという課題を抱えています。AIドリブン経営の真の価値は、分析から実行までを一気通貫で実現する点にあります。AIが膨大なデータから洞察を抽出するだけでなく、その洞察を基に具体的なタスクリストを自動生成し、優先順位を付け、最終的には実行まで自動化します。例えば、在庫の異常を検知したら、発注の提案だけでなく、承認プロセスを経て実際の発注まで自動実行することが可能になります。この実行まで含めたアプローチにより、分析から行動までのタイムラグがなくなり、ビジネスチャンスを逃すことなく、リスクにも迅速に対応できるようになります。人間は戦略的な判断や創造的な問題解決に集中し、定型的な実行作業はAIが担当するという理想的な役割分担が実現するのです。miiboが実現する分析から実行までの統合システムmiiboの知的AIエコシステムは、データ収集から実行まですべてのプロセスをカバーする統合システムです。Context Stream Agent（CSA）が様々なソースからデータを収集し、BigQueryで統合管理します。分析エージェントがこのデータを多角的に分析し、洞察を抽出します。特に重要なのが、MCPとZapier連携による実行機能です。8,000種類以上の外部サービスと連携可能なZapier MCPにより、分析結果に基づいて自動的にメール送信、データ更新、承認申請、発注処理などのアクションを実行できます。これは単なるデータ連携ではなく、AIの判断に基づいた自律的な実行を意味します。miibo Agent Hubでは、複数のAIエージェントが協働して最適な実行計画を立案します。財務AI、マーケティングAI、オペレーションAIなどが議論を重ね、批判特化エージェントがリスクを指摘し、オーケストレーションAIが最終的な実行計画をまとめます。この多角的な検討により、単一のAIでは見落としがちなリスクや機会を捉えた、バランスの取れた実行が可能になります。実行まで含む8つのステップの詳細AIドリブン経営の8つのステップは、分析から実行まで段階的に自動化レベルを高めていく設計になっています。ステップ1のデータ棚卸しでは、組織内のあらゆるデータソースを洗い出し、実行に必要な権限情報も含めて整理します。ステップ2では、MCPを活用してこれらのデータとmiiboを連携させ、読み取りだけでなく書き込み権限も適切に設定します。ステップ3と4で構築される経営ダッシュボードは、単なる可視化ツールではありません。AIが継続的に監視し、異常や機会を自動検知し、アラートを発する動的なシステムです。ステップ5では、この分析結果から具体的で実行可能なタスクリストを自動生成します。「在庫を20％削減する」といった抽象的な目標ではなく、「商品Aの発注を3日延期する」「商品Bの在庫を倉庫Cから倉庫Dに100個移動する」といった具体的なアクションに落とし込みます。ステップ7で人間がタスクを実行する段階では、AIは実行支援ツールとして機能します。必要な情報を自動収集し、関係者への連絡を代行し、実行結果を記録します。最終ステップ8では、成功パターンが確立されたタスクから順次完全自動化に移行し、人間の介在なしに分析から実行まで完結するようになります。導入を成功に導くベストプラクティスAIドリブン経営の導入において重要なのは、段階的なアプローチを採用することです。いきなりすべてを自動化しようとするのではなく、まず影響範囲が限定的で、失敗してもリカバリー可能な領域から始めることが推奨されます。例えば、在庫の補充提案、定型レポートの作成、スケジュール調整などから開始し、徐々に重要度の高いタスクへと拡大していきます。組織の受け入れ態勢を整えることも成功の鍵です。AIを「仕事を奪うもの」ではなく「面倒な作業から解放し、より価値の高い仕事に集中できるようにするパートナー」として位置づけます。初期段階では、AIの提案を人間が確認・承認する仕組みを設け、信頼性を確認しながら徐々に自動化レベルを上げていくアプローチが効果的です。データ品質の継続的な改善も欠かせません。完璧なデータを待つのではなく、現状のデータから始めて、AIの分析結果や実行結果のフィードバックを基に、継続的にデータ品質を向上させていきます。また、実行権限の管理には特に注意を払い、段階的に権限を拡大していくことで、セキュリティと効率性のバランスを保ちます。今こそ始める、実行まで自動化するAIドリブン経営AIドリブン経営は、データ分析で終わることなく、実行まで自動化することで真の経営変革を実現します。miiboの知的AIエコシステムとMCPによる実行機能を活用すれば、プログラミング知識がなくても、段階的に分析から実行までの自動化を進められます。人間がすべてを判断し実行する時代から、AIと協働して最適な意思決定と実行を行う時代へ。この変革は、もはや選択肢ではなく必然です。データから洞察を得るだけでなく、その洞察を即座に行動に移し、結果を出すAIドリブン経営で、競争優位性を確立しましょう。詳細な実装方法と8つのステップの具体的な進め方については、AIドリブン経営実践ガイド（https://miibo.site/ai-driven-management-guide/）をご覧ください。分析から実行まで、あなたの組織に最適な自動化の道筋を見つけてください。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

miiboが語るMCPで実現するAIドリブン経営の最前線【東京AI祭プレイベント登壇決定】

May 25, 2025 05:20

5月29日に開催される東京AI祭プレイベントにて、株式会社miibo CEO功刀雅士氏がMCP（Model Context Protocol）を活用したAIドリブン経営について登壇いたします。MCPはAIエージェントと企業システムを安全かつ高速に接続する共通プロトコルとして、AI界のUSB Type-Cとも呼ばれる革新的技術です。本イベントでは、国内企業初のMCP実装事例が一挙に公開されます。今回の登壇では、MCPがもたらすビジネス変革の実例を交えながら、AIエージェントが自律的にタスクを遂行する未来の働き方をご紹介します。NotionやLAPRAS、ゆめみなど先進企業と共に、実装の裏側から運用ノウハウまで、7分間のLT形式で濃密にお伝えします。エンジニアの方はもちろん、ビジネスリーダーや経営企画の方々にも、AIエージェント導入の具体的な道筋が見える内容となっています。MCPが切り拓くAIエージェントの新時代MCPの登場により、AIエージェントは「アクション」を起こし、外部環境に直接影響を与えられるようになりました。この革命的な進化は、単なる技術革新に留まらず、企業経営のあり方そのものを変えつつあります。従来のAIが情報を提供するだけだったのに対し、MCPを活用したAIエージェントはCRMやGitHub、各種データベースへ双方向アクセスし、実際の業務を自律的に遂行できるのです。miiboでは、このMCPの可能性にいち早く着目し、AIエージェントが働きやすい環境を重視した「AIドリブン経営」を実践しています。AIエージェントを単なるツールではなく、組織の一員として捉え、彼らが最大限のパフォーマンスを発揮できる仕組みづくりに取り組んでいます。この新しい経営スタイルは、業務効率化だけでなく、イノベーション創出の源泉にもなりつつあります。豪華登壇陣と実践的な学びの場本イベントには、MCP実装の最前線で活躍する企業が集結します。基調講演では、KDDIアジャイル開発センターの御田稔氏が「やさしいMCP入門」と題して、非エンジニアでも理解できるMCPの基礎を解説します。続いて、Notionの早川和輝氏、ゆめみのよーたん氏、LAPRASの川俣涼氏がそれぞれの実装事例を紹介し、株式会社miibo 功刀氏が「AIエージェント × MCPで実現するAIドリブン経営」について語ります。イベント後半では、軽食とドリンクを楽しみながらのネットワーキングタイムも設けています。登壇者や参加者同士で直接ディスカッションできる貴重な機会となりますので、MCPの実装や運用に関する疑問を解消したり、新たなビジネスアイデアを探求したりする場としてご活用ください。東急不動産ホールディングスとの共催により、快適な環境で充実した学びの時間をお約束します。参加申込みと詳細情報開催日時は5月29日（木）18:30から20:30、会場は東京都内（詳細は申込後にご案内）となります。参加対象は、AIエージェント導入を検討中のビジネスリーダーや経営企画の方、PoCから本番までのロードマップを把握したいプロジェクトマネージャー、MCP実装ノウハウを学びたいエンジニアなど、幅広い方々を歓迎いたします。定員に限りがございますので、お早めのお申し込みをお勧めします。参加申込みは、東京AI祭公式サイトの専用フォームから受け付けております。当日は来場登録用のQRコードをご持参いただくとスムーズに入場できます。なお、マーケティング目的でイベント中に写真・動画を撮影し、公式SNS等で公開する場合がございますので、映り込みを避けたい方は事前にお知らせください。皆様のご参加を心よりお待ちしております。まとめ5月29日開催の東京AI祭プレイベントは、MCPを活用したAIエージェントの実装事例を一挙に学べる貴重な機会です。株式会社miibo CEO功刀氏をはじめ、国内先進企業の実践者たちが、技術面とビジネス面の両方から最新ノウハウを共有します。AIエージェント時代の新しい働き方と経営スタイルを体感できる本イベントで、皆様とお会いできることを楽しみにしております。申し込みはこちら：https://ai-fest-tokyo.connpass.com/event/353334/ Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

miiboのMCP制御プロンプトで外部サービス連携を自在にコントロール｜会話型AI開発の新たな可能性

May 24, 2025 06:48

miiboのMCP連携機能は、会話型AIと外部サービスをノーコードで接続できる画期的な機能として多くの開発者に活用されています。しかし、連携したサービスをいつ、どのように使うかという制御には課題がありました。この度、「MCP制御プロンプト」という新機能の搭載により、外部サービス連携の挙動を自然言語で細かく制御できるようになりました。MCP制御プロンプトは、MCPで接続された外部サービスの利用方法をプロンプトで指示できる機能です。どういった場面でどのサービスを利用するか、サービスをどのように活用するかといった細かい挙動を、プロンプトエンジニアリングの手法で制御できます。これにより、より賢く、状況に応じた適切な外部サービス連携が可能になります。本記事では、この新機能の詳細と活用方法について解説します。MCP制御プロンプトとはMCP制御プロンプトは、miiboのWebhook機能に搭載されたMCPサーバー接続機能の拡張です。従来のMCP連携では、外部サービスとの接続は可能でしたが、その利用タイミングや方法は限定的でした。新機能により、プロンプトを使って外部サービスの利用を細かく制御できるようになりました。この機能の最大の特徴は、プログラミング知識がなくても自然言語で制御ロジックを記述できる点です。「カレンダーの予定を確認する場合は、まず今日の日付を確認してから検索する」「Slackへの通知は重要度が高い場合のみ行う」といった複雑な条件分岐も、プロンプトで表現できます。miiboが得意とするノーコード開発の思想を、外部サービス連携の制御にも拡張した形になります。制御プロンプトで実現できることMCP制御プロンプトを活用することで、外部サービスとの連携をより柔軟かつ知的に制御できます。単純なトリガーベースの連携から、文脈を理解した高度な連携へと進化させることが可能です。具体的には、以下のような制御が実現できます。まず、サービス利用の条件分岐です。ユーザーの発話内容や会話の文脈に応じて、適切なサービスを選択して利用できます。次に、サービス利用の順序制御です。複数のサービスを組み合わせる際に、どの順番で実行するかをプロンプトで指定できます。さらに、エラーハンドリングの指示も可能です。外部サービスからエラーが返ってきた場合の対処方法も、プロンプトで定義できます。これらの制御により、AIエージェントはより賢く外部サービスを活用できるようになります。例えば、ユーザーの要求に応じて必要なサービスだけを呼び出したり、状況に応じて最適な処理フローを選択したりすることが可能になります。具体的な活用シナリオMCP制御プロンプトの活用シナリオは多岐にわたります。実際のビジネスシーンでどのように活用できるか、具体例を見ていきましょう。カスタマーサポートのシナリオでは、問い合わせの内容に応じて適切な外部サービスを使い分けることができます。技術的な質問の場合はナレッジベースを検索し、アカウントに関する質問の場合はCRMシステムにアクセスし、緊急度の高い問題の場合は担当者にSlack通知を送る、といった制御が可能です。制御プロンプトにより、これらの判断をAIが自動的に行えるようになります。スケジュール管理のシナリオでは、より知的な予定調整が実現できます。会議の予約依頼があった場合、まずGoogle Calendarで空き時間を確認し、参加者全員の都合を調整し、最適な時間帯を提案する、という一連の流れをプロンプトで制御できます。さらに、会議の種類や重要度に応じて、確保する時間の長さを変えるといった細かい制御も可能です。データ分析のシナリオでは、複数のデータソースを組み合わせた高度な分析が実現できます。売上データの分析依頼があった場合、Google Sheetsから最新のデータを取得し、必要に応じて過去のデータと比較し、異常値があればSlackで通知する、といった複雑なワークフローも制御プロンプトで実装できます。設定方法と実装のポイントMCP制御プロンプトの設定は、miiboの管理画面から簡単に行えます。Webhook設定画面でMCPサーバーを選択した後、新たに追加された「MCP制御プロンプト」の入力欄にプロンプトを記述します。プロンプトを記述する際のポイントは、明確で具体的な指示を心がけることです。「重要な場合は通知する」ではなく、「優先度が『高』または『緊急』の場合、かつ営業時間内の場合はSlackに通知する」といった具体的な条件を記述します。また、エラー時の挙動も明確に指定しておくことで、より安定した動作を実現できます。制御プロンプトは、miiboの他のプロンプト機能と同様に、ステートやクイックリプライといった機能と組み合わせて使用できます。ユーザーのステートに応じて外部サービスの利用方法を変えたり、クイックリプライで選択された内容に基づいて処理を分岐させたりすることも可能です。これにより、よりパーソナライズされた体験を提供できます。まとめMCP制御プロンプトの登場により、miiboの外部サービス連携はさらに強力になりました。プロンプトエンジニアリングの手法を使って、複雑な制御ロジックをノーコードで実装できるようになったことで、より高度な会話型AIの構築が可能になります。この機能を活用することで、単なる質問応答を超えた、実際の業務を自動化する知的なAIエージェントを作成できます。今後もmiiboは、会話型AI開発をより簡単に、より強力にする機能を提供していきます。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【5/27開催】データを"会話"で分析する新時代 - BigQuery x miibo活用セミナー

May 23, 2025 06:27

企業のデータ活用は技術的ハードルが高く、SQL知識がないと分析できない課題がありました。しかし会話型AIの進化により、自然言語での対話だけでデータ分析が可能になりました。この革新的なデータ活用方法を学べる無料オンラインセミナーを開催します。本セミナーでは、5月27日(火)19時から、Google CloudのBigQueryと会話AI構築プラットフォーム「miibo」を組み合わせたデータ分析システムの構築方法を解説します。プログラミング不要でAIが自律的にデータを分析する仕組みを、具体的な設定例とともに学べます。データ活用を加速させたい企業担当者、IT部門の方々に特におすすめです。セミナー開催概要セミナーは2025年5月27日(火)19:00から20:15までの75分間、Zoomで無料開催されます。申込みはPeatixページ（https://miiboseminar-20250527.peatix.com/）から簡単に行えます。参加アンケートにご回答いただいた方全員に講演資料をプレゼントする特典もご用意しています。アジェンダは4部構成で進行します。最初にオープニングと登壇者紹介（5分）があり、次にmiibo開発者の功刀氏から会話型AI開発プラットフォームの最新情報（20分）を紹介します。メインセッションでは株式会社こころみの森山氏から「データ分析ができる」会話AIの構築ノウハウ（35分）を解説します。最後にQ&A（10分）とアンケート記入（5分）で締めくくります。セミナーで得られる知識とスキルこのセミナーは特に次のような方々に有益な内容です。データベースにある指標や数値を社内で活用したいと考えている方、SQLやデータ分析ツールを使いこなせないために社内データが十分に活用できていない状況を改善したい方、そして会話AIでデータ分析ができる仕組みを知りたい方に最適です。miibo開発者から直接学べる貴重な機会で、BigQueryとmiiboの連携方法、AIが自分の判断でデータを取得し分析する仕組み、具体的な設定例まで、実践的な内容を網羅しています。技術的なハードルを下げながら、データ駆動型の意思決定を促進するノウハウを習得できます。miiboの特徴と最新機能miiboは自然言語で会話ができるLLM（GPT-4を含む）に対応した高性能な「次世代型」の会話AIを、プログラミング不要のノーコードで、無料から簡単に構築できるプラットフォームです。最大の特徴は、RAG（Retrieval-augmented Generation）技術により、固有のナレッジを提供し、事実に基づく正確な会話を実現できる点にあります。最新機能として、複数のAIエージェントが自律的に議論しながら協働する「miibo Agent Hub」のα版をリリースしました。また「Connect Everything」構想に基づく「miibo webhooks」機能により、AIとの自然な会話から外部サービスを呼び出すことも可能になりました。これらの技術を組み合わせることで、データ分析と会話AIの革新的な連携が実現します。主催団体紹介本セミナーは会話AI構築プラットフォーム「miibo」を開発・運営する株式会社miiboと、GPTベースの会話AIチャットボット構築・キャラクター開発・会話シナリオ開発事業を展開する株式会社こころみの共催です。株式会社miiboは10年以上会話AI領域のプロダクト開発経験を持つ功刀氏が2023年4月に設立し、次世代型会話AIの開発に挑戦しています。株式会社こころみは2013年に設立され、2017年よりロボット・スマートスピーカー・チャットボット向けの会話シナリオ開発ソリューションを提供しています。800人以上の高齢者との会話データと知見をもとに、信頼関係構築と情緒の満足に最適化された会話シナリオを作成するノウハウを持っています。参加のご案内データと会話AIの革新的な組み合わせを学ぶ貴重な機会です。会話によるデータ分析の新時代を体験し、ビジネスに活かすためのインサイトを得られるこのセミナーに、ぜひご参加ください。無料で簡単に申し込めるチャンスをお見逃しなく、今すぐPeatixページからお申し込みください。▶︎ お申込みはこちら：https://miiboseminar-20250527.peatix.com/ Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【教育革新】miiboで実現！文系教員が開発したAI対話学習で論理力向上とレポート添削効率化

May 22, 2025 06:48

「大学1年生の半数以上が、一度もAIを使ったことがない」という驚きの現実が、鹿児島大学の坂井美日准教授を行動に駆り立てました。教育現場では、AI技術を使わずに警戒するという課題が存在していたのです。本記事では、プログラミング知識のない文系教員がmiiboを活用して教育現場の課題解決に取り組んだ事例を紹介し、教育現場におけるAIの新たな可能性を示します。鹿児島大学総合教育機構共通教育センターの坂井准教授は、コーディング経験なしでmiibo（ミーボ）を活用し、教育現場の課題解決に成功しています。坂井准教授は対話型クイズボットを開発し、学生の論理力向上を楽しく支援する環境を構築しました。また、レポート添削支援ボットを作成することで、3クラス90人分の添削業務の効率化を実現しています。さらに、AIとの会話に特定のキーワードを組み込むなどの工夫により、学生のAI適切活用を促進しています。教育現場におけるAI活用の現状と課題教育現場では、AIへの不理解と警戒感から活用が進んでいない現状があります。坂井准教授によると、「大学1年生の半数以上がAIを使ったことがない」という驚きの事実が明らかになりました。学生たちは「すごい」という漠然としたイメージと「怖い」という不安を抱え、新しい技術に踏み出せないでいたのです。教員側にも同様の課題が存在していました。「警戒している先生が多いというより、使ったことすらない先生がいっぱいいるかもしれない」と坂井准教授は指摘します。AI技術を理解せずに警戒するという状況は、教育現場において良いパターンではないと准教授は感じていたのです。未来の社会では、AIなしの仕事や生活は考えられないという認識が重要です。坂井准教授は「AIの使い方を正しく教える方が、むしろ重要なのではないか」という考えから、「miibo」を活用した解決策を模索し始めました。AIを適切に活用するスキルを培う教育環境の整備が、現代の教育現場に求められているのです。文系教員によるmiiboを活用したノーコード開発プログラミングの専門知識がなくても、miiboのノーコード環境で会話型AIの開発が可能です。「私は完全な文系人間です。コードは大学1年生と同じレベルの知識しかありません」と話す坂井准教授ですが、miiboの直感的な操作環境によって教育用AIアプリケーションの開発に成功しました。文系の教員や学生がアイデアを形にできる新しいルートをmiiboは提供しています。坂井准教授は「文系の学生や教員は、実はアイデアをたくさん持っています。ただ、技術がないために実現できないでいました」と語ります。miiboは、技術的な障壁を取り除き、教育現場の創意工夫を実装可能にするプラットフォームとして機能したのです。ゲーム感覚でAIを体験できる仕組みの構築が、学生のAI理解を促進しました。「1年生の『使ったことがない』『ほとんど使ったことがない』が半数で、一部の生徒はAIを怖いと感じている」状況を打開するため、坂井准教授はmiiboを活用した参加型の学習環境を設計したのです。この取り組みによって、学生たちはAIと自然に触れ合いながら、その可能性と限界を体験的に学ぶことができました。論理力向上のための対話型クイズボットの開発と成果学生が苦手とする「問いを立てる」という課題に対応するため、対話型クイズボットが開発されました。坂井准教授は、論理的思考の基盤となる「問いを立てる」能力の向上が、学生の学びにとって重要だと考えていたのです。miiboを活用することで、学生と対話しながら論理的思考を鍛える会話型AIの開発に成功しました。AIとの対話形式の学習によって、学生は積極的に論理的思考のトレーニングに取り組めるようになりました。「問いを立てることが苦手な学生も、AIと会話しながら論拠を聞いたり、分析に反論したりすることで」学習への関心を高めたと坂井准教授は説明します。従来の一方向的な学習とは異なり、対話を通じた双方向の学びが実現したのです。学生たちはAIからの肯定的なフィードバックにも良い反応を示しています。「AIが褒めてくれる」という特徴により、学生たちは失敗を恐れず挑戦できる環境の中で学習を進めることができました。坂井准教授によると、学生たちは想定以上に積極的にAIとの対話に参加し、論理的思考力の向上に取り組んでいるとのことです。レポート添削支援ボットによる業務効率化大量のレポート添削は教員にとって大きな負担となっていました。「1クラス30人、3クラス計100人近いレポートの添削」という課題に直面していた坂井准教授は、特に「初期段階のレポートに向き合うのが一番時間がかかる」と感じていたのです。この課題に対し、miiboを活用した解決策を模索しました。AIによる事前チェックシステムの構築によって、効率的な指導プロセスが実現しました。坂井准教授は「AIに自身の知識を入れ込んで、AIによる事前チェックシステムを構築」し、「まずAIのチェックを通してから提出させる取り組み」を行っています。この仕組みにより、基本的な添削はAIが担当し、教員はより深い指導に集中できるようになりました。レポート添削支援ボットの導入により、教員の負荷が大幅に軽減されています。坂井准教授によると、AIによる1次チェックを経たレポートは質が向上し、教員による最終チェックの効率が大幅に改善されたとのことです。この業務効率化により、教員はより創造的な教育活動に時間を割くことが可能になっています。AIの適切な活用を促す教育的工夫AIとの対話を適切に行ったかを確認するため、特定のキーワードを活用する工夫が施されています。「例えば、学生がAIとの対話を適切に行ったことを確認するため、特定のキーワード（『花子』や『もちまる』など）をAIが会話の中で発するよう設定」したと坂井准教授は説明します。このキーワードを課題の一部として記入させることで、学生が実際にAIと対話したことが確認できる仕組みになっています。レポート添削支援ボットには適切な利用を促す指針が組み込まれています。「レポートの丸写しはダメですが、添削ならOK」といった利用指針をAIボット自体に組み込むことで、学生のAI活用が適切な範囲に収まるよう工夫されています。坂井准教授は、学生が「答えを教えて」と依頼しても、AIが明確に禁止事項として伝えるよう設定しているのです。これらの工夫によって、AIを適切に活用する教育環境が整備されました。坂井准教授のアプローチは、AIを「使わせない」のではなく「正しく使わせる」ことに重点を置いています。AIとの付き合い方を学ぶ経験そのものが、学生たちの将来的なAI活用スキルの基盤となるのです。教育現場におけるAI活用の今後の展望AIの活用は教育現場の業務効率化に大きく貢献する可能性を秘めています。「学校の先生はみんな忙しくて大変です。AIで少しでも楽になってほしい」と語る坂井准教授は、現在の「よくわからないから使えない」という状況を変えるため、実践例の共有や活用方法の普及を目指しています。miiboの導入事例が広がることで、より多くの教育者がAIの恩恵を受けられるようになるでしょう。「使わせない」から「正しく使わせる」への転換が教育のパラダイムシフトを促進します。坂井准教授の取り組みは、AIを禁止するのではなく、AIを適切に活用する能力を育てることの重要性を示しています。この転換により、学生たちは未来の技術環境に適応する力を身につけることができるのです。教育現場の働き方改革とデジタル化の両立に向けた取り組みが始まっています。坂井准教授の実績は、miiboを活用することで文系教員でも気軽にAIアプリケーションの開発に挑戦できることを実証しています。この成功例をもとに、より多くの教育者がAIを活用した教育改革に取り組むことが期待されています。まとめ：教育現場のDXを加速するmiibo活用miiboの導入により、プログラミング知識のない教員でもAIを活用した教育改革が可能です。鹿児島大学の坂井准教授の事例は、文系教員がmiiboのノーコード環境を活用して、論理力向上ボットやレポート添削支援ボットを開発し、教育課題の解決に成功した実例を示しています。AIを教育現場で適切に活用することで、学生の学習体験の向上と教員の業務効率化の両立が実現できるのです。教育分野におけるAI活用はまだ始まったばかりですが、miiboのような直感的なプラットフォームの普及により、今後さらに多くの革新的な取り組みが生まれることが期待されます。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【AI×方言継承】miiboで実現した「かるかんちゃん」が示す地域文化保存の新たな可能性

May 21, 2025 07:49

日本各地の方言が急速に消滅の危機に瀕しており、特に鹿児島県では30年以内に方言が失われる可能性があります。この危機は単なる文化的損失だけでなく、医療・介護現場では高齢患者と若い医療従事者間のコミュニケーションギャップという切実な問題を引き起こしています。本記事では、鹿児島大学の坂井美日准教授がmiibo（会話型AI構築プラットフォーム）を活用して開発した方言AI「かるかんちゃん」の事例を紹介し、AIによる地域文化継承の新たな可能性を探ります。非エンジニアである日本語研究者がmiiboを活用して方言AIを開発したこの事例は、地域文化継承における技術活用の新しいモデルを示しています。miiboのノーコード開発環境によって、方言の専門知識をRAG機能で効率的にAIに実装することに成功しました。市民参加型の実証実験では自然な方言表現が高く評価され、学習ツールとしての実用性も確認されています。このプロジェクトは方言継承という文化的課題と医療現場のコミュニケーション改善という社会課題の両方の解決に貢献する可能性を示しています。方言消滅の危機と医療現場でのコミュニケーション課題鹿児島県では子どもたちの多くが標準語のモノリンガルとなり、世代間で方言理解のギャップが急速に広がっています。坂井准教授は「おじいちゃんの言葉が理解できない」という自身の経験から方言研究を始め、このままでは30年後に地域の方言が消滅する危機感を抱いています。方言には「ムチムチ」（沖永良部で「かぼちゃが程よく煮えた状態」を表す）のように、標準語に置き換えられない土地ならではの感覚や文化が詰まっています。この方言消滅問題は医療現場で特に深刻な課題となっています。方言しか話せない高齢患者と標準語しか理解できない若い医療スタッフの間の意思疎通不足が、適切な医療提供の遅れにつながるケースがあります。特に救急時や緊急を要する場面では、この言葉の壁が命に関わる問題になりかねません。また、高齢になるほど「方言返り」という現象が起き、学習した標準語を忘れ、母語である方言でしか自己表現できなくなることも課題となっています。従来の方言保護活動には限界があり、新たなアプローチが求められていました。政府や研究者、地元有志による方言講座の開催やサミットの実施などの取り組みがあるものの、人の手だけでは限界があるという認識から、坂井准教授はAI技術の活用に着目しました。そこで出会ったのが、ノーコードAI開発サービス「miibo」だったのです。miiboを選んだ理由と「かるかんちゃん」開発プロセス坂井准教授がmiiboを選択した最大の理由は、非エンジニアでも直感的に操作できる開発環境の使いやすさでした。「miiboは法人化前から知っていましたが、UIを見ていると『これでできるんだろうな』という手応えを感じました」と坂井准教授は語ります。特にPDFやスプレッドシートのデータがワンクリックで入力できる機能は、方言データの実装において大きなアドバンテージとなりました。開発プロセスでは、miiboのRAG機能を最大限に活用しました。RAG機能により、方言の知識ベースを効率的にAIに実装することが可能になりました。この機能によって、専門家が持つ複雑な方言知識をAIに効率よく学習させることができました。また、シナリオ機能を活用することで、会話の流れを細かく制御し、より自然な方言での対話を実現しています。「かるかんちゃん」の特徴的な機能として、APIの連携機能を使用した音声合成技術の開発も進められています。この取り組みではすでに約80%の認識精度を実現しており、音声での方言会話も視野に入れています。また、奄美方言特有の7母音体系という技術的課題に対しても、ルール化した音韻表記システムを実装し、標準的な文字システムでは表現が難しい方言特有の発音も適切に処理できるようになりました。「かるかんちゃん」の成果と実証実験での評価miiboを活用して開発された「かるかんちゃん」は、標準語での入力に対して鹿児島方言で応答する会話型AIです。例えば「鹿児島の美味しいものを教えて」という質問に対して、方言で回答するという機能を実現しています。特筆すべきは、70代の方言話者の言葉遣いを自然に再現することに成功した点です。現在はβ版として市民の方に試用してもらい、フィードバックを基に改良を重ねている段階です。鹿児島での実証実験では、方言を話すAIに対して予想以上の好反応が得られました。高齢者の方が寂しさを感じる時に、懐かしい方言で話しかけてくれる存在があれば、QOL（生活の質）の向上につながるのではないか。これは予想外の副次的効果であり、方言AIの可能性を広げる発見となりました。方言学習のツールとしての評価も高く、「完璧な方言話者と話すと緊張して言いたいことが言えなくなるが、AIなら気軽に練習できる」という意見も多く寄せられました。このフィードバックは、AIが人間による方言継承の完全な代替ではなく、補完的な役割を果たす可能性を示しています。miiboの操作の簡単さと知識入力のしやすさ、会話ルートの構築のしやすさが、開発を大きく支援したと坂井准教授は評価しています。今後の展望と方言AIの可能性坂井准教授は「AIだけで方言の継承が実現できるわけではない」と強調します。方言は人からの継承が必要不可欠であり、AIは完全な代替ではなく人による継承を補完する存在として位置づけています。核家族化が進み方言を話す機会が減少する中で、「普段はAIで方言を練習して、週末におばあちゃんの家に行って本物の方言に触れる」という新しい方言継承の形を目指しています。医療・介護分野での実装に向けた開発も加速しており、方言理解を助けるツールとしての活用が期待されています。特に緊急時のコミュニケーション支援や、高齢者の「方言返り」現象にも対応できるシステムの構築を目指しています。さらに、この取り組みは鹿児島方言に限らず、全国の消滅危機言語の保存活動にも応用できる可能性を秘めています。今後は音声認識・合成技術との連携を強化し、テキストだけでなく音声での対話も実現することで、より使いやすいシステムの構築を目指しています。また、ロボットなどの物理的な形態との連携も視野に入れており、より親しみやすい形での方言継承を実現する計画です。まとめ：技術と文化の融合がもたらす新たな可能性「かるかんちゃん」プロジェクトは、技術と文化の融合による地域課題解決の可能性を示す先進的な事例です。非エンジニアである日本語研究者がmiiboというノーコードプラットフォームを活用し、専門知識を効率的にAIに実装することで、方言継承という社会課題に新たなアプローチをもたらしました。この取り組みは、AIが文化継承の完全な代替ではなく、人による継承を補完する存在として機能する可能性を示しています。医療現場のコミュニケーション改善や高齢者のQOL向上など、当初の目的を超えた効果も確認されており、AIによる地域文化継承の新たな可能性を切り開いています。miiboのRAG機能やシナリオ機能、API連携の容易さが、こうした社会的価値の高いプロジェクトの実現を支えた好例と言えるでしょう。「かるかんちゃん」の挑戦は、技術の発展と地域文化の保存が共存する未来の姿を示しています。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【CS業務改革】月間803時間の業務削減を実現したGMO即レスAIの導入ノウハウと成功事例

May 20, 2025 05:42

カスタマーサポート部門の問い合わせ対応業務による現場メンバーの疲弊は、多くの企業が抱える課題です。この課題に対して、GMO即レスAIは会話型AIを活用した問い合わせ対応の自動化により、業務効率化と顧客満足度向上を両立するソリューションを提供しています。GMO即レスAIの導入企業では、問い合わせ対応時間を月間803時間削減し、有人対応を50%削減することに成功しています。さらに、サイレントカスタマーからの問い合わせ増加や顧客満足度向上といった定性的な効果も報告されています。本メールでは、会話型AIによる問い合わせ対応自動化の成功事例と導入ノウハウをご紹介します。GMO即レスAIの特徴と効果GMO即レスAIは、問い合わせ対応に特化した会話型AIソリューションです。自社のカスタマーサポート部門でAIを活用し、実績を積み上げてきたGMOペパボのノウハウが集約されています。このソリューションの最大の特徴は、単なるAIチャットボットの提供にとどまらず、RAG環境の構築から正答率向上のためのチューニング、KPI設計まで含めた総合的なサポートを提供している点です。実際に自社サービスでAIを運用してきた経験に基づく、実践的なノウハウが組み込まれています。導入効果として、カラーミーショップでは月間803時間の問い合わせ対応時間削減、minneでは問い合わせの約50%をAIチャットボットのみで解決するなどの成果を上げています。また、Fukuoka Growth Nextでは電話対応にかかる時間が80%減少するなど、顕著な業務効率化が実現しています。導入企業の具体的な成功事例各企業の導入事例からは、AIチャットボットが様々な課題解決に貢献していることがわかります。奄美市役所では、年間8,000件を超えるごみ関連の問い合わせに対応し、「こんなことで質問していいのかな」という市民の心理的ハードルを下げることに成功しました。minneでは月間約10,000件の問い合わせに対して、AIチャットボットの活用により問い合わせの約50%を自動解決し、人的リソースを有効活用できるようになりました。実際に月によってはAIチャットボットのみでの問い合わせ解決率が70%を超える月もあります。カラーミーショップでは、HTMLやCSSといった専門的な内容や決済関連の問い合わせなど、複雑な質問にも対応できるようにAIをチューニングしました。結果として月間4,000時間あった問い合わせ対応時間を大幅に削減し、803時間の業務効率化を実現しています。Fukuoka Growth Nextの事例では、施設利用に関する問い合わせの電話が80%減少しただけでなく、利用者がどのような情報を求めているのかをデータとして可視化できるようになり、先回りした情報提供が可能になりました。導入・運用のポイントと注意点GMO即レスAIの効果を最大化するためには、いくつかの重要なポイントがあります。最も重視すべきは、単なる問い合わせ数の削減ではなく、顧客体験の質の担保です。AIによる応答の質に着目し、回答精度（正答率）を測定・改善する継続的な取り組みが必要です。具体的には、AIチャットボットがどれだけ早く回答できたか、チャットボットからの離脱率はどれくらいか、会話のラリー回数などのデータを分析し、継続的に改善していくプロセスが重要です。minneでは正答率99.9%の月もあるなど、継続的な改善により高い精度を実現しています。また、データの整備も重要なポイントです。各サービスのマニュアルをAIに読み込ませるためのフォーマット調整や文章修正、必要な指示出しなど、細かなチューニングが回答精度向上の鍵となります。2025年1月時点では、PDFや画像より、テキスト形式のデータの方が回答精度が高いため、データの型はテキストにすることが推奨されています。導入プロセスと運用体制GMO即レスAIの導入プロセスは、まず問い合わせの対象（社内向けか社外向けか）を決め、次に利用導線を設計します。例えばカラーミーショップでは「問い合わせの一次受けをすべてAIチャットボットで対応」するという思い切った導線設計を行いました。導入に際しては、改善したい業務内容や指標を明確にすることが重要です。ECサイトならInstagramのDMでの対応自動化やサイズ質問への回答、ギフト関連質問へのレコメンド機能など、BtoBサイトなら仕様やマニュアルの回答、見積もり自動生成など、業種によって様々な活用方法があります。運用体制としては、正答率の改善を日常的な業務として組み込むことがポイントです。AIの発話内容をすべて確認してデータを修正するのは手間がかかりますが、人的なお問い合わせ対応と比べて複利で改善されていくメリットがあります。正答率に責任者を設けるなどの工夫も効果的です。まとめ会話型AIを活用した問い合わせ対応の自動化は、多くの企業にとって有効な課題解決策となっています。GMO即レスAIは、自社サービスでの活用実績に基づく実践的なノウハウを提供し、導入企業の業務効率化と顧客満足度向上を支援しています。重要なのは、単なる業務効率化だけでなく、顧客体験の質を担保しながら問い合わせ対応を改善していくことです。問い合わせ対応時間の削減、有人対応の最適化、サイレントカスタマー対策、そして継続的な改善プロセスの構築が、会話型AI活用の成功につながります。GMO即レスAIはIT導入補助金2025の認定ツールでもあり、導入ハードルも下がっています。カスタマーサポート業務の効率化にお悩みの方は、ぜひ一度お問い合わせください。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【生成AI活用支援】半世紀の実績が紡ぐ未来型ビジネス｜キザシオのGAI-U SUPPORT

May 19, 2025 08:17

生成AIの急速な発展により、企業は競争優位性の確立、業務効率化、顧客満足度向上のための取り組みが急務となっています。しかし多くの企業は、「何から始めればいいかわからない」「専門的な知識や技術が不足している」「社内での活用が定着しない」といった課題に直面しています。株式会社キザシオは、半世紀におよぶICT分野での経験と革新的な技術を融合させた「GAI-U SUPPORT」を通じて、これらの課題解決を包括的に支援します。キザシオのGAI-U SUPPORTは、生成AI活用に関する「お悩み解決」「活用アイデア提案」「ソリューション構築」をトータルでサポートする包括的なサービスメニューです。専門知識豊富なコンサルタントによる業務分析から始まり、自社独自情報を活用したRAG構築、組織への定着支援までをワンストップで提供します。会話型AI構築プラットフォーム「miibo」やAzure OpenAI Serviceなどの先進技術を活用し、お客様のビジネスに「溶けこむAI」の実現をサポートします。株式会社キザシオ - 兆しをとらえ未来をデザインするICTパートナー株式会社キザシオは、半世紀にわたりICTの進化をお客様とともに歩んできた信頼のパートナーです。社名の「キザシオ」には、「兆しをとらえ未来をデザインする」という思いが込められています。革新的な技術が次々と生まれる予測困難な時代において、いち早く変化の兆しをとらえ、自由な発想でビジネスの未来をデザインすることがキザシオの使命です。キザシオのロゴマークは、英語でスマイルを表す顔文字「:)」を組み合わせ、漢字の「兆」をシンボル化したデザインです。ブランドカラーには、やわらかな感性で未来への兆しをとらえる「フューチャーグリーン」と、ICT領域における深く確かな経験知を印象づける「ディープグリーン」を採用しています。このデザインには、先進のICTで暮らしや社会に笑顔を広げる会社を目指す姿勢が表現されています。代表取締役の最上正人氏は、「お客様と同じ目線で課題に寄り添い、あらゆる可能性を共に広げていく」というパートナーシップの形を大切にしています。生成AIをはじめとする革新的な技術を積極的に取り入れながら、お客様とともに新たな価値を創造し続けることで、笑顔あふれる社会の実現に貢献することを目指しています。GAI-U SUPPORTが提供する3つの価値GAI-U SUPPORTは、生成AI活用における3つの主要価値を提供します。第一に「生成AI活用コンサルティング」では、お客様の業務に最適な生成AIの導入/活用方法を提案します。当社の実践知をもとに業務分析を行い、生成AI適用に最適な業務と具体的な活用案を提示します。お客様の業務フローや企業文化を深く理解した上で、真に役立つAI活用の道筋を示します。第二の価値「自社独自情報を使ったAIサービス構築（RAG構築）」では、自社の独自情報を活用した高精度なAIサービスを実現します。自社業務向け「GPTs」の開発、AzureOpenAIServiceを活用したセキュアな環境構築、会話型AI構築サービス「miibo」を使ったAIチャットボット開発など、多様なアプローチでRAG構築をサポートします。お客様のニーズや既存システム環境に合わせた最適なソリューションを提案します。第三の価値「生成AI活用サポート」では、社内での生成AI活用と定着を継続的に支援します。定期的な活用状況のチェックと改善提案、社員教育やプロンプト指導、運用支援などを通じて、生成AIの効果的な活用を促進します。新しい生成AIサービスの情報提供や活用提案も行い、お客様のAI活用レベルを継続的に向上させます。単なる導入支援にとどまらず、真の企業価値創出までを見据えた包括的なサポートを提供します。「溶けこむAI」を実現するmiiboサービスmiiboは、ノーコードで簡単にAIチャットボットを構築できるサービスです。人と生成AIとの自然な会話を実現し、生成AIの応答をノーコードでコントロールする「会話型AI」構築ツールとしての強みを持ちます。キザシオは「miiboパートナー」として、専門的知見と開発実績を活かした「貴社専用AIチャットボット構築」を支援します。miiboの最大の特長は、プログラミング言語を使わずにチャットボットを構築できる点です。直感的な操作でAIの会話能力を設定できるため、IT部門だけでなく、現場担当者も参加可能な開発環境を提供します。GPT-4oやClaude、Geminiなど、場面や用途に応じて様々なLLMを使い分けられるのも大きな特徴で、コスト最適化や耐障害性の実現に貢献します。ナレッジデータストア機能により、URLやPDF、CSVなどのファイルを登録するだけで簡単にRAG環境を構築できます。さらに、Google DriveやOne Drive、Notionなど様々なデータベースとの連携も可能です。WebチャットだけでなくLINE、Slack、AI VTuberなど多彩なインターフェースとの連携で、ユーザーがアクセスしやすい環境を整えられます。miiboはユーザーとの会話内容を記録し、パーソナライズされた対応を実現します。名前や年齢、過去の発言内容などを記録し、「XXさんこんにちは！」「前回のお困りごとは解決しましたか？」など、ユーザーに合わせた会話が可能です。この「ステート」機能により、真にユーザーに寄り添うAIを実現し、利用率と満足度の向上に貢献します。業種・業態を問わない多様な活用例問い合わせチャットボットとして、miiboは既存サイトへ埋め込みコードを入れるだけで簡単に実装できます。自社サイトのコンテンツを取り込むことで、製品やサービスについての問い合わせに24時間365日対応する環境を構築できます。人的リソースの削減と顧客満足度向上の両立が可能となり、特に夜間や休日の問い合わせ対応力を強化できます。社内ヘルプデスクとしての活用では、就業規則や福利厚生などの社内データを登録するだけで、いつでも質問できる環境を整えられます。SlackやTeamsなどのコミュニケーションツールと連携することで、社員がストレスなく必要な情報にアクセスできるようになります。人事部門の負担軽減と社員の業務効率向上という二重の効果が期待できます。製品コンシェルジュとしては、製品情報を登録しヒアリング手順を設定することで、ユーザーニーズを的確に把握し最適な製品を提案するAIを実現できます。顧客の購買体験を向上させるだけでなく、営業担当者の負担軽減や成約率向上にも貢献します。顧客の反応データを分析することで、マーケティング戦略の改善にも活用できる点が大きな利点です。これらの活用例に限らず、業種や業態を問わず様々なニーズに対応可能です。キザシオは、お客様の状況や実現したいことをヒアリングした上で、最適なサービスの提案や独自環境の開発を行います。半世紀にわたるICT領域での経験と生成AI技術の知見を組み合わせた、真に価値あるソリューションを提供します。最先端技術と手厚いサポートで実現する生成AI変革キザシオのGAI-U SUPPORTは、最先端の生成AI技術と手厚いサポート体制を組み合わせた総合的なサービスです。miibo以外にも、Microsoft社の「Azure OpenAI Service」やユーザーローカル社の「ChatAI」など、多様な生成AIプラットフォームの導入・活用を支援します。お客様のセキュリティ要件や既存システム環境に合わせた最適なソリューションを提案します。Azure OpenAI Serviceは、100種類を超えるコンプライアンス認証のもと、安全にGPT-4oなどのAIモデルが利用できる環境を提供します。データ暗号化、プライベートネットワーク利用、監査ログなど、多くのセキュリティ機能を組み合わせた安全なAI活用が可能です。99.9%以上の稼働率が保証されており、BCP対策としても優れたサービスです。ユーザーローカルChatAIは、生成AIをセキュアな環境で利用できる法人向けクラウドサービスです。100種類を超えるプロンプトテンプレートや定期的な勉強会の提供により、生成AIを初めて導入する企業でも安心して活用できる環境を整えています。社内の利用状況を「見える化」するダッシュボード機能も備えており、ガバナンス強化や利用促進に役立ちます。キザシオは、これらのサービスをお客様の状況に合わせて最適に組み合わせ、導入から運用までをトータルで支援します。半世紀にわたるICT分野での経験と革新的な技術への理解を基盤に、お客様と同じ目線で課題に寄り添い、真に価値ある生成AI活用を実現します。単なる技術導入にとどまらず、ビジネス変革のパートナーとして、お客様の持続的な成長を支援します。まとめ：未来を見据えた生成AI活用をキザシオと共に株式会社キザシオは、半世紀におよぶICT分野での豊富な経験と革新的な技術への深い理解を基盤に、お客様の生成AI活用を包括的に支援します。社名に込められた「兆しをとらえ未来をデザインする」という思いのもと、GAI-U SUPPORTを通じて、真に企業活動に溶け込むAI環境の構築をサポートします。GAI-U SUPPORTが提供する「生成AI活用コンサルティング」「自社独自情報を使ったAIサービス構築」「生成AI活用サポート」の3つの価値により、導入から定着までの一貫した支援を実現します。miiboをはじめとする最先端技術の活用で、プログラミング知識がなくても高品質な会話型AIを構築できる環境を提供し、お客様のビジネス変革を強力にバックアップします。生成AIの活用についてのご相談や詳細情報のご要望は、下記のお問い合わせ先までお気軽にご連絡ください。キザシオは、お客様と同じ目線で課題に寄り添い、あらゆる可能性を共に広げていくパートナーシップを大切にしています。未来を見据えた生成AI活用を、半世紀の実績を持つキザシオと共に始めてみませんか？ Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【2025年最新】株式会社こころみのAIエージェント構築サービス完全ガイド

May 18, 2025 07:39

ChatGPTの登場以降、多くの企業が独自のAIエージェント構築に関心を持っていますが、技術的ハードルと高コスト、そして専門知識の不足から実現に至らないケースが多発しています。株式会社こころみが提供するAIエージェント構築サービスは、これらの課題を解決し、企業に最適化された会話AIを短期間・低コストで実現しています。株式会社こころみのAIエージェント構築サービスは、会話AIプラットフォーム「miibo」を活用し、10年以上に渡る会話シナリオ設計のノウハウと最新のAI技術を組み合わせた総合ソリューションです。自由な会話設計、企業専用のナレッジ学習、人間らしい自然な対話、多様な実装方法という4つの強みを持ち、すでに森永乳業、エイブル、新潟大学など様々な業界での導入実績があります。プログラミング知識がなくても、わずか数週間で企業独自のAIエージェントを構築できる点が注目されています。株式会社こころみについて株式会社こころみは、「すべての孤独と孤立をなくす」という理念のもと、2013年6月に設立された企業です。超高齢社会や都市化に伴う孤立、テクノロジーの発展による情報格差などから生じる社会課題を、コミュニケーションの力で解決することを目指しています。代表取締役の神山晃男氏は、「聞き上手を世の中に提供する」ことをミッションに掲げ、高齢者向け会話型見守りサービス「つながりプラス」や自分史作成サービス「親の雑誌」などを展開してきました。こころみが定義する「聞き上手」とは、話し手に興味・関心を持ち、共感・受容しながら、目的に応じた話を引き出し、内容を論理的に整理する技術です。この「聞き上手」のノウハウを活かし、2017年10月からはコミュニケーションロボット・スマートスピーカー・チャットボット向けの会話シナリオ開発サービスも展開。長年にわたる会話設計の専門性と、シャープの「ロボホン」やNTTドコモの「ここくま」など大手企業との協業実績が、現在のAIエージェント構築サービスの基盤となっています。企業が直面するAIエージェント構築の4つの課題多くの企業がAIエージェント構築において、開発コストの高さという壁に直面しています。ChatGPT APIを活用するには専門的な技術力が必要で、社内にエンジニアリソースがない場合、外部委託すると数百万円以上の費用がかかることも珍しくありません。技術的複雑さも大きな課題です。単にAPIを接続するだけでは企業独自の知識を学習させることができず、RAG（検索拡張生成）の実装には専門的な知識が必要となります。多くの企業はこの技術的ハードルを乗り越えられずにいます。さらに、会話設計の難しさも見過ごせません。AIに「何を」話させるかはもちろん、「どのように」話させるかのノウハウがないと、無機質で事務的な応対や、逆に過度に親しげな不自然な会話になってしまいます。適切なキャラクター設計と会話シナリオの構築には専門的な知見が必要です。最後に、多くの企業がAI導入後の運用・保守の負担に悩まされています。AIモデルの進化は早く、プロンプトやシステムの定期的な更新が必要ですが、そのための継続的なリソース確保が難しいというのが現状です。株式会社こころみのAIエージェント構築サービスの4つの強み株式会社こころみのAIエージェント構築サービスの第一の強みは、自由な会話設計が可能な点です。単純なQ&A対応だけでなく、ユーザーの悩みをヒアリングしてコーチングを行ったり、親しみやすい雑談の中から健康状態を確認したりと、目的に応じた多様な会話フローを設計できます。企業独自のナレッジ学習も大きな特長です。商品情報や業務マニュアル、FAQなどの企業固有の情報をAIに学習させ、ChatGPTでは答えられない専門的な質問にも正確に回答できるエージェントを構築します。必要に応じて一般的な情報へのアクセスを制限し、セキュリティを確保することも可能です。人間らしい自然な会話も実現します。企業のブランドイメージに合ったキャラクター設計を行い、単なる情報提供にとどまらない共感的な対話を可能にします。相手の感情を理解し、適切なタイミングで励ましや褒め言葉を挟むなど、人間らしい温かみのある会話を実現します。実装の容易さも見逃せません。開発したAIエージェントは、独立したWebページはもちろん、既存Webサイトへの埋め込みやLINE、Slack連携も簡単に実現できます。さらにAPI提供により、独自アプリやロボット、アバターとの連携も可能です。導入事例に見る多様な活用シーン有限会社さかつう様では、株式会社こころみが約1万件の商品を案内・提案するAIチャットボットを開発しました。膨大な商品情報をAIに学習させることで、お客様の細かなニーズに応じた商品提案が可能になり、ECサイトの売上向上に貢献しています。森永乳業株式会社様の「マウントレーニア」特設サイト「褒めらレーニア」では、株式会社こころみがプロンプトエンジニアリング技術を提供しました。ユーザーの入力に対して温かく共感的な「褒め言葉」を生成するAIを実現し、ブランドイメージの向上に寄与しています。株式会社エイブル様では、株式会社こころみが生成AIとデジタルヒューマンを活用した賃貸仲介サービスの会話AI構築と不動産データ連携を支援しました。お客様の希望条件をヒアリングし、最適な物件を提案するAIにより、24時間対応の物件案内が可能になっています。教育分野では、株式会社こころみが国立大学法人新潟大学様に授業支援AIチャットボットを提供しました。学生の授業前の思考を聞き取り、授業後の振り返りをサポートすることで、学習効果の向上に貢献しています。株式会社アーネストワン様では、株式会社こころみが新卒採用向けの会話型AIシステム「AIメンター」のキャラクター設計から会話シナリオ設計、プロンプトエンジニアリングまでを支援しました。就活生の質問に24時間対応することで、採用活動の効率化とエンゲージメント向上を実現しています。企業独自のAIエージェント導入のメリットAIエージェントの導入は、もはや未来の選択肢ではなく、今日のビジネスにおける重要な戦略の一つとなっています。カスタマーサポートの効率化、24時間対応の実現、社内ナレッジの有効活用など、具体的なビジネス課題を解決する強力なツールとなっています。株式会社こころみのAIエージェント構築サービスは、技術力や専門知識がなくても、短期間・低コストで企業専用のAIエージェントを実現します。会話シナリオ設計のプロフェッショナルと最新のAI技術の融合により、単なる質疑応答を超えた、企業の「顔」となる高品質な会話AIが提供されています。AIエージェント導入をご検討の方は、株式会社こころみの無料相談を検討してみてはいかがでしょうか。企業ビジネスに最適化された会話AIの可能性を探る良い機会となるでしょう。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【MCP×miibo連携】外部ツールと連動する「報連相AI」の構築方法を徹底解説

May 18, 2025 07:01

会話型AIの進化により、単なる質問応答だけでなく「報告・連絡・相談」ができる問い合わせ対応AIの実現が可能になりました。しかし、AIに「報連相」を実装する具体的な方法はまだ広く知られていません。先日開催されたGPT会話AI構築実践セミナー第16弾では、この課題に焦点を当て、miiboとMCP (Model Context Protocol) を活用した実践的な構築方法を紹介しました。MCPを活用することで、AIが状況に応じて自律的に外部ツールと連携し、報告・連絡・相談を実行できるようになります。株式会社miiboの功刀氏と株式会社こころみの森山氏によるデモでは、知識データにない質問を受けた場合のSlack連携や、クレーム対応の引き継ぎ、問い合わせ完了時のレポート作成などの具体例が示されました。この新機能はまだベータ版であり、設計側の慎重な検証が必要ですが、AI活用の可能性を大きく広げる重要な一歩となります。MCPとは何か - AIに外部ツール連携の自律性をもたらす新技術MCPとは、Model Context Protocol(モデル・コンテキスト・プロトコル)の略であり、AIモデルと外部ツールを簡単に接続するための新しい仕組みです。従来の連携方法では、それぞれのAPIに応じた複雑な設定が必要でしたが、MCPを使えば自然言語での指示だけで外部連携が可能になります。MCPの最大の特徴は、状況に応じてAIが自律的に判断し、必要な外部ツールを呼び出せる点です。例えば、ユーザーの質問に対して知識データベースに情報がない場合、AIが自発的にSlackへメッセージを送信し、社内への情報追加を依頼できます。また、クレーム対応が必要と判断した場合には、担当者への引き継ぎメッセージを自動送信するといった連携も可能です。miiboでは、ZapierのMCP機能を活用することで、8,000以上のアプリケーションとの連携が容易になっています。Google ドキュメント、Slack、Gmail、Googleカレンダーなど、業務でよく使われるツールとシームレスに接続できるため、AIの活用範囲が飛躍的に広がります。miiboの最新アップデート - より使いやすく進化する会話型AI構築プラットフォームmiiboは、LLMを活用したAIアプリケーションを、エンジニアでなくてもノーコードで構築できるBackend as a Serviceです。会話型AI構築に必要なプロンプト設計、ナレッジの付与、UI連携、ログ分析などの機能をフルセットで提供しています。最新のアップデートとして、5月1日にはUI(管理画面)のリニューアルがベータ版としてリリースされました。100以上ある機能を整理し、より直感的に操作できるようになった新UIは、「新しい画面を試す」ボタンから利用可能です。また、新たに「miibo Agent Hub」というサービスも開発されています。このツールでは、miiboで作成した複数のAIエージェントがチームを組み、自律的に協働することができます。いわゆるA2A(Agent to Agent)のアプローチにより、AIエージェント同士が議論しながら高度な問題解決を行う環境が構築できます。さらに、データベース連携機能によるText to SQLの実装など、AIを活用した業務効率化のための機能も充実しています。ユーザーは自然言語で質問するだけで、AIが裏側でSQLを発行し、データベースを検索・分析して回答を返すといった高度な活用も可能になっています。「報連相」ができる問い合わせ対応AIの意義と実装例ビジネス現場で「報告・連絡・相談」は基本的なコミュニケーションスキルとして重視されています。問い合わせ対応においても、単にユーザーの質問に答えるだけでなく、適切な報連相ができると業務効率が大幅に向上します。従来の問い合わせ対応AIでは、ユーザーとの会話に焦点が当てられ、社内連携は人手を介して行われていました。しかし、MCPとmiiboを組み合わせることで、AIが状況を判断して自律的に報連相を行えるようになります。具体的なユースケースとして：* 報告: 問い合わせ対応が完了した際、その内容を自動的にGoogleドキュメントにまとめて報告する機能* 連絡: ナレッジデータベースにない質問を受けた場合、Slackチャンネルに内容を連絡し、知識の追加を依頼する機能* 相談: クレームなど対応が難しい問い合わせを受けた場合、担当者にSlackで状況を共有し、対応の引き継ぎを相談する機能セミナーのデモでは、これらの機能を実際に動作させ、AIが自律的に外部ツールと連携して報連相を行う様子が示されました。例えば、「アラブ首長国連邦でも作れますか？」という知識データベースにない質問に対して、AIが自動的にSlackに情報を送信し、「この質問への回答がナレッジデータにないため、追加をお願いします」と伝えるといった連携が実現できています。MCPの実装と活用のポイントMCPとmiiboを組み合わせた「報連相AI」の実装方法と注意点については、セミナー動画で詳しく解説されています。実際のデモを通して、MCPの設定から外部ツールとの連携、プロンプト設計のポイントまで確認することができます。特に注目すべきは、AIの判断を制御するためのプロンプト設計の重要性と、複数のツールと連携する際の検証プロセスです。森山氏は「AIの能力の前に、設計側の能力が問われる」と指摘しており、効果的なMCP連携のためには慎重な設計と検証が不可欠であることを強調しています。実際の実装方法や詳細な手順については、YouTubeで公開されているセミナー動画をご覧ください。動画では、miiboとZapier MCPを使った具体的な設定方法や、デモを通じた実践的な活用例が紹介されています。YouTube: GPT会話AI構築実践セミナー第16弾～MCP x miiboで作る報連相ができる問い合わせ対応AI～miibo×MCPで広がる会話型AIの可能性MCP (Model Context Protocol) とmiiboの連携により、AIが自律的に判断して外部ツールと連携する「報連相」機能を持った問い合わせ対応AIが実現可能になりました。ナレッジデータベースにない質問への対応、クレーム時の引き継ぎ、問い合わせ完了時のレポート作成など、これまで人手を介していた業務をAIが自律的に行えるようになります。この技術はまだ発展途上であり、設計者側の慎重な検証が必要ですが、会話型AIの可能性を大きく広げる重要な一歩です。miibo公式サイトやDiscordコミュニティでは、随時最新情報が提供されているので、ぜひ確認してみてください。詳しい実装方法や具体的な事例については、セミナー動画を参照していただくことで、より深く理解することができるでしょう。AI開発に興味のある方は、ぜひmiiboとMCPを組み合わせた「報連相AI」の可能性を探ってみてください。そして、具体的な構築方法については、ぜひセミナー動画をご覧いただき、実践の参考にしていただければと思います。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【採用革命】SkillCanvasで実現する母集団拡大とミスマッチ解消の両立

May 17, 2025 06:28

多くの企業が採用活動で「より多くの人材を採用したい」と「適切な人材を見極めたい」という両立が難しい課題に直面しています。SkillCanvasは、候補者のスキルを可視化し定量的に評価することで、これらの課題を同時に解決する採用支援プラットフォームです。SkillCanvasを利用することで、書類選考や面接準備の時間を大幅に削減でき、見極め精度も向上します。また、業界や職種を超えて従来見落とされていた優秀人材を発掘できるため採用人数の拡大につながります。さらに、スキルの期待値のずれが防げるため、入社後のスキルミスマッチによる早期離職や不活躍を防止し、長期的な活躍を支援します。SkillCanvasの主な機能と特徴SkillCanvasは、候補者のスキルを客観的に可視化することで、採用の量と質を両立させる採用支援プラットフォームです。従来の採用方法では、母集団を拡大すればミスマッチが増え、厳選すれば人材確保が難しくなるというジレンマがありましたが、SkillCanvasはこの課題を解決します。利用方法は非常に簡単です。自社に最適なスキル要件をテンプレートから選択・作成し、候補者への回答用URLを送信するだけで導入できます。候補者は5分程度で手軽に回答でき、離脱の心配もありません。結果は管理画面ですぐに確認でき、スキルマッチ度や人材タイプなどが直感的に理解できる形式で表示されます。SkillCanvasの特長は、専門スキル（職種固有の技術や知識）とポータブルスキル（業種や職種を問わず活用できる汎用的能力）の両面から人材を評価できる点にあります。これにより、従来の経歴だけでは見落とされがちだった潜在能力を持つ人材を発見できるようになります。また、スキルという客観的な指標を用いることで、採用担当者間での評価基準が統一され、より公平で一貫性のある選考が可能になります。インフォマート社の導入事例と成果株式会社インフォマートのプロダクトマネージャー（PdM）採用では、SkillCanvas導入によって顕著な成果が得られています。同社では、PdM職に求められる「課題設定力」「仮説構築力」「コミュニケーション能力」などの抽象度の高い能力を評価する必要がありましたが、従来の書類選考や面接では客観的な評価が難しい状況でした。導入の背景には、評価軸が属人化していたため面接官ごとの判断がばらつき、「書類が弱い」「年齢が高い」などの形式的な理由で見逃される"ポテンシャル人材"の存在がありました。また、PdM組織が35名規模となる中で、スキルをベースにした育成方針の整備や適切な人材配置にも課題を感じていました。SkillCanvas導入後、同社はPdM職に求められるスキルセットを明確化し、「職種専門性」と「ポータブルスキル」に分類。このスキル定義に基づき、候補者は選考過程でスキル自己評価を入力し、面接ではそのデータを活用した選考を実施しています。その結果、面接前の段階から「この候補者は課題設定力が高そう」「この人は経験は少ないが、仮説構築力が抜群」といった議論が可能になりました。最も顕著な成果は「候補者の筋の良さ」を見極めやすくなったことです。従来なら書類選考でスルーしていた「経験不足」とされる候補者が、スキル自己評価からポテンシャルの高さを見抜かれ、面接通過・採用に至るケースが複数発生しています。実際に、スキル評価で高得点を出した候補者が実際の業務でも優れたパフォーマンスを示し、これまでの採用では取りこぼしていた逸材を獲得できるようになりました。さらに、既存PdMメンバーへのスキルキャンバス展開を通じて、社内のスキル構造の可視化が実現しました。これにより「今うちの組織はどんなスキルに偏っているのか」「次に育てるべき能力は何か」といった育成課題が具体的に見えるようになり、社員からは「自分の強み・弱みを定量的に理解できた」「スキル分解された一覧があることで、何を学ぶべきか明確になった」といった声が寄せられています。同社では現在、PdM領域での成功体験を基に、開発職や営業職、カスタマーサクセス職など他職種への展開も検討されています。SkillCanvasが解決する3つの採用課題SkillCanvasの導入によって解決される採用上の課題は主に3つあります。まず第一に、業界や職種を超えた「隠れた優秀人材」の発掘が可能になります。従来の経歴ベースの選考では見落とされがちな候補者も、スキルベースで評価することでその潜在能力を正確に把握できるようになります。これにより採用対象となる候補者層が拡大し、採用人数の向上につながります。第二に、スキル情報を定量的に把握できるため、書類選考や面接の準備時間を大幅に削減でき、見極め精度も向上します。スキルデータに基づいた面接が可能になるため、限られた面接時間をより有効に活用できます。また、選考に関わるメンバーそれぞれの評価目線も揃い、「このスキルが高いからこの職務に適している」といった対話が可能になります。第三に、スキルの期待値のずれが防げるため、ミスマッチによる早期離職や不活躍を防止し、長期的な活躍につなげられます。採用時に測定したスキルデータを入社後の育成や配置に活用することで、個人の強みを活かした活躍支援も可能になります。インフォマート社の事例からも明らかなように、SkillCanvasは単なる採用ツールではなく、スキルを起点とした組織づくりのプラットフォームとしての価値も持っています。採用だけでなく、育成や評価への展開も視野に入れることで、より総合的な人材戦略の推進が可能になります。新機能「スキル要件AI」の紹介SkillCanvasでは最新のAI技術を活用した新機能「スキル要件AI」の提供を開始しました。この機能は、求人票などのポジション情報をアップロードするだけで、業務内容を整理し、スキル要件候補を自動生成します。スキル要件AI機能開発の背景には、スキル要件の定義には専門知識が必要で多くの採用担当者にとってハードルが高かったことや、求人票から適切なスキル要件を抽出する作業に時間と労力がかかっていたという課題がありました。具体的な利用方法は、（1）求人票や職務要件を記載する、（2）業務リストが提案される、（3）スキル要件リストが生成される、という簡単3ステップです。この機能により、スキル要件設定の工数を大幅に削減（従来比約80%減）でき、専門知識がなくても適切なスキル要件候補を短時間で生成できるようになりました。この機能開発には、日本発のAIプラットフォーム「miibo」が活用されています。miiboは既存の開発基盤からの独立性を確保しながら、概念実証段階での柔軟な実験を可能にし、開発の複雑性を最小限に抑えることができました。特にスキル要件AIのような自然言語処理を必要とする機能において、スピード感を持って開発できたことが重要な要素となっています。まとめSkillCanvasは、スキルの可視化を通じて「母集団拡大」と「ミスマッチ解消」という両立が難しい課題を同時に解決する採用支援プラットフォームです。候補者のスキルを定量的に把握することで、隠れた優秀人材の発掘や選考プロセスの効率化、ミスマッチ防止を実現します。インフォマート社の事例では、SkillCanvas導入によって「候補者の筋の良さ」を見極めやすくなり、従来なら見逃していた優秀な人材の採用に成功しています。また、スキル可視化の取り組みは育成や人材開発にも波及し、社員の自己認識と学習意欲を引き出すきっかけにもなっています。さらに、新機能「スキル要件AI」の導入により、スキル要件設定の工数を約80%削減できるようになり、より多くの採用担当者がスキルベースの採用に取り組めるようになりました。この機能開発には日本発のAIプラットフォーム「miibo」が活用され、スピード感を持った開発が実現しています。SkillCanvasを通じて、従来の経歴ベースの採用から、個人が持つスキルを中心とした採用へと転換することで、より効果的で公平な採用プロセスの構築が可能になります。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【2025年最新】さくらの生成AIプラットフォーム完全ガイド：国内完結で実現する安全なAI活用

May 17, 2025 08:01

生成AI技術の普及により、多くの企業や公共機関がAI活用を急速に進めていますが、データセキュリティやコンプライアンス面での懸念から導入を躊躇するケースも少なくありません。さくらインターネット株式会社は、こうした課題を解決するため、「さくらの生成AIプラットフォーム」を提供開始しました。この記事では、さくらの生成AIプラットフォームの特徴、技術基盤、連携パートナー、想定される活用シーンについて解説します。さくらの生成AIプラットフォームは、国内データセンターでの運用を前提とした信頼性の高いAI基盤です。NVIDIA H100 Tensor コア GPU搭載の「高火力」クラウドサービスを基盤とし、複数の国産・海外モデルから選択可能な柔軟性を持ちます。サーバーレス環境での手軽な利用と、RAG向けベクトルデータベースの提供により、専門知識がなくても高度なAI活用が可能になります。またシンプルな料金体系と透明性の高い価格設定も特徴として挙げられています。プラットフォームの技術的特徴さくらの生成AIプラットフォームは、複数の技術要素を組み合わせた総合的なAI基盤です。このプラットフォームは、フルマネージドの生成AIアプリケーションと基盤モデル、高性能クラウドサービスを繋ぐAPIとベクトルデータベースから構成されています。高性能なGPUインフラが、このプラットフォームのパフォーマンスを支えています。NVIDIA H100 Tensor コア GPUを搭載した「高火力」クラウドサービスにより、高速かつスケーラブルな処理環境を実現しています。これにより、大規模なデータ処理や複雑なAI応答も効率的に実行することができます。多様な基盤モデルへのアクセスも提供されています。NEC開発の生成AI「cotomi」をはじめとする国産モデルと、オープンソースの主要モデルを取り揃え、用途に応じた最適なAIモデルの選択が可能です。特に国産モデルは日本語処理に強みを持っています。使いやすさも重視した設計になっています。サーバーレス環境での提供により、インフラ管理の負担なく生成AIを活用できます。APIを通じた連携と、直感的なインターフェースにより、専門知識がなくてもAIアプリケーションの開発・運用を進めることができます。データセキュリティと国内完結の仕組みさくらの生成AIプラットフォームは、データセキュリティを重視した設計となっています。このプラットフォームは、日本国内のデータセンターで運用され、データの保管から処理まですべてを国内で完結させることができます。国内完結型の運用により、データの越境移転に関するリスクを低減することができます。外国法の域外適用や海外企業によるデータアクセスの懸念が少なく、国内法規制に準拠した安全なAI環境を構築できます。特に行政機関や金融機関、医療機関など、高いセキュリティ要件が求められる組織にとって、この国内完結の仕組みは重要な選択肢となります。多層的なセキュリティ対策も実装されています。データの暗号化やアクセス制御、セキュアな通信プロトコルの採用により、データの機密性と完全性を確保します。さらに、セキュリティ監査と脆弱性診断を実施し、セキュリティ標準に準拠した運用を維持する体制が整えられています。ガバメントクラウド認定を取得していることも特徴の一つです。2025年度末までに技術要件をすべて満たすことを前提とした条件付きの認定により、公共機関での利用も視野に入れたセキュリティ基準を満たしています。パートナー企業との連携さくらの生成AIプラットフォームでは、さまざまなパートナー企業との連携が行われています。このパートナーシップにより、基盤モデルの提供からアプリケーション開発まで、AIのバリューチェーン全体をカバーすることを目指しています。LLMパートナーとして、NECとPreferred Networksが参画しています。NECの「cotomi」は日本語理解に特化した対話モデルとして、Preferred Networksも国産の言語モデルを提供しています。Appパートナーとしては、複数の企業が参加しています。株式会社miiboは、ノーコードで会話型AIを構築できるプラットフォームを提供しています。miiboのプラットフォームを通じて、プログラミング不要で会話型AIを開発することができます。GitHouseは、データに関するサービスを提供する企業としてAppパートナーに名を連ねています。同社のウェブサイトでは「データで生産性を向上」というテーマが掲げられています。ブレインズテクノロジー株式会社も重要なパートナーとなっており、企業内検索エンジン「Neuron ES＋生成AI連携オプション」と生成AIナレッジチャット「Chat EI」をプラットフォームに提供することを発表しています。これらのサービスにより、企業内ドキュメントやFAQデータの効率的な活用が可能になります。各パートナー企業はそれぞれの専門分野の知見を活かし、さくらの生成AIプラットフォームのエコシステム形成に参画しています。ユーザーはこれらのパートナーが提供するサービスを通じて、様々なAI活用の可能性を検討することができます。想定される活用シーンさくらの生成AIプラットフォームは、様々な業界や用途での活用が想定されています。企業の業務効率化から公共サービスの向上まで、幅広いニーズに対応する可能性を持っています。企業の内部業務効率化は、主要な活用シーンの一つとして考えられます。社内文書を基にしたナレッジベースの構築により、業務マニュアルやFAQ、過去の事例などの情報を検索・活用できるようになります。営業資料の作成支援や社内問い合わせ対応の効率化など、日常業務の生産性向上に貢献することが期待されます。カスタマーサポートの強化も、注目される活用シーンです。顧客からの問い合わせに対応するAIチャットボットを構築することで、サポート品質の向上とコスト削減を同時に実現できる可能性があります。特に定型的な質問への回答や初期対応をAIが担当することで、人的リソースをより複雑な問題解決に集中させることができます。公共サービスでの活用も重要な用途として挙げられます。自治体の窓口業務効率化や住民向け情報提供など、公共サービスの質を向上させながら、行政コストを削減することができます。国内完結型のセキュアな環境は、個人情報を含む行政データを扱う上で適した選択肢となります。教育分野での活用も考えられます。学習進捗の分析や教材の自動生成など、教育のパーソナライズ化を支援するAIアプリケーションの開発が可能です。教員の事務作業負担を軽減し、より質の高い教育活動に集中できる環境づくりに貢献することが期待されます。これらの活用シーンは可能性の一例であり、実際の導入においては各組織の目的や状況に応じた検討が必要です。まとめさくらの生成AIプラットフォームは、国内完結型の安全なAI基盤として、企業や公共機関のデジタル変革を支援する役割を担っています。高性能GPUインフラと複数の言語モデル選択肢、セキュリティ対策と使いやすさを兼ね備えたプラットフォームとして、日本のAI市場における選択肢の一つとなっています。さくらインターネットとLLMパートナー・Appパートナーの連携により、技術的な基盤と実用的なアプリケーションを組み合わせたAIエコシステムの構築が進められています。生成AI技術の活用を検討する組織にとって、国内完結型のプラットフォームは、データセキュリティや法令遵守の観点から注目される選択肢となっています。さくらの生成AIプラットフォームの特徴と連携パートナーについて理解を深め、それぞれの組織に適したAI活用の形を検討する際の参考になれば幸いです。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【事例紹介】スキル要件設定の工数80%削減！miiboが支えるSkillCanvasの「スキル要件AI」

May 17, 2025 06:36

採用活動では求める人材像を明確化するためのスキル要件定義が重要です。しかし、多くの企業にとってスキル要件の定義には専門知識が必要で、作成に時間と労力がかかるという課題があります。この記事では、株式会社SkillCanvasが「スキル要件AI」という新機能を通じてこの課題を解決し、そのAI基盤として株式会社miiboのプラットフォーム「miibo」が採用された事例を紹介します。miiboはSkillCanvasの「スキル要件AI」のバックエンドとして採用され、求人票をアップロードするだけでスキル要件候補を自動生成する機能を実現しました。この機能により、スキル要件定義にかかる工数が約80%削減されるという大きな効果がもたらされています。miiboの柔軟性と開発速度は、スタートアップであるSkillCanvasのAI実装を加速させる重要な要素となりました。この事例は、AI技術の社会実装がスタートアップにも身近になったことを示す好例として注目されています。SkillCanvasの「スキル要件AI」の機能と特長SkillCanvasの「スキル要件AI」は求人票をアップロードするだけでスキル要件候補を自動生成する画期的な機能です。従来は専門知識を持つ担当者が時間をかけて行っていたスキル要件の定義作業が、シンプルな操作で完了するようになりました。具体的な操作は、①求人票や職務要件のアップロード、②職務内容の詳細確認、③職務内容に必要なスキル要件の作成という簡単3ステップで行えます。この自動化により、スキル要件設定の工数は従来比で約80%削減されると試算されています。専門知識がなくても適切なスキル要件候補を短時間で生成できるため、スキルベースの採用に取り組むハードルが大幅に下がりました。カスタマイズ性も高く、AI生成されたスキル要件候補をベースに企業独自の要件や優先度に合わせて調整可能な柔軟性も備えています。miiboが採用された理由と効果SkillCanvasがスキル要件AI開発にmiiboを採用した理由は、スタートアップ特有の開発課題を解決できる特長があったからです。従来のAI開発では専門的な知識や大規模な初期投資が必要とされがちでしたが、miiboは既存基盤に依存しない独立した実験環境を提供しました。特にノーコードでAIを構築できる点は、開発リソースが限られたスタートアップにとって大きな利点となっています。自然言語処理を要する「スキル要件AI」の開発において、miiboの柔軟性は少人数でも品質とスピードを両立させる重要な要素となりました。概念実証（PoC）から本番導入までのプロセスをスムーズに推進できる柔軟性により、スタートアップの俊敏な意思決定とリリース展開が可能になっています。このようにmiiboは、SkillCanvasのサービス設計力と現場課題への理解を技術面から支え、迅速かつ柔軟なAI基盤を提供することでプロジェクトの成功に貢献しました。連携がもたらす価値と今後の展望SkillCanvasとmiiboの連携は、AI技術の社会実装がスタートアップにも身近になったことを示す好例です。両社の強みを組み合わせることで、採用活動における実用的な会話型AIの社会実装が加速しました。この連携によって実現した「スキル要件AI」は、採用プロセスの高度化に貢献し、より多くの企業が「母集団拡大」と「ミスマッチ解消」を両立できるようサポートします。SkillCanvasは今後もコアであるスキルデータをベースとしながら、AIを活用した採用プロセスの変革を進めていく予定です。具体的には、採用から入社後の活躍までを一貫してサポートするプラットフォームとしての機能拡充を図っていくようです。miiboも引き続き、「やらなければならないこと」ではなく「やりたいこと」に時間を使える社会の実現を目指し、AIを「人や社会の幸せを拡張する存在」として提供し続けることを掲げています。おわりにmiiboがSkillCanvasの「スキル要件AI」のバックエンドとして採用されたことで、求人票から自動的にスキル要件を生成する機能が実現しました。この連携によりスキル要件定義の工数が約80%削減され、スタートアップにおけるAI実装の好例となっています。miiboのノーコードでの開発環境と柔軟性は、スタートアップが直面する会話型AI実装のハードルを下げ、品質とスピードを両立する開発を可能にしました。この事例は、AIが「特別なもの」から「実用的なツール」へと変わりつつあることを示しており、今後も両社の連携によって採用プロセスの高度化と効率化が進むことが期待されます。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

教育現場に溶けこむAI：京都芸術大学で導入されたmiiboを活用した学習支援

May 16, 2025 06:27

京都芸術大学クロステックデザインコースでは、「スタートアップ思考1・2」の授業に会話型AI構築プラットフォーム「miibo」を活用した「AIバディ」を導入し、革新的な教育実践を行っています。教育現場でのAI活用が注目される中、実際の大学教育における具体的な活用事例として、この取り組みをご紹介します。AIバディは学生一人ひとりに専用の会話型AIを提供し、授業内容の記録から対話による理解促進まで、学習を継続的にサポートする教育ツールです。株式会社miiboと共同開発されたこのシステムは、NotionやSlackと連携して授業内容を記録・学習し、学生の理解度向上を支援します。学生は授業中のノート作成から復習、最終課題作成までAIバディを活用し、共同学習を実践しています。さらに、学生が自分のAIに名前をつけるなど、対話を通じて成長するパートナーとして親しまれています。AIバディとmiiboの関係AIバディは、miiboを活用して京都芸術大学と株式会社miiboが共同開発した、学生一人ひとりの学習を支援するパーソナルAIです。miiboは「溶けこむAI」をコンセプトに、会話型AIを簡単に構築できるプラットフォームとして開発されました。この技術を教育現場に応用することで、学生の学習プロセスに自然に溶けこむAIが実現しています。miiboの「知能」「知識」「共感」「個性」という4つの要素は、教育支援AIに必要な特性と合致します。特に「共感」と「個性」の要素により、AIバディは単なる情報検索ツールではなく、学生に寄り添い対話できるパートナーとして機能します。クロステックデザインコースでは、学内初の取り組みとして2024年度より全学生にAIバディを導入しました。これにより、これからの社会で必須となるAIの特性理解と効果的活用を実践的に学ぶ環境が整いました。AIバディの機能AIバディは、Notionを活用したノート作成（ペアノート）機能を提供しています。学生は授業内容をNotionに記録し、AIバディがその情報を学習することで、復習時に的確な支援が可能になります。このシステムにより、授業に集中しながらも、後から振り返りがしやすい学習環境が実現しています。Slackを通じた対話型フィードバック機能も重要な特徴です。AIバディは単に質問に答えるだけでなく、逆に学生に質問を投げかけることもあります。この双方向のコミュニケーションにより、「理解したつもり」から「本質的な理解」へと学生を導きます。他者（AIバディ）に説明することで理解が深まるという教育効果が生まれています。AIバディは当初は知識のない状態からスタートし、Notionへの記録やSlackでの会話を通じて知識を蓄積します。学生が学べば学ぶほど、AIバディも成長するという相乗効果が生まれています。この成長プロセスにより、学生のAIバディに対する愛着が生まれ、学習モチベーションの向上にもつながっています。学生からの要望に応じて、最初は「LB（ラーニングバディ）」と呼ばれていたAIに個別の名前をつける機能が追加されました。この迅速な対応は、株式会社miiboのアジャイル開発の強みを示しています。今後は音声による対話機能の追加も予定されており、さらなる進化が期待されています。授業での活用方法「スタートアップ思考1・2」は、経済学、地政学、歴史学など多角的な視点から未来社会を考える力を養成する1年生向けの専門科目です。小笠原先生（コース長）、吉田先生、牧田先生が担当し、ファクト（事実）をベースに社会を分析する力や、自身の夢を実現するための経済観を育てる内容となっています。授業中、学生はNotionのペアノートに授業のポイントを随時メモしていきます。記録は主に3つの観点から整理されます。「今日の授業で教わったこと（事実）」「気づいたこと、学んだこと」「疑問に思ったこと、調べたいと思ったこと」です。スライドや配布資料はそのまま貼り付ければ良いため、学生は思考や疑問に集中できます。この記録方法を大学4年間の全授業で継続することで、学びの質が変わることが期待されています。AIバディは画像も認識できるため、授業スライドの内容も学習対象となります。これにより、単なるメモ以上の、AIとの共同学習が実現しています。最終課題では、自分と共に学習してきたAIバディにレポートを作成させるという革新的な取り組みが行われています。一般的にAIを使ったレポート作成は不正行為と見なされがちですが、このコースでは共に学んできたパートナーとしてAIを活用することが正式な課題となっています。この発想の転換は、AIの本質的な価値を教育に取り入れた先進的な事例といえるでしょう。AIバディの教育的意義AIバディは単なるツールではなく、共に学ぶパートナーとして位置づけられています。小笠原先生は「AIは言葉を計算できる計算機」と表現し、利用者の考えを計算に含められれば、それは自身の能力を拡張する道具になると説明しています。今後、AIとの共生が当たり前になる時代において、AIを効果的に活用する力を養うことは重要です。AIバディを活用した学習は、その実践的なトレーニングの場となっています。学生は自分の考えを整理し、AIに伝えることで、自身の理解を深めています。AIバディを通じた学習には、メタ認知能力（自分の思考プロセスを客観的に把握する能力）の向上も期待できます。学生は自分の理解度をAIとの対話を通じて確認し、足りない部分を補強する習慣が身につきます。miiboが実現する教育の未来miiboの「溶けこむAI」コンセプトは、教育現場でのAI活用に新たな可能性を開いています。京都芸術大学の事例は、AIが自然に学習環境に溶けこみ、教育効果を高める好例です。AIを敵視したり、過度に依存したりするのではなく、共に学び成長するパートナーとして位置づける視点は、これからのAI時代の教育モデルとして注目に値します。株式会社miiboは学生からの要望に迅速に対応し、名前付け機能を実装するなど柔軟なサービス改善を行っています。このアジャイルな開発姿勢は、教育現場の多様なニーズに応える上で重要な強みとなっています。AIバディのような学習支援システムは、個別最適化された教育の実現にも貢献します。学生一人ひとりの学習ペースや興味に合わせた支援が可能になり、多様な学習者に対応する柔軟な教育環境が構築できます。今後も機能拡張が予定されており、教育分野でのmiiboの活用可能性は更に広がることが期待されます。音声対話機能の追加などにより、より自然なインターフェースでの学習支援が実現するでしょう。AIと人間が共創する新しい教育モデル京都芸術大学のAIバディ導入は、AIと人間が共に学び成長する新しい教育モデルの可能性を示しています。「溶けこむAI」としてのmiiboの特性が、教育現場でも効果的に活かされている事例といえるでしょう。AIを単なるツールではなく、共に学ぶパートナーとして捉える視点は、これからのAI時代の教育において重要な示唆を与えています。miiboが実現する会話型AIの技術は、教育と技術の融合による新たな学びの形を創出していくでしょう。今後も教育分野におけるmiiboの活用事例から目が離せません。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

【国内完結AI実現】miiboがさくらの生成AIプラットフォーム連携第一号パートナーに決定

May 15, 2025 08:20

近年、企業や教育機関における生成AI活用ニーズが急速に高まる中、安全性やデータ管理の観点から国内完結型のAIソリューションへの要望が増加しています。株式会社miibo（以下「miibo」）は、さくらインターネット株式会社が2025年5月14日より提供開始する「さくらの生成AIプラットフォーム」において、AIアプリケーション連携の第一号パートナーとなりました。この連携により、国内のクラウド基盤からアプリケーションまでを一貫して提供する総合的な生成AIソリューションが実現します。「miibo」の連携によって、さくらインターネットの「高火力」を活用したAIアプリケーションの開発が容易になり、企業・自治体の業務効率化を大幅に加速します。さらに連携第一弾として、京都芸術大学で「さくらの生成AIプラットフォーム」と「miibo」を組み合わせたAI環境の試験導入が始まっています。専門知識のない方でも生成AIを容易に活用できる環境が整い、幅広いユーザーによる新たなAI活用の可能性が広がります。miiboとさくらの生成AIプラットフォームの概要miiboは、ノーコードで簡単に実用的な会話型AIを構築できるプラットフォームです。プログラミング不要で高度な会話型AIを開発でき、GPT・Claude・Geminiなど20種類以上の大規模言語モデルを活用できるのが特徴です。URLやNotion、Excelといった10種類以上のデータソース連携、SlackやLINEなど主要ツールとの統合など、100を超える多彩な機能を備えています。さくらの生成AIプラットフォームは、フルマネージドの生成AIアプリケーションとLLMをはじめとする基盤モデル、生成AI向けクラウドサービス「高火力」を繋ぐためのAPIとRAG向けのベクトルデータベースを提供します。複数の基盤モデルから選択可能で、サーバーレス環境で手軽に利用できる点が特長です。また、基盤には「NVIDIA H100 Tensor コア GPU」も搭載した「高火力」を採用しており、高性能な処理環境を実現しています。連携によるメリット国内完結型のセキュアなAI環境の実現は、この連携の最大のメリットです。「さくらの生成AIプラットフォーム」上の国産基盤モデルを利用することで、データの通信や保管を国内完結できるため、セキュリティやコンプライアンス要件の厳しい企業や公共機関でも安心して利用できます。ノーコードで容易なAIアプリケーション開発も重要なメリットです。「miibo」のノーコード開発環境と「さくらの生成AIプラットフォーム」を組み合わせることで、専門的な知識がなくても高度なAIアプリケーションの開発が可能になります。技術者不足の組織でも、手軽に最新のAI技術を活用できるようになります。高性能GPUによる処理基盤も見逃せません。「NVIDIA H100 Tensor コア GPU」搭載の「高火力」クラウドサービス上で提供される「さくらの生成AIプラットフォーム」にて「miibo」が稼働することで、高速かつスケーラブルなAI環境を実現します。大規模なデータ処理や複雑なAI応答も、快適に実行できます。国内完結型生成AIソリューションの意義国内企業や教育機関においては、セキュリティ要件を満たすAI環境の構築が長年の課題でした。特に機密性の高い情報を扱う場面では、データが国外に流出するリスクを避けるため、国内完結型のソリューションが強く求められています。「miibo」と「さくらの生成AIプラットフォーム」の連携は、この課題に対する明確な解決策となります。国内のデータセンターでデータを保管し、国産の基盤モデルを選択することで、データの国内完結が可能になります。これにより、地方自治体や金融機関、医療機関など、高いセキュリティ要件が求められる組織でも、安心して生成AIを活用できるようになります。コンプライアンス面での安心感も大きな意義です。国内法規制に準拠したAI環境を構築できるため、法令遵守の観点からも安心して導入・運用することができます。さらに、国内企業の技術を活用することで、日本特有のビジネス慣行や文化的背景を理解したAI活用が可能になります。導入事例：京都芸術大学での試験導入京都芸術大学では、この連携の第一弾として、「さくらの生成AIプラットフォーム」と「miibo」を組み合わせたAI環境の試験導入が始まっています。この取り組みでは、実際の授業の中で学生とAIのコラボレーションによる新しい学習体験の創出を目指しています。具体的には、NEC開発の生成AI「cotomi」を基盤モデルとして採用し、「miibo」のノーコード環境を通じて、学生に寄り添うAIの開発に挑戦しています。個人の記録や思考の流れを出発点に、学びのプロセスを可視化し、それを豊かなアウトプットへと導く新たなアプローチを進めているのが特徴です。京都芸術大学学長の佐藤卓氏は、「生成AIを、一方的な情報支援にとどめず、個々の探究心や成長を後押しする基盤として活用することを目指しています」とコメントしています。教育分野での生成AI活用のモデルケースとなる可能性を秘めた事例といえるでしょう。今後の展開「miibo」を通じて「さくらの生成AIプラットフォーム」の技術を最大限に活用し、国内企業や教育機関における生成AIの社会実装を加速させていくことが今後の展開として期待されています。両社の技術力を結集し、日本国内における安全かつ実用的なAIソリューションの普及に貢献していく予定です。さくらインターネットは今後も国内外を問わず様々な企業と連携し、生成AIプラットフォームにおける基盤モデルやアプリケーションの選択肢を増やしていくとしています。miiboも「AIで、人を社会を幸せにする」というビジョンのもと、誰もが「やらなければならないこと」ではなく「やりたいこと」に時間を使える社会の実現を目指し、AIを「人や社会の幸せを拡張する存在」として提供し続けます。まとめ株式会社miiboがさくらインターネットの「さくらの生成AIプラットフォーム」におけるAIアプリケーション連携第一号パートナーになったことで、国内完結型の生成AIソリューションの提供が実現します。この連携により、セキュリティ要件の高い企業や公共機関でも安心して利用できる環境が整います。また、ノーコードでの容易なAI開発や高性能GPUによる処理基盤など、多くのメリットをもたらします。京都芸術大学での試験導入を皮切りに、今後も日本国内における安全かつ実用的なAIソリューションの普及が加速することが期待されます。さくらの生成AIプラットフォーム完全ガイド｜国産技術で実現する安全なAI開発（https://miibo.site/sakura-aipf/） Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

miibo会話型AI管理術：複製・移管・エクスポートの効率的な活用法

May 14, 2025 06:32

miibo会話型AI管理術：複製・移管・エクスポートの効率的な活用法miiboで会話型AIエージェントを開発した後は、効率的な管理フェーズが重要になります。エージェント開発に注力する中で、miiboが提供する便利な管理機能の活用方法を知ることで、開発・運用サイクルをさらに効率化できます。本記事では、エージェントの複製、オーナー移管、エクスポート・インポートといった管理機能の活用方法を解説します。miiboには、エージェントを効率的に管理するための4つの主要機能があります。エージェントの複製機能を使えば、既存の設定を引き継いだ新規エージェントを短時間で作成できます。オーナー移管機能により、組織内で適切な権限の割り当てやプロジェクト移行がスムーズに行えます。エクスポート・インポート機能を活用すれば、エージェントの共有やバックアップが簡単に実現できます。エージェントの複製機能で開発時間を短縮する既存のエージェントを元に新しいエージェントを作成できる複製機能は、開発時間を大幅に短縮します。この機能を使うと、エージェントの基本設定、ルールベースの応答、シナリオなどの重要な設定が自動的にコピーされます。ただし、ナレッジデータストアの内容やWebhook、Webデータソースなどの情報は引き継がれないため、別途設定が必要です。複製機能は、類似したエージェントを複数作成する場合や、本番環境と開発環境でエージェントを分ける場合に特に有効です。例えば、カスタマーサポート用エージェントの新バージョンを開発する際、本番エージェントをそのまま複製して安全に変更を加えることができます。また、基本設定は共通だが対象領域が異なる複数のエージェントを作成する場合にも、初期設定の手間を省けます。オーナー移管機能で適切な権限管理を実現するエージェントのオーナー移管機能は、組織内での権限管理や役割変更時に重要な役割を果たします。エージェントは作成者のmiiboアカウントにオーナー権限が紐付き、そのアカウントの契約プランがエージェントに適用されるため、適切なオーナー設定は運用面で重要です。この機能はオーナーのみが操作可能で、「エージェントの移管」画面から移管先のmiiboアカウントのメールアドレスを指定するだけで完了します。オーナー移管は、プロジェクトの担当者変更時や組織再編時に特に役立ちます。例えば、エージェント開発者から運用担当者へ引き継ぐ場合や、より高いプランを契約しているアカウントへエージェントを移して機能制限を解除したい場合などに活用できます。移管先のメールアドレスはmiiboでサインアップ済みである必要があるため、事前に相手のアカウント状況を確認しておくことが重要です。エクスポート機能でエージェントを共有・バックアップするエージェントのエクスポート機能は、エージェントの共有やバックアップに利用できる強力なツールです。オーナーだけが利用できるこの機能は、「AIエージェントのエクスポート」メニューから簡単に実行でき、.miiboという専用拡張子のファイルとしてダウンロードされます。エクスポートには、エージェントの設定情報、シナリオ、Webhook、Web検索用データソース、ルールベースの応答が含まれます。また、オプションで「ナレッジデータストアをエクスポート」にチェックを入れると、登録済みの知識データも一緒にエクスポートできます。エクスポート機能を利用する際は、セキュリティ面にも注意が必要です。WebhookなどにAPIキーやパスワードなどのクレデンシャル情報を設定している場合、それらの情報もエクスポートファイルに含まれます。そのため、エクスポートファイルは不特定多数が閲覧できる環境には公開せず、適切に管理する必要があります。また、LLMごとに設定したAPIキーはエクスポートされないため、インポート後に再設定する必要がある点も覚えておきましょう。インポート機能で効率的にエージェントを導入するエクスポートしたエージェントは、「新規作成して開始する」ページからインポートできます。インポート方法は簡単で、エクスポートした.miiboファイルを選択し、処理が完了するのを待つだけです。インポートが完了すると、左メニューからインポートしたエージェントを選択して利用開始できます。インポート機能を利用する際は、アカウントのプラン制限に注意が必要です。インポート可能なナレッジデータ数やエージェントの上限数は、契約プランによって異なります。プランの上限を超える場合はインポートができず、ナレッジデータストアのみ上限を超えた分がスキップされることがあります。そのため、大量のデータを持つエージェントをインポートする際は、事前にプラン制限を確認しておくことが重要です。まとめ：管理機能を活用してmiiboの可能性を広げるmiiboのエージェント管理機能を活用することで、会話型AI開発の効率と品質を大きく向上させることができます。エージェントの複製で開発時間を短縮し、オーナー移管で適切な権限管理を実現し、エクスポート・インポート機能でエージェントの共有やバックアップを簡単に行えます。これらの機能をマスターして、より効率的にmiiboを活用しましょう。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

miiboの会話履歴機能完全ガイド：過去の対話を簡単管理する方法

May 13, 2025 06:20

miiboのWebチャット画面には会話履歴機能が実装されています。この機能により、過去の対話を簡単に参照したり再開したりすることができ、継続的な対話管理が可能になります。本記事では、この便利な機能の使い方と効果的な活用法をご紹介します。会話履歴機能を使うと、複数の対話を個別に管理し、過去の会話を簡単に参照・再開できます。過去の会話は初回のやり取りを元に自動的にタイトル付けされて保存されます。保存された会話履歴は必要に応じてタイトル編集や削除が可能です。また、新しい会話を始めても、ユーザー情報（ステート）は保持されるため、文脈を維持したまま別の話題に移ることができます。会話履歴機能の基本操作会話履歴機能は、Webチャット画面の左側ナビゲーションエリアで利用できます。初めてエージェントと会話する際には「新しい会話を始める」ボタンだけが表示されています。このボタンをクリックすると、新しい会話が開始されます。会話を始めると、1回目のやり取りの内容を元にタイトルが自動生成され、会話履歴として保存されます。タイトルは会話の内容を反映したものになるため、後から参照する際に便利です。新しい会話を始める場合は、「新しい会話を始める」ボタンを再度クリックします。この際、前の会話で蓄積されたユーザー情報（ステート）は保持されるため、ユーザー体験の一貫性が維持されます。過去の会話を再開する際は、画面左側のナビゲーションエリアから目的の会話履歴を選択するだけです。選択すると、その時点の会話内容がチャットエリアに表示され、続きから会話を再開できます。この機能により、複数の話題や案件を並行して管理することが容易になります。会話履歴の管理方法会話履歴の管理は、タイトル編集と削除の2つの主要な操作で行います。自動生成されたタイトルをより分かりやすく変更したい場合は、履歴の右側にある縦三点リーダをクリックしてメニューを表示します。メニューから「タイトルを編集」を選択すると、タイトル編集用のモーダルが表示されます。このモーダルで新しいタイトルを入力し、「変更する」ボタンをクリックすることで、会話履歴のタイトルが更新されます。適切なタイトル付けにより、多数の会話履歴の中から必要なものを素早く見つけることができます。不要になった会話履歴は削除することも可能です。履歴の右側にある縦三点リーダメニューから「削除」オプションを選択すると、確認ダイアログが表示されます。削除を実行すると、その会話履歴は完全に削除され、チャットエリアも新しい状態に切り替わります。削除操作は元に戻せないため、削除前に内容を確認することが重要です。会話履歴機能のビジネス活用会話履歴機能は、多様なビジネスシーンで活用できます。カスタマーサポートでは、複数の問い合わせを個別に管理できるため、対応漏れを防止できます。また、顧客ごとの過去の問い合わせ履歴を簡単に参照できるため、一貫性のあるサポートが提供可能になります。プロジェクト管理においては、異なるプロジェクトやタスクの会話を個別に保存し、必要に応じて切り替えることができます。プロジェクトごとに会話を整理することで、情報の混同を避け、業務効率を向上させることができます。ナレッジ管理の観点では、重要な会話内容を履歴として保存し、後から参照することで、組織内の知識共有が促進されます。よくある質問や重要な回答は、適切なタイトルを付けて保存しておくことで、社内ナレッジベースとして活用できます。まとめ：会話履歴機能で効率化するAI対話会話履歴機能は、複数の対話を個別に管理し、過去の会話を簡単に参照・再開できる便利な機能です。自動タイトル生成と編集機能、そして必要に応じた削除機能により、効率的な会話管理が可能になります。新しい会話を始めてもユーザー情報（ステート）が保持されるため、文脈を維持したまま別の話題に移ることができます。この機能を活用して、より効率的で一貫性のある会話型AI体験を実現しましょう。 Get full access to 岡大徳のメルマガ at www.daitoku0110.news/subscribe

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