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できないの正体は、手順を知らないだけ
2026-09-18 11:22

できないの正体は、手順を知らないだけ

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サマリー

AIの進化で動画編集や動画生成が以前より行いやすくなった一方、AIに任せれば何でもできると考えるのは危険だと話します。Claude Codeは画像生成機能を直接持たないものの、API経由でChatGPTなどの画像生成機能を利用できる例を挙げ、AIの限界や手順を知る重要性を説明します。何ができるかを段階的に把握すれば、トークン消費を抑え、依頼範囲や作業手順を適切に組み立てられます。こうした手順を理解して具体的に指示する力は、仕事だけでなく日常生活や人への伝達にも役立つと述べ、9月28〜30日のChatGPTデスクトップアプリ講座を案内します。

AIの進化とリアルイベントの案内
みなさんこんにちは、なりふり構わず家計を支えるラジオへようこそ。 このラジオはAIをフル活用して家計を支え続けるヒントを毎日一つずつお届けします。
ということでみなさん、おはようございます。 さていよいよ本日はですね
リアルイベントに登壇してきます。 と言っても、あの、少人数のセミナーなので、もしね今からでもご参加いただける方はぜひ、東京簡単にお越しいただければと思います。
夜6時30分より8時までで、スマホのチャットGPT無料版のアプリを使うだけで、ビジネス資料、業務改善、どうやって使うの?というチャットGPTの無料版を、スマホ版の無料版を使い倒そうという、1時間半にしたいと思っております。
もう既にね、プロンプトとかを作ったサイトもできておりますので、よかったらそちらもご確認いただければと思いますので、ちょっとね2000円かかりますけども、私月切りというかみんなで実践しようぜという回になっておりますので、ぜひお越しいただけると嬉しいです。
まだまだギリギリまでね募集はかけるということなので、ぜひよろしくお願い致します。
AIの限界を知る重要性
はい、ということで本題なんですけども、できなかった理由を皆さんは自分でちゃんと把握してますか?って話をしたいと思います。
今、6月末かなに、クロードのね、クロードコードの新モデルフェイブル、今は5.1になってますけど、とか、つい先日チャットGPTアストラですね、モデルとかが出てきて、
本当にAI自体がすごく進化を遂げていると思っております。
で、それに伴ってできること、できないことっていうのが、今までできなかったことがまたさらにできるようになってくるっていう状況ができてきて、
すごくわかりやすい例で言うと、チャットGPTアストラだと動画編集ができて、これもともとね、フェイブルとかでもできてたんですけど、
動画編集かつ新しい動画を生成することもできる、ゼロベースで、アニメとかはわかるんですけど、実写ベースのショート動画とかをAIラボのりこさんは実践してて、アストラでショート動画が作れるわって言って作ったりしております。
そういったことがね、今までだといろいろ手順はあったんですけども、そこが結構アストラを使うことによって楽ではない、楽ではないけどやりやすくなったっていう状態にまでなってきてると思うんですよ。
で、そこでAIがどんどん進化すれば簡単にできるようになるよねっていうのが現実味をね、また帯びてきてると思うんですけども、それ以上になぜできないのか、なんでこれが難しいんだろうっていうことを知っておくことも大事なんですよ。
実はこれ今日のね、6時半のリアルイベントでも無料の限界を知るっていうところを私は裏のテーマとしてやっていこうと思っているんですけども、
AIでできないことを知るってすごく大事なことなんですね。
というのは、何が行われているかわかんないけども、なんかとにかくAIに任せれば全部できるんだ。
適当な指示と、例えば自分の写真をポイって投げるだけで、AIはショート動画を作ってくれるんだって思ってしまうと、もちろんそれもできると思うんですよ。
それもやろうと思えばできると思うんですが、ちょっとそれ危険なところがあって。
なんでかっていうとね、何かこうミスった時に、思ったものと違うなって思ったものが回答が返ってきた時に、
じゃあこれAIが頭悪いからできないんだなってちょっと思いがちになっちゃうんですね。
もちろん知能の部分が追いついてない、技術的に追いついてない部分もさることながら、結構これ危うい思想でですね。
どうしてできないのかっていうところを、全部が全部100%理解しろとまでは言わないけども、少なくとも私ぐらい。
私ぐらいって言うと、私はあんまり理解してない方ですからね。コードとかわかってないから。
でも少なくとも、なんでできないんだろう?
あ、AIはこの部分ができないんだなってことを理解することは、AIを使うことにとって必須なんですね。
Claude Codeと画像生成API
例えば、一番身近な例で言うと、クロードコード。
フェイブル5.1でもなりましたけども、基本的に画像生成はできません。やりません。
で、みんながクロードコードを使いながら画像生成してるのは、
一つはSVGという比較的容量が少ない、メガバイトとかの容量が少ない画像を作る。
そういったSVGデータを作ることはできるんですよ。
あの、なんて言ったらいいんだろう?
丸とか、記号って昔あったじゃないですか?ワードとかで。
丸、四角とかを組み合わせたような、そういったものは作ることができるんですね。
でも、ChatGPTとか、ジェミニのナノバナナとかのようなリッチな画像は、もちろんですけど作れないわけです。
じゃあみんなどうやって使ってるの?って言ったら、
APIという用語があるんですよ。
これ、他のChatGPTとか、他の画像生成できるところから、外部から使うことができるんですね。
呼び寄せで、あなたのその画像生成機能返してって、お金を払えば、お金とパスワードがあれば使うことができるので、
そうやって作っている方が多いと思います。
クロードコードから指示を出して、ChatGPTの画像生成機能を借りて、画像生成をしているというような印象かな。
でもこれ、知らない人が見たら、なんだよクロードコード、画像生成できないじゃん?ってなっちゃうわけです。
全然使えないなって思う人もいるかもしれません。
でもそれは、知ってる人と知ってない人の違いで、知ってる人はクロードコードは画像生成はできないんだよね。
できないけども、クロードコード上では、そのAPIキーというのを取得して、ちゃんとお金も払っておいて、ある程度チャージしておけば、
こちらから指示を出せば画像生成することができるんだよねって知ってる人は、クロードコード自体に画像生成機能がなくても使えるわけです。
手順理解と効率化
これ、開発において非常に大事なことで、なぜできないのか、何が複雑で難しいのか、
どこまでがAIでできないのかっていうところを知ることってすごく大事なんですね。
そうじゃないと、自分が作ろうと思っているものが、ものすごく時間のかかるものなのか、
なんかできそうだから試してみたらやっぱりできませんでしたって、トークンだけめちゃめちゃ使用して消費して帰ってきたっていうことも起こりうってしまう。
別にそれも一つの結果なので、全然学習するからいいんですけども、
トークン使用量、消費量っていうのをやっぱり大事にしたいじゃないですか。
そういったことも考えると、自分で一つずつ段階的に何ができて、何ができて、できないのかっていうことは考えていったほうがいい。
試していったほうがいい。そして自分もちゃんと、これはできるんだなってことは、これはできて、でも最新モデルじゃないとできないんだなというようなことを使い分けるためにもどの知識として持っておいたほうがいいんですよ。
別にね、正直言うと仕組みとかを知っても、またね新しいモデルが出てもっともっと使えるようになったら、そんな仕組みなんて知らなくても使えるよねって状態にももちろんなっていきます。
全部が全部、じゃあhtmlしろっかなとか、
なんだっけ、出てこないな、コード、コードだね、コードとかしろっかなとか、言語とかしろっかなって思う必要は元ない。
ただ、一回ね手順を見て何をやっているのかなって知ることによって、何が原因で詰まっているかなとか、
いちいちこれAIに頼んで、いちいちトークン消費量激しくなっているからこの手順を変えたほうがいいんじゃないかなとか、そういう考え方が身についてくるんですよ。
日常にも生きる手順の考え方
これって効率化ってところにももちろんつながりますし、結構日常生活においても、
あ、なんか私結構無駄な動きしてたなとか、なんか時間ない時間ない、なんかいつもなんか追われてるな、なんでだろうって思っている仕組みの中に、
もっとこうすればよかった、ここの部分変えればよかったっていう、わりと日常生活においても意外と考え方とか、いつものルーティンやってることとかが整理されてね、変わっていくんですよ。
できないって言って丸投げすることももちろん大事ですよ、心の平穏上ね、メンタル的にも大事だったりするし、
できないって言って避けることも諦めることとかも大事だと思うんですが、意外とできないの正体って手順を見たことがないだけ。
手順を見てもわからないことがいっぱいありますが、でもなんか、あ、こういう順番でやっているんだねって一個わかったら、
あ、じゃあこれ頼むの無理そうだなとか、これはこの今頼んだところじゃなくて、1から5まで頼むんじゃなくて、1から3までだったらこれAIでできるんじゃないとか、そういった考え方がね、どんどんできるようになってきます。
そんなこう、何か一つの結果を得るための手順を知る、そしてそれを明確に指示をする、具体的に指示をするってことが、そういった力が身についてくるのが、
実はこのAI開発とか、AIプログラミングと呼ばれるようなところで、これね、私多分普通に仕事上で役立つと思うんですよ。
AIに限らずなんですけど、人にどうやって伝えるかとか、子供たちにどうやって伝えるかとか、そういったことに繋がってくると思いますので、
ぜひね、できないと思って、こんなにできないと思っていることは、実はちょっとした壁で、そこをピュッと取り除くと、あ、意外と楽だったなんてことがありますので、
ぜひ皆さんもChatGPTworkとか、クロードコワークとかをね、お試しいただければと思います。
3日間のChatGPT講座
そんな講座をですね、月末ですね、9月の28、29、30の3日間連続、お昼の12時から13時1時間ずつ、計3講義分ですね、集中講座としてやらせていただきます。
主に使うのはChatGPTwork、デスクトップアプリ版のChatGPTなんですが、おかげさまで申込書はまず100人超えました。ありがとうございます。
これアーカイブ参加も全然OKなんですけど、そういうのを忘れてた、Zoomのウェビナー、ライブ参加は私入れて500人がマックスなので、そこだけご了承ください。
500人がマックスなので、とりあえずね、申し込ん、もう1個でも参加できるなら、申し込んでおいてください。アーカイブもね、もちろん見られるので。
1人でも多くの方に、どうやって手順を伝えるのか、そしてどういった業務が楽になっていくのか、というところを見てもらいたいと思いますので、ぜひぜひお試しください。
ということで、本日もお聞きくださりありがとうございました。今日も1日頑張っていきましょう。またねー。バイバイ。
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