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みなさんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIをわかりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、2025年に注目しているコト、AI Automation, AI Agent, AI Driven Development、について話していきます。
はい、ということで今日は、2025年に注目しているコトについて話したいと思います。
新年明けましておめでとうございます。このポッドキャストを聞いている頃には、仕事が始まっているよという人が多いと思います。
改めまして、2025年もよろしくお願いします。ちょうどこのポッドキャストを始めて1年が経ちましたね。
えっと去年の1月の5日からスタートしたので、ちょうど1年が経ちました。いや早いですね本当に。
今年もAIについてポッドキャストを配信していきますのでよろしくお願いします。 で今日は、2025年に注目しているコトとして、個人的に気になるトピックを話したいと思います。
AI Automationの進化
で今日話すポイントというのは3つあります。1つ目にAI Automation、2つ目がAI Agent、そして3つ目がAI Driven Development。
これら3つについて話します。AI界隈ってその時その時で色々なトレンドっていうのがありますよね。
例えば動画生成AIだったり、画像生成AIだったり、あとは新しいモデルが登場したとか、ラグとかですね。
で今回は個人的に気になっているトピックについて話していこうと思います。 はい、ではまずAI Automationからいきましょうか。
AI Automation、AIの自動化ですね。 このポッドキャストでもたびたびAIの自動化について取り上げました。
ChatGPTは自動化で進化を発揮するという回で、あのAIの自動化について話しました。 で12月、先月ですね
に配信したインタビュー会、アメリカのスタートアップのクリエイトXYZにインタビューをした時に、クリエイトのCEOの方も言っていましたね。
AI Automation。でこのAI Automationについてちょっと詳しく話しますね。 あの普段私たちってChatGPTやGemini、Cloudを手動で操作していますよね。
チャットGPTのチャット画面に手動で質問を入力すると。 ただ手動で人間がAIを操作している限り
24時間365日AIを動かせるわけではないんですね。 なぜなら24時間人間がパソコンの前に張り付いてAIを操作するっていうことは現実的には
難しいですよね。 じゃあこれを自動化して24時間
AIが稼働するようにすればいいじゃないかというのがAI Automationのアプローチとなります。 ご飯を食べている時でも寝ている時でもAIが自動で動いてタスクを
こなしてくれるというわけですね。 でこれがAI Automationの全体像となります。
例えばAIが24時間サイトを巡回して情報を集めてくれる。 AIが24時間待機して、例えば会社の誰かが資料を作成したら
文章構成やレビューをしてくれるとかですね。 結構身の回りの細かいタスク色々あるタスクっていうのをAI Automationで自動化すると
業務効率が上がるのでおすすめです。 じゃあこのAI Automationどうやって実装するのという話になるんですけど
AI Automationは大きく分けて2つのアプローチがあります。 1つはプログラムから操作をすると
例えばChatGPTのようなAIをプログラムから操作をすると。 でこの時にいろいろなプログラミング言語から操作ができるわけですけど
おすすめはPythonというプログラミング言語です。 聞いたことがある人も多いと思います。インターネット上にある情報も多いし
あとは書きやすいのでPythonおすすめです。 ただですねプログラミング、プログラムから操作をするっていう風になると
コードを書かないといけなくなります。 まあなのでちょっと敷居はですね高くなるわけです。
でここで2つ目の選択肢が出てきます。 ノーコードツールでAIの自動化を実装すると。
でこのノーコードツールっていうのは意味はそのままでノーコード つまりコードを書かずにプログラムで書いたような処理を実装できる
というツールになります。 コードを書かずにブロックをつなげるような形で一連の処理を実装するというものになります。
でAIオートメーションが実装できるノーコードツールっていうのは色々あります。 個人的にですね色々ある中でおすすめなのはMakeというツールになります。
MAKEと書いてMakeですね。 その他のツールで言うとZapierというツールも知名度があるんですけど
Zapierでも全然いいんですけど無料プランの枠で利用する場合はZapierよりもMakeの方がおすすめです。
なぜなら無料プランでもMakeの方ができることが多いからですね。 これは無料プランで利用する場合ですね。
MakeやZapierを通じてOpenAIのAPIやあとはCloudのAPIと接続をすると。
で何かしらの処理を実装して24時間AIに稼働してもらう 24時間ChatGPTに稼働してもらうとそういったことが実装できるようになります。
ちなみにあのさらに複雑な処理を実装したい場合っていうのはN8nというノーコードツールもおすすめです。
これ日本だと使っている人あまり見かけないんですけどオープンソースの自動化ツールとして海外では結構人気があります。
MakeやZapierの上位互換のような感じのツールですね。 ちょっと扱いは難しくなってくるんですけどできることっていうのは広がります。
でこのN8n、YouTube動画でも色々動画があるので、そうですねN8n、OpenAI、APIなどのキーワードで検索をするとたくさん動画が出てくるので気になる方はチェックしてみてください。
AIエージェントの展望
はい、では次はAIエージェントいきましょうか。 AIエージェント、もともと以前から言われているものですね。
2025年は私自身AIエージェントのトピックをもっと掘り下げたいなと思っています。 そもそもAIエージェントって何なのという話になるんですけど
簡単に言うとですね、自律的に動作するAIとなります。 人が設定した目標に対して必要なデータを収集したり
そのデータに基づいて自己決定をしながら目標を達成するために動作するプログラムとなります。 例えば
そうですね、出張に関するタスクをAIエージェントにお願いをするという想定をしてみます。 来月のいついつに田中さんと鈴木さんが大阪に出張に行きますよと
AIエージェントが最安値の航空券を検索して手配をしてくれると。 出張先の住所から近隣の宿泊施設を調べて予約も取ってくれると。
最終的に出張のスケジュールを組んで関係各所に共有してくれると。こんなイメージですね。 AIが自律的に必要なデータを収集したり
そのデータに基づいて自己決定をしながらどんどん動いていくと。 実際はAIのハルシネーションがあったりするので、全てAIエージェント任せということはタスクによっては厳しいと思います。
ただAIのモデルっていうのがどんどん性能が良くなってきているので利用できるシーンというのは増えてきています。
AIエージェント自体は結構前からある概念なんですけど、 2024年あたりからAIエージェントの露出が増えてきたように思います。
AIエージェントの土壌が整ってきたかなという印象がありますね。 2024年の後半は結構いろいろなところでAIエージェントの話を聞いたので
2025年、今年はですね AIエージェントがもっと話題に上ってくると思います。 このAIエージェントを使うにはいろいろな選択肢があります。
AIオートメーションと同じような感じですね。 コードを書いて実装するか、ノーコードで実装するかです。
AIエージェントを実装するときにフレームワークって結構あるんですよね。 例えば去年の10月にはオープンAI、チャットGPTの会社が
SWARMというAIエージェントのフレームワークを発表しました。 SWARMと書いてスウォームですね。
ただこのスウォームは実験的なプロジェクトになって、本番環境では使えないというものになるんですけど、
オープンAIがAIエージェントのフレームワークを発表してきたと。 こうしたフレームワークで実装する場合っていうのはコードを書いて実装するわけです。
で、もう一つの選択肢ノーコードですね。 ノーコードの場合は、例えば先ほど紹介したN8nですね。
これもAIエージェントを実装できる機能というのを搭載しています。 国内の事例で言うとDeFiでしょうか。
ノーコードでAIのチャットボットを作れるツールがありますよね、DeFi。 このDeFiでもAIエージェントを実装できます。
ちょっと話は変わるんですけど、リコウってあるじゃないですか。 RICOHと書いてリコウですね。
プリンターなどのオフィス機器を販売している会社ですね。 そのリコウが2024年の11月末にプレスリリースを出したんですけど、
これがですね、DeFiと連携をして現場の社員による業務効率化への取り組みを開始したというふうに発表しました。
結構法人でもDeFiを導入したいっていう企業は増えていると聞きます。 DeFiはですね、ちょうど去年の5月あたり
SNSで注目されたサービスなんですけど、着々と進化を遂げているようですね。 ちょうど私もこのポッドキャストで去年の5月でしたかね。
DeFiについて話した回があるんですけど、その時よりもどんどん機能というのは進化しています。
DeFi自体は無料で利用ができるので、興味のある方はぜひチェックをしてみてください。 概要欄にリンクを貼っておきます。
AI駆動開発の可能性
はい、では最後にAI Driven Developmentについて話していきます。 ちょっと難しい言葉なんですけど、簡単に言うとですね、AI駆動開発になります。
ソフトウェアの開発にAIを取り入れた新しい開発プロセスとなります。 ソフトウェアの開発にAIを使うっていうのはかなり浸透してきましたよね。
ただ私がここで話したいのは、ソフトウェアの開発の会社とか現役のエンジニア向けの話というわけではありません。
プログラミングとかそういったものに関係のない人こそ、AI Driven Developmentのトピックを知っておくといいのかなと思っています。
というのがですね、AIの力を借りればプログラミングの知識がなくてもいろいろ作れるようになっているからですね。
以前このポッドキャストでリスナー向けの企画っていうのを行いました。 あなたのAI活用を教えてくださいとリスナーの方から意見を募ったわけですね。
その中にAIを使ってExcelの処理を自動化して業務効率を改善したという話がありました。
確か4,5時間かかっていた作業がChatGPTを使って自動化のコードを書いて、Excelの自動化のコードを書いて30分に作業を短縮できたと。
この方はですね、プログラミングの経験はないというふうに話されていました。
ただChatGPTに質問をしながら実装できましたよという事例を教えてもらいました。
この話もAIドリブンデベロップメントの一つだと思うんですね。 社内である課題があると、仕事の中である課題を感じていると、
その課題に対してAIを使ってプログラムを組んで業務効率を改善したと。 AIドリブンデベロップメントは一般的にソフトウェアの会社がAIを使って
開発のプロセスを効率化するという意味合いで使われています。 ただですね、私はそこから解釈を広げて、そういった開発から遠慮をいい人でも
AIの力を借りて開発ができるものというふうに捉えています。 もう一つ面白い事例があるので紹介させてください。
えっと、香川県の禅通寺市という自治体の事例ですね。 禅通寺市の職員の方、自治体の職員の方が固定資産税の課税基準となる土地の用途っていうのを
衛星画像からAIで判別するシステムをチャットGPTに質問しながら開発したという話になります。 これですね、すごいですよ。
あの、固定資産税ってありますよね。住宅には宅地の固定資産税がかかったり、 あとは畑には畑の固定資産税というものが毎年かかってくるわけですね。
ちなみに宅地の方が畑よりも税率は高く設定されています。 なので今まで畑だったところに家を建てたとします。
子供のためでもいいですし、自分のためでもいいんですけど。 その時にですね、変更の申請をしていないと、その土地にかかる税金っていうのは畑として課税されるわけです。
でも本来は建物が建っているので、宅地の税金を徴収しないといけないわけです。 ここの自治体では、他の自治体もそうだと思うんですけど、建築の確認申請とか
あとは当機の申請で土地の利用状況っていうのを把握しているわけです。 そういった情報をもとに税金を徴収していくと、こういった従来のやり方をやっていました。
ただ全ての住民がですね、しっかり現状を届けでしてくれるわけではないそうなんですね。 例えば畑があったところに家を建てたと、でも申請をしていないので本来は
宅地の税金を払わないといけないところを畑の税金で済んでいると、そういった事例があるわけです。
AIオートメーションの導入
なので全通知市では毎年100万円以上ですかね、100万円以上の費用をかけて外部の業者に調査を依頼していたと。
具体的にはスタッフが目視で土地や建物を確認してきたと。 この作業って費用もかかりますし、あとはかなり大変ですよね。
そこで全通知市の職員の方が考えたシステムっていうのが登場するわけなんですけど、これがですねすごいんですよね。
1年前の衛生画像と現在の衛生画像を比較して利用状況が変わった土地を割り出すと。
例えば1年前の衛生画像だとそこは畑だったのに、今年の現在の衛生画像を見ると畑だったところに家が建っていたとか、
あとは畑だったところが駐車場になっていたとか。 そういったものをAIで検出するプログラムっていうのを1ヶ月かけて
ChatGPTで実装していったと。これすごいですよね。 このシステム、外部の開発業者に依頼すると開発費が3000万円以上ぐらいかかるらしいんですね。
ただ自分たちでAIを使って120万円ぐらいで実装したと。 なので費用をですね30分の1に抑えることができたと。
しかも内製で作っているので、新しい機能を例えば実装したい時とか、そういった時はですね、社内で素早く、あの署内と言えばいいんですかね。
社内で素早く柔軟に対応できると。 これやっぱり夢があるというか、AIの可能性を感じますよね。
本来開発とは関係がない部署でもAI、このケースではChatGPTだったそうですけど、AIの力を借りて業務の課題を解決するソフトウェアを自分たちで作れると。
こうしたAIを使った開発の土壌っていうのも整ってきています。 例えばChatGPTでCanvasという機能があります。
少し前に実装された機能ですね。 ライティングやコーディングをChatGPT上でインタラクティブにできるようになると。
簡単に言うと以前よりもっとChatGPT上でコーディングがしやすくなったわけです。
O1 Miniのようなコーディング関連のタスクに強いモデルっていうのも登場しました。 1月の末、今月末にはO3 Miniが出てくるという話もあります。
つまりもっと性能の良いモデルが出てくると。 ソフトウェア会社の人がAIを使って開発効率を上げているのと同じように
非エンジニアの人でも開発がしやすくなっていると。そういった環境が整ってきています。 なので社内の課題をAIの力を借りてプログラミングで解決すると。
そういったアプローチもですね面白いと思います。 ただプログラミング知識が全くのゼロでいいのかと言うとまあそうではないケースもあるんですけど
やっぱり人間側というか指示する側にですね プログラミングの知識っていうのは多少あった方がいいと思います。
とはいえ現役エンジニア並みの知見がなくてもある程度基礎的な知識があればできる ことはあのもっと広がると。
でAIを使った開発っていうのはChatGPTのチャット上でやってもいいと思うんですけど
カーソルというツールを使った方が効率的でおすすめです。 AI搭載のコードエディターですね。
具体的にはコードを書きながらそのままですね 同じ画面でChatGPTやクロードなどのAIに質問ができると。
でその質問内容というのをすぐコードに反映することができる。 これ非常におすすめなツールなので興味のある方はチェックしてみてください。
概要欄にリンクを載せておきます。 私もプログラミングものすごく得意というわけではないんですけど
正月休みを使ってですね プロンプトの管理ができるChrome拡張機能とメモアプリっていうのを開発しました。
これもいずれ公開しようと思っているので先でこのポッドキャストで紹介できればなと思います。
こんな感じで以前に比べてコードを書いて何か開発するっていうハードルは確実に低くなったと思います。
もちろんAIにお願いをすれば何でも作れるっていうわけではないんですけど、 確実に開発のハードルは低くなっています。
2025年はAIドリブンデベロップメントでいろいろ開発をしていきたいと思います。 はい、では今日のポイントをまとめます。
一つ目にAIオートメーション、AIの自動化ですね。 AIを手動ではなく自動で操作をすると、ノーコードツールのメイクがおすすめです。
二つ目にAIエージェント、これは自律的にタスクを実行してくれるAIですね。 ノーコードで実装できるDeFiがおすすめです。
そして最後三つ目にAIドリブンデベロップメント、 AIを活用してソフトウェアを開発する手法となります。
ソフトウェア開発の文脈で使われますけど、 一般的にもAIを使った開発っていうのは今後増えてくると思います。
カーソルというAI搭載のコードエディターがおすすめです。 はい、今日はこの辺ということで本日も聞いていただきありがとうございました。
非エンジニアによる開発
このポッドキャストの収録をしている時に思い出したんですけど、ちょっと一つご報告があります。 えっとですね、福岡にRKB毎日放送っていう民放があるんですけど、
そこと後は古典ラジオさんっていうポッドキャストがあるんですけど、あの古典ラジオ知っている方も多いと思うんですけど、
古典ラジオの樋口さん、RKB毎日放送と古典ラジオの樋口さんが主催するポッドキャストラボ福岡というプロジェクトがあります。
でこのプロジェクトに耳で学ぶAI、このポッドキャストですねが参画をしました。 私が福岡出身なのでご縁があってプロジェクトに参画しました。
今のところはだから何が起きるっていう話でもないんですけど、このポッドキャストにもいい形で還元できればなと思います。
そしてリスナーの方からお便りをいただいています。 ありがとうございます。ちょっと紹介しますね。
前回の投稿を取り上げていただきありがとうございました。毎回楽しみに聞いております。 以前散歩しながらチャットGPTと会話をするというのがあったと記憶しています。
ありましたね。確かアドバンスとボイスモードの話をした回か、 あとは無限文字起こしの女子さんのインタビュー回ですかね。続けますね。
自分もこの話をヒントに10分程度の散歩中に仕事のテーマについてチャットGPTのボイスモードで会話&議論をして、
最後に以上の会話内容を整理してレポートにしてくださいと指示を出してみました。
すると議論では散らかっていた内容が綺麗に整理されてレポートになっているのは驚きでした。
わずか10分程度の散歩の時間で一つのレポートが簡単に出来上がってしまうという驚きの結果です。
そうなんですよね。あの散歩の時間で仕事ができてしまうと、思考の整理ができてしまうと、
これ結構面白い体験なので、それこそポッドキャストを聞く習慣がある人はぜひ試してみることをお勧めします。
続けますね。これに味を占めてエディターにあるテーマにして思いついたことを20項目ほど羅列したものを
生成AIにコピペをしてタイトルを指定してレポート作成を指示すると見事なレポートができることに気がつきました。
生成AIはGoogle AI Studioを使っているみたいですね。この方法でいくつかレポートを作成してみたのですが、結構良いレポートができることが分かりました。
バラバラの情報の断片を体系化することも生成AIができるということは自分には新しい気づきでした。
以上の会話内容を整理してレポートにしてくださいという指示が生成AIの活用方法の魔法の呪文であることも楽しい発見でした。
確かにバラバラの情報を整理したり、あとは体系化してくれる、こうした作業でも生成AIって活躍してくれますよね。
お便りありがとうございました。私も参考にさせていただきます。
あともう一件いただいてます。こちらはSpotifyのコメント経由ですね。ありがとうございます。
読みますね。いつもジョギングしながら聞いています。AIに関して全く無知だったのですが、こちらを聞くようになってからAI全般の理解が進みました。
今ではExcelのマクロをAIで作成して作業を効率化しています。今後もぜひ続けていただければ幸いです。
コメントありがとうございました。2025年ももちろん続けていきますのでよろしくお願いします。
AIを使ってExcelのマクロを組むと、この使い方もされている方多いですよね。これもAIドリブンデベロップメントの一つだと思っています。
AIを使って課題を解決するコードを書くと、この場合はExcelのマクロですけど業務効率を改善すると。
リスナーのフィードバック
コメントありがとうございました。皆さんも今年注目しているトピックとか、あとはこれやってみたいというものがあればですね、ぜひコメントか番組の感想から聞かせてもらえると嬉しいです。
番組ではこのように耳で学べるAIを毎週発信しています。通勤中や家事の合間にAI情報をキャッチアップできます。
毎週水曜朝に更新をしていますのでぜひフォローをお願いします。 おすすめの生成AIツールをまとめた資料も配布しているので、興味のある方はこちらもぜひ
概要欄にリンクを貼っておきます。 お相手は耳で学ぶAIの矢野てっぺいでした。また次の配信でお会いしましょう。
