NotebookLMの概要と機能
皆さんこんにちは、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を分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、他の人がどのようにNotebookLMを使っているか気になりませんか、私は気になります、について話していきます。
はい、ということで今日は、NotebookLMの活用アイデアについて話していきます。
皆さん、NotebookLMは使っていますでしょうか。
今日、NotebookLMを話す理由としては、シンプルにですね、業務活用ができるAIツールだからです。
しかも、特定の業種に関わらず、アイデア次第で様々な業種に活用できるポテンシャルを秘めているツールだと思います。
つまり、いろいろな人にとって役立つAIツールであると。
そのため、今回は、NotebookLMについて掘り下げようと思いました。
今日は主に2つのことについて話していきます。
1つ目に、まず直近の生成AIニュースについて話します。
オープンAAから先日発表された最新のニュースを先に紹介します。
そして2つ目に、今日の本題であるNotebookLMの活用アイデアについて解説します。
合計でですね、6つの活用アイデアについて話したいと思います。
その中には、私の活用事例なんかも含めて話していきます。
今日はこんな感じで、2本立てで話していきます。
では早速話していきましょう。
まずはオープンAIのニュースからいきましょうか。
このニュースはですね、サクッと紹介していきます。
直近で新しいモデルのGPT4.1のアップデートが発表されました。
ちょうど1ヶ月前ぐらいですかね。
オープンAIからGPT4.1という新しいモデルが発表されました。
でもですね、この新しいGPT4.1、API経由でしか利用できなかったんですね。
つまりGPT4.1を使うにはプログラムを書いて操作する必要があったと。
一般向けではなくて、どちらかというと開発者向けのモデルだったわけです。
そのGPT4.1が先週チャット画面からも利用できるようになりました。
普段私たちが使っているチャットGPTの画面ありますよね。
あちらからもGPT4.1が利用できるようになったと。
補足するとですね、GPT4.1を利用するには有料プランからの利用となります。
なので無料プランの方は利用できないという状況です、現時点ではですね。
ただ無料プランでも利用する方法はあります。
これは後で紹介しますね。
先に有料プランの使い方からお話しすると、モデルの変更画面がありますよね。
ここから変更できるわけですけど、ちょっと見づらい位置にあるんですね。
おそらく初見だと分かりづらいと思います。
モデルの変更箇所のボタンを押すと、モデルがいろいろ並んでいますよね。
03とかGPT4.0とか。
そこからさらにもう一段階掘り下げたところにGPT4.1があります。
具体的な手順で言うと、モデルの変更を選択して、
そこから一番下にある他のモデルというタブがあります。
こちらをクリックすると、そこで初めてGPT4.1、
あとはGPT4.1のミニというモデルが追加されているのが分かります。
これは有料プランの画面の説明ですね。
次に無料プランの話をすると、先ほどもお伝えしたように、
現時点ではこのGPT4.1は無料プランでは使えません。
なので他の手段を探すことになります。
一番手っ取り早いのが天秤AIを使うことですね。
この天秤AIというのはGMOという会社が開発している、
一度に最大6つのモデルを比較できるツールとなります。
この天秤AIの中にGPT4.1が追加されています。
なので天秤AIにアクセスをすると、無料でGPT4.1を使うことができます。
本当にGMOさん太っ腹ですよね。
このGPT4.1に関してはノートで記事を書きました。
興味のある方はこちらもチェックしてみてください。
概要欄にリンクを貼っておきます。
このGPT4.1、何が変わったのかというと、
ちょっと以前のエピソードでも話したと思うんですけど、
シンプルに言って性能が上がっています。
GPT4.0よりも性能が高くて、あとは処理速度も速いと。
それ以外の特徴で言うと、指示、プロンプトに忠実なんですね。
なので細かくプロンプトを設定してあげることで、
こちらが意図した通りの制御をしやすいです。
私はVS Codeっていうコードエディターがあるんですけど、
そちらでGPT4.1を使って、エージェント的な振る舞いをするように設定しています。
余談なんですけど、VS Code、このエージェント機能っていうのが
無料で利用できるようになったので、
興味のある方はぜひチェックしてみてください。
では、OpenAIのニュースはここまでにして、
早速本題に入っていきましょう。
ノートブックLMの活用アイデアについてです。
まず私の最近のノートブックLMの使い方を紹介して、
その後に国内外の事例などを紹介したいと思います。
その前に、そもそもノートブックLMって何なの?
という方もいらっしゃると思うので、
ちょっと軽く説明しますね。
ノートブックLMは、Googleが開発している
AI搭載の情報管理ツールです。
ユーザーがアップロードした内容に対して、
要約やマインドマップを作成したり、
最近ではポッドキャスト風の音源を作成したりできます。
アップロードしたソースを元に回答してくれるので、
専用の簡易的なチャットボットを作成することができます。
例えばですね、私がノートブックに今まで公開した
NotebookLMの活用事例
このポッドキャストの音源を全部アップロードしたとします。
そうすると、私が過去に発言した内容に対して
AIのように質問ができるわけですね。
簡易的なチャットボットを作成できるというようなイメージです。
最近では、特に2025年になってから
このノートブックLM、結構注目を集めていてですね、
企業もいろいろ活用事例を出してきています。
個人も企業も使えるAIツールという位置づけです。
今日はですね、このノートブックLMの活用アイディアについて掘り下げていきます。
はい、ではまず私の事例から
最近はノートブックLMを使ってこんな使い方してるよという話をしていきます。
私ですね、最近は一番何に使っているかっていうと
音声概要機能ですね。音声概要機能を使って情報のインプットに活用しています。
以前もこのポッドキャストで紹介したんですけど
ノートブックLMには音声概要機能というものがあります。
これ何なのかっていうと、自分がアップロードしたソースから
ポッドキャスト風の音源を作れるというような機能になります。
最近これが日本語に対応したんですね。
ちょっとこの音源聞いてみましょうか。こんな形の音源が作成できます。
今回はですね、ある一人の起業家の方
イタニア・シャムーグノフさん
彼のキャリアとかその哲学についてちょっと深く見ていきたいなと思ってます。
彼も経歴非常に面白いですよね。
はい、いかがでしょうか。こんな感じのですね、ポッドキャスト風の音源を
自分がアップロードしたソースに基づいて作ることができると。
これがですね、結構情報のインプットに役立つんですよね。
普段ですね、耳が空いている時間って多いですよね。
例えばお皿を洗っている時とか耳空いてますよね。
あとは洗濯物を畳んでいる時、移動中、散歩中、それこそジョギング中とかですね。
結構1日の中で耳が空いている時間ってたくさんあるんですよね。
で、こうした耳の空き時間を情報キャッチアップする時間に当てると。
このアプローチですね、結構面白いと思いますし、おすすめです。
音声機能を使うと、そうですね、大体7分前後ぐらいのポッドキャストが出来上がるんですよね。
で、私ジョギングする時、大体ですね、家を出てから帰ってくるまで40分ぐらい時間がかかるので、
少なく見積もっても4本くらいは聞けるんですよね。
もちろんAIの分野だったり、自分が興味を持っている分野、そうしたものを耳でキャッチアップできると。
で、聞いている時にですね、気になるものがあればメモを取ったり、
後でノートブックLMを見返して具体的に掘り下げたり、そういったこともできます。
なかなかですね、毎日インプットの時間が取れないという人多いと思うんですよ。
なので、そういった方にぜひおすすめしたい、ノートブックLMの活用アイデアです。
特にポッドキャストを聞いている人、耳で情報インプットすることに慣れている人、
そういった方はですね、非常に相性が良いと思うので、ぜひ試してみてください。
はい、では次に行きましょう。
ここからは国内外の事例を掘り下げて紹介していきます。
最初に紹介するのが、車内マニュアルとノートブックLMの組み合わせとなります。
これ、Googleの公式が公開していたんですけど、海外のあるカフェの事例となります。
カフェのスタッフ向けのマニュアルっていうのをノートブックLMにアップロードして、
スタッフ全員がそのノートにアクセスができるようにしたという話です。
例えばスタッフが新しいエスプレッソマシンの使い方、これをノートブックLMに尋ねるような使い方です。
エスプレッソマシンのマニュアルをノートブックLMにアップロードすると。
そのエスプレッソマシンの使い方っていうのをスタッフがノートブックLMを通してチャットでいつでも聞けるようにしたと。
こうした使い方ですね、国内で言うとワークマンも似たような使い方をしていますよね。
ワークマンという会社ありますよね。
そのワークマンも従業員向けのマニュアルっていうのをノートブックLMにアップロードして使っています。
例えば倉庫部門の業務マニュアル、あとは関連資料、そういったものをノートブックLMにアップロードすると。
そして新人スタッフ、あとはパートのスタッフ、そういった方たちが業務中に不明な点が出てきたら、
自分でチャットで質問をして自己解決できるような環境を構築しているそうです。
こうした使い方いいですよね。
利用規約のチェック
ノートブックLM共有ができるので、社内の人材がいつでもアクセスできるような状態に持っていけるんですね。
こうしたことができるのもノートブックLMのメリットの一つだと思います。
はい、では次に行きましょう。
次に紹介するのは利用規約のチェックになります。
例えば社内で新しいツールやサービスを導入するとします。
この時に利用規約を読み込むの大変ですよね。
事前に色々チェックする項目があると思います。
管理するのも大変ですけど、そういった時にノートブックLMを使うと。
具体的には利用規約のページやドキュメント、こうしたものを全部ノートブックLMに渡します。
そこから質問ができるような状態にしていくと。
結構利用規約とか難しい文章が多いと思うんですよ。
ただノートブックLMを使って分かりやすいような状態に持っていけると、そんなアプローチになります。
ノートブックLMは基本的に情報ソースをベースに回答してくれます。
その出典元、つまり利用規約のどこにその回答の内容が書かれているかっていうチェックは割と簡単なんですね。
あとはこういった使い方もできます。
ちょっとプロンプトの一例を読みますね。
この利用規約からユーザーにとって不利となり得る内容を列挙してください。
こんな感じで、その利用規約の中にユーザーにとってマイナスな要素がある場合、そういったものも抽出することもできます。
こういったことはもちろんChatGPTとかGeminiの画面でもできるんですけど、
ノートブックLMの学習用途
いろいろ散らばっている利用規約なんかを一箇所にまとめて管理する。
そういったことはノートブックLMの方がやりやすいと思います。
これですね、利用規約だけにとどまらず他の文章でも使えます。
結構難しい文章ってありますよね。
そういったものをノートブックLMに渡して分かりやすく変換してもらうと、そういった使い方もおすすめです。
はい、では次に行きましょう。
次に紹介するのはノートブックLMを使った学習になります。
ノートブックLMってアップロードしたソースに対してワンクリックで学習ガイドとか、あとはよくある質問っていうのを作成できるんですよね。
これがですね、結構便利なんですよね。
例えば、学習資料をアップロードしてノートブックLMに問題を作ってもらうと。
そうですね、例えば英語のような語学学習、あとは資格試験、そういった勉強の場面で使えると思います。
さらに踏み込んで話すと、例えばですね、学習資料をアップロードして、
ポッドキャスト風の音源を作って、その音源をベースに耳でインプットする、そうした使い方もできます。
つまり、自分専用のオーディオ教材を簡単に作れるというわけです。
こうしたオーディオ教材があればですね、例えば通学中であったりとか、移動中、そうした時間を勉強のインプットに充てることができます。
そんな感じで音声で勉強した後に、ノートブックLMでQ&Aを作成してもらうと。
この流れを取ることで、インプットとアウトプットの作業をノートブックLM一つで完結できるようになります。
この使い方もですね、おすすめです。
面接のロールプレイング
あとはですね、ここまで学習者側の視点でちょっと話したんですけど、今度は逆に問題を制作する側の人、例えば教師の方とかですね、こういった方でもノートブックLMを活用することができます。
学習教材をアップロードしてボタンをクリックするだけで、その問題と回答というのを作ってくれます。
なので、教師の方、セミナー講師の方、あとは社内研修の担当の方、こういった方たちにもノートブックLMおすすめです。
もちろんですね、その作成した問題、これにハルシネーションが起こっていないかっていうのはしっかりチェックする必要があります。
そうですね、問題作成のサポートという位置づけでノートブックLM使ってみると面白いと思います。
はい、では次に行きましょう。
次はロールプレイングです。
具体的には、ノートブックLMを使って面接などのロールプレイの準備をするというものです。
以前、これあのポッドキャストでも紹介したと思うんですけど、ノートブックLMに企業の情報を集約すると、
例えば企業の紹介ページとか、あとは役員の代表挨拶、あとは決算報告書とかですね。
こんな感じでノートに一つの企業の情報を集約していくと、そうすると、例えば就職活動とか、
あとは営業先の会社情報を効率的に管理できますよという話は以前しました。
今度はその発展形となります。
ノートブックLMを使って面接などのロールプレイングを準備するというものです。
ちょっと具体的な手順を説明すると、ノートブックLMに会社の情報をアップロードします。
この時にアップロードする情報というのは、会社の採用ページなどの情報ですね。
企業がどういった人材を求めているとか、あとは業務内容が紹介されているページですね。
次に今度は自分のエントリーシート、履歴書であったり職務経歴書、そういったものをアップロードします。
つまり特定の企業の採用情報と、あとは個人の職務経歴書をノートブックLMに渡すと。
そしてこのように指示をします。
アップロードした会社情報と職務経歴書を参考に、面接で質問される内容を想定してください。
これちょっと実験で、ある会社のエンジニアの採用情報と、あとは履歴書のダミーデータっていうのを作ってノートブックLMに渡してみました。
ちょっとロールプレイをさせてみたんですけど、回答の一例を紹介しますね。
履歴書に大学院で○○の研究に取り組まれたと記載がありますが、
この研究から得られた知見や経験は、弊社の多様な事業領域や技術課題に対してどのように活かせるとお考えですか。
こんな感じでですね、会社の情報と、あとは履歴書を参考に多くの質問というのを想定してくれます。
これ話していて気づいたんですけど、もし企業の採用担当の人が面接で聞くこと、それをノートブックLM使ってアウトプットしたりすると、
同じような質問、ロールプレイできそうですよね。
ちょっと話変わるんですけど、個人の履歴書をノートブックLMにアップロードして大丈夫なのと心配する方も多いと思います。
ちょっとそこら辺についても触れたいと思います。
先に結論から言うと、ノートブックLMにアップロードしたソース、これはですね、AIの学習に使われることはありません。
ただし、ただしですね、フィードバックを送信した場合に人間のレビュアーが確認することはあるというように明記されています。
いわゆるトラブルシューティングの時に人間のレビュアーが確認することはありますよというように記されています。
なので、どこまでの情報をノートブックLMにアップロードするかっていうのは、個人のリスク管理によると思います。
例えば先ほど履歴書をアップロードするという話ありました。
この時に個人を特定できるような情報は削除してアップロードするとかですね。
例えば名前や住所は削除してアップロードすると。
もしくは名前や住所の部分はナビデータを使ったりとかですね。
これちょっといい機会なのでもうちょっと掘り下げてみましょうか。
ノートブックLMって無料プランの上に他にプランが2つあるんですね。
ノートブックLMのプラスプランとエンタープライズプランです。
このプラスプランとエンタープライズプランではセキュリティやプライバシーが強化されています。
なので社内でがっつりノートブックLMを使っていきたいという人、組織はですね、
上位のプランを検討してみることをお勧めします。
概要欄にノートブックLMのエンタープライズ版のページですね。
こちらのリンク貼っておきます。
企業で導入を検討している方はこちらも参考にしてみてください。
話をノートブックLMのちょっとロールプレイングに戻すと、
これ面接以外の領域でも使えると思うんですよね。
例えばB2Bの営業とかクライアントの情報と、
あとは売り込みたい製品の情報をノートブックLMに渡すと。
そして営業時に想定される先方からの質問というのをロールプレイするとかですね。
あとは新製品の情報っていうのをアップロードして、
顧客からの質問を想定する、そういった使い方もできると思います。
もちろんこうしたことっていうのはChatGPTやGeminiでもできるんですけど、
ノートブックLM内で完結することができるので、
情報の一元管理とか、あとチームでの情報共有、これがですね楽になると思います。
はい、では最後の活用アイディアに行きます。
会議議事録の作成
最後はノートブックLMを使った会議の議事録作成ですね。
ノートブックLMって音声ファイルもアップロードできるんですよね。
MP3のファイル形式ですね。
この会議音声をアップロードして会議の要約を作成したり、
その内容っていうのを従業員に共有することができます。
例えば会議の後にどのような内容が話されていたかっていうのを、
後でですね他の人がチャットボット経由で質問できるようになります。
ここをさらに深掘りして話すと、その会議音声っていうのは別のツールで和謝分離をして渡した方がですね、
より精度は上がります。
ここで言う和謝分離っていうのは、発言者別に文字起こしをすることです。
例えば会議で田中さんが発言した内容、鈴木さんが発言した内容っていう形で、
誰がどのような発言をしたかっていうのを分けることをですね、これを和謝分離と言います。
音声の文字起こしを和謝分離された状態、これで渡すことで、
その会議で誰が発言したかっていうのも、後からチャットボットで質問できるようになります。
会議の矢野さんの発言をまとめてとか、矢野さんは○○の議題についてどのような発言をしていましたか。
こんな感じですね。
で補足すると、ノートブックLMに音声をアップロードした場合、
これはですね、まだ和謝分離っていうのは実装されていません。
おそらくこれから先も実装しなさそうですけどね。
じゃあどうするのかっていう話なんですけど、
これはですね、和謝分離の文字起こしができる外部のツール、これと組み合わせるのが一番簡単かなと思います。
和謝分離をして文字起こしをしたテキスト、そのテキストをノートブックLMに渡すと、
ちょっとひと手間かかるんですけど、これでノートブックLMに和謝分離をした文字起こしの情報っていうのを渡すことができます。
もう一つのアプローチとしては、社内で和謝分離の文字起こしを実装すると、
その選択肢もあります。
外部のツールを利用すると当然お金が発生しますよね。
なので、それだったら社内でやっちゃおうよというようなアプローチですね。
これ具体的に言うと、OpenAIにWhisperという文字起こしに特化したモデルがあります。
このWhisperはですね、APIで使うこともできるんですけど、オープンソースで公開もされているんですよね。
つまりですね、自分のパソコンにこのWhisperをインストールしておけば、
オフラインで自分のパソコンだけで文字起こしができるようになります。
ただ、このWhisper単体では和謝分離の機能というのは搭載されてないです。
なので、これにPythonのライブラリーとかそういったものを組み合わせると和謝分離ができるようになります。
これ検索で調べると色々記事があります。
なので、AIを使ってコードを書いていくと、そうすると割と簡単に実装できると思います。
外部の文字起こしツールを使うか、もしくは社内で内製化して文字起こしの環境を構築するか、
こうした2つのアプローチが選択できますよっていう話です。
ちょっと脱線しますけど、Whisperの話が出たので、ちょっとWhisperについても軽く触れたいと思います。
オープンAIのWhisper、おすすめです。
結構ですね、文字起こしのツールを出している会社もこのオープンAIのWhisperを使っているところが多いですよね。
オープンソースなので誰でも使うことができます。
ノートブックLMの話と切り離してお伝えすると、
例えば、社内の会議音声をあまり外に出したくないという場合があるとします。
インターネット経由で出したくないと。
そういった場合はですね、このWhisperを使って手元のパソコンだけで文字起こしの環境を構築する、このようなアプローチもおすすめです。
シンプルにお金もかからないですし、あとは社外へデータを送信することもないです。
なので、結構この機密情報を含んだ外に出せない音声、そうしたケースではオープンAIのWhisperが活躍してくれます。
W-H-I-S-P-E-Rと書いてWhisperですね。
はい、それでは今日のポイントをまとめます。
今日はノートブックLMの活用アイデアについて話しました。
最後におさらいをしていきましょう。
1つ目に私の事例を紹介しました。
具体的には音声概要機能を使って、情報ソースをポッドキャスト化して耳でインプットするというものになります。
2つ目に社内マニュアルへの利用を紹介しました。
従業員向けに業務マニュアルをノートブックにアップロードして、
ノートブックLMの活用アイデア
スタッフが不明な点を自己解決できるような環境を構築する、そういった使い方ですね。
そして3つ目に利用規約のチェックを紹介しました。
難しい利用規約を一箇所にまとめて理解のサポートをしてもらうと、
新しいサービスやツールを導入するときに使えると思います。
そして4つ目にノートブックLMを使った勉強について紹介しました。
学習資料をアップロードしてQ&Aを作ってもらうと、
そして学習教材を音声化して自分だけのオーディオ教材を作るというようなアプローチです。
そして5つ目にノートブックLMを使った面接のロールプレイングについて紹介しました。
ノートブックLMに企業の採用情報と、
あとは自分の履歴書を渡して面接のロールプレイングをしてもらうというようなアプローチです。
そして最後6点目にノートブックLMを使った議事録の作成について紹介しました。
ノートブックLMに会議の音声ファイルをアップロードして議事録を作成してもらうと、
そのリンクを社内で共有すれば会議に参加していなかった人でも、
後からその会議で何が話されたかというのをキャッチアップできるようになります。
シンプルに会議の内容を一元管理する場所として利用するのもおすすめです。
以上6つのノートブックLMの活用アイデアを紹介しました。
お便りとアプリ版の情報
私はこんな使い方しているよと、番組のお便りフォームからいただけると嬉しいです。
ぜひ皆さんとノートブックLMの知見をシェアさせてください。
今日収録している日が5月19日なんですけど、
5月20日にですね、ノートブックLMのアプリ版がリリースされるという話もあります。
このポッドキャストの公開日が5月21日なので、
もしかするとこのポッドキャストを聞いている頃には、
ノートブックLMのアプリ版、iOSとAndroidですね、これが公開されているかもしれません。
ノートブックLMヘビーユーザーの方は、ぜひアプリストアをチェックしてみてください。
はい、今日はこのへんということで、本日も聞いていただきありがとうございました。
今週もお便りをいただいています。しかも2件いただいています。ありがとうございます。
ちょっと紹介しますね。
日々情報をキャッチアップさせていただいております。ありがとうございます。
ポッドキャストを知ってから一気に拝聴いたしました。
AIの歴史的な流れが深く理解できました。
さて、前回のポッドキャストのお便りで触れていた住所のチェックについて、
まさに先月同じようなことをしました。
これちょっと補足すると、前回のポッドキャストのお便りで、
生成AIを住所の重複登録の検知に利用できるか、というお便りがあったんですね。
あの半画とか全画とか、住所の表記揺れがあって二重登録されている方がいると。
そうした方の住所リストをAIを使ってチェックできないかというようなお便りがありました。
そのお便りに対して、前回いろいろ話したんですけど、
その回を聞いていただいた方から、さらにお便りをいただいたというような流れですね。
続けますね。
さて、前回のポッドキャストのお便りで触れていた住所のチェックについてですが、
まさに先月同じようなことをしました。
単純な重複ではなく、住所の一部、電話番号、名字、過去夫婦からの問い合わせなど、
そうしたものを複合的に紹介するウェブアプリを開発しました。
事例にあった半画全画問題や関数字、アレビア数字のチェックなど、
GASを利用してほぼAIに丸投げです。
これからも勉強させていただきます。引き続きよろしくお願いします。
お便りありがとうございました。
すごいですね。前回、私は半画全画などの住所のチェックだけに留めていたんですけど、
それだけじゃなくて、電話番号とかその他の要素っていうのもチェックして、
二重登録を検知するようなウェブアプリでしょうか。
これ、企業の方、かなりニーズがありそうだと思います。
お便りありがとうございました。
そして、もう一件お便りをいただいています。
これは、前回のポッドキャストでお便りをいただいた方のお礼のお便りですかね。
ラジオネームトモントモさん。
耳で学ぶAIにて、住所データの正規化の方法と、
その際のセキュリティと法人プランについて、
番組内でご回答いただきありがとうございました。
補足すると、前回お便りをいただいた方、トモントモさんは、
小売業の経営者をされている方だそうです。
続けますね。
生成AIを使うのは、よちよち歩きですが、
いろいろ模索しながらやってみたいと思います。
自社内で、マモリのDXと称して、業務改善を進めようとしています。
会社のZoom会議の議事録を、クローバーノート、LINEのやつですかね。
クローバーノートを使ってやってみたり、
レプリットを使い、Rubyのコード作成を試してみたりしています。
これは、TextToApplyのAIツールですね。
熱を過ぎたら、セメのDX、デジタルマーケティングにチャレンジしていこうと考えています。
店舗でLINE会員は獲得できているのですが、割引券発行機にしかなっていません。
前回のポッドキャストで触れていたViveマーケティング、どんな風にできるか模索していきます。
ポッドキャストもノートもフォローしました。楽しみにしています。ありがとうございました。
いやー、お役に立てたようでよかったです。
全然、検討違いなアドバイスしていたらどうしようと内心ちょっと思っていました。よかったです。
年内にセメのDXとマモリのDXで色々改革を実行されていくようですね。
先でまた色々お話し聞かせてください。お便りありがとうございました。
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。
通勤中や火事の合間にAI情報をキャッチアップできます。
毎週水曜朝に更新していますので、ぜひフォローをお願いします。
そして、おすすめの生成AIツールをまとめた資料も配布しています。
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。
