はじめに：Gemini Notebookの企業活用事例紹介
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、耳で学ぶGemini Notebookの第6回目。 企業はどのようにGeminiNotebookを活用しているのかについて話していきます。
はい、ということで今日は、企業がどのようにGemini Notebookを活用しているのかについて話していきます。
耳で学ぶGemini Notebookシリーズ。 こちらでは、そもそもGemini Notebookとは何なのか、
Gemini Notebookの使い方やコツ、そういったものを発信してきました。 この第6回目がこのシリーズの最後となります。
第6回目では、企業の活用にフォーカスして締めたいと思います。 Gemini Notebookに限らずなんですけど、
AIって結構、みんな手探りな部分があるじゃないですか。 これは日本に限らず、海外の人もみんな手探りでAIの活用方法を模索しています。
一番手っ取り早いのが、すでに導入している事例をインプットして、 自社の活用のヒントにつなげるということだと思います。
なので今回は、国内外でGemini Notebookを導入している企業の事例を紹介していきます。 ぜひ最後までお付き合いください。
今日話すポイントは主に3つです。 1つ目に、国内企業のGemini Notebookの活用事例。
2つ目に、海外企業のGemini Notebookの活用事例。 そして3つ目に、国内外の企業の活用事例から見えてきた共通のユースケース。
これら3点を中心に話していきます。 はい、では早速話していきましょう。
国内企業の活用事例
まずは先に国内の事例から話していきます。 一番最初は京都市の事例です。自治体の導入事例です。
もともと京都市ではDXの推進を掲げる一方で、職員が使えるITツールが不足していたという課題があったそうです。
この時にGemini Notebookに目をつけて、最終的には全職員約7,000人にGeminiNotebookのエンタープライズを導入しています。
やっぱりポイントになったのは、出展に基づいて正確に答えてくれるAI。これが決め手になったそうです。
2026年に約30部署、2,000人の導入からスタートして、その後2ヶ月で全職員7,000名に拡大したという経緯があります。
どういった使い方をしているかというと、経理事務の膨大なマニュアル、そういったものを読み込ませて経理事務に関する質問は何でも答えてくれるような
専用チャットボットを構築する、そういった使い方をしているようです。
なので外部向けの活用というよりは内部向けの活用事例と言えます。
あとは資料の情報検索や資料からの情報抽出、要約、議事録の作成、こういったことにも使っているとのことです。
導入を決めてから全職員に浸透するまでの時間が早いですよね。
約2、3ヶ月ぐらいで約7,000人の職員に導入をしたと。
ここから私たちが拾えるポイントというのは、やっぱり導入のハードルの低さだと思います。
AIツールって便利な反面、なかなか導入しづらいという側面もあると思います。
一方でGeminiノートブック、これも実際に使ったことがある人でないとイメージはしにくいと思うんですけど、
実際に使っていくと導入のハードルの低さとか使いやすさっていうのはGeminiノートブックの強みだと思います。
一つ目は京都市の事例でした。
では次行きましょう。次はアコムさんの事例です。
三菱UFJフィナンシャルグループ参加の大手の消費者金融の会社です。ご存知の方も多いと思います。
アコムさんがやっているのは今度は逆に外部向けの活用です。
具体的にはコールセンター業務でGeminiノートブックを活用していると。
コールセンターの膨大な過去の報告書やナレッジ、そういったものが蓄積されているのにノウハウが俗人化しているという課題がありました。
この課題を解決するためにGeminiノートブックを導入したと。
具体的には過去の報告書やナレッジを読み込ませて、部署を超えて自然言語で情報を紹介できるような状態を作ったそうです。
これによってコールセンター業務での情報の紹介がスムーズになって業務効率化を図ることができたということです。
Geminiノートブックに情報を渡すことで社内の情報を自然言語でアクセスできるようになる。
これもGeminiノートブックの強みと言えます。
はいでは次行きましょう。次はマザーハウスさんの事例です。
こちらはアパレルの会社です。
マザーハウスさんは面白い取り組みを行っていて、合言葉まずGeminiノートブックに聞いてねとそういった合言葉を設定したそうです。
元々どのような課題を抱えていたかというと、IT部門と経理部門への社内からの頻繁な問い合わせ対応に追われていたと。
その問い合わせ内容は過去に何度も答えていた内容だったそうです。
社内からの問い合わせに追われる、これはマザーハウスさんだけではなくよくあることですよね。
こうした問題を解決するために過去の問い合わせ内容やIT部門、経理部門のマニュアル、そういったものを全部Geminiノートブックに読み込ませて、専用の問い合わせ対応のチャット環境を準備したと。
社内ルールとしてまずはわからないことがあったらGeminiノートブックに聞いてくださいねと。
それでもわからないこと、解決できないことは人間が巻き取りますよと。
こうした仕組みを構築したそうです。
これによって簡単な質問は社員がAIを使って自己解決できるようになって、自己解決できない問い合わせでもGeminiノートブックに聞いたけどここがわかりませんでしたと。
具体的な内容に変わって人間が対応する時も対応しやすくなったという話です。
特に社員数が多い会社、社内の問い合わせ業務で各部門の業務が忙しい、そういった状況があればGeminiノートブックを使って社内の問い合わせを巻き取る。
このような使い方が一番導入しやすいかもしれないですね。
はい、ではここまで国内の事例をいくつか紹介してきました。
海外企業の活用事例
では次、今度は海外に目を向けてみましょう。
最初に紹介するのがDeloitteという会社です。
世界最大級の会計コンサルティングファームの会社です。
DeloitteがどのようにGeminiノートブックを使っているかというと、主に調査業務に活用しているとのことです。
Geminiノートブックでディープリサーチを展開して、数週間かかっていた調査業務を大幅に短縮することに成功したと。
ここでやっているのは、社内のデータも社外のデータもGeminiノートブックで調査処理をするというのがポイントです。
Geminiノートブック上で実はディープリサーチも使えるんですよね。
なので例えばある業界について情報を集めたいと。
そういった時にGeminiノートブック上でディープリサーチを起動して、インターネット上からたくさん情報を集める。
そしてたくさん集めた情報をまたGeminiノートブックを使って整理する。
こういった使い方ができます。
こうしたGeminiノートブックを使って調査業務を行うというのが、デロイト海外のコンサルティングファームでは刺さったというわけです。
中には音声要約、いわゆるAIポッドキャストを活用するコンサルタントもいるとのことです。
つまりGeminiノートブック上で整理した調査資料を移動中耳でキャッチアップできるように音声要約の機能を使うと。
これによってクライアントへの提案の速度も上がったということです。
営業先の情報、競合の情報、市場の動向、そういったものをディープリサーチでまとめて、それを移動時間を使って耳でインプットする。
こうした使い方もスマートだと思います。
デロイトに関してはAIによる音声要約、これは一部のコンサルタントの方が使っているということですけど、音声要約を戦略のメインに据えている会社もあります。
カナダのオンライン証券の会社、クエストトレードフィナンシャルグループ。
こちらでは長文レポートを音声版にして、社員が耳で情報を接種できるような環境を設計し直したと。
もともと課題としては、社内に蓄積されているこの膨大なレポート、それを忙しい従業員が読み切ることができないと、時間の確保ができないという課題がありました。
そこでこちらの会社では、Googleドライブ上のファイルをジェミニノートブックを使って音声要約に変換をして、社員が耳で情報を取得できるような形式で配布をしたと。
AIのポッドキャストっていうと、なんかこうプライベートで使うようなイメージがありますけど、会社として戦略的に業務の中に組み込むという、このアプローチも面白いと思いました。
はい、では次はリビアンさんの事例です。これはアメリカのEVメーカーです。リビアンさんの事例もちょっと興味深いですね。
リビアンでは部門をまたいだジェミニノートブックの導入事例が紹介されています。
もともと抱えていた課題というのは、テック部門と非テック部門の間で同じ質問が繰り返されて、認識合わせのために長い会議が必要だったと。
例えばクリエイティブチームが新しくキャンペーンを展開するときにテック部門への問い合わせが増えてしまうという問題がありました。
これはそれぞれバックボーンが違うので仕方のないことだと思います。
クリエイティブマーケティングのチームからするとテック部門の書類、専門的な技術用語が並んでいてちょっとわかりにくいと。
なので認識をすり合わせるために直接テック部門の人に質問をしていたと。
リビアンさんはどういったことをやったかというと、ジェミニノートブックを異なる部門の接着剤のような役割をするように使ったと。
難しい言葉、専門的な用語が使われているテック部門の書類、それをクリエイティブチームがわかりやすいようなドキュメントに翻訳する、このような使い方をしたそうです。
ジェミニノートブックってボタン一つで要約できるんですけど、結構細かくプロンプトを設定できるんですよね。
これはジェミニノートブックだけの話ではなくて、資料を別の形式に変換するというのはAAが得意とするところです。
例えばテック部門の専門的で難しい書類、これを役員向けやマーケティング向けにわかりやすいドキュメントに変換する、こういった使い方もお勧めです。
はい、以上、国内外のジェミニノートブックの活用事例について紹介しました。
Gemini Notebookの共通ユースケースと注意点
まだまだたくさんあったんですけど、時間もあれなのでちょっと事例は絞りました。
ただいろいろ調査していくと見えてきたのは、ジェミニノートブックの活用方法、大体5つぐらいの活用方法に集約するかなと感じました。
1つ目は社内問い合わせの一時対応、社内のマニュアル、QA、そういったものを読ませて、人間の担当者が対応する前にジェミニノートブックに質問するような環境を整えるという使い方。
2つ目が俗人しているナレッジを復元するという使い方、疑似録や過去の報告書、ベテランの経験、社内にはあるけど可視化されていない、使いにくい状態にある、
そういった情報をジェミニノートブックに渡して、自然言語で検索できるような状態にする。
社内に蓄積した見えない資産を使える資産に復元するようなアプローチです。
そして3つ目がリサーチ業務、ジェミニノートブックを使って調査から提案までの工程を圧縮すると。
ジェミニノートブック、大量の書類を処理するのが得意ですし、あとはディープリサーチも使うことができるので、調査業務に活躍してくれます。
4つ目が専門文書の読解支援、使用書や法律の資料、医療の文献、読むのにどうしても時間がかかってしまう難解な文章、
こうしたものをジェミニノートブックを使って効率的に理解する、このような使い方です。
そして5つ目が書類の音声化、これちょっと意外なんですけど、特に海外の事例でよく見かけました。
長文レポートを音声要約にして、移動時間に情報を取得できるような環境を整えると。
反対に失敗事例と言いますか、あまり良くない導入事例についてお話しすると、よくあるのがデータの過剰投入による回答精度の低下です。
つまりこれどういうことかというと、ジェミニノートブックっていろんな書類やデータを投げ込むことができます。
なのでついついファイルを渡しがちになるんですけど、あまりに参照するファイルが増えてしまうと、今度は反対にAIが文脈の判断を誤ったりする可能性があります。
そうならないためにどういったデータを投入するかとか、関係のないデータは投入しないようにする、
そういったデータを投入する時の判断、仕組みというのも別で考える必要があります。
こういった点も注意しながら使っていくと、社内の業務効率化に大幅に貢献してくれるツールだと思います。
リスナーからの質問：AIを活用した起業について
はい、以上第6回にわたりジェミニノートブックについて解説しました。
第1回目からお付き合いいただいている方、お疲れ様でした。
この耳で学ぶジェミニノートブックを聞いて解像度が上がれば嬉しいです。
次回からまた通常の配信に戻りますけど、先でまた耳で学ぶクロードとか、耳で学ぶクロードコード、こういった回も企画しています。
引き続き耳で学ぶAIのコンテンツ配信していきますので、よろしくお願いします。
はい、今日はこのへんということで、本日もお付き合いいただきありがとうございました。
今週はお便りをいただいています。ありがとうございます。読んでいきます。
いつも通学中に聞いています。私は現在学生なのですが、クロードのフェイブルを使い起業したいと思っています。
ただフェイブルでどのようなことをすればよいか全くわかっておりません。アドバイスございましたらぜひ回答お願いします。
はい、お便りありがとうございます。
一旦情報を整理すると、クロードのフェイブル、これはクロードで使える最上位のモデルです。
現状私たちが使えるクロードのモデルの中で一番高性能なモデルと。
ご質問は、この最上位モデルのフェイブルを使って何か起業したい、どういったように使えばいいのかという内容です。
AIを使って起業するっていうのは、やっぱり多くの方が興味をそそられるテーマだと思います。
私も結構クロードを使う機会が多いので、経験談を踏まえて少しお話ししたいと思います。
クロードのフェイブル、現状私たちが使えるクロードの最上位モデルで結構コストがかかります。
私が感じている感想にはなるんですけど、フェイブルを使えば何でも問題が解決するかっていうと、実際そうではないなと感じています。
例えば私、フェイブルを使ってこのような質問してみました。資金が何百万円ありますと。
この手元の資金を増やすビジネスアイデアを考えてくださいと。
その他に色々背景情報を渡したりしたんですけど、それっぽいビジネスアイデアを出してくれるんですけど、どれもちょっと筋が良いと感じたものはありませんでした。
これはフェイブルだけではなくて、オープンAIやGoogleの最上位モデルでも同じような結果でした。
なので、ものすごく高性能なモデルを使ったからといって、魔法のように起業のアイデアが出てくるわけではないと感じています。
少なくとも現時点では。じゃあAIを使って起業するのが難しいのかというと、そうではないなとも感じています。
例えば、特定の事業やアイデアを掘り下げたり、人間側である程度的を絞るとかなり成果を発揮してくれます。
例えば、私が音声学習に関するプロダクトを出したいとします。イメージとしてはUDEMYの音声版のようなプロダクトです。
こうしたビジネスアイデアをAIにぶつけて、すでにこういったプロダクトが国内外にあるのかとか、
そのプロダクトはいくら資金調達をして、どれだけユーザーがいて成功しているのか失敗しているのか、
成功しているのであれば成功要因の分析を、失敗しているのであればその失敗要因の分析を調査してくださいと。
こういった的を絞った調査系のタスク、ものすごく力を発揮してくれます。
こうした調査系の指示、クロードコードのようなAIエージェント上で起動すると、
あとは指示するだけでAIがレポートをまとめてくれます。
さらに言うとテキストベースのレポートだと読みにくいので、それをHTMLファイルのようなものに変換して、
見やすいスライド資料、そういったレポートにしてください。こういった使い方もおすすめです。
なので次のような使い分けがいいのかなと思っています。
ビジネスアイデアのコアとなる部分は人間が考えると。
そのビジネスアイデアに関する調査や情報の掘り下げ、そういったものにフェイブルのような高性能なAIモデルを使うと。
そうした使い方で新しく発見した新事実、例えばUDEMYの音声版のようなプロダクト、海外で2つ事例がありましたと。
ですがいずれも失敗していますと。
じゃあその失敗事例からどのような改善アプローチがあるのか、みたいな壁打ちにも使うことができます。
ある程度全体像が煮詰まってきたらフェイブルにそのプロダクトの使用書を作成してくださいと。
つまりアプリの設計書をフェイブルに作ってもらうと。
ここポイントなんですけど、フェイブルやっぱり高性能なモデルなので結構コストがかかります。
なので全体的な設計書はフェイブルにお願いして、実際にコードを書く場面ではオーパスやソネットなど、
会のモデルを使っていく、こうした使い分けがおすすめです。
いずれにしろ、AIを使って起業するっていうのは面白いアプローチだと思います。
参考になれば嬉しいです。
お便りありがとうございました。
まとめと今後の展望
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