📖 内容
今回のエピソードでは、「2026年、AI BPOは何を変えるのか」をテーマに、AIが業務を“肩代わりする”時代のリアルを、具体例を交えて整理します。
① AI BPOとは何か
AI BPOとは、これまで人や外注先に任せていた経理・ヘルプデスク・問い合わせ対応などの業務を、人ではなくAIにアウトソースするという考え方。
単なるSaaS導入ではなく、「業務そのもの」をAIに委ねる点が特徴です。
② 従来のBPOとの違い
従来のBPOは、人に業務を委託するモデル。
AI BPOでは、AIエージェントが書類作成・メール作成・処理フローを自動で進め、人は「判断」と「最終確認」に集中します。
③ 経理業務で見るAI BPOの具体像
見積書を渡すだけで、発注書作成・承認フロー準備・メール文作成までAIが対応。
人は最後にチェックして送信するだけ、という業務体験に変わります。
※LayerXの事例などを参考
④ なぜ“完全自動”にはしないのか
AIは確率的に動き、同じ入力でも結果が揺れるため、重要な判断や送信には人の介入がまだ必要。
この考え方を Human in the loop と呼びます。
⑤ アンビエントエージェントという考え方
人が逐一指示しなくても、裏側で複数のAIエージェントが自律的に業務を進行。
人が意識しないところで仕事が進む、新しい業務体験です。
⑥ なぜAIエージェントは広がらなかったのか
業務ごとに「どこをAIに任せるか」を企業側が設計する必要があり、導入のハードルが高かった。
AI BPOは、その設計をプロダクト側が肩代わりします。
⑦ 導入が進みやすい領域
まずはコールセンターや経理など、多くの企業で共通するホリゾンタル業務から普及。
企業固有の業務への展開はこれからが本番です。
⑧ 企業が今から備えるべきこと
AIツールの基本理解、
人とAIの役割分担を考える設計力、
ガバナンスとデータ整備、
AI前提のオペレーション体制づくり。
⑨ 仕事は奪われるのか
ルーティン業務はAIに任せ、人は判断・改善・創造的な仕事へ。
仕事が「消える」のではなく、「役割が移る」という視点が重要です。
まとめ
AI BPOは人を減らすための技術ではなく、人の使いどころを変える技術。
2026年に向け、業務の前提そのものが静かに書き換わり始めています。
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🔖 おすすめポイント
AI BPOを「流行り言葉」で終わらせず、業務視点で理解できる
経理業務を例に、導入後の変化が具体的にイメージできる
「完全自動にしない理由」がわかり、現実的な導入像が見える
AIに奪われる不安ではなく、役割転換として捉え直せる
企業・個人が今から何を準備すべきかが明確になる
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🎙️ パーソナリティ
ISHIKAWA
@ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖 内容
今回のテーマ
生成AIが進化する今、アートの世界で「人間にしかできないこと」とは何か？
画像生成AIと人間の表現の違いを、具体例を交えて深掘りします。
① 画像生成AIはどこまで来ている？
Googleの「Nano Banana」やOpenAIの「GhatGPT Image 1.5」により、写真・イラストのクオリティは人間と見分けがつかないレベルに到達
タッチや構図、スタイルの再現性はすでに“好みの差”の領域へ
② それでも「人の絵」が違って見える理由
美術館で実物を見ると感じる“エネルギー”や“存在感”
絵そのものだけでなく、誰が・どんな人生で・どんな文脈で描いたか が強く影響している
③ アートの価値を決めるのは「文脈（コンテキスト）」
ゴッホ展などでは、作品同士をつなぐストーリーが体験価値を高める
研究でも「絵だけを見ると人とAIの評価は拮抗する」ことが示唆されている
つまり、文脈を外すとAIと人の差はほぼ消える
④ もしAIが“物語”も作れたら？
架空のストーリーでも、人は感情移入して評価してしまう可能性がある
アートは「事実」よりも「信じられる物語」に影響される側面がある
⑤ それでも人間が有利な領域とは
人生経験・価値観・偏愛・社会へのメッセージ
「その人にしか生きられなかった時間」が表現に染み込むこと
時間をかけ、苦労して作ったものの希少性そのものが価値になる
⑥ AI時代の“人間の創作”のあり方
効率化できる部分はAIを使ってよい
ただし、思い・文脈・本気で向き合う時間は手放さない
アートに限らず、デザイン・プロダクト・文章にも共通する視点
まとめ
生成AIは「上手なアウトプット」を大量に生み出せる時代。
それでも人間の価値は、人生・文脈・時間・思いを背負った表現に宿る。
AIと競うのではなく、自分の経験をどう表現するかが問われています。
🎙️ パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖 内容
本エピソードでは、「暗黙知」をキーワードに、“AIに置き換えられない個人の価値とは何か”を前後編構成で議論します。
今回のポイント
① AIで仕事は楽になった？実は忙しくなっている
AIで作業スピードは上がった
でも仕事量が増え、結果的に忙しさはあまり変わらない
「生産性が上がる＝暇になる」わけではない現実
② AI時代でもまず必要なのは「AIを使えること」
生成AIを使えないとスタートラインに立てない
実際、生成AIを使っている人は全体の約3割
基本的なAIツールを使えるだけで、まだ少数派に入れる
③ AIに代替されにくいのは「暗黙知」
暗黙知＝経験や感覚で身についている、言葉にしにくい知識（例：子育てで「今日はこの対応が正解」と自然に判断できる感覚）
こうした知識は、AIが学習しにくく個人の強みになりやすい
④ 暗黙知は「言語化」すると武器になる
仕事や生活の中に、自分だけのやり方や判断基準がある
それを言葉にして残すことで、価値が見えるようになる
ただし、多くの人が言語化するとAIに置き換わる可能性もある
⑤ AI時代に伸ばすべき力・手放すべき力
単純作業・定型作業はAIに任せる
人は「考える」「判断する」「つなぐ」役割へ
広い知識＋自分ならではの経験が差別化につながる
⑥ 若手の皆さんへのメッセージ
議事録作成などはAIに任せてOK
その先の「要点整理」「次の一手」を考える力が重要
流れ作業のスキルより、自分の「コア」を見つけることが大切
まとめ
AIは使えて当たり前の時代
その上で、自分だけの暗黙知を見つけ、言葉にすることが生存戦略
AI時代でも、人の経験や個性は価値を持ち続ける
🎙️ パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖 内容
これまで「企業視点」で語ってきた生成AI時代の競争戦略を、今回は“個人”に置き換えて考える回です。
これまでのおさらい（企業視点での競争戦略）
日本のAI国力は世界4位から9位へ低下
日本のAIスタートアップは依然として健闘し、投資額は増加傾向
競争の軸は「モデル性能」ではなく業界特化・日本独自のデータ・ローカルな業務知識
GAFAが取りにくい、未公開・機密性の高い業務データに価値がある
今回の本題：個人の競争戦略
ポイント①：生成AIを使いこなすことが前提条件
生成AIツールの利用率は約28%
使えないと、そもそも差別化のスタートラインに立てない
ポイント②：個人の「暗黙知」が武器になる
仕事や生活の中にある、言語化されていない知識や経験
AIが学習しにくい“自分だけの資産”になりうる
ただし「本当に暗黙知か？」を見極める視点が重要
次回は、暗黙知をどう見つけ、どう形式知にし、どう競争力に変えるのかをさらに深掘りします。
🎙️ パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖 内容
今回のエピソードでは、日本のAIスタートアップ特集の続編として、LegalOn Technologies とThird Intelligenceの2社を中心に、いま勢いを増す日本のAI企業の動きを掘り下げます。
まず取り上げるのは、LegalOn Technologies。
旧社名 LegalForce をご存じないリスナーも多いかもしれませんが、実は日本のリーガルテック領域を牽引する存在です。
AIによる契約書チェック、法務の生産性向上をテーマに、2025年7月には 71億円超のシリーズE調達 を完了。
累計調達額は 286億円 に達し、プロダクトとしても技術としても成熟しつつあるフェーズにいます。
資金はリーガルAIの強化、AIエージェント開発、そしてグローバル展開へ充てられる予定で、「リーガル × AI」の日本代表ともいえる企業です。
続いて紹介するのは、創業わずか数ヶ月で 80億円 を調達した注目株、Third Intelligence。
AGI（汎用人工知能）を“一人一人が所有できる未来”を掲げるスタートアップで、
松尾豊教授が経営陣に入り、エウレカ（Pairs運営会社）でCTOを務めた石橋さんがCEOに就任するなど、
人材のバックグラウンドの強さが投資家から高く評価されています。
「第3の頭脳をつくる」というコンセプトは強烈で、シード〜アーリーにも関わらず破格の資金調達を成功させた日本における稀有な例として、面白いスタートアップです。
後半では、2社を踏まえて “日本のAIスタートアップ環境” を考察。
日本国内では、大型資金調達をしている企業は毎年10〜20社規模 に留まっている。
しかし、調達額そのものは年々増えており、「企業数は伸びていないのに、投資の深さは増している」という現象を解説します。
また、日本が世界と戦う上での戦略として
「汎用ではなく特化型AIで勝負する」という視点も議論。
高齢化・人手不足・教育格差といった日本固有の社会課題に最適化したAIを作ることで、巨大モデルを競争軸とする米中とは違う勝ち筋があるのではないか、という提案が語られます。
最後は、
「日本は遅れているというイメージを持ちがちだが、実は勝ち筋はまだ残っている」
という前向きなメッセージで締めくくります。
🔖 おすすめポイント
LegalOn と Third Intelligence、対照的な2社から見える“日本AIの強みと可能性”
71億円、80億円の大型調達の裏にあるリアルな評価ポイント
「特化型AI」という日本の勝ち筋を深掘り
スタートアップ数は伸びていないのに投資額は増えている現象を解説
日本のAI未来図を考える上でヒントがつまった回
🎙️ パーソナリティ
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浪花祐貴 @naniwan721
📖 内容
今回のエピソードでは、前回の「日本のAI国力の現状と課題」の続編として、
実際にいま日本で存在感を強めるAIスタートアップたちにフォーカスします。
冒頭では、前回触れた「世界的AI投資の加速」「日本の環境整備の遅れ」を軽く振り返りつつ、それでも日本ではユニークで強いスタートアップが着実に出始めていることを提示。
そこから、ピックアップした注目のAIスタートアップを紹介。
今回は特に、Sakana AI と LayerX の2社を中心に深掘りします。
日本発の“最速ユニコーン”とも呼ばれる研究スタートアップ。
創業者はGoogle出身の著名研究者が揃い、Transformer 論文の作者も含まれる豪華布陣。
2023年東京創業。創業者は海外出身だが、日本市場を選んだ
モデル巨大化競争が激化した米中では参入が難しく、日本のほうが
優秀な学生・エンジニアを集めやすい土壌 と判断
「小さな賢さが集まって大きな力になる」という絵本『スイミー』の思想から社名を命名
既存モデルを“融合”させて新たな基盤モデルを構築するアプローチ
日本独自の文化・習慣に合う“日本人に愛されるAI”を目指す
社員数は約73名
シリーズAで 約200億円調達。コンセプト重視の大型投資。
「プロダクトはまだ見えてこないが、思想と研究力が投資を呼んでいる段階」といったリアルな視点も紹介。
Gunosy創業者の福島氏が率いる、技術力が高い“複合型スタートアップ”。
ミッションは 「すべての経済活動をデジタル化する」
主力は経理DXツール「爆楽（ばくらく）」
CEOが機械学習出身ということもあり、
AI研究とプロダクト開発の両輪に強い
Web3・R&D・経理SaaSなど複数事業を同時に展開する「コンパウンドスタートアップ」
2025年9月のシリーズBで 約150億円を調達
資金はエンジニア採用・AIエージェント事業（AI workforce）などへ投資
スタートアップ界でも際立つ「エンジニア給与の高さ」が象徴的
“プロダクトを1つに絞らず、技術を核に必要な領域に広げる”まさに新時代のテック企業らしい戦略が語られます。
前回の「日本のAI国力」から踏み込み、具体的なスタートアップ像を把握できる
Sakana AI と LayerX、アプローチの違いが明確で学びが深い
「なぜ日本で創業したのか？」という海外研究者の視点が興味深い
技術力・組織戦略・調達額など、ビジネス視点でも刺激が多い
AIに遅れを感じる日本でも、“静かに熱を持ち始めている領域”が理解できる回
🎙️ パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖 内容
今回はいつものAIテーマから少し離れて、
「子育て、どうしてる？」 をテーマにした番外編トークをお届けします。
それぞれの子育てで大切にしていること—価値観、日々の工夫、悩みまで—を本音で語り合います。
🔖 おすすめポイント
2人の等身大の育児トークが聞ける“ゆるっと回”
睡眠習慣づくり・好奇心の育て方・挨拶のしつけなど、具体的で実践しやすい話が満載
兄弟姉妹の平等な接し方や、経験に投資する考え方など、親なら共感ポイント多数
AIとは違う、リアルであたたかい「生活者としての視点」が楽しめる
🎙️ パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖 内容
今回のエピソードでは、
「AI後進国と言われる日本は、実際どうなのか？」
というテーマを、データとリアリティを交えて深掘りします。
第1章では、スタンフォードの AI Index 2024 を引用しながら、
世界の中での日本のAI国力 を客観的に整理。
ランキングは2020年4位→2024年9位と後退したものの、研究力は依然として高く、課題は“実装の遅さ”にあることを明らかにします。「劣勢ではあるが、止まっているわけではない」というニュアンスも丁寧に補足。
続く第2章では、
「日本のAIスタートアップ数」と「投資額の推移」 にフォーカス。
世界全体と比べれば規模は小さいものの、成長スピードは明らかに加速しており、「実は日本のAIは静かに熱を帯び始めている」という兆しが数字から見えてきます。
次章で日本発の注目AIスタートアップを紹介する流れへつなげます。
🔖 おすすめポイント
日本のAIは「遅れている」が、後退しているわけではない
世界比較と日本の“地殻変動”的伸びをバランスよく整理
データに基づいた落ち着いた視点で、日本のAIの現在地を理解できる
次章の「日本発AIスタートアップ紹介」への期待が高まる構成
🎙️ パーソナリティISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソード後半では、「AIスライドツールの実践的な使い方」をテーマに、実際の業務・学習シーンにおける活用パターンを具体的に紹介します。
第4章では、2つの実践パターンを中心に解説。
まず1つ目は、AIスライドツール単体で完結させるパターン。
ここでは Felo や Gamma のような「構成からスライド出力まで一気通貫で行えるツール」が取り上げられ、
「AIに要約や章構成を任せ、修正しながら完成度を上げていく」という具体的なフローを解説します。
資料づくりの“壁打ち相手”としてAIを活用する姿勢がポイントとして語られます。
続いて2つ目は、会話型AI×AIスライドツールの組み合わせパターン。
ChatGPTなどの会話型AIと、GensparkやBeautiful.aiのようなスライド生成ツールを連携させることで、
「構成やストーリーをAIに相談しながら、ビジュアル設計を自動化する」という方法を紹介。
このパターンは“発想と構成の分業”が特徴で、
AIを「共同制作者（Co-creator）」として扱う考え方が重要だと強調されます。
また、各パターンの使い分け指針として、
アイデアをすぐ形にしたい → Felo・Gammaで完結
構成をじっくり練りたい → ChatGPT＋Genspark連携
という具体例が挙げられ、シーン別の最適活用法を提示。
最後の第5章（クロージング）では、今回のテーマを振り返り、
「AIスライドツールは“思考の省略”ではなく“思考の拡張”をもたらす存在」
というメッセージで締めくくられます。
🔖おすすめポイント
AIスライドツール活用の2パターン：
① Felo・Gammaで“完結型”スライド制作
② ChatGPT×Gensparkで“会話的構成＋自動生成”
AIを“共同制作者”として扱うことで、構成力と発想力が両立
「構成をAIに、表現を人に」—実務と創造をつなぐ使い方
シーン別おすすめ：スピード重視 or 精度重視の選び方
「AIは手間を減らす道具ではなく、思考を広げる相棒」
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、「AIスライドは本当に“実務で使える”のか？」 をテーマに、「AIスライドツール＝時短」ではなく、“思考を支援するパートナー”としての可能性を語り合います。
ビジネス資料から学習用スライドまで、実際に使えるAIツールを通じて、AIと人間の“役割分担”を再定義します。
まずオープニングでは、
「資料づくりって、時間を奪われてない？」という問いかけからスタート。
はじめに、「人はどうやってスライドを作っているのか？」をテーマに、人間が資料を作成する際の5つの思考プロセスを分解。
「目的設定→情報収集→構成→デザイン→修正」という流れの中で、どこに時間がかかっているのか、どこをAIに任せるべきなのかを具体的に整理します。
AIを導入する前に“人間の思考プロセス”を理解する重要性を語ります。
続いて、「AIにどこまで手伝ってもらうべきか？」を深掘り。
AIが得意とする構成提案・要約・ビジュアル化と、人が担うべき意図設計・文脈解釈の違いを明確化。
「AI任せ」ではなく「AIと対話しながら作る」資料づくりのスタイルを提案します。
次に、「おすすめのAIスライド作成ツール」を紹介。
Manus、Genspark、Gamma、Feloといった人気ツールをピックアップし、それぞれの得意分野を実務目線で比較。
「どのツールを選べばいいのか？」という疑問に答える形で、目的別の活用ヒントを届けます。
「AIスライドの本質は、アウトプットよりも“思考のスピード”を上げること」というポイントを意識して、お聞きいただける学びが多い会になると思います。
🔖おすすめポイント
人間の思考プロセスを5段階で分解し、AIが介入できる領域を可視化
AIと人間の最適な分担ラインを実例ベースで解説（Manus／Genspark／Gamma／Feloなど）
“AIに作らせる”から“AIと一緒に考える”へ――資料づくりの進化を体感できる内容
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、「OpenAI DevDay 2025を徹底解剖！」 をテーマに、今年のDevdayの発表内容を振り返りつつ、AIの進化と今後の向き合い方を深掘りします。
まずはオープニングでは、サンフランシスコで開催されたDevDay 2025の全体的な印象を共有。大きな驚きは少なかったものの、「これまで話してきた内容が伏線として回収されたようだった」と語り、これまでのAI進化の流れが一つの節目を迎えたことを感じ取ります。
続いて、第2章では 発表全体のハイライトを整理。Apps SDK、AgentKit、Codex、GPT-5 Pro API、Sora2 API、Evaluation Flywheelなど注目の新技術を取り上げ、「It's the best time to be a builder」というメッセージを軸に、開発者エコシステムの拡大を数値的にも解説します。
第3章では、サム・アルトマンの発言を分析。「AI倫理に関する発言の変化」「開発者黄金時代の宣言」「“何でも尋ねられる”から“何でも実行してくれる”へのシフト」など、彼のスピーチの裏にある意図を読み解きながら、OpenAIの戦略的方向性を考察。信頼・安全性・開発者囲い込みという3軸から、OpenAIが次のステージに入ったことを示唆します。
第4章では、「これからAIとどう向き合うか」を考えるセクション。
「ビルダー」としてAIと共に構築していく姿勢
新しいツールを学び続ける重要性
ChatGPTを“配布チャネル”として活用する視点
倫理と創造性の両立といったポイントを挙げ、AIを“遊び道具”から“日常的な構築ツール”へと位置づけ直します。
最後にクロージングでは、「AIはすべての人のためにある」というメッセージを再確認し、「AIと共にどう未来を創るか？」という問いをリスナーに投げかけて締めくくります。
🔖おすすめポイント
DevDay 2025総まとめ：Apps SDK、AgentKit、GPT-5 Pro、Sora2など最新発表を整理
サム・アルトマンの発言を深読み：「開発者黄金時代」と「実行するAI」への転換
リスナーと共に考える：「AIとどう向き合うべきか」への実践的視点
ChatGPTを“配布チャネル”とする新しい発想
倫理・創造・学びを統合したAI時代の生き方を提案
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、「OpenAI DevDay 2025を徹底解剖！」 をテーマに、今年のDevdayの発表内容を振り返りつつ、AIの進化と今後の向き合い方を深掘りします。
まずはオープニングでは、サンフランシスコで開催されたDevDay 2025の全体的な印象を共有。
大きな驚きは少なかったものの、「これまで話してきた内容が伏線として回収されたようだった」と語り、これまでのAI進化の流れが一つの節目を迎えたことを感じ取ります。
続いて、第2章では 発表全体のハイライトを整理。Apps SDK、AgentKit、Codex、GPT-5 Pro API、Sora2 API、Evaluation Flywheelなど注目の新技術を取り上げ、「It's the best time to be a builder」というメッセージを軸に、開発者エコシステムの拡大を数値的にも解説します。
第3章では、サム・アルトマンの発言を分析。「AI倫理に関する発言の変化」「開発者黄金時代の宣言」「“何でも尋ねられる”から“何でも実行してくれる”へのシフト」など、彼のスピーチの裏にある意図を読み解きながら、OpenAIの戦略的方向性を考察。
信頼・安全性・開発者囲い込みという3軸から、OpenAIが次のステージに入ったことを示唆します。
第4章では、「これからAIとどう向き合うか」を考えるセクション。
「ビルダー」としてAIと共に構築していく姿勢
新しいツールを学び続ける重要性
ChatGPTを“配布チャネル”として活用する視点
倫理と創造性の両立
といったポイントを挙げ、AIを“遊び道具”から“日常的な構築ツール”へと位置づけ直します。
最後にクロージングでは、「AIはすべての人のためにある」というメッセージを再確認し、「AIと共にどう未来を創るか？」という問いをリスナーに投げかけて締めくくります。
🔖おすすめポイント
DevDay 2025総まとめ：Apps SDK、AgentKit、GPT-5 Pro、Sora2など最新発表を整理
サム・アルトマンの発言を深読み：「開発者黄金時代」と「実行するAI」への転換
リスナーと共に考える：「AIとどう向き合うべきか」への実践的視点
ChatGPTを“配布チャネル”とする新しい発想
倫理・創造・学びを統合したAI時代の生き方を提案
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、「AIの世界に“Type-C革命”が起きている ― MCPとは何者か？」 をテーマに、AIエージェント時代の中核技術「MCP（Model Context Protocol）」を徹底解説！
まずは、AIエージェントの仕組みとMCPの位置づけを整理。
MCPは「AIと現実世界をつなぐ共通ポート（ハブ）」であり、AIが安全に外部情報へアクセスし、複数のツールを横断的に扱うための“共通言語”として機能していることを紹介します。
続いて、MCPの定義・目的・背景をわかりやすく解説。「Context（文脈）」という概念の重要性、データの孤立問題、Anthropicが掲げる狙いを整理し、AI時代における“Type-C的存在”としての意義を掘り下げます。
次に、MCPの仕組みを技術的な観点から解説。
APIやSDKとの違いを具体例で比較しながら、クライアントとサーバー間の双方向通信、3つの要素（ツール・リソース・プロンプト）、そして、JSON-RPCによる軽量な通信構造をわかりやすく紹介します。
さらに、MCPの誕生から現在までの変遷を時系列で追跡。
2024年11月のAnthropic発表から、OpenAI・Google・Microsoft・AWSが次々と採用を表明し、現在に至るまでの流れを振り返ります。
後半では、AIエージェントとの関係性を具体的なユースケースで解説。
リアルタイムデータの取得、文脈を保持したマルチステップ処理、AI-to-AI通信などの新たな可能性を提示し、MCPがAIの「脊髄」として機能している点を明らかにします。
ラストでは、MCPが今後果たす役割と展望に迫ります。
AI間協調による産業効率化・標準化、脱ベンダーロックの進展、そして「AIのためのインターネット」という未来構想にまで踏み込み、MCPが人間の仕事を拡張するインフラへと進化していくビジョンを語ります。
🔖おすすめポイント
MCPとは何か：AI時代の“共通言語”であり、“USB-C”のような標準規格
API／SDKとの違い：継続性・中立性・コスト効率の観点で比較
誕生からの流れ：Anthropic → OpenAI → Google／Microsoft／AWS採用の背景
ユースケース：AI-to-AI通信やリアルタイム連携など、エージェント時代の実践例
未来展望：「AIのためのインターネット」構想と社会的インパクト
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、“使うAIから作るAIへ”という新しい時代の流れを解説します。
まずは背景から。
これまではChatGPTやGemini、Claudeなど完成された汎用的なAIを使うのが主流でしたが、最近ではノーコード／ローコードツールなど の登場により、誰でも“自分仕様”のAIエージェントを作れる時代に突入しています。
続いて、「AIエージェントとは何か？」を整理。単なるチャットボットと異なり、AIエージェントは外部ツールやデータと連携し、ユーザーの代わりにタスクを自律的に実行できる存在として紹介。
スケジュール調整、Slackメッセージの要約、買い物リストの作成など、実際のユースケースを交えてその仕組みをわかりやすく説明します。
さらに、非エンジニアでも作れるサービス をピックアップ。
Zapier Agents：Slack・Notion・Gmailと連携できるノーコード自動化ツール
Google Vertex AI Agent Builder：企業向けのマルチエージェント基盤
Dify：教育・会話体験設計に強いツール群
GPTs：専用ChatGPTを簡単に作成可能
Agent SDK：開発者向けで、柔軟性と拡張性が高い
実践パートでは、浪花が実際にZapier Agent を用いて「AIニュース要約エージェント」を作成した体験を紹介。Slackに毎朝ニュースを自動送信する仕組みを具体的な手順とともに解説します。
最後に、「よくある汎用タスクはZapier Agentで十分、独自の分身AIを作るならAgent SDKが最適」とまとめ、リスナーの皆様に“自分専用AIを持つ時代”の可能性を投げかけます。
🔖おすすめポイント
非エンジニアでも始められるサービスの紹介
実践体験：Zapier Agentで作るニュース要約AI
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、「AIは親切な嘘つき？」生成AIがもたらす3つのリスク をテーマに徹底解説！AIのメリットと危うさを整理しながら、実際の論文や事例を交えて深掘りします。
まずは生成AIの効果とリスクを整理。知識労働の効率化、創造性の拡張、個別最適化された学習などの利点と並び、ハルシネーション、同調傾向、創作と事実の曖昧化といったリスクを紹介します。
続いて、3つのリスクを詳細に解説。
ハルシネーション：OpenAIの最新論文を参照し、「確率的に自然な文章を生成する」というAIの構造から生じる仕組みを解説。存在しない裁判判例を列挙した弁護士事件などの事例を紹介。
👇️9-2はここから！
同調傾向：RLHFによる「同意が高評価される」仕組みから、AIが“イエスマン”になりやすい問題を説明。GPT-4oでの過剰同調事例や、エコーチェンバー化の危険性も議論。
創作と事実の曖昧化：AIが事実とフィクションを区別せず生成するため、フェイク記事や偽画像の拡散につながる問題を紹介。検証ツールが効きにくい点や、組織におけるAI利用ガイドラインの重要性も提示。
最後に、AIを使う上で大切なのは「人間の判断を必ず挟む」ことだと強調し、効率化とリスクの両面を踏まえた付き合い方を考察します。
🔖おすすめポイント
AIの利点：効率化・創造性拡張・個別最適化
リスク解説：ハルシネーション、同調傾向、曖昧化の3点セット
OpenAIの最新論文から読み解くハルシネーションの仕組み
実際の事例：裁判での虚偽判例、GPT-4oでの過剰同調、偽記事や偽画像の拡散
利用の指針：「AIに頼り切らず、人間の判断を必ず挟む」ことの重要性
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、「AIは親切な嘘つき？」生成AIがもたらす3つのリスク をテーマに徹底解説！
AIのメリットと危うさを整理しながら、実際の論文や事例を交えて深掘りします。
まずは生成AIの効果とリスクを整理。知識労働の効率化、創造性の拡張、個別最適化された学習などの利点と並び、ハルシネーション、同調傾向、創作と事実の曖昧化といったリスクを紹介します。
続いて、3つのリスクを詳細に解説。
ハルシネーション：OpenAIの最新論文を参照し、「確率的に自然な文章を生成する」というAIの構造から生じる仕組みを解説。存在しない裁判判例を列挙した弁護士事件などの事例を紹介。 🤏9-1はここまで！
同調傾向：RLHFによる「同意が高評価される」仕組みから、AIが“イエスマン”になりやすい問題を説明。GPT-4oでの過剰同調事例や、エコーチェンバー化の危険性も議論。
創作と事実の曖昧化：AIが事実とフィクションを区別せず生成するため、フェイク記事や偽画像の拡散につながる問題を紹介。検証ツールが効きにくい点や、組織におけるAI利用ガイドラインの重要性も提示。
最後に、AIを使う上で大切なのは「人間の判断を必ず挟む」ことだと強調し、効率化とリスクの両面を踏まえた付き合い方を考察します。
🔖おすすめポイント
AIの利点：効率化・創造性拡張・個別最適化
リスク解説：ハルシネーション、同調傾向、曖昧化の3点セット
OpenAIの最新論文から読み解くハルシネーションの仕組み
実際の事例：裁判での虚偽判例、GPT-4oでの過剰同調、偽記事や偽画像の拡散
利用の指針：「AIに頼り切らず、人間の判断を必ず挟む」ことの重要性
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、画像生成AIの新時代 をテーマに、最新動向から実演までを徹底解説！
日常的に使えるツールからGoogleの最新モデル「nano-banana」までを深掘りします。
まずは画像生成AIの全体像を紹介。Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Firefly、
Canva、nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）といった主要サービスを比較しながら勢力図を解説します。
続いて、一般利用者でも気軽に使えるツールを紹介。
デザイナー以外でもSNSや資料作成に便利な Canva など、身近に活用できるサービスを取り上げます。
次に登場するのがGoogleの新モデル 「nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）」。
キャラクターの一貫性保持、マルチターンでの編集、スタイル変換、透かし技術「SynthID」などの特徴を備え、わずか1週間で1000万ユーザーを獲得した注目モデルを解説します。
さらに実演パートでは、同じキャラクターを背景や服装を変えて生成し、Midjourneyとの違いも比較。
「山の画像に山ガールを入れる → 冬服 → 夏服 → 冬山→背景画像の変更」など、会話しながら直感的に編集できるnano-bananaの強みを体感します。
最後に、画像生成AIの現状・日常利用の可能性・nano-bananaの進化を振り返り、今後の展望につなげます。
🔖おすすめポイント
画像生成AIの進化：主要サービスの比較
日常利用の実例：CanvaでのSNS・資料活用
Googleの最新モデル：nano-bananaの特徴と急速な普及
実演で体感：「会話する写真編集」の新体験
振り返り
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、生成AIの覇権をテーマに 「OpenAI vs Google vs Anthropic、今後の覇権を握るのは？」 を徹底討論！
それぞれの企業の現状や戦略を多角的に深掘りします。
まずは現状地図として、各社の技術とモデルを比較。
GPT-5を実際に使った所感を交えながら、精度・UXの観点での違いを整理します。
次に、企業視点での比較へ。
Google：プラットフォーム全体にAIを統合し、低価格でサービス展開する戦略
Anthropic：安全性を重視したアプローチ、大規模資金調達とAmazon/Google Cloudとの提携によるBtoBtoC路線
また、各CEOのAI規制への姿勢の違いも議論。規制の強弱によって、今後の競争環境や差別化の行方が大きく変わる可能性を探ります。
最後に、「今どの企業に投資するか」「ユーザーとしてどのAIを使うか」という視点で所感を述べ、未来予測を語ります。数か月後に再び検証したいと感じさせる回となっています。
🔖おすすめポイント
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、Googleが開発する NotebookLM を徹底解説！
「情報が多すぎて整理できない」という現代の課題に対し、AIがどのようにノート整理を進化させるのかを、浪花と石川が深掘りします。まずは、情報過多の問題を紹介。
学者や政府も注目している「注意の有限性」「誤判断を招く情報量増加」という視点から、情報整理の必要性を議論。
次に、NotebookLMの基本と特徴を解説。
さらに実演パートでは、記事をNotebookLMに読み込ませて生成した音声解説を紹介。
「読む時間がなくても耳から情報を理解できる」という体験をシェアします。
加えて、DeNA会長・南場智子さんの活用事例を紹介。
移動中にリサーチや会議準備をNotebookLMで効率化し、「AIが右腕のように支えてくれる」と語るリアルな使い方を解説します。
最後に、「情報整理をAIに任せて、考える時間を増やす」というNotebookLMの価値を振り返り、情報整理の未来を展望します。
🔖おすすめポイント
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721
📖内容
今回のエピソードでは、AIブラウザを徹底解説！
「見る」ためのブラウザから「頼む」ブラウザへ進化する最前線を、浪花と石川が深掘りします。
まずはAIブラウザの基本を紹介。
従来のブラウザとの違いや、ChatGPTなどの会話型AIとの比較を通じて「AIブラウザとは何か？」を解説。
続いて、注目のAIブラウザ Genspark・Dia・Comet を紹介。
それぞれの特徴や強み・弱み、料金体系を整理しながら、どう使い分けられるかを議論します。
さらに実演パートでは、同じタスクを与えて GensparkとDiaを徹底比較！
最後に、今後のブラウザ市場の行方を展望。
Chrome＋Gemini統合やOpenAIブラウザ登場の影響を踏まえ、AIブラウザが主流化していく未来を考察します。
🔖おすすめポイント
🎙️パーソナリティ
ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721