生成AIの基礎と実践_ube_workshop

触るだけで終わらせない。 生成AIの基礎から実践 ツールではなく 「マインドセット」の話をしよう なぜ今、 生成AI活用が必要なのか 宮田大督 (miyatti) エクスプラザ CPO 幅広くうろうろ続けている人 NotebookLM

自己紹介。 • 宮田大督 (miyatti) / エクスプラザ CPO • 幅広くうろうろ続けている人: NTT、楽 天、メルカリ、スタートアップまで様々な規 模を経験。 • 役割もバラバラ: エンジニア、PM、デザイ ナーなど複数領域を横断。 • 生成AIネイティブ開発のプロ: 「仕組み化」 で企業のAI推進を支援。 (福岡県久留米市出身) NotebookLM

NTT 楽天 メルカリ スタートアップ 一言で言うと 幅広くうろうろ し続けている人 あと 大のエヴァンゲリオンファン NotebookLM

宇部聖地巡礼Part1 あのホーム、あのベンチ ラストシーンそのままで、最初からやばい 3 NotebookLM

宇部聖地巡礼Part2 劇場版ポスターと同じ構図の踏切 たまたま入った店が 聖地グルメのラーメン NotebookLM

宇部聖地巡礼 Part 3 街角のシャッターアート 7メートル超の ロンギヌスの槍 NotebookLM

宇部聖地巡礼 Part 4 宇部の夜を遊び尽くす エヴァの手と工場夜景 NotebookLM

種明かし：この1日の相棒は「AI」でした 「ロンギヌスの槍への行き方は？」 「夜景を見るための タクシーのタイミングは？」 NotebookLM

← ポスト miyatti (Daisuke Miyata) | Explaza C... @miyatti プロモーションする 山口県宇部市やってきました！今日はエヴァ観光するぞ...とnotion with AI- PLC使って観光計画。もともとはゴール設定、明日のAIイベント準備で作 ったプロジェクトを再ゴール設定でタスク分解し直した。もともとコンテ キストとして飛行機の時間とかいれてたのでそれを再利用しスムーズな計 画できた。

miyattiAI SKL_plc_01_collection goal 宇部AI活用イベントも成功させるのと、山口県宇部 市の観光を金曜日に楽しむ。特にエヴァンゲリオンの聖地巡りで楽しむ。エヴァ 好きのため 考えた結果 > Phase 0: Scope判定 → pipeline_init (新規パイプライン) Phase 1: Adaptive Workflow深度判定 → simple (1日観光・1日・既知パターン) Phase 1結果をご報告: Simpleとして処理します (単ードメイン・1日・既知パターン)。変更ご希望あ ればお知らせください。 Phase 0-1 完了 → Phase 2-4 並列実行 考えた結果 > Phase 2: ディレクトリ構造生成 → Phase 4: Context収集 完了 エヴァ聖地情報を収集しました。構造を生成します。 考えた結果 > Projects DB登録をリトライします (プロパティ名修正)。 Phase 6.5: External Sync設定 検索結果: AI-PLC Projects DB (既存) を検出 設定: sync_targets → collection://2e4454d7-45e4-aa07-a860a94aa510 (AI-PLC Projects) 質問や検索、何でも作成できます miyattiAI # スポット 見どころ ① 宇部新川駅 あのベンチ・階段・J ...エヴァの手彫刻 ② 島通踏切 劇場版ポスターと同 能 ③ 宇部市中央銀天街 エヴァシャッター/聖 地 まちじゅうエヴァ第5弾 (グッズショップ) は2026/3/15に終了済み。常設スポットは全て現存。 想定スケジュール (Simple直行プラン): 09:45 山口宇部空港着 10:30 宇部市内着 → 宇部新川駅へ 11:00 ① 宇部新川駅 (ベンチ・階段・改札内スタンプ) 12:30 ② 島通踏切 (ポスター撮影) 13:00 昼食 14:00 ③ 銀天街 (エヴァシャッター散策) 15:00 ①再訪 or 自由時間 16:30 ホテルニューガイア宇部 チェックイン 夜 駅前エヴァの手ライトアップ鑑賞 進捗ダッシュボード L002 Backlog: 20% (T001完了 / T002~T005 pending) L001 Backlog: (イベント本番 4/18) 質問や検索、何でも作成できます

miyattiAI Phase 1: Auto-Research - 新着Context取り込み リアルタイム更新: 空港着、10:00発 宇部新川行きバス乗車済み 到着予測: バス約15~20分 → 宇部新川 | 10:15~10:20着 既存Context Store (エヴァ聖地情報/旅程) を参照済み Phase 2: Decomposition Strategy → Generic (個人観光・1日) Phase 3: Goal分解 - 既存Backlog (T001~T005) を時刻ベースに精緻化 L002 > Stage 2: Inception > Phase 4 - Mob Checkpoint (分解承認) 分解提案 (時刻確定版) ID タスク 種別 T001 観光プラン確認・時間配分 planning T002 宇部新川駅 聖地巡礼 coordination T003 島通踏切 ポスター撮影 coordination T004 昼食 coordination T005 宇部市中央銀天街 エヴァシャッター coordination T006 自由時間/再訪 or 休憩 coordination T007 ホテルチェックイン+翌日最終確認 coordination 質問や検索、何でも作成できます miyattiAI T005 銀天街 エヴァシャッター P1 T006 自由時間/再訪 P2 T007 ホテルチェックイン+翌日確認 P1 現在 9:56。バスで10:20到着予定 → T002から順次実行が自然な流れです。 宇部新川駅 T002 チェックリスト (現地用) エヴァの手彫刻 (駅前広場) を見る 入場券購入して改札内へ あのベンチ (3番ホーム) で写真 あの階段を駆け上がる 庵野監督直筆サイン入りポスター確認 改札スタンプ・台紙をもらう 使用済印スタンプ (改札係員) T002着手 OR 完了したら教えてください!! → 「T002完了!」 / 「T002開始」 / 「別タスクを選択: T00X」 質問や検索、何でも作成できます

実は、この1日ずっとAIを相棒にしていました コインロッカーの 場所を瞬時に検索 エヴァの手のライトアッ プ消灯時刻を確認 工場夜景後のタクシー 手配タイミングを相談 AIは「稼ぐためのツール」だけではありません。 生活を楽しくするための、気楽で普段使いのパートナーです。 NotebookLM

稼ぐためだけじゃない。 生活を楽しくするためのAI。 Howではなく、気楽な「普段使い」のマインドセットを。 NotebookLM

【Act 1】 今、何が変わったのか 去年まで、AI業界も混乱していました NotebookLM

80%以上 282%増 62% 今年中にAI本格導 入する企業割合 (Gartner) AI導入率の前年比 (Salesforce) AIエージェントに 興味ある企業 (McKinsey)

去年、AI業界もすごく混乱していました。 みんな試行錯誤の連続。 「ノウハウは溜まったけど、結局どうすれば？」が見えなかった。 それが、やっと見えてきたのが今年です。

去年話題になった2アプローチ ワークフロー型 (手動操縦型) 特徴: 人間がガチガチに手順を作る メリット: 確実に実行される デメリット: 人間が使いこなす負担 が大きい 自律型エージェント (おまかせ型) 特徴: AIにゴールだけ渡して「よし なに」やってもらう メリット: 人間は圧倒的に楽 デメリット: 思い通りに動かないこ とが多い NotebookLM

合体した。 NotebookLM

ベストプラクティス: 「ハーネス」の誕生 自律的に動くAI ↑ 構造・ルール 自律的に動くAIに、手綱 (ルール) で方向だけを示す NotebookLM

圧倒的な馬の力 (AI) + 方向を示す手綱 (ルール) = ハーネス 手綱なしだと暴走する。全部操縦したら馬の良さが死ぬ。 方向だけ示して、力を活かす。

しかも、誰でも使えるエコシステムが整った。 Anthropic Cursor Cowork Anthropicをはじめ、いろんな会社がベスト プラクティスをどんどん提案してくれています。 Cursor (AIコードエディタ) やCoworkなどの 新サービスも登場。 皆さんはその恩恵にあずかるだけでいい。 ゼロから作る必要はありません。

1 方向性は見えた。 2 ツールは揃った。 3 ベストプラクティスも溜まった。 あとは、皆さんが使うだけ。 NotebookLM

【Act 2】 ちょっと自分の話 話させてください 地方のご縁と、事実として存在する差 NotebookLM

ちょっと自分の話をさせてください 福岡・久留米出身、大学で東京へ 去年は島根県の開発コミュニティで勉強会 地方の感覚、なんとなくある 今日ここに立っているのも、そういうご縁です。

「正直、東京との情報格差は あります。」 個人利用率 日本 26.7% 米国 69% 中国 81% 組織導入率 中小企業の全社導入 1.3% 地方自治体の導入 約10% NotebookLM

でも、「一人多役」はAIと最高に相性がいい。 大企業の分業型 営業部 経理部 企画部 AIを入れても「部門の中」だけの話にな り、部分最適にしかならない。 少人数の一人多役型 経理 営業 企画書 一人何役もこなす。ここにAIの「よし なにやってくれる力」が入ると、一気に全 体が底上げされる。伸びしろでかい！

分業が 少ない = AIとの相 性が最高 NotebookLM

行政で一人何役も 兼任している方 少人数で会社を 回している経営者 これから社会に 出る学生 あなたの今の 状況こそが、 AI活用の最大の 追い風です。 NotebookLM

今日ここにいる皆さんの「大きな伸びしろ」 少人数で回す経営者、行政で何役もこなす方 皆さんの「そういう状況」は、 最大の追い風です NotebookLM

【Act 3】 使う人になるには 格差ではなく、どう使うか NotebookLM

格差の話 これは「格差の話」 じゃないんです。 「使う人と使わない人の差」という話がしたいのではありません。 どうしたら、今日から「使う人」になれるか。 もはや技術ではなく、マインドセットの問題です。

AIを使う技術(How) AIを使うマインドセット 「How」はすでにコモディティ化。差を生むのは技術ではない。

去年まで 自分で「工夫」する人が伸びた時代 NotebookLM

"How (どうやるか)" は、 完全にコモディティ化する。 技術の民主化は、手法の価値をゼロに近づける。問われるのは常に「What」と「Why」である。 NotebookLM

去年頑張りすぎた人たちの「生成AI疲れ」 AIに指示 自分の作業を減らすはずが 「AIを監視する時間」の方が 長くなっている。 そして心が折れる。 監視 出力を 確認 修正して 再度指示 この真面目すぎる格闘は、 もうやめましょう。もったいないです。 NotebookLM

「去年頑張った人は、 AI AIの力を監視・修正する時間 方が長くなり、結局疲れてて て心折折れてしまった。」 NotebookLM

サステナブルに付き合う。 NotebookLM

勝負の分かれ目は「技術」から「マインドセット」へ HOW (使い方の工夫) 去年までは工夫の時代。 今はノウハウがコモディティ化。 MINDSET (姿勢・マインドセット) メールの下書きや要約といった単発の利用から 抜け出せるかどうかは、マインドセットだけの問題です。

最強のアプローチは、 「興味を持って、 放置し続ける人」。 理由: 無理しなくても、数ヶ月待てばツール側が勝手に 進化して、驚くほど簡単になるから。 NotebookLM

使い続けるための 「サステナブルな4つの姿勢」 4. 興味を持って 放置し続ける 3. 難しかったら 置いておく 2. 簡単なところ だけやる 1. 難しく 考えすぎない 半年経てばツールはさらに進化します。 「興味を持って放置する」――この姿勢が、実は一番の近道です。 NotebookLM

いきなりビジネスはハードルが高い。 だから今日のお題は、「夕飯のカレー」。 日本語で話しかけて、ハーネスの3ステップを体験するだけです。 NotebookLM

ちなみに、ハーネスの仕組みはこんな感じです 背景情報を渡す (コンテキスト) 「新入社員に背景なしで 頼む」のと「説明してか ら頼む」のと同じ。 やり方を定義する (スキル) 「前と同じやり方で よろしく」の感覚。 ルールとして AIに渡す (プロンプト/設定) これだけです。言葉で聞くと難しそうですが、やってみると全然簡単です。 NotebookLM

軽やかに、楽しんで、 サステナブルに。 AIは「仕事で生き残るため」だけではなく、 あなたの日常や好きなことを、 もっと面白くしてくれるパートナーです。 焦らなくても、Howは後からついてきます。 この後のワークショップで、 最初の第一歩を一緒に踏み出しましょう。 NotebookLM