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title: AIと一緒に仕事をする___中小企業のための120分
tags:  #ai活用 #中小企業 #生成ai #リスク管理 #実践ワークショップ  
author: [nonopp](https://image.docswell.com/user/nonopp)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/8EDG9G65EG.jpg?width=480
description: 本セミナーは、中小企業の経営者や管理職を対象に、AIを学ぶだけでなく実際に仕事に組み込む方法を120分で体験できる内容です。 AIの仕組みや得意・不得意、リスク（ハルシネーションや情報漏洩など）を説明したうえで、チャット、画像生成、Excel活用といった具体的なデモを通じて、参加者が自社ですぐに試せるタスクを一つ決めて持ち帰ります。実践的なプロンプト作成のコツや、AIと人間の役割分担（AIは下書き・分析、人は確認・判断）も紹介し、AI活用の安全な導入を支援します。
published: October 29, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/nonopp/K2768V-2026-10-29-132852
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDG9G65EG.jpg)

中⼩企業経営者‧経営幹部‧管理職のための120分
AIと一緒に、仕事をする。
「AIを学ぶ」のではなく、今⽇から仕事で使ってみる。
明⽇、⾃社で試す仕事を1つ持ち帰る120分。
SPEAKER ─ nonopp 代表
野々村 祥一
120分セミナー ─ 本編105分 + Q&amp;A 15分
1


# Page. 2

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登壇者紹介 ── SPEAKER
プロフィール
資格 / Credentials
NAME ── 登壇者
野々村 祥一
01
スクラムマスター
nonopp 代表
02
情報処理安全確保⽀援⼠
03
メンタルヘルスカウンセラー
チームが働きやすい環境づくり⽀援者
情報セキュリティスペシャリスト
AIを難しく考えず、
仕事や暮らしにどう使えるかを⽇々実践しています。
こころと働き⽅を、両⽅から整える
経歴
現在
2018年から個人事業でシステム開発を支援。
生成AIを「部下」や「チームメンバー」のように使い、
WebサイトやEC、スマホアプリなどをつくってきました。
AIだけの開発チームで自社製品づくりに挑戦中。
関⼼事
地域活性
⼦育て
筋トレ
ヨガ
作曲
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# Page. 3

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TODAY&#039;S GOAL
今日のゴールは、たった 1つ。
AIを「学ぶ」のではなく、AIと「⼀緒に仕事をする」感覚を持ち帰る。
明日、自社で試す仕事を 1つ 決めて帰る。
全体の流れ
1. 知る
2. 使う
3. 守る
4. 任せる
⽣成AIのしくみ
メール‧販促‧画像
⽣成AIの4つのリスク
企業事例‧AIエージェント
得意‧不得意‧使い⽅のコツ
Excel‧調べもの
リスクへの対策
これからの働き⽅
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# Page. 4

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1. 知る ─ まずは⾝近な話から
実は、この 6つ。全部AIと一緒にできます。
お客様へのお知らせ
チラシ‧POPづくり
SNSの投稿
営業時間、⼊荷情報、キャンペーン。
セール、新商品、おすすめ商品。
Instagram、Facebookなど。
「どう書けば伝わるかな…」
「⽬を引く⾔葉が思いつかない…」
「写真はある。でも⽂章が浮かばない…」
売上‧商品の振り返り
お客様からの質問対応
アイデア‧企画を考える
売れ筋、在庫、曜⽇ごとの傾向。
商品、料⾦、使い⽅、予約など。
季節企画、キャンペーン、イベント。
「数字はある。でも⾒る時間がない…」
「同じ質問に何度も答えている…」
「何かやりたい。でも案が出ない…」
4


# Page. 5

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1. 知る ─ ⽣成AIってどう動いている？
生成AIは、言葉の続き を予想する道具。
あなたの⼊⼒
AI(⼤規模⾔語モデル)
⽣成された答え
「昔々、ある」
次に来る言葉を、
「昔々、あるところに 」
ひたすら予想する。
膨⼤な⽂章から学んだ
「⾔葉のつながりやすさ」を使う
重要なのは、AIは「考えている」のではなく
言葉の 「もっともらしい続き」 を出しているだけ、ということ。
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1. 知る ─ 検索との違い
検索は探す、生成AIは作る。
検索エンジン
⽣成AI
「情報を探す」道具
「答えを作る」道具
🔍 中⼩企業向け 補助⾦ 2026
当社の状況で使える補助⾦の候補を、3つ挙げて
返ってくるもの
返ってくるもの
‧関連するWebページが並ぶ
‧質問に合わせた形で答えが返ってくる
‧⾃分でページを開いて読む
‧理由や違いも整理して説明してくれる
‧⾃分で⽐較して、答えを考える
‧さらに質問しながら、⼀緒に考えられる
→ 検索は「情報を探す」。⽣成AIは「答えの形にして返す」。だから⽣成AIは、「⼀緒に考えてくれる相棒」に近い。
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# Page. 7

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1. 知る ─ 得意/不得意
できる部下として、 得意と不得意を知る。
◎ 得意なこと
△ 不得意なこと
大量の情報を、整理して形にする
「正しい」を自分で保証する
‧⻑い資料を要約する
‧最新情報を知らないことがある
‧複数資料を⽐較‧整理する
‧⾃社の事情は、教えなければ知らない
‧アイデアを⼀気に出す
‧事実‧数字を間違えることがある
‧⽂章や資料の下書きをつくる
‧複雑な計算を間違えることがある
‧情報をもとに分析する
‧責任ある判断は⼈が⾏う
モデルによっては、⽂庫本数⼗冊分※を⼀度に扱える
◎ ⼤量に読んで、整理して、形にする。
AIに「考える・つくる」を任せ、人は「確認・判断」を担う。
分からなくても、もっともらしい答えをつくることがある。
△ 「正しい」を⾃分で保証するのは不得意
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJW1MYMPE2.jpg)

1. 知る ─ 使い⽅のコツ
一発で当てない。 会話で仕上げる。
必要な情報を具体的に伝えるほど、回答の質は上がる。
最初の「情報提供」が⼤事
でも、⼀発で100点を狙わない
「新商品のチラシを作って」
AIに渡す「材料」
役割
プロのデザイナー
⽬的
対象
背景
参考
常連客にはがきで
このチラシの雰囲
案内
気
成果物
購⼊につなげたい
60代の既存顧客
素材
条件
雰囲気
NG
写真‧ロゴ‧価格
A4両⾯‧印刷配布
親しみやすい‧安
派⼿すぎない‧専
⼼感
⾨⽤語避ける
として
印刷できるPDF
「チラシを作って」
60点
80点
90点
AIが下書き
⼈が確認‧指⽰
会話で仕上げる
1
役割‧⽬的‧対象‧参考‧条件‧成果物など
2
3
⼈が確認
「ここは違う」「もう少し柔らかく」
4
必要な情報が具体的 → AIの推測が減る → 欲しい回答に近づく
AIが下書き
まず60点。材料が揃うと的外れになりにくい
情報が少ない → AIがたくさん推測 → 回答がズレやすい
材料が具体的
良い材料を渡す
AIに修正してもらう
80点 → 90点へ。会話しながら仕上げる
AI → ⼈ → AI → ⼈ のキャッチボールで完成度を⾼める
良い成果物は、「良い材料」＋「人の確認」＋「会話」でつくる。
※ AIに⼊⼒する「指⽰や質問」のことを「プロンプト」と呼びます。
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2. 使う ─ DEMO 1 / 3
お手元のスマホで、 1回。
AI チャット
明⽇、社員に感謝を伝える⼀⾔を
3案書いて
1. いつも会社を⽀えてくれて…
やってみましょう
2. 毎⽇それぞれの場所で頑張…
1
2
お⼿元のAIチャットを開く
ChatGPTでも、Gemini、Claude、なんでも構いません
3. 普段なかなか伝える機会が…
「明⽇の朝礼で、社員に感謝を伝える⼀⾔を3案」を頼む
2番、もう少し柔らかく
状況をひとこと(業種‧⼈数‧伝えたい気持ち)添えると、ぐっと近くなります
3
気に⼊らない所を、1つだけ直す
「もう少し◯◯に」の⼀⾔で、AIは合わせてくれます
※ お客様のお名前、社員の個⼈情報、機密情報は⼊れない ─ 詳しくはこの後に話します。
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# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76M646LEV.jpg)

2. 使う ─ DEMO 2 / 3
画像も、会話しながらつくれる。
AI チャット
カフェのInstagram広告に使うイ
ラストを作ってください。
かわいい柴⽝のキャラクターが、
⽊のテーブルでコーヒーを飲んで
います。
やってみましょう
1
「Instagram広告に使うイラスト制作」を頼む
直接⼊⼒⼜は、右記のQRコードを読み込み、プロンプトをコピー
カフェは⽊の温もりを感じるナ
チュラルな雰囲気で、観葉植物が
あり、窓からやわらかい朝の光が
⼊っています。
キャラクターは親しみやすく、丸
2
気になるところを、⾔葉で伝えて直す
「〇〇をもう少し⼩さくして」
「⽔彩＋⾊鉛筆にして」など、⾃由に話しかけてみる
迷ったら「どうしたらもっと良くなる？」と相談してもOK
みのあるデザイン。 全体を明る
く、優しいパステル調にしてくだ
さい。
Instagram投稿⽤の正⽅形。
上部に「ほっと⼀息、しません
か？」という⽂字を⼤きく⼊れ、
下部には店名を⼊れるスペースを
空けてください。
※ 最初から完璧な指⽰を書かなくても⼤丈夫。会話しながら仕上げていきます。
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2. 使う ─ DEMO 3 / 3
Excelも、AIに渡してみる。
AI チャット
@⽉別売上集計表_デモ
この⽉別売上集計表を参照して、8
⽉の売上を600万円に修正してく
ださい。
あわせて、各⽉の粗利益と営業利
やってみましょう
1
⽉別売上集計表をAIに読み込ませる
益を計算して、表に反映してくだ
さい。
右記のQRコードを読み込み、URLをコピーしてChatGPTに貼り付ける
売上の傾向を分析して、売上推移
2
修正‧計算してもらう
をグラフにして
この⽉別売上集計表を参照して、8⽉の売上を600万円に修正してください。
あわせて、各⽉の粗利益と営業利益を計算して、表に反映してください。
3
売上を分析して、グラフにしてもらう
「売上の傾向を分析して、売上推移をグラフにして」
※ Excelなどの⼿元のデータも、会話しながら修正‧分析できます。
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# Page. 12

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3. 守る ─ ⽣成AIの4つのリスク
便利だからこそ、 4つのリスク を知っておこう。
ハルシネーション
情報漏洩
もっともらしい誤情報
⼊⼒した情報の管理リスク
間違った情報を、もっともらしく回答することがある。
個⼈情報や企業の機密情報を⼊⼒すると、情報漏洩につながるおそれがある。
存在しない制度や数字を、事実のように答えることもある。
⼊⼒したデータの扱いは、サービスや設定によって異なる。
知的財産権侵害
プロンプトインジェクション
既存作品に酷似する⽣成物
悪意ある命令によるAIの誤動作
既存の作品に、よく似た⽂章や画像を⽣成することがある。
悪意のある命令によって、AIが意図しない動作をすることがある。
AI⽣成物でも、⾃由に公開‧販売できるとは限らない。
AIにメール送信やWeb操作などを任せる場合は、特に注意が必要。
「リスクがあるから使わない」のではなく、「リスクを知って、正しく使う」。
出典：OpenAI「Understanding prompt injections」∕⽂化庁「AIと著作権に関する考え⽅について」∕IPA等の公的資料を参考
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYDX5X5EM.jpg)

3. 守る ─ 4つのリスクへの対策
リスクを知れば、 守り方も見えてくる。
① ハルシネーション
② 情報漏洩
「AIの回答を、そのまま信じない」
「⼊れてはいけない情報を決める」
最後は、⼈が確認
機密情報は⼊れない
‧参照する資料‧情報源を明確にする
‧個⼈情報‧顧客情報‧パスワード‧社外秘は⼊⼒しない
‧重要な数字‧制度‧固有名詞は、⼀次情報で確認する
‧業務上の未公開情報も、安易に⼊⼒しない
‧重要な判断は、AIだけに任せない
‧AIサービスのデータの扱い‧学習利⽤の設定を確認する（次ページ参照）
③ 知的財産権侵害
④ プロンプトインジェクション
「AI⽣成物も、⼈が確認する」
「AIに、必要以上の権限を与えない」
AI⽣成＝⾃由に使える、ではない
重要な操作は、⼈が確認
‧既存の作品に似すぎていないか確認する
‧AIがアクセスできるデータや機能を必要最⼩限にする
‧ロゴ‧キャラクター‧⽂章‧画像などは特に注意する
‧メール送信‧商品購⼊‧データ削除などは、実⾏前に⼈が確認する
‧公開‧販売する場合は、必要に応じて専⾨家に確認する
‧AIに重要な操作をすべて⾃動で任せない
AIに任せる。でも、最後は人が確認する。
基本は「⼊⼒する情報を選ぶ」「回答を確認する」「権限を限定する」
出典：OpenAI「Understanding prompt injections」∕⽂化庁「AIと著作権に関する考え⽅について」∕IPA等の公的資料を参考
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN61N14J8.jpg)

3. 守る ─ ChatGPTのデータ設定
ChatGPTを使う前に、 データ設定 も確認しよう。
OFFにすると、新しい会話は
Web版の設定⼿順
01
プロフィールアイコンをクリック
02
「設定」を選択
モデル改善のための学習に使われない。
⼀時的な内容なら「⼀時チャット」も
‧AIの学習‧改善には使われない
‧チャット履歴に残らず、新しいメモリも作られない
03
「データコントロール」を開く
‧安全上の理由から、最⻑30⽇間保持される場合がある
04
「モデル改善に協⼒する」→ OFF
設定をOFFにしても、
個⼈情報‧企業の機密情報は安易に⼊⼒しない。
モデルの改善
補⾜：ChatGPT Business / Enterprise / Edu / APIでは、
モデル改善に協⼒する
⼊⼒‧出⼒は原則としてAIの学習に使われません。
あなたのコンテンツをモデルの学習のために使
⽤することを許可してください。
「設定＋使い方」の両方で守る。
出典：OpenAI「Data Controls FAQ」「Temporary Chat FAQ」(2026年9⽉時点)
OFF
AI任せにせず、「何を⼊⼒するか」「何を信じるか」「何を任せるか」を⼈間が判断する。
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9L5R5473.jpg)

3. 守る ─ 世界のAIと著作権
世界で違う「 AIは何を学習していい？」
󰏦 ⽇本
󰑔 アメリカ
󰎾 EU
󰎩 中国
AI開発を進めやすい
フェアユース＋司法判断
権利者を重視
AI育成＋国家管理
著作権法30条の4で、AI学習は⼀定条件で著作
権者の許可なく利⽤できる
⽂化庁も「学習⽤データの収集‧利⽤」を具
体例として提⽰
著作物でも「フェアユース」なら許可なく利
⽤できる
AIによるデータ解析を⼀定条件で認める
国として⽣成AIの開発を積極的に推進
⚠「学習」と「⽣成物の利⽤」は別
公開‧販売では著作権侵害になり得る
権利者は「AI学習に使わないで」と意思表⽰
できる
利⽤⽬的や元作品への影響などから総合的に
判断
AI学習も⼀律OKではなく、ケースごとに司法
が判断
イノベーションを促進
学習には合法なデータを使い、知的財産権を
守る
学習データを整備する⼀⽅、⽣成内容は強く
EU AI法で学習データの概要公開など透明性も
重視
ケースごとに判断
権利保護＋透明性
規制
AI育成＋情報統制
⽇本の現在地
⽇本でも、⽣成AIの利⽤が急拡⼤。
⼀⽅、世界のAI企業は⽇本を重要視
それでも、海外との差はまだある。
󰏦 ⽇本
OpenAI
前年 26.7% → 58.8%
58.8%
󰑔 ⽶国
75.6%
75.6%
󰎩 中国
93.6%
󰎲 ドイツ
※2025年度調査は15〜19歳を追加。20歳以上に限ると52.2%。
今から生成 AIを、仕事に取り入れていこう。
2024年4⽉ 東京オフィス開設
「アジア初のオフィス」
Anthropic
2025年10⽉ 東京オフィス開設
「APAC初のオフィス」
業務効率化やアイデア創出など、活⽤できる場⾯はまだまだ広がっている。
出典：⽂化庁「AIと著作権」∕総務省「令和8年版 情報通信⽩書」(2025年度調査)∕U.S. Copyright Oﬃce∕EU公式資料∕中国政府の⽣成AI関連規則∕OpenAI‧Anthropic公式発表
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# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8XYWYVJD.jpg)

4. 任せる ─ 企業事例（成功事例）
うまく使うと、 ここまでできる。
⽣成AIは「作業を速くする」だけではない。
⾯倒な仕事を楽にしたり、新しい体験をつくったりできる。
成功事例
成功事例
第⼀興商
Coca-Cola
画像を
差し替え
IMAGE PLACEHOLDER
カラオケの楽曲‧アーティスト名など、表記がバラバラなデータの整理に⽣成AIを活⽤。
面倒だけど必要な仕事を、 AIに任せる。
消費者⾃⾝が⽣成AIを使って、オリジナル作品をつくれる体験を提供。
AIで、今までになかった顧客体験をつくる。
AIを「どこに使うか」で、価値が変わる。
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# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LEL84N4R7R.jpg)

4. 任せる ─ 企業事例（失敗事例）
任せっぱなしにすると、 こうなる。
⼀⾒きれいに⾒えても、よく⾒ると「何かがおかしい」。
参加者に、画像から違和感を発⾒してもらうページです。
注意‧違和感の事例
注意‧違和感の事例
マクドナルド
JAL
👆 画像
🍿 画像
⼤きな画像スペース
⼤きな画像スペース
（後から画像で差し替え）
（後から画像で差し替え）
AIを使った広告表現で、⼈物の指などの不⾃然さが話題に。
「生成できた」 ＝ 「公開して大丈夫」ではない。
AI⽣成画像の細部に、不⾃然な表現があるとして話題に。
最後の「人間の目」が必要。
AI画像は「作って終わり」にしない。 公開前に、人が見る。
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM6KXKPEW.jpg)

4. 任せる ─ AIエージェント‧AX
AIは「答える」から、 「仕事をする」へ。
AIを使うだけでなく、仕事の⼀部を任せる時代が始まっている。
ステップ 1
ステップ 2
ステップ 3
使う
任せる
変える
⼈がAIに質問‧指⽰する
⼈
→
AIエージェント
AI
→
指⽰ → 答え（1回ずつ）
回答
⼈
→
AX (AI Transformation)
→
AI
従来：
⼈ → ⼈ → ⼈ → 完了
AX：
⼈ → AI → 確認 → AI → 完了
調べて‧整理して‧作成
⽬的だけ伝えれば、AIが⼿順を進める
→
例：メール⽂案‧画像⽣成
例：出張⼿配‧レポート要約
意味：AIを「導⼊」するのでなく、
調査の答え‧下書き作成
予約対応‧社内FAQ応答
AIを前提に仕事の順序を変える
※ ⼈の確認‧権限管理は必要です
人がAIを「道具」として使う
AIに「仕事の一部」を任せる
人とAIの役割分担を変える
AIを「使う」 → AIに「任せる」 → 仕事のやり方を変える
進化の流れ
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# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRPXNXYE9.jpg)

4. 任せる ─ 知能⾰命の⼊り⼝
生成AIは「知能革命 」の入り口
産業革命
知能革命
Industrial Revolution
Cognitive Revolution
⾝体の外部化
18世紀後半〜
⽣成AI‧ニューラルネットワーク
蒸気機関
⽂章をつくる
考える
内燃機関
調べる
分析する
プログラムを書く
アイデアを出す
電⼒‧モーター
思考の外部化
機械化‧⼤量⽣産
「⾝体的な仕事」を 機械へ
「思考‧認知的な仕事」を AIへ
筋⼒に頼っていた仕事を、機械が⼤量に担うように
⾝体の「外部化」Physical Work
産業⾰命は約200年かけて、⾝体的な仕事を機械化してきた。
思考の「外部化」Cognitive Work
知的な仕事の機械化は、まだ始まったばかり。
参考：Sequoia Capital &quot;The Cognitive Revolution&quot; の主張を要約
産業⾰命 ⾝体的労働（⾼コスト）
⽣成AI 知的‧認知的労働（⾼コスト）
→ 機械化 → ⼤幅に低コスト化
→ AI → 急速に低コスト化
「考えるコスト」が、限りなく小さくなる世界へ。
参考：Sequoia Capital, &quot;The Cognitive Revolution (When Machines Do the Thinking),&quot; September 2, 2026
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEX36N64JX.jpg)

4. 任せる ─ これからの働き⽅
AIに任せる時代、 人は何をする？
AIに任せる仕事が増えるほど、⼈にしかできない仕事が⼤切になる。
ステップ 1〜3 でAIが進化
⼈が担う領域
AIに任せる
人が担う
速く‧⼤量に‧何度でもできる仕事を
判断‧関係‧責任 ― AIには引き受けられない
1
調べる
1
何をするか 決める
2
整理する
2
目的を決める
3
比較する
3
良し悪しを 判断する
4
下書きをつくる
4
人との関係をつくる
5
繰り返す
5
最後に責任を持つ
⇄
AIに「考える・つくる」 を任せ、 人は「決める・判断する・責任を持つ」 。
まずは、明日ひとつ。
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKY1N1PJD.jpg)

CLOSING MESSAGE
AIを学ぶ、のではなく、
AIと 一緒に 仕事をする。
まずは、明⽇ひとつ。
「この仕事、AIに任せられないかな？」から始める。
小さく試して、確認して、少しずつ広げていく。
Q&amp;A ─ ここから15分、なんでもお聞きください。
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