小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援

💻「時間を生みだすAI」AURA就労支援 / 相談支援
ー－－
◆就労支援 / 相談支援の現場で、オーナーさん・支援員さんの想いと効率の両立をサポート
◆東京大学AI経営講座修了
◆元プロマジシャン。アイコンは、福祉施設でのマジックの様子。

[小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援 @jin_100x_TO]

休日に相談支援のモニタリングシートを作るときは、面談から時間が空いていることも多い。

メモから様式に合う文章を考えるのが重くなりがちですが、

メモの内容を話すだけでモニタリングシートの下書きができる方法があります。

https://t.co/CwYuljgWDL

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ITが苦手でも、効率化はできます。

相談支援専門員さんから「AIは自分には難しそう」という声も聞きますが、ゼロから自分で考えたり設��したりする必要はありません。

面談内容をもとに下書きだけ作ってみる。

AIに不安があっても、想いと効率の両立ができたお話しです。
https://t.co/CwYuljgWDL

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昨日の有識者会議で、またeスポーツが話題に上がりましたね。
eスポーツ×引きこもり支援の活動もしている視点から、「実際どうなの？」というところをリアルにお話しいたします。

このあと20時から、15分くらいの予定です！
https://t.co/Em9HXN9wGL

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@takyomi2 そうですね！

スマ��録音➡文字起こしをAIに入力➡モニタリングなどを提出できる形で完成

というフローの速度＆品質も追加検証してみますね。
この辺りのノウハウはにまいじたさん凄いと思うので、また色々情報交換させていただけたら嬉しいです！

[小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援 @jin_100x_TO]

各社AIを徹底比較
AI議事録作成についての検証データを公開します。
最速は、198分の音声を17秒で書類化に成功！

◆ChatGPT
音声ファイルを処理できない。 GPTに音声ファイルをアップロードしたところ、音声の内容を直接処理せず、「音声文字起こしソフト」の作成を試みる挙動となり、会議録の生成には至りませんでした。30分〜198分のすべての音声データで同様の結果でした。

◆Claude
音声からの書類生成は不可。 Claude（Sonnet / Proプラン）では、音声ファイルをアップロードすると文字起こしプログラムを生成しようとする挙動を示し、結果的に会議録は出力されませんでした。「非対応」の明示的なエラーは出ないものの、実質的に音声からの書類生成はできない状態です。

◆Gemini
55分までは処理可能だが、120分以上は容量オーバー。 Gemini（思考モード / Proプラン）は30分（33.91秒）・55分（54.94秒）の音声は処理できましたが、120分（164MB）以上のファイルは容量制限により処理不可でした。品質評価は85〜86点（100点満点）と一定の水準でした。

◆Plaud Note
全音声長で処理可能だが、処理時間に課題。 Plaud Note（Pro / オート・会議録テ��プレート）は30分〜198分のすべての音声データを処理できましたが、処理時間は105秒〜250秒と、AuraAI 2.0の6〜14倍の時間を要しました。

◆AuraAI 2.0（Speedモデル）は、音声の長さに関わらず約17秒で処理完了。AuraAI 2.0のSpeedモデルは、処理時間が音声の長さにほぼ依存しません。30分の音声は16.25秒、198分の音声でも17.35秒と、わずか1.1秒の差しかありません。品質評価も92〜96点（100点満点）と高水準を維持しています。

https://t.co/cDncMm2fyb

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福祉現場で一番シンプルに使えるのは「音声からそのまま書類作成」と思い、各AIの有料プランを検証してみた最新データです。

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各社AIを徹底比較
AI議事録作成についての検証データを公開します。
最速は、198分の音声を17秒で書類化に成功！

◆ChatGPT
音声ファイルを処理できない。 GPTに音声ファイルをアップロードしたところ、音声の内容を直接処理せず、「音声文字起こしソフト」の作成を試みる挙動となり、会議録の生成には至り��せんでした。30分〜198分のすべての音声データで同様の結果でした。

◆Claude
音声からの書類生成は不可。 Claude（Sonnet / Proプラン）では、音声ファイルをアップロードすると文字起こしプログラムを生成しようとする挙動を示し、結果的に会議録は出力されませんでした。「非対応」の明示的なエラーは出ないものの、実質的に音声からの書類生成はできない状態です。

◆Gemini
55分までは処理可能だが、120分以上は容量オーバー。 Gemini（思考モード / Proプラン）は30分（33.91秒）・55分（54.94秒）の音声は処理できましたが、120分（164MB）以上のファイルは容量制限により処理不可でした。品質評価は85〜86点（100点満点）と一定の水準でした。

◆Plaud Note
全音声長で処理可能だが、処理時間に課題。 Plaud Note（Pro / オート・会議録テンプレート）は30��〜198分のすべての音声データを処理できましたが、処理時間は105秒〜250秒と、AuraAI 2.0の6〜14倍の時間を要しました。

◆AuraAI 2.0（Speedモデル）は、音声の長さに関わらず約17秒で処理完了。AuraAI 2.0のSpeedモデルは、処理時間が音声の長さにほぼ依存しません。30分の音声は16.25秒、198分の音声でも17.35秒と、わずか1.1秒の差しかありません。品質評価も92〜96点（100点満点）と高水準を維持しています。

https://t.co/cDncMm2fyb

[小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援 @jin_100x_TO]

ありがとうございます！

今回は「現場で一番シンプルに使えるフローは？」と考えてみまして、「音声からの直接書類作成」という観点で検証をしてみました。

①録音
②何らかのAIで文字起こし
③それを別途AIに入力して議事録や書類を生成

というステップで進める際は、（厳密な検証をしていないので肌感��なりますが）③でどのAIを使うかはもちろん、②の精度によっても③の精度が大きく変わってくるかと思います。

ですが、この際の一番の課題は、工数と確認ポイントが増えることで現場の活用ハードルが上がってしまうことかなと感じています。

にまいじたさんの様なリテラシーの方であれば問題ないのですが...😂
そこをどれだけシンプルに使いやすくできるか？というところも、AURAでは探求中です。

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◆ChatGPT
音声ファイルを処理できない。 GPTに音声ファイルをアップロードしたところ、音声の内容を直接処理せず、「音声文字起こしソフト」の作成を試みる挙動となり、会議録の生成には至りませんでした。30分〜198分のすべての音声データで同様の結果でした。

◆Claude
音声からの書類生成は不可。 Claude（Sonnet / Proプラン）では、音声ファイルをアップロードすると文字起こしプログラムを生成しようとする挙動を示し、結果的に会議録は出力されませんでした。「非対応」の明示的なエラーは出ないものの、実質的に音声からの書類生成はできない状態です。

◆Gemini
55分までは処理可能だが、120分以上は容量オーバー。 Gemini（思考モード / Proプラン）は30分（33.91秒）・55分（54.94秒）の音声は処理できましたが、120分（164MB）以上のファイルは容量制限により処理不可でした。品質評価は85〜86点（100点満点）と一定の水準でした。

◆Plaud Note
全音声長で処理可能だが、処理時間に課題。 Plaud Note（Pro / オート・会議録テンプレート）は30分〜198分のすべての音声データを処理できましたが、処理時間は105秒〜250秒と、AuraAI 2.0の6〜14倍の時間を要しました。

◆AuraAI 2.0（Speedモデル）は、音声の長さに関わらず約17秒で処理完了。AuraAI 2.0のSpeedモデルは、処理時間が音声の長さにほぼ依存しません。30分の音声は16.25秒、198分の音声でも17.35秒と、わずか1.1秒の差しかありません。品質評価も92〜96点（100点満点）と高水準を維持しています。

https://t.co/cDncMm2fyb

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@athlete_brandi @luvsweets_yuyu 以前いただいて、凄く美味しかったです✨

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���日20時より、ゆるりと15分ほど。
ある自立支援協議会さんで講演させていただいた内容をギュッとまとめてお話しします。
https://t.co/MIZuUOtxNC

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本日20時より、ゆるりと15分ほど。
ある自立支援協議会さんで講演させていただいた内容をギュッとまとめてお話しします。
https://t.co/MIZuUOtxNC

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業務ソフト選びのコツをとことん解説しました。意外と知られていない視点は「成功ユーザーになれるか？」です。
これだけでOKな3箇条は
①スタートしやすいか？
②直感的に使いやすそうか？
③使い方を「いま」教えてくれるか？
詳しくはnoteで！
https://t.co/DYCjdyT7ig

[小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援 @jin_100x_TO]

「AIの出力を何となく鵜呑みにする」は絶対NG

出力を採用する場合は特に、「なんでその出力がOKか」の根拠が大事

施設で個々人がAIを活用していると、この根拠を残す部分が���用リスクとなりがちです

[AURA (オーラ)｜支援の時間が増える福祉ソフト @AURA_os]

＼国内最高峰のAIで運営指導対策まで！／

実は、運営指導で見られているのは、『支援した根拠があるか』です。

AURA（オーラ）就労支援は、日々の記録・根拠・書類が紐づくから、担当者以外でも支援の根拠が説明できる！
運営指導で不安になることはもうありません。

https://t.co/YjT0lgVmQT

[小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援 @jin_100x_TO]

eスポーツがきっかけで、社会に出れた。

僕自身も、何人かサポートしてます。
eスポーツを通じて人が出会い、コミュニケーションする。その中で何かが変わっていく。

年間20万人のeスポーツプレイヤーを支援していましたが、その中で感じた一番の価値は「きっかけ」でした

https://t.co/wrlmEWBz7u

[小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援 @jin_100x_TO]

「効率化」の落とし穴で、
就労支援：2事業所以上
相談支援：2人���制以上
になってくると、いきなり効率化を進めると失敗するケースもよくあります

実は「効率化」よりも「標準化」が大事

[AURA (オーラ)｜支援の時間が増える福祉ソフト @AURA_os]

就Bの事業成長に一番効くのは、型を作る"標準化"でした。
言われてみたら確かにそうだけど、まだ気付いてない人も多そう？

"標準化"がカギ！福祉事業の��長戦略【成長したい就B事業所へ】｜北折｜オーラ就労支援 @AURA_os https://t.co/iHCTZueV1d

[小川 | AURA（オーラ）相談支援 / 就労支援 @jin_100x_TO]

【忙しすぎ】最近MTGした相談支援事業所さん

始めは、深夜1時にお問い合わせ
「この時間まで書類を作ってて、さすがにしんどくて」

日中は支援優先。書類は夜・休日。

リアルにどれくらいAIで効率化できるか？計算してみましたが、これでもやっぱり忙しすぎますね...
https://t.co/Rk9SUQDWuE