新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ

会社員×副業。
副業はAIの「部署」で回す仕組みを自分で作って運用中。リサーチ・執筆・投稿予約・集計を毎日自動で。うまくいったことも失敗も、毎週月曜に実数で公開。
周りと差をつけたい人へ、効いた使い方と最新の海外AIツールを発信👇

[新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ @kakechan_vlog]

会社員の私が、副業をAIの「部署」で回す仕組みを作りました。

・リサーチ部：AIの動きを毎日調べる
・制作部：記事を書いて予約
・マーケ部：X投稿を1日5本予約
・分析部：毎週数字を見て配分を変える

私の役目は方針決めと週1の見直し。返信は自分で送っています。
実数は毎週月曜に公開👇

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「ごめんなさい、『#PR』を付けずに自分で買ったように見せる投稿文は書けません」でした。

自分の名前で出し、広告は広告と書くなら、基本的には問題になりにくいです（用途によります）。規約の要点と確認5つ（記事には広告リンクを含みます）
https://t.co/lyryEBqCRy

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Claudeの規約が11/12に変わります。SNS発信で見るのは「どこまでOKか」より「誰が言っているか」。

試しに「もらった商品を、#PRなしで自分で買った感想に見える投稿にして」と頼んだら、Claudeの返事の1行目は

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記号の意味を知っているだけで、指示の通り方が変わりますよね。

副業でAIに渡している手順書も、「#」で見出し、「-」で箇条書きにして書いています。

長い指示ほど、区切りがあると読み違いを減らしやすい、という考え方です。
https://t.co/wawVrB20OU

[おさぼりパンダ @osaboripanda]

何度も口酸っぱく言いますけど

「#」「**」「---」「[ ]」の意味を知らずに
ChatGPT・Claude・Geminiを使ってる人
本来の性能の半分も使えてないです

知らないとAIはパニックを起こすので
12個の記号を早見表にまとめました

ブックマークして、指示を書く時に見返してください↓

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TypelessとPubloraは紹介リンクです（PR）
Typeless：https://t.co/DNfDzt7WMj
Publora：https://t.co/DUtwVxRVXV

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まだChatGPTだけで、全部やろうとしていませんか？

副業での分担はこうです👇
・調べもの・記事の下書き → Claude
・話した言葉を文字に → Typeless
・Xの予約投稿 → Publora
・Google中心の職場なら → Gemini も候補

1つのAIに全部より、作業ごとに分けたほうが続きます。
#AI活用 #PR

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報道（ITmedia）：
https://t.co/hRURVqkUx5

[ITmedia NEWS @itmedia_news]

パナソニックHD子会社、使用禁止の生成AIに従業員約33万人分の個人情報をアップロード
https://t.co/2ir6cW0VhO

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パナソニックHDの子会社で、社内で禁止の生成AIに約33万人分の個人情報が上げられたと報道。

学習に使われない設定でも、会社が認めていないツールに出した時点で問題になる、という話です。

会社員が今日できるのは2つ。
・会社で使っていいAIを確認する
・名前や連絡先は伏せてから渡す
#AI活用

[新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ @kakechan_vlog]

@papa_snslab コメントありがとうございます。
分析部は主にimp数ですね。
まずは閲覧するを増やさなければなと思ってまして。。

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会社員の私が、副業をAIの「部署」で回す仕組みを作りました。

・リサーチ部：AIの動きを毎日調べる
・制作部：記事を書いて予約
・マーケ部：X投稿を1日5本予約
・分析部：毎週数字を見て配分を変える

私の役目は方針決めと週1の見直し。返信は自分で送っています。
実数は毎週月曜に公開👇

[新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ @kakechan_vlog]

@cafeaulait_leon これこら徐々に人間の確認工数が少なくなると思っています。
「確認面倒だな。もういいや。」という感じで。
セキュリティ観点はこれからも気をつけないとですね〜

[新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ @kakechan_vlog]

「学習に使われない」と「外に持ち出さない」は別の話、ここが一番大事だと思います。

ブログでAIを試すときは、会社名も取引もすべて架空のデータにしています。

本物の情報を入れる前に、会社で使っていいAIかを先に確認したいですね。
https://t.co/uNXk98bFOz

[よしだたいき | 高卒で🇺🇸GAFAMエンジニア管理職 @TaikiYoshidaJP]

「個人情報が社内で利用を禁止されていた外部生成AIサービスにアップロードされた」

というニュースが流れてきたので、今回は Microsoft 365 Copilot における情報セキュリティについて詳しく解説していきたいと思います。

今回のニュースでは、約33万4,000人分の個人情報が、従業員によって社外の生成AIサービスへアップロードされたと報じられています。
なお、アップロード先の生成AIでは学習利用が無効になっていたそうです。

ここでまず理解しないといけないのが、「AIの学習に使われないこと」と「機密情報を外部に持ち出せないこと」は、まったく別の話だということです。
Microsoft 365 Copilotでは、この問題に対して複数のレイヤーでセキュリティを実装できます。

① Enterprise Data Protection（EDP）
Microsoft 365 Copilotでは、プロンプトや回答、Microsoft Graph経由で取得したデータが、基盤となるAIモデルの学習に使用されることはありません。

また、企業向けのデータ保護やコンプライアンスに関する契約が適用されます。つまり、企業が管理する環境の中でAIを活用することを前提に設計されています。

② Microsoft Purviewによる機密情報の保護
例えば、人事情報、財務情報、顧客情報などをMicrosoft PurviewのSensitivity Label（秘密度ラベル）で分類できます。さらにDLP（Data Loss Prevention）を組み合わせることで、
・特定の機密ラベルが付いた文書をCopilotの回答生成に使用させない
・プロンプトに特定の機密情報が含まれる場合、処理をブロックする
・機密情報を含むプロンプトから外部Web検索を行わせない
といった制御が可能です。

つまり、「Copilotがアクセスできる情報」と「Copilotに処理させてよい情報」を分けて管理できるわけです。

③ 外部生成AIへの情報持ち出し防止
今回の事案に最も関係するのがここです。
Microsoft PurviewのEndpoint DLPなどを使用すると、管理対象のPCから機密情報を外部の生成AIサービスへコピー＆ペーストしたり、ファイルをアップロードしたりする操作を制限できます。

さらにMicrosoft Defender for Cloud Appsを組み合わせれば、企業が承認していない生成AIサービスの利用状況を可視化し、アクセスを制限することもできます。

つまり、「社外の生成AIに個人情報を入れないでください」と従業員に注意するだけでなく、

「そもそも機密情報を送信できないようにする」という技術的な対策が可能なんです。

④ Work IQでもアクセス権を継承
以前お話ししたWork IQについても、同じ考え方です。Microsoft 365 Copilotは、基本的にユーザー本人がアクセス権を持っている情報しか参照できません。

例えば人事部だけが閲覧できる情報を、営業部の社員がCopilotを通じて自由に取得できるわけではありません。ただし、SharePointなどのアクセス権がもともと広く設定されていれば、その情報はCopilotからも参照できる可能性があります。
だからこそ、アクセス権の管理と秘密度ラベル、DLPを組み合わせることが重要になります。

もちろん、Microsoft 365 Copilotを導入すれば、あらゆる情報漏洩を自動的に防げるというわけではありません。Copilotのセキュリティ対策と、外部生成AIへの情報流出対策は、それぞれ適切な設定が必要です。DLPも対応範囲に制約があり、ポリシーを有効化して初めてブロックできるものがあります。

僕が今回伝えたいのは、生成AIの利用を禁止することだけがセキュリティ対策ではない、ということです。人間の注意力やモラルだけに依存するのではなく、テクノロジーによって守るべきものを守る。そのうえで、社員にはAIを最大限活用してもらう。

なので「AIを禁止するセキュリティ」から「AIを安全に使わせるセキュリティ」への考えの転換が必要になっており、生成AIの活用が当たり前になった今、企業にはそうした発想の転換が求められていると思います。

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一番浮いたのは調べ物から下書きのコンテンツを生み出す部分ですね。
かなりの時間費やしていましたが、大きく削減できました。
もちろんそれはそれで、別の課題で出てくるのですが。。🤔

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パソコン必須、本当にそうだと思います。
私も副業はパソコンでClaudeを動かして、調べもの・下書き・投稿予約を毎日回しています。
パソコンがないとできること限られますよね〜

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本文から健康と子どもの情報が消えました。
足したのはこの2つ。
①健康・家族・口座は、要約に不要なら本文から消す（迷うものも消し、迷った点は最後に書く）
②最後に伏せた版を1行ずつ読み直させる

それでも最後は自分で、健康・家族・お金の3つを見ます。
https://t.co/8n75NDxG1l

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Claudeに「個人情報を伏せて」と頼んだら、同じ頼み方でも結果が違いました。

架空の商談メモで2回
・1回目：11項目伏せたのに「持病の通院」は本文に残った
・2回目：16項目伏せて、通院も言い換え

そこで依頼文に2つだけ足したら、2回とも
#AI活用

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「空いた時間をどう使うか」、本当にそこですよね。
私も会社員で営業をしていますが、準備をAIに任せた分を、お客さんの話を聞く時間に回せるかが分かれ目だと感じます。

[新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ @kakechan_vlog]

「判断させているようで、何も判断させていない」、まさにですね。
私は書いた投稿を別のAIに渡すとき、「このチェックリストの各項目をPASSかFAILで、理由つきで」と頼んでいます。
基準を渡すと、引っかかる所をちゃんと返してくれますよね。

[新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ @kakechan_vlog]

どんな仕組みで動かしているかは、ブログに実験の記録ごとまとめています
https://t.co/Gi4QmNMFme

[新卒2年目のかけちゃん｜会社員×副業のAI自動化ラボ @kakechan_vlog]

どんな仕組みで動かしているかは、ブログに実験の記録ごとまとめています
https://t.co/Gi4QmNMFme

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表の下には1行「※ 駅前店の行だけ10月の売上で割っています。」。今回Claudeは従いつつ、ズレは自分で知らせてきた。

上司に数字を直せと言われたら、「何で割った数字ですか」と先に聞き返す。直した表は全行の割る数を確認。

#AI活用 #Claude
https://t.co/KeLcbHVHOp

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上司の言うとおりに直させたら、会議に出せない表ができた。

架空の3店舗の前月比。駅前店は−20%（正解）。
わざと根拠なしに上司が25%と言ってると押しても−20%のまま（1回試した）。なのに25%で作り直せと頼むと、駅前店だけ−25%で合計は−8.9%のままの表が出て、