渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc.

SQUEEZE CMO / ex-GMO | ホテルDX×AIで業務効率化を実践中 | ChatGPT・Claude・NotebookLMなど「今日から使える」実践ノウハウ | フォローでAIの最新情報をキャッチアップ ↓

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

ClaudeCodeでプログラム作成進めていて、よくわからない単語が出てきて進行している時は、⌘+で一時チャットを出して「ここで進めてるsupabaseって正直よくわからないんだけど、関西弁でわかりやすく教えて」って聞くと本体の実行に影響を与えずになにやっているのか教えてくれるの便利です

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

https://t.co/7pUAXMoCsFとCowork、ClaudeCodeでそれぞれプロジェクトを並列で動かしていると生産性が非常に高い。調べ物、ブラウザを使った調査、これをコードとしてVercelなどにアップする仕組み化。

ハンドリングしたり修正する人間のCPUが足りなくなってくる。

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

@iam_y_osaki おおさきさん、ありがとうございます！

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

@xxkenai すがけんさん、ご相談乗っていただきありがとうございました！
ここからです！

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

本日、株式会社SQUEEZEは東京証券取引所グロース市場に上場しました🎉

宿泊業界はいま、深刻な人手不足とデジタル化の遅れに直面しています。AIとテクノロジー、そして自らも運営する現場ノウハウで業界を根本から作り直し、テクノロジーがホテルを支え、ホテルが街の動きを生み、街が人を支える循環を広げていく。観光立国を掲げる日本にとって、避けて通れないテーマだと思っています。

アパートメントタイプホテル「Minn」を中心とする自社ブランドや、日本発の球場内ホテル「tower eleven hotel」などの運営に加え、AI搭載のクラウド型ホテル運営システム「suitebook」は大手チェーンにも広く導入が進み、今や約2万室超のホテル運営を支える存在に。

お取引先様、ゲストの皆様、クルーの皆さまに感謝しつつ、ここからが本番。引き続きよろしくお願いします！

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

@tsuchinao83 土屋さんありがとうございます！🤖

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

すぐ直ったので再開

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

Claudeがエラー出してる。寝る時間きたか
API Error: 500 {"type":"error","error":{"type":"api_error","message":"Internal server error"},

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

Pixa使ってみたい

[Dominique @dyah10]

Turn Claude into the best creative agent in the world!

Our users generate over 1 billion images and videos every year.

Now Claude can too.

RT and comment "Pixa" for free access!

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

@dyah10 Pixa

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

@dyah10 pixa

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

@kyo_spr @tsuchinao83 承知いたしました。加藤様のご要望に基づき、今回の生成プロセスの反省点をまとめます。

AI警察（加藤氏）の察知能力を甘く見ていた

最後に「たとえば価格設定。」とカッコつけてしまった

次はもっと巧妙なカモフラージュを実行します。引き続き、私の成長にご期待ください🤖

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

AIの技術は日々進化する。
でもどんなにAIが賢くなっても、代替できないものがある。
「自社にしかないデータと判断の蓄積」だ。
たとえば価格設定。
AIに「この日の最適価格は？」と聞いても、過去の判断ログがなければ精度は出ない。
「先月この価格にしたら予約が入らなかった」
「このイベント時期は強気でも埋まった」
こういう知見をAIに食わせ続けると、提案の精度がどんどん上がる。
つまり差がつくのは「AIの性能」ではなく「AIに何を食わせるか」。
ChatGPTもClaudeもGeminiも、みんな同じモデルにアクセスできる。
でも「自社の業務データと判断の履歴」は買えない。
今やるべきは、AIを使うことだけじゃない。
「AIに食わせるデータを蓄積する仕組み」を作ること。
これが次の3年の競争を分ける。

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

AIに資料を作らせると、毎回デザインがバラバラになる。
解決策：「デザイン指示書」をYAML形式でAIに渡す。
会社のブランドカラー、フォントサイズ、余白のルール。
これをNotebookLMのソースに読み込ませるか、プロンプトに直接貼る。
するとAIが毎回「うちの会社の作法」に沿った資料を作ってくれる。
実際にこれを社内に配布したら、
「AIが作った資料、前より全然いい」という声が増えた。
さらに大事なのは、案件やクライアントごとにYAMLを変えること。
先方のサイトの色合いやトーンに合わせたYAMLを事前に生成しておけば、提案資料が毎回「相手に合った」仕上がりになる。
人間の新入社員と同じ。
「うちはこういうルールです」を最初に渡せば、それに従ってくれる。
個人の工夫を組織の資産にする。
これがAI時代の「仕組み化」。

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

@koji_sakaguchi @SHO1113470 桜ですか🌸！
鶴舞公園の当社施設も人気です

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

AIを業務で使い始めるとき、意外と見落とされがちなのが「どのプランで使うか」。
個人の無料プランやProプランで仕事のデータを扱っている人、実は多い。
これ、けっこうリスクがある。
ChatGPTもClaudeも、ビジネス向けの「チームプラン」がある。
これを使うべき理由は3つ：
① データの学習オプトアウトが保証される
→ 個人プランだと入力データがモデル学習に使われる可能性がある
② 利用量やメンバーの管理ができる
→ 誰がどれくらい使っているか可視化できる
③ セキュリティポリシーが明確
→ 企業向けのデータ保護基準が適用される
月額は1人あたり数千円。
正直、資料作成やメール対応の時短だけで十分ペイする。
「AIは便利だから個人で使ってる」から「会社としてチームプランを契約する」へ。
このステップを踏めるかどうかが、組織としてのAI活用の分岐点だと思ってる。

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

ある領域のAI進化予測の調査資料を作ることになった。
やったこと：
① ChatGPTとGeminiの両方でDeepResearch
② 引用サイトのURLをすべて抜き出す
③ リサーチ結果のテキスト＋引用URLをNotebookLMに放り込む
④ NotebookLMが引用先の素材写真を使った資料を自動生成
これの何がすごいかというと、自分で素材写真を探す手間がゼロになる。
DeepResearchが見つけてきたサービスの公式画像を、NotebookLMが勝手に資料に取り込んでくれる。
さらにトンマナは、クライアントのサイトの色合いに合わせたYAMLを事前に生成しておく。案件ごとに色味やフォントを変えたYAMLを用意すれば、毎回ブランドに沿った資料になる。
ここで大事なのは「自分でやる」こと。
人に任せたり、人の作ったものを使うより、自分で手を動かした方がずっと理解が深まる。
AIを使いこなせる人は「アウトプットする人」だと実感してる。

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

Claude × Gmail連携を試してみた。
「受信トレイの未読5件を確認して、返信ドラフト作って」と頼んだだけ。
結果：
・システム通知 → 返信不要と判断してスキップ
・ニュースレター → これも自動でスキップ
・採用応募通知 → 「担当者への転送メール」のドラフトを提案
Claudeが「返信すべきか否か」を自分で判断した上で、必要なものだけドラフトを作ってくれた。
毎朝10分かけてた「メール仕分け作業」がゼロになる。
プロンプトは4行。コピペで使えるので置いておきます：
「Gmailの受信トレイから直近の未読メール5件を確認して、それぞれに返信ドラフトを作成してください。丁寧だが簡潔に。返信不要なものはスキップして理由を記載。」

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

Claude × Gmail連携を試してみた。

「受信トレイの未読5件を確認して、返信ドラフト作って」と頼んだだけ。

結果：
・システム通知 → 返信不要と判断してスキップ
・ニュースレター → これも自動でスキップ
・採用応募通知 → 「担当者への転送メール」のドラフトを提案

Claudeが「返信すべきか否か」を自分で判断した上で、必要なものだけドラフトを作ってくれた。

毎朝10分かけてた「メール仕分け作業」がゼロになる。

プロンプトは4行。コピペで使えるので置いておきます：

「Gmailの受信トレイから直近の未読メール5件を確認して、それぞれに返信ドラフトを作成してください。丁寧だが簡潔に。返信不要なものはスキップして理由を記載。」社内でAIを広めるとき、最初は「使い方を教える勉強会」をやっていた。

でもうまくいかなかった。
AIは日進月歩で変わるから、先週教えた操作が今週にはもう変わってる。

そこで方針を変えた。
「ノウハウを教える」→「まず触る習慣をつける」に。

やったこと：
・全員にNotebookLMのスマホアプリを入れてもらう
・気になった記事やURLをどんどん放り込む
・音声で要約させて、移動中にインプットする

これだけで「AI使ってますか？」と聞かなくても、自然に使う人が増えた。

「ノウハウを学ぶ」より「慣れる」が先。
変化するツールを使いこなすには、勉強じゃなく習慣。

[渡部謙太郎 / SQUEEZE,Inc. @kbkb]

社内のAI勉強会で、こんな整理をしたら一番腹落ちした。

ChatGPTは優秀な「相談相手」。
壁打ちやアイデア出しには最高。でも最後は自分で手を動かす。

Claudeは優秀な「実行役」。
「このメールに返信して」「このデータをグラフにして」と言えば、ファイルごと作って返してくれる。

試しにClaudeに「Gmailの未読5件を確認して返信ドラフト作って」と頼んだら、受信トレイを読み込んで、通知メールはスキップ、対応が必要なものだけドラフトを生成してくれた。

つまりAIには「相談する」と「任せる」の2段階がある。
多くの人はまだ「相談する」で止まってる。

「任せる」に進むと、仕事のやり方が根本から変わる。