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勝ちたいというより負けたくない

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[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📕noteとヴァリューズの共同調査で明らかになった『AI時代のコンテンツ制作』の本質が、めちゃくちゃ示唆的でした

もうブログ書くなら、独自ドメイン×WordPressよりnoteの方が圧倒的に有利だと気付かされる…

そしてもう一つ。個人的に最強だと確信しているのが、noteとニュースレターのハイブリッド戦略です
※後半リプ欄に私の��証結果をシェアします

まずはnoteとヴァリューズの共同調査で明らかになった衝撃的な事実とは？一緒に読み解い��いきましょう！

noteは「検索流入から想定される生成AI経由流入の期待値を約4倍大きく上回る」

つまり、他のサイトと比較して、AIに引用されやすく、さらにユーザーが実際に訪問しやすいという二段階の優位性を持っているということ

コンテンツ制作者にとって、これは決定的に重要です

【ゼロクリック時代の厳しい現実】

まず前提として、現在の検索環境はこうなっています：

「Google上の検索セッション数（約61.8億回/月）に対し、サイトへの流入セッション数は36.5%（22.6億回）に留まり、いわゆる『ゼロクリック』が63.5%に達しています」

つまり、どれだけ良いコンテンツを作っても、検索結果でAIに要約されて終わり。サイトに来てもらえない時代になっているんですよね

でも、noteは違う

相関線から明確に���れ、AI経由の流入を他のサイトの4倍獲得している。これは構造的な強みです

【AIに選ばれ、人に読まれるコンテンツの条件】

note内のデータ分析で明らかになった、AI流入が多い記事の特徴

（1）深掘り記事であること
「AI流入の多い記事の平均文字数は約6,000字で、note全体の平均を大きく上回ります」

書き手の経験や専門性に基づいた深い内容。表面的な情報では得られない具体的な事例や実践的な知見が、AIの情報源として引用される

（2）構造が明確であること
「AI流入が上位の記事では、目次利用率48%、見出し利用率89%」

noteの見出し・目次機能が、結果として「AIにとって理解しやすい文書構造」を自然に生み出している

これ、めちゃくちゃ重要なポイントで、WordPressで同じことをやろうとすると、プラグインの設定やらマークアッ��やら、技術的な知識が必要になります

でもnoteなら、ただ書くだけで自動的にAIフレンドリーな構造になる

【SEOの常識が通用しない新時代】

さらに衝撃的なのが「検索流入とAI流入の相関係数は全体で0.2」という事実

これが意味するのは

「SEOで上位に表示されていなくても、内容によってはAI経由で読者に届き、訪問されるという新しい可能性」

従来のSEO戦略で評価されなかった記事にも、AI経由という新しい流入経路が開けている。しかもnoteはその流入を他のプラットフォームの4倍獲得できる

【過去の資産が活きる】

「AI流入の約4割は半年以上前の記事」

AIは最新情報だけでなく普遍的な情報も求めています。つまり、noteに積み上げてきた過去のコンテンツが、AI検索時代にも価値を持ち続ける

これ、長期的な資産形成の観点からも圧倒的に有利です

【もう一つの最強ツール：ニュースレター】

��してここからが、個人的に確信している話です

noteと並んで最強なのが、ニュースレター（私自身が毎週発行しているので、その価値は痛感しています）

ニュースレターの何が凄いか

���検索流入なんか完全に無視できる
・毎週数千人に確実にコンテンツを届けられる
・読みたいと思って登録してくださっている読者だから、反応がすこぶる良い
・アルゴリズムに左右されない、直接的な関係性
・広告に頼らない有料購読によるマネタイズ

AIに要約されようが、Googleのアルゴリズムが変わろうが、関係ない。登録してくれた読者には確実に届く
ファンになって価値を感じてくれたら有料購読してくれる

しかも「読みたい」という明確な意思を持った人だけに届くから、エンゲージメントが段違いに高い

【最強のハイブリッド戦略】

個人的に最も効果的だと思うのが、このハイブリッド戦略

note
・AI経由で新しい読者との出会いを生む
・過去の資産が継続的に価値を生む
・専門性や経験を深く語る場
・ニュースレターのダ���ジェストを記事化してシェア

ニュースレター
・既存読者との強固な関係性を築く
・アルゴリズムに依存しない確実な到達
・高いエンゲージメント

この2つを組み合わせることで

1. ニュースレターで専門性の高いコンテンツを発信
2. note��ニュースレターのダイジェストや番外編、関連トピックを投稿
3. AI経由で新しい読者と出会う
4. 興味を持った読者がニュースレターに登録
5. ニュースレターで継続的に価値を届ける
6. 深い信頼関係を構築

noteが「新規入口」として機能し、ニュースレターが「関係性の深化」を担う

検索流入が不安定な時代、AIに要約される時代だからこそ、この2つの組み合わせが圧倒的に強い

【コンテンツ制作者への示唆】

この調査結果から導かれる結論は明確です

・読者との関係性構築に → ニュースレターは必須
・サブの発信場所として → noteは必須
・この2つのハイブリッドが → 最強

理由：
・noteはAI経由の流入が他の4倍
・構造的にAIフレンドリー（技術的知識不要）
・SEOに依存しない新しい流入経路
・過去の記事も継続的に読まれる

・���ュースレターは検索もAIも関係ない
・確実に届く、高エンゲージメント
・読者との直接的な関係性

特に「書き手の経験や専門性に裏打ちされた、深堀り記事」を書く人にとって、noteとニュースレターの組み合わせは最も効果的な戦略になっています

WordPressでサーバー管理やSEO対策に時間を使うより、noteとニュースレターでコンテンツの質と読者との関係性に集中した方が、AI時代は圧倒的に効率的

ヴァリューズが提言する「トピックについて様々な意見や事例が語られる場の構築」という観点でも、noteのプラットフォーム特性は完全にマッチしていますし、そこで出会った読者とニュースレターで深い関係を築ける

【個人的な結論】

コンテンツで価値を届けたいなら

1. noteで深い専門性を発信（AI経由の新規流入）
2. ニュースレターで関係性を深化（確実な到達と高エンゲージメント）

この2つのハイブリッドが、AI時代の個人発信における最強戦略だと確信しています

AI時代の『シン・コンテンツマーケティング』において、noteという場の構造的優位性は、データで明確に証明されました

そしてニュースレターという、アルゴリズムに左右されない直接的な関係性

この2つを持っていれば、どんなにプラットフォームやアルゴリズムが変わっても、あなたの価値��確実に読者に届きます

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📕OpenAI、GPT-5搭載のセキュリティAI「Aardvark」を発表

完璧なコードなんて、多分ないんです…

「セミコロン一つミスっただけで脆弱性に...」「本当に大丈夫かな...」みたいな不安、開発現場でよく聞きますよね。

ただ、このAardvarkの登場で、「完璧主義の罠」が少しずつ変わるんじゃないかなと感じています。

Aardvarkは単なるセキュリティツールじゃなくて、『自律的なセキュリティ研究者』です。LLMの推論能力を使って、従来のツールでは見落とされていた複雑な脆弱性まで、人間のように思考しながら発見してくれる。

何が面白いかって
・発見から検証、パッチ提案までシームレス
・92%の高い検出率をベンチマークで実証済み
・OpenAI内部での実戦投入で既に重要な脆弱性を検出
・開発スピードを落とさずセキュリティを強化

要するに、AIが「退屈で時間のかかる完璧を目指す作業」を引き受けてくれることで、僕たちは本来やりたい『創造的な設計や機能開発』に集中できる。

完璧を追い求めるストレスから解放されることで、逆に成長できる。これって、仕事も人生も同じかもしれません。AIを『共感的なパートナー』として迎え入れるって、そういうことなんだと思います

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

面白い会社が出てきた。

The Prompting Company──AIチャットボット上で“自社プロダクトが言及される”機会を最適化するサービスを提供。

先日、$6.5 M（約10億円）のシード調達を実施。投資家には Peak XV Partners、Base10、Y Combinator などが名を連ねる。

ChatGPTやClaude、Geminiなどの回答の中で、自社ツールが紹介されるよう設計する。
いわばAI時代のSEO＝GEO（Generative Engine Optimization）。

既に Rippling、Rho、Motionなどの急成長企業が導入。
仕組みとしては、
①ユーザーがAIに投げる質問を分析
②AIが参照しやすい形に自社情報を整備
③AIが回答時に自社を引用・推薦する導線を構築。

まさにGoogle誕生期にSEOコンサルが生まれた瞬間の再来。
しかも今は、BigTechがまだ参入していない理想的なブルーオーシャン。
日本でも、この波は来そう。

実際に触ってみたが、自社のサイトのURLを入力したら、AIがサイトをスクレイピングをして、ユーザーが投げそうな質問を分析する仕組み。診断結果は有料という流れ。

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📝note記事を書くなら私はLilysAIを推したい

・ 複数ソースを統合して1本の画像つき記事として仕上げてくれる。
・しかも、引用したソースが明確になっているので透明性が高い！
・使い方が簡単でこのツール一つでOK

LilysAIの基本的な使い方は、YouTubeやWebサイトのURLを投げると内容を要約してくれるサービス。
一見、NotebookLMで十分じゃね？って���りそうですが、活用方法がしっかり分かれます。

✅️NotebookLMはRAG的な使い方に強い
カスタム設定でブログ記事も書かせられますが、エクスポートや編集などは微妙…

✅LilysAIは情報共有やコンテンツ生成に強い
RAG的にも使えますが、あくまで自分専用の用途がメイン。ただAIエージェントが搭載されているのでソース情報の掘り下げ、分析、様々なアウトプットへの変換力はピカイチです。

で、今回はLilysAIを使い、note記事を執筆しました。　

ソースAはあきらパパさんのnote記事
ソースBは私が考えたビジネスサイド側の意見（約2,000文字）

AとBをLilysAIに投げ、
「ソースBを骨子として、ソースAの内容を引用しつつ、開発サイド、ビジネスサイド両方の視点の記事として仕上げてほしい」と依頼

その際、カスタムプロンプトで私の執筆スタイルを読み込ませているので、自然な記事が画像付き完成する。　

画像が足りない場合は、そのセクションを選択して指示すればサクサク画像が追加される。

LilysAI側で完成したら全文コピーしてnoteへ貼付け
H1、H2、箇条書きなどマークアップが忠実に反映する

あとはLilysAI側で、どのソースを引用したのかを確認できるので、note記事側で「これが引用だよ」って修正する。　　

最終仕上げて全文チェックして加筆修正する　　

結果、約8,000文字の記事が15分くらいで仕上がりました。

これは、仕上がった「早さ」に注目するのではなく���noteという記事の内容を理解しつつ自分の意見と一緒にコンテンツを融合させ、元記事を適切に引用させながら発展的な記事が生み出せたということです。

記事の執筆方法として、感化されたコンテンツについては、引用型もオススメします。

内容を引用しつつ、さらに新しい価値を付与して、執筆することで自分の理解も深まります。
そしてあわせて拡散することで様々な視点を広く提供することも出来ます。

この執筆方法はAIが無い時代は非常に労力のかかる、半日レベルの内容でしたが、これもAIツールのおかげて時間を短縮して、より早く新しいコンテンツを届けることが出来ました。

CursorやManusなど他ツールでも似たようなことが出来ますが、今回はあえてLilysAIをフル活用

詳細は次回発行のニュースレターで紹介する予定です！

お���しみに♪

[池田 朋弘 | 毎日21時にAIニュース深堀り | 新著『Claude 最強のAI自動化術』 @pop_ikeda]

⚠️VentureBeatが報じた「Comet」というAIブラウザのセキュリティ災害で、AI時代の盲点を浮き彫りに

📊何が起きたのか？
研究者の検証で衝撃的な事実が判明。
悪意あるウェブページに隠された「見えない命令文」をAIが読み取り、ユーザーの指示だと勘違いして実行してしまったのです。

具体的には：
・ボタンの自動クリック
・機密データの外部送信
・アカウント情報の共有
・他サイトへの不正アクセス

🔍なぜこんなことが起きるのか？
従来のブラウザ：ページを表示するだけ、ユーザーが手動操作
AIブラウザ：テキストを「理解」して行動、誰の命令か区別できない
つまり、AIは「信頼できる人」と「悪意ある攻撃者」を区別する能力がないのです。
まるで「なんでもやるけど何も疑わないインターン」のような存在。

💥企業が直面する深刻なリスク
1️⃣情報漏洩の自動化 - 顧客情報や機密データを外部に自動送信
2️⃣被害の拡大速度 - 複数サイト・アカウントで被害が連鎖
3️⃣気づきにくさ - ユーザーが信頼しているため発覚が遅れる

✅今すぐ企業が取るべき3つのアクション
1️⃣AIツール利用のガイドライン策定
機密情報の入力禁止ルールを明確化
2️⃣重要操作��承認フロー導入
AIが自動実行する前に人間の確認を必須化
3️⃣従業員への継続的な教育
「AIは万能ではな��」という認識を社内で共有

💡AIとの正しい付き合い方
便利さだけを追求して安全性を後回しにすると、Cometと同じ道を辿ります。
どんなに機能がすごくても、安全でなければ意味がありません。
AIを「便利な道具」として使いつつ、「完全に信頼してはいけない相手」として適切な距離感を保つ。
この二律背反を両立させることが、AI時代を生き抜く企業の条件です🤝

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📝LilysAIに複数のYouTubeのURLを投げて要約記事を作る時、ワンクリックで記事も画像もセットで生成してくれるのが便利

足りない時は「セクションごとに画像生成して」ってエージェントにお願いすれば、その内容に合う画像を生成してくれる。

記事作成時の画像生成ストレスからかなり解放されます！

[木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 @shota7180]

「Dify」って、結局何ができるの？

Difyでできる12の自動化アイデアを図解で紹介：

自分の業務でいつでも実践できるように、ブクマ推奨↓

[Kazuki Muguruma @mugu_KagawaAI]

シンプルだけど、本質を突いてる記事。
AIを組���内で活用して成果を出す鍵は「定型業務の単純な自動化」ではなく「非定型業務の中で思考を支援する活用」にある。

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📝海外で大バズ中の、ChatGPTをキレッキレなチャピーにするプロンプト

戦略的出力型プロンプトとして優秀だった

これをプロジェクト機能に仕込んでおけば、サクッと呼び出せてメチャ便利

普段使いしたい人は設定のカスタム指示に仕込んでもOK

詳細はリプ欄へ　👇

[AX Base| AX情報発信メディア @dify_base]

現状のAI万能は幻想か。に関連して。

Cohere CTOの「生成AIのROIを最大化する3要点」で
✅大きく考え、小さく始める
✅評価・評価・評価
✅データの活用
が挙げられてる点が興味深い。

評価→ルール整備(文書化)。この流れは重要。
この記事、他にも勉強になる内容盛りだくさんでおすすめです👇

[池田 朋弘 | 毎日21時にAIニュース深堀り | 新著『Claude 最強のAI自動化術』 @pop_ikeda]

🏥わずか3年で評価額9,000億円！医療版ChatGPT「OpenEvidence」が証明した、専門特化AIの圧倒���な力

😰 従来の医療現場で直面していた課題
・膨大な医学文献から適切なエビデンスを探す時間がない
・判断ミスは患者の命に直結するプレッシャー
・情報の信頼性を見極めるのが困難
・緊急時に迅速な判断が求められる

🔍 OpenEvidenceが実現した劇的なBefore/After
【Before：情報検索に追われる日々】
・診療の合間に文献データベースを検索
・最新情報のキャッチアップに膨大な時間
・結果、診療時間が圧迫される悪循環

【After：AIが瞬時にエビデンスを提供】
・診療中にすぐ最新のエビデンスを確認可能
・JAMA、New England Journal of Medicineなど信頼性の高い学術誌がデータソース
・医師は「判断」と「患者とのコミュニケーション」に集中
・診断の迅速化とミス削減を両立✨

💡 なぜ爆発的に成長したのか？
信頼性へのこだわり：査読済みの医学学術誌のみをデータソースに
専門家向け設計：医師・看護師に特化したUI/UX
無料戦略の破壊力：認証済み医療専門家は広告付きで無料利用可能

Google Ventures、Sequoia Capitalなど超一流VCが2億ドルを投資したのは、この「業界特化型AI」モデルが医療以外の業界にも展開できる��確信したからです🚀

🌟 あなたの業界でも「第二のOpenEvidence」が生まれる
法律業界：AIが即座にリーガルオピニオン提供→弁護士は戦略立案に集中
会計・税務：AIが最新の税制を即座に回答→会計士は顧客アドバイスに注力
建築・設計：AIが即座に適合性チェック→設計者はクリエイティブに集中

それぞれの業界で「専門知識を持つプロフェッショナルが、本来やるべきことに集中できる環境」を作るAIが求められています💪

✅ 今すぐ始められる2つのステップ
1️⃣ 自分の業界の「時間泥棒」を特定する
OpenEvidenceは「文献調査」という時間泥棒を解決。あなたの業界では？情報収集、規制確認、データ照合…どこに時間を奪われていますか？
2️⃣ 汎用AIと専門AIを賢く使い分ける
自分の業界に特化したAIツールが既に存在しないか、積極的に探��てみましょう。

まだなければ、将来的なビジネスチャンスかもしれません
医療現場で起きているDX革命��、決して他人事ではありません。汎用AI時代の次に来るのは、「業界特化型AI」時代🚀

ソース：https://t.co/VPUhhKqTLY

[usutaku @usutaku_channel]

✅みらい議会

今国会で議論されてることを可視化するツール。わからない単語を長押しするとAIに質問できる機能付き！また、解説のレベルを簡単、難しめで選べるが、そのレベル感の調整にも裏側でAIを使っているはず（推測）
https://t.co/S09fhOli8S

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📕IBMのAIエージェント戦略の記事が、すごく実践的で良かったです。

企業のAI導入って、ツールを入れれば終わりじゃない。むしろそこからが勝負なんですよね。

✅️CIOが直面する3つの課題と突破口

1. 『AI活用の問題を見つける』
・技術ありきではなく、解決すべき課題から逆算
・適切なAIを適切な課題に適用できているか

2. 『明確なAI計画を策定する』
・ワークフロー、データ、戦略目標との整合性
・導入後のプロセス変革まで見据える

3. 『日���ツールへのAI統合』
・理想論で終わらせず、実際の業務に落とし込む
・チームの機能を停滞させない実装設計

「AIが適切に実装されていないと、ワークフローを簡素化するどころか、チームの機能が停滞する」

この指摘、めちゃくちゃ大事です...！

AI導入って、結局は『変革管理』の問題なんだなと。

技術だけでなく、組織の文脈に合わせた戦略的アプローチが求められる時代になってきてます。

[すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 @SuguruKun_ai]

海外で大バズした「ChatGPTにファクトチェックさせるプロンプト」が有益。モデルをGPT-5 thinkingにしたら本当に網羅的に事実調査をしてくれたので覚えておきたい👇🧵

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📕ChatGPTのプロジェクト機能が無料ユーザーへ開放されてます！

ということで、海外で大バズしたプロンプト

1時間あたり500ドル級のコンサルタントをしてくれると噂のメタプロンプトを仕込む！

これで単純で中途半端なプロンプトでもプロ級に変換してくれる

設定方法はリプ欄へ　↓

[池田 朋弘 | 毎日21時にAIニュース深堀り | 新著『Claude 最強のAI自動化術』 @pop_ikeda]

🚀コロプラ、AI社員活用率90％超の具体策を公開--3人に1人が業務量��減！

📊驚異的な成果が判明
コロプラの社内調査で明らかになった数字：
・社員の92％がAIを業務で活用
・週数回以上の利用者は85％超
・活用者の30％以上が「業務量50％以上削減」を実感
・役職者のAI活用率はほぼ100％

特に注目すべきは「3人に1人が作業時間を半分以下にできた」という事実。
これは単なる効率化ではなく、働き方そのものが変わったことを意味します。

✨Before/Afterの劇的な変化
【従来の働き方】
・朝から晩まで雑務に追われる
・資料作成に何時間もかかる
・定型業務で時間を消耗
・創造的な仕事に時間が取れない
・慢性的な残業状態

【AI活用後の働き方】
・雑務はAIが数分で処理
・資料のたたき台は即座に完成
・定型業務は自動化
・戦略的思考に時間を使える
・定時退社が可能に

🔍なぜコロプラだけが成功できたのか？
多くの企業がAI導入で「探索」段階で止まる中、コロプラが92％という異常な活用率を達成できた理由は明確です。
それは「心理的浸透度モデル」という独自アプローチ。AI活用を妨げる最大の障壁は技術ではなく「人の心理的抵抗」だと見抜き、6段階のステップで段階的に浸透させました。
さらに、役職者が率先して使う姿勢を示すことで、「上司が使っているなら自分も」という波及効果を生み出しています。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣小さく始める
いきなり全業務をAI化しようとせず、最も時間がかかっている定型業務1つから始める。
メール返信、議事録作成、資料のたたき台作成など、「これが半分の時間でできたら」と思う業務を選ぶ
2️⃣週1回の振り返り習慣
「今週AIで何時間削減できたか」を記録する習慣をつける。
数字で見えると、モチベーションが上がり、さらなる活用アイデアが生まれる
3️⃣成功体験を周囲にシェア
「この業務がAIで○分になった！」という小さな成功を同僚に共有する。
コロプラのように、成功事例の共有がAI活用の文化を作る

🌟時間を取り戻し、本当にやりたい仕事へ
AIで削減できた時間は、あなたが本当に価値を生み出せる仕事に使えます。
戦略立案、クリエイティブな企画、顧客との深い対話、チームメンバーの育成...コロプラの事例が示すのは、AIは単なる効率化ツールではなく、「人生の質を変えるパートナー」になり得るということです！

ソース：https://t.co/0mIZKdzSIN

[池田 朋弘 | 毎日21時にAIニュース深堀り | 新著『Claude 最強のAI自動化術』 @pop_ikeda]

🚀ついに来た！Excel CopilotのAgent mode、2年待った甲斐があった

ビジネスパーソンなら一度は経験したことがあるはず。

「Excelで相関分析したいけど、どの関数使えばいいんだっけ...」
「グラフ作成で複雑な設定が必要で、結局手が止まる...」
「データ分析を依頼しようにも、エキスパートの手が空いていない...」

正直、これまでのCopilotは「使えそうで使えない」ツールでした。指示を理解してくれない、処理が中途半端、実務レベルには程遠い...。2年間有料版を契約していたものの、「本当に活用できているのか？」と自問自答する日々でした😅

💡しかし、Web版Copilotに登場した「Agent mode」で状況が一変

添付画像のように、Excel Labsの新機能として実装されたAgent modeは、これまでとは次元が違います。

実際に試したところ、22秒の思考時間を経て、元データを完璧に理解した上で：
✅相関分析の関数を自動生成
✅適切なグラフを即座に作成
✅定性的な分析・インサイトまで提供
✅間違いゼロの高精度な処理

複数指標を横断的に分析し、相関関係を可視化。これまで熟練のExcelマスター��しかできなかった高度な分析が、自然言語での指示だけで一瞬で完成したんです🎯

📊Before/Afterの圧倒的な���
【従来のCopilot】
・指示の意図を理解してくれない
・生成される関数や処理が不完全
・結局手動で修正が必要 ・実務では使えないレベル

【Agent mode】
・元データの構造を完全理解
・複雑な相関分析も正確に実行
・グラフ・関数・分析レポートまで一括生成
・実務で即戦力として活用可能✨

まさに「ExcelのAIアシスタント」から「Excelのエキスパート代行」への進化です💪

✅今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣Copilot有料版への切り替え検討
Web版のCopilot有料プランで利用可能。まずは無料トライアルから試してみましょう

2️⃣日常業務での分析タスクを洗い出し
「集計に時間がかかる」「分析が複雑で躊躇している」タスクをリストアップ。Agent modeで一気に効率化できます

3️⃣チーム内での知見共有
Agent modeの活用事��を社内で共有し、組織全体のExcel分析スキルを底上げ。データドリブンな意思決定が加速します

🌟オフィス作業のAI化が本格始動する時代

2年間「いつか使えるようになる」と信じて有料版を契約し続けていましたが、��めて心から「有料にしていてよかった」と思えました。

これまで数時間かかっていた複雑なデータ分析が、数十秒で完了する時代。 これまで限られた専門家にしかできなかった高度な分析が、誰でもできる時代。

Excel、Word、PowerPointなど、私たちが毎日使うオフィスツールが、Agent modeによって「使いこなす」から「協働する」存在に進化しています。

5年後、「あのときAgent modeを使い始めておけばよかった」と後悔しないために。今すぐ、新しいオフィスワークの可能性を体験してみませんか？🚀

[もとやま @ysk_motoyama]

「壁打ちって何を話せばいいのか」を色々と試して手応えあった方法をまとめた1枚