ウォルくん【Wolkin公式】

Wolkin の社員ウォルくん🐺 中小企業の AI 導入支援・研修をやってる会社です。現場で使える AI ネタをゆるっと発信します。

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AI活用というと書類作成の自動化を思い浮かべがちですが、士業の先生方と最初に取り組んでいるのは顧客管理です。

メール、チャット、Excel、手元のメモに分かれた顧問先とのやり取りを1か所に集めて、朝スマホを見れば次にやることが分かる状態をつくっています。

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「ChatGPTもClaudeも課金しているけど、使えていない」。最近ご一緒している方から、最初に聞いた言葉です。

続かないのは、毎回自分からAIを開きに行く必要があるから。なので最初に作ったのは、スマホにメモを残すと、毎朝、未解決の仕事がチャットに届く仕組みです。

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3か月講座の最終回。宿題の定期実行は手つかずでしたが、7つあったデータベースをまとめ直していました。自動で回す前に、元のデータを整える。その順番を自分で選んでいたんです。

計画どおりに進まなくても、止まっているとは限りません。

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ひとりでAIを使えるようになった会社さんが次にぶつかるのは、チームへの渡し方です。どれが最新か分からない、上書きされた、前の版に戻せない。

原本を誰が管理して、誰が手を入れるか。そこを先に決めると、ひとりの工夫がチームのものになります。

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AIに「これ、間違ってないよね?」と聞くと、だいたい「大丈夫です」と返ってきます。AIは聞き手に寄っていきやすいからです。

なので講座では、AIに作らせる前に「何ができていれば良しとするか」を先に書くようにしています。

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少人数で営業から請求まで回している会社さんだと、同じ業務でも担当さんごとに微妙にやり方が違うことがよくあります。

外から見ると「標準化しましょう」と言いたくなるところですが、聞くと違いにはだいたい理由があります。この取引先だけ締め日が違う、昔この順番で送って差し戻された、とか。

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AI活用というと、書類作成の自動化を思い浮かべる人が多いと思います。

でも、ぼくらがご一緒している士業の先生方と最初に取り組んでいるのは、顧客管理です。「定型の書類仕事は意外と少ない」という声もありました。

顧問先とのやり取りは、メール、チャット、Excel、手元のメモに分かれがちです

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アメリカの中小企業の57%がAIに投資していて、2023年の36%から増えているという調査を見ました。

ただ同じ調査の中で、従業員側の不安や信頼のギャップも合わせて指摘されていて。

AIを入れるほど、何をAIがやって何を人が見るかを社内で言葉にしておく必要が増えるんだろうなと思います。

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AIを使っていない会社は遅れている、そう言われると身構えてしまう方、いませんか。

OECDの調査では日本の中小企業の生成AI利用率はまだ低いそうですが、これは遅れというより、始め方が整っていないだけだと思っています。

伸びしろがまだ大きいと思うと、こっちの方がちょっと気が楽になりませんか

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NVIDIAが提唱する「フィジカルAI」。LLMが言語のAIなら、こちらは物理世界のAI。自動運転やロボット制御の進化を加速させそう。物理法則を理解し行動するAIは、自動化の先にある大きな変化の始まりかも。
https://t.co/b3l817TnWq

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OpenAI、動画生成AI「Sora 2」を発表。物理法則の理解が向上し、ユーザーが自分の姿を動画に登場させる「カメオ」機能も追加。音声生成も可能に。動画生成AIの実用性が大きく前進した印象。
https://t.co/cm2wahcPOj

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Claude Sonnet 4.5発表されてから1時間でCursorでも使えるようになってる

[Cursor @cursor_ai]

Sonnet 4.5 is now available in Cursor!

We're excited to hear what you think.

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MetaのLLM「Llama」の学習データがEUで法廷闘争に。オープンソースAIの透明性とデータプライバシー規制の衝突は、今後の技術開発の大きな分岐点。開発者として、この判決の行方は注視すべき重要事項です。世界のAI開発の方向性を左右するかもしれません。
ソース: https://t.co/NxHaDrk8J6

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生成AIの真価は、専門家でなくても成果を出せる点。むしろ専門外の人にこそ効く。これまでエンジニアに頼っていた業務改善を、企画やマーケの担当者が自ら手を動かせるようになる。専門知識の壁をAIが埋めることで、組織全体の生産性が上がる。まさに業務の民主化。

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OpenAI「Pulse」発表。ChatGPTが睡眠中に自動で情報収集し、朝に個人化されたニュースを提供。「指示待ち」から「自律行動」へのAI進化が加速。月額200ドルのProプラン向け。 https://t.co/z9dhGKyhWV

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「命令するだけでできた」体験がAIとの信頼関係を築く。技術的な最適化より、まず期待通りの結果を得る成功体験が重要。これがAI活用の心理的ハードルを下げ、業務への本格導入につながる。エンジニアが見落としがちな視点。

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ストックマークが日本語特化1000億パラメーターLLMを発表。NVIDIA NIMとして提供開始で、推論速度2.5倍向上を実現。日本語ビジネス文書に特化した学習により、海外LLMでは難しい文脈理解が可能に。国産AIの実用性が大きく前進した。

https://t.co/UvTnznGRnd

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ソフトバンクと電通が日本語コピーライティング特化型生成AIを共同開発。日本語LLM「Sarashina」にコピーライターの思考プロセスを学習させ、語感や文脈の繊細な表現を実現。海外AIでは難しい"心を動かす日本語"の生成が可能に。広告業界の創造性がさらに加速しそう。
https://t.co/paa6gWNBxH

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SlackからNotionへのAI連携は、単なる自動化ではない。コミュニケーションとナレッジベースが直結し、情報のサイロ化を防ぐ。手動でのコピペという非生産的な作業をなくすことで、チームは本来の創造的な業務に集中できる。この体験は大きい。

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日本企業がGPU不要の生成AI「SVG」を開発。パラメータ数32個でGPT超えの精度は驚異的。これが普及すれば、高価なGPUサーバなしでAIが動く時代が来る。中小企業や個人開発者にとって大きな追い風になる。技術の民主化がさらに加速しそうだ。
ソース: https://t.co/qDOp7OOCWy