【現場で使える最新AI】Apple × Google × OpenAI：OSやアプリの中にAIが埋め込まれる時代へ

video thumbnail for '最新生成AIニュース GPTs研究会LIVE 2026年1月18日（日）8:00〜8:30'

最新AI情報満載！毎日無料朝LIVE実施中！GPTs研究会では、AIツールの最新活用法を毎朝シェアしています。AI初心者の方も、ぜひAI氣道.jp無料メルマガで朝LIVEブログを毎日チェックしてくださいね。

おはようございます。田中啓之、ひろくんです。今回は1月18日に行ったGPTs研究会の朝ライブ（30分）を基に、今、実務者として押さえておくべき生成AIの要点を私なりに整理しました。生成AIは年明けからまた加速していて、機能の追加やプラットフォーム間の競争で「何を学ぶか」「何を使うか」の差がどんどん広がっていますよね。

目次

🔍 この記事の結論（先に読む人向け）

  • パーソナル化とメモリ機能が各社の差別化ポイントになっている（Gemini、ChatGPTの記憶など）。
  • Cloud Codeやエージェント＋スキルのエコシステムが、次のプロダクト開発と業務自動化の基盤になる。
  • インターフェースが勝敗を決める。良いAIはUI／UXで人に寄り添うかどうかで浸透度が変わる。
  • コンテンツマーケティングの自動化（WordPressやSNS連携）は既に実務レベルで回せる。
  • まずは「小さく作って検証→改善」を繰り返す。目標設定とスキル選定が最重要。

📸 オープニングの様子（雰囲気をつかむ）

タイムスタンプ：00:18 — 配信スタートの挨拶やメンバーの自己紹介が始まる場面です。ライブ配信の”朝の場づくり”って重要で、ここでコミュニティの温度感が決まるんだよね。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=18

🤖 Apple × Google × OpenAI：OSやアプリの中にAIが埋め込まれる時代

AppleはOSレベルでのAI統合を進め、GoogleはGeminiを鍵にGmailやGoogle Photos、YouTubeの履歴まで連動させる方向を示しています。発表されている機能を見ると、単に「AIが回答する」だけでなく、ユーザーの行動履歴やコンテンツ履歴をもとにパーソナライズされた体験を提供する流れが明確になってきました。

白いスライドに「Apple Creator Studio」と大きく表示され、Final Cut Pro・Logic Pro・Pixelmator Proの各機能が分かりやすく並ぶプレゼン画面。左に登壇者のビデオ映像。

タイムスタンプ：03:08 — Geminiがアプリ側でどのように機能するかの説明があったパート。Googleの「個人化AI」戦略の一端が垣間見えるシーン。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=188

ここで重要なことは「既存の生活圏（Gmail、写真、YouTube）」をどうAIに接続するかです。デフォルトがオフになっていることも多いですが、オンにしたときの利便性とリスク（プライバシーやバイアス）をどう管理するかが、プロダクト設計の腕の見せ所です。

🧠 パーソナルメモリとダイナミックメモリの違い

ライブでは「ChatGPTのダイナミックメモリ」と「Geminiのサービス連携型メモリ」の対比が話題に上りました。要は、短期の会話コンテキストだけでなく、ユーザーごとの履歴をどの範囲で長期保存・活用するかという議論ですね。

Gemini新機能 Personal Intelligence の日本語スライド（Gmail、Photos、YouTubeと連携する図）

タイムスタンプ：05:52 — GeminiがGmail、Google Photos、YouTubeを連携して”履歴型”パーソナライゼーションを行う場面。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=352

私の立場から言うと、事業で使うなら以下の判断基準が有効です。

  • 利便性の優先度（今すぐ効率化したい作業か）
  • データガバナンス（誰がアクセスできるか、保持期間はどうか）
  • 透明性（ユーザーにどれだけ説明できるか）

☁️ Claude Code と”エージェント＋スキル”の衝撃

個人的に今回もっとも注目したのは「Claude Code」「エージェント」「スキル」というキーワード群。クラウド上で動くエージェントに、既成のスキル（ブラウザ制御、Excel操作、Word文書作成など）を組み込んでいく仕組みです。これが成熟すると、エンジニアだけでなく現場のマネージャーやディレクターもAIを”組み合わせて使う”時代が来ますね。

スライド：Claude Codeを中心にGemini、Codex、ChatGPT、Genspark、GLMが連携するA2A構成の図。矢印とアイコンが読みやすい。

タイムスタンプ：08:12 — Cloud Code とスキル・エージェントの連携を説明している場面。ここから「プロジェクト単位でAIを組み込む」話が始まります。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=492

具体的に何ができるかというと：

  • プロジェクトフォルダを自動で整理し、関係者に必要なドキュメントだけ出す
  • 会議録の要約＋アクション項目作成を自動化
  • 営業メールのドラフトを個々の履歴に合わせてカスタマイズ

ポイントは「スキルを選んで組み合わせるだけで業務フローが作れる」こと。つまりノーコード的に業務オートメーションを加速できるわけです。

発表を聞いて強く感じたのは、個別AIの性能よりも「スキルの豊富さ」と「スキル同士のつなぎ方」が今後の勝負になる、ということ。つまりプラットフォームにどれだけ実用的なスキル（Excel操作、ERP連携、予約システム操作など）が揃うかで、実用性が決まるんだよね。

GPTs研究会の登壇者4人が均等に配置されたクリアなスクリーンショット、スキル共有の説明に合う

タイムスタンプ：15:20 — スキルベースでの反復利用と共有の話。ここが企業導入で鍵になる部分。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=920

実務の感覚で言うと：

  1. まずは「よくやる作業」を1つ選ぶ（議事録、請求処理など）。
  2. その作業に必要なスキルを洗い出し、既製スキルがあれば組み合わせる。
  3. 無ければ簡単なスキルを自作して投入→検証→改善を回す。

✍️ コンテンツマーケティング自動化：ブログ・SNS・Kindleへの応用

ここは私が最も実践している領域のひとつ。ライブでも触れた通り、WordPress投稿やSNS配信の自動化は既にAPI連携で現場導入可能です。Google RecallやGala Recallのような「情報を引き出す仕組み」と、ChatGPTやGeminiの生成力を組み合わせれば、コンテンツの量と質を両立できます。

ライブ配信の画面左と中央に表示されたブログ記事のスクリーンショット。WordPress記事のタイトルと本文がはっきり見える

タイムスタンプ：12:18 — WordPressやAPI連携について言及しているパート。コンテンツの自動投稿フローの可能性が語られています。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=738

私のおすすめワークフロー：

  • 週単位でテーマを決める（例：AI活用の導入事例）
  • AIにアウトライン作成と一次ドラフトを任せる
  • 人が編集し、フィードバックをAIに返して最終化
  • WordPress APIで投稿、SNS連携は自動化

この流れを一度作ると、オンラインコースやKindle向けの長文コンテンツも効率よく生成できます。労力は最初だけで、あとは運転資産になりますよね。

🎮 Cloud Code × ゲーム化（UIの”遊び”が鍵）

Cloud CodeのUIは「ガチャ」のようにスキルやウィジェットを引いて組み合わせるイメージだと説明がありました。ゲーム的要素がUXに取り入れられると、AIの敷居が下がり、より多くの人が日常的に使うようになります。

配信者のサムネイル列と中央に大きく表示された戦術ゲームの投稿画面。UI要素や再生バーがはっきり見えるスクリーンショット

タイムスタンプ：22:19 — Cloud Codeを”ゲーム感覚”で組み立てる話。プロトタイプやスケッチの画面が出てきます。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=1339

現場目線での利点：

  • 習熟のコストが下がる
  • 失敗を許容する設計が可能になる
  • ユーザーが自ら拡張したくなるインセンティブが生まれる

⚠️ リスクと懸念：フィルタリング、バイアス、プライバシー

機能拡張が早い分だけ、フィルタやガバナンスの議論は追いついていません。AIがプライベートデータにアクセスする場合、誤った提案や偏った学習をしてしまう可能性があるから、導入時は以下を必ず設計しましょう。

  • アクセス制御：誰がどのスコープにアクセスできるか
  • ロギングと説明責任：AIが出した判断の理由を追跡可能にする
  • フィルタルール：業務に不要な外部情報の取り込みを防ぐ

🛠️ 実践ステップ：Cloud Code & Agent 導入の具体手順（現場版）

エンジニアリング部門じゃなくても使えるように、私の現場でやっている導入手順を共有します。ステップはシンプル。

  1. ゴールを定める：何を自動化して欲しいかを明文化する（例：見積書作成時間を50％短縮）。
  2. スキルを選ぶ：既製スキルがあれば利用、無ければ最小限のスキルを作る。
  3. 接続を作る：必要なAPIやデータソースに最低限の権限で接続。
  4. プロトタイプで検証：チーム内で2週間運用して課題を洗い出す。
  5. 改善と展開：改善項目を元にチューニング、問題なければ組織横展開。

注意点は「小さく始めて早く失敗する」こと。完璧を目指すと何も回せなくなるから、必ずPDCAを短く回してね。

🧪 私の取り組み：GPTs研究会とブログ運用の実例

今回のライブで話した通り、私はGPTs研究会で各種実験を進めています。YouTubeやブログ、WordPress連携でCSV化したリサーチをAIにかけ、記事化→配信のパイプラインを作っている最中です。

中央に「Post ID 8622 チェック結果」として良い点・改善点が一覧表示されたブログ検証画面のスクリーンショット、左に登壇者のビデオ映像

タイムスタンプ：14:26 — ブログとYouTubeの連携、CSVによるデータ投入の話。実務でのデータ活用の現場感が出ている場面。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=866

私が実際にやっていること：

  • ライブの議事録をCSVで抽出
  • AIに要約とブログ化を依頼
  • WordPressの下書きとして自動で保存
  • 人がチェックして公開、SNS自動配信

これを回すことで、私の時間は「発想」と「改善」に集中できます。家族との時間も増えるし、経営判断に集中できるようになりましたよね。

📈 仕事の未来：どんなスキルが残るのか

よくある問いだけど、結論は「価値の出るスキルにシフトする」こと。事務的な作業は自動化されるから、残るのは次のような力です。

  • ゴール設計力：AIに目的を与える力
  • 評価と改善力：生成結果を評価して改善する力
  • データガバナンス：安全に使うための基準設計
  • 共創リテラシー：AIとともに働く文化醸成

私の経験からも、昔の”作業できる人”よりも”問いを立てられる人”がこれからの勝者になります。

📸 AI-Findai Fest 予告とコミュニティの広がり

登壇者4名が画面越しに手を振っている集合ショット。イベント告知や締めの場面に適した一枚。

タイムスタンプ：29:29 — AI-Findai Fest の告知パート。コミュニティで知見を共有し合う場が増えている。動画リンク：https://youtu.be/m9gv-WmZC0k?t=1769

イベントやコミュニティに参加すると、情報の”質”が変わります。個人で追うよりも、仲間と検証してナレッジを速く積み上げることが重要ですね。

🔁 実行プラン：今週やることリスト（私のやり方）

実務で即効性があるタスクを挙げます。全部やる必要は無いけど、1つでも試してみると視界が変わるよ。

  1. 自分の1週間のルーチンを洗い出す（時間がかかる3つのタスクを選ぶ）
  2. そのうち1つをAIで半自動化するフローを設計
  3. APIキーや権限を最小限で用意して試運転
  4. 結果をSlackやチャットに流して改善点を3つ書き出す
  5. 2週間後に効果測定して改善

これをやると、すぐに時間が生まれて、家族との時間や創造的な業務に回せます。私自身、50kgダイエットや事業の再建、そして家族との時間を大切にするために”仕組みで回す”ことを選びました。AIはその強力な”仕組み化”ツールです。

❓ FAQ（よくある質問）

Cloud Codeって何から始めれば良いですか？

まずはゴールを1つに絞ること。請求処理、議事録、見積作成など”頻度が高くて手間”な作業を選び、既存スキルがあるか確認。無ければ最小限でスキルを自作してプロトタイプを回すのが手堅いです。権限は最小限で、ログは必ず取ってください。

個人的なChatGPTやGeminiのメモリ機能は使って大丈夫？

業務で使うなら慎重に。利便性は高いが、取り扱うデータに応じてアクセス制御と保持方針を決めること。個人利用であればまず試してみて、どの情報が有用かを見極めると良いです。企業導入は法務・情報セキュリティと相談してね。

コンテンツ自動化の初期投資はどれくらい？

小さく始めればゼロ〜数万円の範囲が多いです。API利用料やプラグイン導入、初期のワークフロー設計の人件費が主なコスト。効果が見えたら拡張すればOK。重要なのは早く回すこと。

AI導入で失業が起きるって本当？

短期的に業務の構造は変わるけど、完全な”失業”ではなく”仕事の質のシフト”が起こると考えています。単純作業は自動化され、企画力や改善力、ガバナンス設計など新しいスキルの需要が高まります。個人としては学び直しと実践でポジションを作るしかないね。

📌 最後に：私からのメッセージ

僕は「3方よしAI共創コンサルタント兼おうちCEO」として、AIは”人を楽にする仕組み”だと信じています。失敗を恐れず、まずは小さく仕組みを回してみましょう。狙うべきは「一度作れば回る仕組み」。コンテンツも業務も、仕組み化できれば人生の時間が増えます。実験と改善のサイクルを楽しんでいきましょうね😊

今回のライブの詳しい部分は、タイムスタンプをつけたキャプチャとリンクからチェックしてみてください。気になる点があればコメントかSNSで聞いてください。共に学んで、共に仕組みを作りましょう！

📸 参考キャプチャ一覧（タイムスタンプ付き）

それでは今日も良い朝時間を。ひろくんでした！

この記事が参考になったら、ぜひAI氣道.jp無料メルマガに登録して、毎日の朝LIVEブログをお届けさせてください。また、AIを使って人生を変えたい方は人生が開花する30日メルマガや、自分の強みを知りたい方はあなたの富を生み出す神様タイプ診断もおすすめだよ。

いろんなAI診断を楽しみたい人は「AI診断フェス」をチェックしてみてね。ドラクエ風に楽しく本格な「ドラゴンビジネス3」も人気だよ。そして多田啓二（ただっち）のホームページはこちらからチェックできるよ。

GPTs研究会はこちら！

無料！AI最新情報コミュニティ
今すぐGPTs研究会をチェック！

[最新ニュース]

上部へスクロール