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目次
- 🌅 朝7時から始める「現場で使えるAI」 — 私の結論（要約）
- 🧭 この配信で扱ったツール一覧（登場順で整理）
- イントロ／配信開始（00:33）
- 💡 なぜ「現場で使える」か？（要点）
- Claude Code／Coworkの話（03:20）
- 🔌 具体例：コンテンツ制作ワークフロー（Claude Code × NotebookLM × Gemini）
- NotebookLMとGeminiの連携イメージ（20:02）
- 💬 Claude（Anthropic）デモの利点と注意点 😊
- Claudeのファイル読み込みデモ（04:21）
- 🛠️ WordPress・Gensparkへの自動投稿 — 現場での使い方
- WordPress自動投稿の流れ（08:50）
- 🎨 Nano Banana Proで作るインフォグラフィックとマンガ表現
- Nano Banana Proでインフォグラ作成（23:16）
- 💸 料金感と導入プランの選び方
- 料金とプランの話（12:02）
- 🧩 事例：ゲーム的タスク運用（ユーザーのレベル・報酬設計）
- ゲーム化ワークフローの説明（14:47）
- 🔧 実装ステップ（私が勧める優先順位）
- ステップバイステップでClaude Codeを叩く（26:35）
- 🧠 分身AI（セカンドブレイン）を育てるときの考え方
- 分身AIの育成について（19:03）
- 🧾 実務でよくある失敗と回避策（忖度ゼロで解説）
- 導入の注意点（25:38）
- 📈 実践ケース：私の50kgダイエットや事業での学びをAIに活かす
- 私のストーリー紹介パート（31:12）
- 🚀 まとめ：今日から始める小さな一歩
- ❓ FAQ（よくある質問）
- 🧾 最後にひとこと（ひろくんの視点）
🌅 朝7時から始める「現場で使えるAI」 — 私の結論（要約）
私は田中啓之、ひろくんです。今回の朝LIVEで扱ったのは、現場で本当に使えるAIツール群—NotebookLM、Gemini、Claude Code、Coworkなど—を使った具体的ワークフローの紹介です。結論から言うと、これらは単なる話題ではなく、適切に組み合わせると「分身AI（セカンドブレイン）」として日常業務やコンテンツ制作、顧客対応、そしてWeb運用まで自動化してくれますよね。
この記事では、私が実際に触って感じた”現場で使える”ポイント、実装の注意点、価格感、具体的な手順まで全部ざっくり＆丁寧に説明します。初心者から中小企業の経営者、個人事業主まで役立つはずだよ。
🧭 この配信で扱ったツール一覧（登場順で整理）
- Claude Code：ターミナルで動作するAIコーディングアシスタント。コード生成・デバッグ・ファイル操作に強い（開発者向け）。
- Cowork：2026年1月リリースのClaude Desktop新機能。ターミナル不要でローカルファイルの読み取り・編集・整理ができる（非開発者向け）。
- Claude (Anthropic) のデモ：ファイル読み込みや対話型のドキュメント参照が可能。実務に直結。
- NotebookLM：ドキュメントを読み込んで要点化・検索できる「ノートの神様」。
- Gemini（ジェミニ）：生成系と高品質の情報整理を担当。Webページ組み立てやLP作成に便利。
- Nano Banana Pro（Nano Banana Pro）等のグラフィック生成：インフォグラフィックや漫画表現などビジュアル生成に活用。
- WordPress / Genspark等の公開ワークフロー連携：生成物をそのままWebに投稿する自動化。
イントロ／配信開始（00:33）
配信冒頭の挨拶シーン。テーマは「現場で使えるAI実践会」。この時間帯に集まるのは、実務でAIを役立てたい経営者やフリーランスが多いんだ。私も朝ルーティンにAIを組み込む試みを進めているので、朝一で情報を出すのは大事にしてるよ。
💡 なぜ「現場で使える」か？（要点）
よく「最新AIツールって何が違うの？」って聞かれるけど、実務目線で見ると以下が重要です。
- ドキュメント接続能力：ローカル/クラウドのファイルを直接読んで要約・検索できるか（NotebookLMやClaudeの長所）。
- Web/ツール連携：WordPressや外部APIと繋いで生成物をそのまま公開できるか（Claude Codeの強み）。
- カスタム化しやすさ：サブエージェントやスキルを追加して自社プロセスに合わせられるか。
- 誤情報対策：誤答（ハルシネーション）を減らす工夫と運用ルール。
Claude Code／Coworkの話（03:20）
Claude CodeとCoworkの説明シーン。Claude Codeはターミナルで動作するコーディング専門のAIアシスタントで、開発者向けだよ。一方、Coworkは2026年1月にリリースされたClaude Desktopの新機能で、ターミナル操作なしでファイルの読み取り・編集・整理ができるんだ。「同僚にメッセージを残すような感覚」で使えるのが特徴で、非エンジニアでもAIエージェントの力を活用できるようになったよ。
🔌 具体例：コンテンツ制作ワークフロー（Claude Code × NotebookLM × Gemini）
ここで私がやっているワークフロー例を具体的に説明するよ。ポイントは「情報収集 → 要約 → コンテンツ生成 → 公開」の流れを自動化すること。
- NotebookLMに過去記事や社内資料を読み込ませ、キーワードと要点を抽出。
- Geminiでその要点を元にブログ記事やLPの素案を自動生成。
- Claude Codeでスクリプトを書いて、WordPressやGensparkへの投稿を自動化。
- 公開後は自動でSNS用テキストと画像を生成して配信。
このワークフローだと、人がやるのは最終チェックと微修正だけ。時間削減と売上連動に直結するよ。
NotebookLMとGeminiの連携イメージ（20:02）
NotebookLMで企業の過去記事や理念を読み込んでいる画面。Geminiに渡して「会社紹介ページを10分で作って」と指示するイメージね。
💬 Claude（Anthropic）デモの利点と注意点 😊
AnthropicのClaudeは、特に「ファイルを読んで対話する」場面で強い。デスクトップのフォルダやファイルをチャットで参照できるのは現場で超便利だよね。
ただし注意点もある。
- 読み込ませるデータの正確性に依存するので、最初にデータクレンジングをする。
- 機密情報の扱いルールを明確にする（誰がアクセスできるか）。
- モデルの出力に対する検証プロセスを設ける（特に法務・契約文書など）。
Claudeのファイル読み込みデモ（04:21）
Claudeがローカルやクラウドのフォルダを参照してチャット応答しているところ。実務ではFAQ、自社規約、商品マニュアルの読み込みが即戦力になるよ。
🛠️ WordPress・Gensparkへの自動投稿 — 現場での使い方
生成したブログやLPをそのままWebに出す運用はめっちゃ重要。私のオススメは「まずステージングに自動反映 → 人が確認 → 本番公開」の流れ。
手順の概要：
- Claude Codeのスクリプトで生成物をステージング環境に転送。
- ステージング上で構成要素（Hタグ、メタ、画像キャプション）を人がチェック。
- 承認後にスクリプトが本番へ反映。
この方式だと、いきなり本番に出してリスクを負う必要なし。特にコンプライアンスが必要な業種は必須だよ。
WordPress自動投稿の流れ（08:50）
ここでは生成された記事がWordPressの投稿エディタに入る様子を解説している。SEOタイトルやHタグ自動生成の話もしていたね。
🎨 Nano Banana Proで作るインフォグラフィックとマンガ表現
記事に使うビジュアルは大事。Nano Banana Proみたいなツールで簡単に漫画風やインフォグラフィックを自動生成できると、読者の反応がグッと上がる。
私の使い方ポイント：
- 記事の要点を箇条書きで渡して、視覚要素を指示する。
- サムネイルと本文内の図は別レイヤーで生成してABテスト。
- 生成後の微調整はデザイナーに任せると工数削減になる。
Nano Banana Proでインフォグラ作成（23:16）
Nano Banana Proのボタンを押してデザイン生成しているところ。クリック一発で複数案出してくれるのは現場でありがたい。デザイナーがいないチームでも見映えを確保できるよ。
💸 料金感と導入プランの選び方
配信でも触れたけど、ツールにはフリープラン〜高額プランまである。現場で本気で動かすなら、ある程度の投資は必要です。私流の判断基準はこうだよ。
- 検証フェーズ（1〜2ヶ月）：無料〜20ドルプランで十分。まずは小さく動かす。
- 拡張フェーズ（運用開始）：Claude Codeのようなクラウド自動化は$100/月以上のプランがあると安心。
- 本格運用（チーム全体）：複数のAPIや高性能モデルを常時使うなら$200〜$1000/月クラスの投資が現実的。
重要なのは「どれだけ人件費が浮くか」を試算すること。AI導入で人がやっていたルーチンをどれだけ減らせるかを数値にして投資判断しよう。
料金とプランの話（12:02）
視聴者からの「無料？」という質問に対しての応答パート。価格感のイメージ出しをしている。高性能を求めるならやはり投資が必要だね。
🧩 事例：ゲーム的タスク運用（ユーザーのレベル・報酬設計）
面白い例として、AIを使った「ゲームライクなタスク管理」を話したよね。要点は次の通り。
- タスクをクエスト化して、達成で報酬（ポイント・ゴールド）を与える
- AIがタスクの実行ログをとり、進捗に応じて自動で次のタスクを割り当てる
- ユーザーのヘルス（過労）管理も組み込む（休憩を促すトリガーなど）
これは社内のオンボーディングや学習プログラムでめちゃくちゃ有効。モチベーション維持と定着に役立つよ。
ゲーム化ワークフローの説明（14:47）
タスクがクエスト化され、達成で報酬が入るイメージを示した箇所。AIが判定してレベルアップさせるフローを紹介しているよ。
🔧 実装ステップ（私が勧める優先順位）
導入は順序が命。私の現場での優先順位をステップでまとめたよ。
- 現状業務の棚卸：ルーチンタスクを洗い出す（まずは20個）
- 最も時間がかかるタスクを1つ選ぶ（例：週次レポート作成）
- NotebookLMに資料を入れて検索・要約の精度を確認
- 生成→承認→公開の小さな自動化パイプラインをClaude Codeで作る
- 結果を評価し、スコープを拡大する（KPIは時間削減量と売上寄与）
この順番だと失敗リスクが低く、効果を早く実感できるからオススメ。
ステップバイステップでClaude Codeを叩く（26:35）
Claude Codeでスクリプトを実行するデモ。よく使うコマンドをショートカット化しておくと、ターミナルから一発で実行できるようになるよ。一方、Coworkならターミナル不要で「このフォルダを整理して」と指示するだけでOK。用途に応じて使い分けるのがポイントだね。
🧠 分身AI（セカンドブレイン）を育てるときの考え方
分身AIを育てるって言うと壮大に聞こえるけど、方法はシンプルだよ。
- 情報インプットを蓄積する（過去記事、社内資料、FAQなど）
- 小さな命令から始める（例：メール下書きを生成）
- 出力のルールを明文化する（トーンやNGワード、法務チェックなど）
- ログを取って改善ループを回す
ポイントは「完璧を求めないこと」。まずは使えるレベルで動かして、改善していけばいいんだよね。
分身AIの育成について（19:03）
NotebookLMやGeminiを組み合わせて分身AIを育てる説明パート。ここを起点に社内の「知の一元化」が進むよ。
🧾 実務でよくある失敗と回避策（忖度ゼロで解説）
良い点は褒めつつ、失敗ははっきり指摘するのが私のやり方。よくあるミスと対策をまとめるよ。
- ミス1：ツールを全部導入して満足する
→ 対策：まず1つを試し、効果を数値化する。 - ミス2：データ整備を怠る
→ 対策：入力データの前処理を必須工程にする。 - ミス3：セキュリティルールを後回し
→ 対策：アクセス権とログ管理を最初に決める。 - ミス4：人の承認を無くしすぎる
→ 対策：暫定的に「人が最終承認」を残す。
導入の注意点（25:38）
Claude CodeやNotebookLMの「便利さ」について話しながら、運用上の注意点を示した時の画面。特にエラー発生時のハンドリングは重要だよ。
📈 実践ケース：私の50kgダイエットや事業での学びをAIに活かす
私のバックグラウンド（50kg減量、事業での挫折と回復）をAIに活かすと、運用に説得力が出る。例えば：
- ダイエット日誌や成功法則をNotebookLMに入れてユーザー向けのパーソナライズド提案を生成
- 販売ページやランディングページをGeminiで複数案作り、Claude CodeでA/Bテストを回す
人の経験とAIを組み合わせることで「信頼できる自動化」が実現するんだ。
私のストーリー紹介パート（31:12）
ここは私のプロフィールやバックグラウンドを触れた場面。分身AIで私の知見を複製する話をしたよ。
🚀 まとめ：今日から始める小さな一歩
長々書いたけど、結局のところ大事なのは「小さく始めて検証し、スケールする」。私が推奨する初期アクションは下の3つだよ。
- NotebookLMに社内資料と3本の過去記事を読み込ませる
- Claude Codeで「記事生成→ステージング反映」のスクリプトを組む（非エンジニアはCoworkでファイル整理から始めてもOK）
- Nano Banana Proでサムネイルを自動生成して、反応を測る
この3つで「1〜2週間で何が改善されるか」が見えてくるはず。結果に応じて投資プランを上げればOKだよ。
❓ FAQ（よくある質問）
NotebookLMとGeminiはどちらを優先して導入すべき？
私はまずNotebookLMを優先するのをオススメするよ。理由は「既存ドキュメントから即効性のある知見を取り出せる」こと。NotebookLMで情報整理→Geminiで生成という流れが効率的だよね。
Claude CodeやCoworkは中小企業にとってコスパ良い？
Claude Codeは無料で使えるけど、Coworkを使うにはClaude Max（月額$100〜$200）が必要だよ。まずはClaude Codeで試してみて、ターミナル操作が苦手ならCoworkを検討するのがオススメ。ルーチンを自動化できれば人件費削減分で十分回収できるはず。
ハルシネーション（誤情報）対策はどうする？
出力を常に検証する文化を作ること。重要文書は人の最終チェックを残す。モデルには最新の公式ソースを与え、チェーン・オブ・トラストを確立するのが肝心。
分身AIを育てるのにどれくらい時間がかかる？
用途にもよるけど、基本的タスクであれば1〜2ヶ月で「使える」レベル、半年〜で「信用して任せられる」レベルになることが多い。継続的にデータを入れて改善することが重要。
🧾 最後にひとこと（ひろくんの視点）
AIは「道具」だよ。私が伝えたいのは、ツールをたくさん知って満足するのではなく、「自分のビジネスや生活を実際に回す仕組み」に落とし込むこと。失敗してもそれは宝だから、まずは1つ動かしてみてほしい。「悪いことこそ宝物」って僕はいつも言ってるんだけど、やってみて初めてわかることがたくさんあるんだよね。
私も分身AIと一緒に「競争より共創」の精神で、みんなと一緒に成長していきたいと思ってる。試してみたいことがあればコメントしてね。可能な範囲で実装事例をシェアするよ。一緒にがんばろう！😊
関連リンク（配信元）
ライブ配信ページ: ▶ 動画で見る
追記：参考リソースと次のステップ
この記事を読んで実際に試すときの参考ポイントを簡潔にまとめます。各ツールの公式ページやドキュメントは頻繁に更新されるので、最新情報は公式を確認してください。
- まずはNotebookLMに社内資料を入れて検索・要約の精度を確認する
- 次にClaude Codeで簡単なスクリプト（記事生成→ステージング反映）を組む。ターミナルが苦手ならCoworkで「このフォルダのファイルを整理して」から始めてもOK
- GeminiやNano Banana Proで生成物のブラッシュアップとビジュアル生成を試す
参考：各ツール名で公式ドキュメントや導入ガイドを検索すると、導入手順や料金プラン、APIの使い方が見つかります。必要があれば、どの公式ページを参照すべきか私のほうで案内しますのでコメントでリクエストしてください。
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