無料のGoogle AI Studioを積さんと使い倒した朝LIVE

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。

いやー、月曜あさはこれだから面白い。今日は積さんをゲストに迎えての1時間ちょっとのスペシャル、進行はただっちとひろくんこと私。Google AI Studioの中を隅々まで覗きまくった回です。Gemini 1.5 Pro Experimentalの化け物みたいなトークン数に、オープンソースのGemma、そしてGoogleラボの「フードムード」で日本とブラジルの晩ごはんまで作らせる始末。しまいには着物とお茶の話にまで飛んで、最後はちゃんと人間の話に着地する。そんな1時間を、そのままお届けします。

Google AI Studioという無料の実験室に、積さんと興奮した

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画面共有が始まってすぐ、積さんが見せてくれたのがGoogle AI Studio。検索して出てきたログインボタンを押すだけで、右側の「モデル」欄からいろんなAIモデルを選べる画面に入れます。無料です。タダ。それだけで、もう十分すごい話なんですけど……今日はそれ以上の話が待ってました。

あ、そうだ。料理で言うとね。Google AI Studioって、プロ仕様の厨房を丸ごとタダで開放してくれてるような場所なんですよ。包丁も鍋もコンロも全部そろってて、しかも入口は「ログインボタンを押すだけ」。エプロン持ってこなくていいから、とりあえず入ってみなよ、って感じ。この気軽さ、地味にデカいんですよね。

その厨房の棚の中に、8月1日に追加されたばかりの新顔がいたんです。名前が「Gemini 1.5 Pro Experimental 0801」。番号が日付そのままっていうのが、いかにもGoogleらしいというか。値札のシール貼り忘れみたいで、なんか笑っちゃうんですよね。私、この番号のところで積さんと思わず声がハモっちゃったんですよ。

積さん（8:51〜）

「日本語うまいですよね。ジェミニー1.5プロは日本語がうまいなと思ってたんですけど、もっとすごくなりましたね。しかもこれ、ナンバーがすごく面白いんですよ。0801って何ですかね。」

日本語の精度の話、私もずっと感じてたことなんですよね。クライアントさんに納品する文章も、最近はこのモデルで作ったものの評価がすごく高い。積さんの反応を見て、やっぱり気のせいじゃなかったんだなと思いました。

ひろくん（9:31〜）

「これだから、なんだろう、AIって言ったらGPTとか、クロードまで言うけど、GoogleのAIって意外と触られてない人多いんですけど、こんなに高機能なやつがタダでも使えるみたいな。」

これ、私が今日いちばん最初に感じた違和感でした。GPTやクロードの名前はよく聞くのに、GoogleのAIって意外と手を出してない人が多い。それなのに、これだけ高機能なものが無料で公開されてる。この差、ちょっともったいないなあと思うんですよね。

正直に言うと、私、GoogleのAIってちょっと後回しにしてた自覚があるんですよね。ChatGPTやクロードを触る時間のほうがどうしても長くて、Googleは「まあ、そのうち触ろう」くらいの温度感でいました。でも今日、積さんの画面を見ながら実況してもらって、その距離感が一気に縮まった感じがします。無料でここまで遊べる場所があるなら、触らない理由のほうが少ないでしょ。しかも入口はログインボタンひとつ。……こういうのって、腰が重いうちは一生触らないままなんですよ。でも一回入っちゃえば「え、なんで今まで使ってなかったんだろ」ってなる。今日の私が、まさにそれでした。

200万トークンの化け物と、オープンソースの相棒Gemma

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モデルの切り替え画面をスクロールしながら、積さんが「ここ見てほしい」って指差したのがトークン数の欄でした。ぶっちゃけ、私も最初は何のことか分からなかったんですけど……数字を聞いて、椅子から浮きました。

積さん（10:12〜）

「トークンの数がすごいんですよ。1.0のプロが3万でしょ、トークン数が。それがここで急に200万って言ってるんですよね。200万トークンっていうのは日本語でだいたい1文字2トークンぐらいなんで、100万文字ぐらい。100万文字が読み込めて出せるってことですね。だから本一冊は丸々読み込めますから。」

本一冊、丸ごと。この一言に、私もただっちも黙ってしまいました。今のAIツールって、だいたい100万トークンあたりで競い合ってるのが普通なので、そこから一気に200万まで跳ねたってことなんですよね。

でね、3万から200万ですよ。ちょっと足した、みたいな数字じゃない。桁が2つも跳ねてる。料理で言うと、片手鍋しかなかった厨房に、いきなり業務用の寸胴がドンって届いた感じ。今まで「材料が多すぎるから半分に減らそう」ってやってた仕込みを、丸ごとぜんぶ放り込めるようになる。この差はデカいですよ。しかも、この容量が生きるのは文章だけじゃなかった。

積さん（12:47〜）

「長尺の。だからあれでしょ、文字起こしが、今だいたいの文字起こしのツール、AIのツールっていうのはそれぞれ数時間、下手すりゃ30分ぐらいで止まっちゃうやつもありますけども、これ6、7時間いけるんですよね、議事録が。」

6、7時間。長時間の会議やセミナーの録画データを、そのまま丸ごと放り込んで文字起こしできるってことなんですよね。私も10万文字くらい一気に入れてみたことがあるんですけど、超絶賢いんですよ、これ。早い。もう、よくわからないくらい。今までなら「長すぎるから3回に分けて」ってお願いしてた作業が、一発で終わっちゃう。この「分けなくていい」ってだけで、地味に一日の段取りが変わるんですよね。

そしてもう一つ、積さんが教えてくれたのが「Gemma」というモデル。名前は似てますが、Geminiとはちょっと立ち位置が違うんです。

積さん（13:28〜）

「これのモデルの下のほうにあるGemmaってやつなんですけど、これがまた結構、後ろで動いてる優秀なものなんですよ。これはオープンソースなんですよね。Gemmaはオープンソースなんで、自分のプロダクトに組み込めるんですよね。」

オープンソースで、しかもコンパクト。自分のアプリやパソコンに直接、AIという頭脳を持ち込めるっていうのは、地味に大きい話だなと思うんですよね。正直、数字だけ聞いてもピンとこない部分もあるんですけど、積さんが「本一冊丸ごと」って言い換えてくれた瞬間に、急に自分ごとになった感覚があります。私が普段扱ってる文章量なんて、たかが知れてる。むしろその容量を持て余すくらい、渡す側の私たちがちゃんと「何を読ませたいか」を持ってないといけないんだろうなと、聞きながら思ってました。GeminiとGemma、この2枚看板だけでも、今日は十分お腹いっぱいでした。

積さんの論文分析、私のLP自動生成 — 現場の使い方対決

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ツールがすごいのは分かった。でね、結局のところ「それで何に使ってるの」っていう話になるんですよね。積さんに聞いてみたら、こんな答えが返ってきました。

積さん（16:09〜）

「僕は今、動画の文字起こしをやってるのと、もう一つ、今度また話す論文なんかの要約とかいうのは、長いやつが一発でいけるんで、便利だなと思います。まだまだ使い込んでるまでは言ってないですけど、こういうふうに使えるなっていうのはやってますね。」

論文の要約、動画の文字起こし。研究者ならではの使い方だなと感じました。積さんはこの後、実際に自分が書いている論文をこのツールに読み込ませて要約させる画面まで見せてくれたんですけど、長い文章を扱う仕事をしてる人には、それだけで価値が分かる機能だなと思います。あの分厚い論文が、放り込んだ数十秒で要点に化けるんですよ。研究の下読みって、本来いちばん時間を食うところでしょ。そこがガッと縮む。

で、私はというと、もっとマーケティングに寄った使い方をしてます。元データ、たった1つ。それだけで、LPもステップメールも全部作らせちゃうんです。

ひろくん（17:56〜）

「僕も何だろう、例えば、何か元データ1個入れてから、それをまあ、LPがあったらLPをステップメール、リードマグネットで作るとか、売りたい商品があったら、売りたい商品の商品情報から集客用のコンテンツを作っていくみたいな時に作る。やっぱ日本語うまいので。そういった電子書籍を作る、それをリードマグネットにする、そのLPの構成を考える。」

ぶっちゃけ、これ地味にすごいことなんですよ。元データ、たった1つ。それを放り込むと、LPの構成案がバーッと出て、そこからステップメールが何通ぶんも生えてきて、リードマグネット用の電子書籍のたたき台まで出てくる。……昔の私だったら、この一連を全部手で書いてました。丸2日はかかってた作業なんですよね。それが、今は下ごしらえまでAIがやってくれる。

元データを1つ入れるだけで、ステップメールもLPの構成も、集客用のコンテンツも一気に作ってもらう。もちろん最後は自分の手で直しますけど、たたき台のレベルがもう、下手な外注より優秀なんですよね。論文とマーケティング、扱ってる素材はまったく違うのに、二人とも同じツールに同じ台詞を言わせてる。積さんは論文で、私は商品情報で。中に入れるものが変わるだけで、出てくるアウトプットのクオリティは変わらず高い。積さんも「学習もしていくんですよね、自分自身のことも」って言ってくれて、なんだかんだ言って、私たちお互い、結構このAIに仕事を任せてるんだなあと実感した時間でした。正直に言うと、この対比に気づいた瞬間、ちょっと嬉しくなったんですよね。積さんは研究者としての言葉遣いで、私は商売人としての言葉遣いで、同じGoogle AI Studioに話しかけてる。使う人が変われば、出てくる答えの色も変わる。そこがちゃんと機能してるのを見れたのが、今日いちばんの収穫だったかもしれません。

Googleラボの「フードムード」から、ロボット調理レストランの話まで飛んだ

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Google AI StudioのほかにGoogleラボ、通称「ラボスグーグル」も無料で入れます。ここで積さんが見せてくれたのが「フードムード」という機能。国名を2つ入れると、その国同士を掛け合わせたメインコースのレシピと、それらしい料理の画像まで出してくれるんです。試しに「日本」と「ブラジル」を入れてみたら、たけのこがやたら入った、ブラジルに寄せた和食っぽい一皿が出てきました。いやー、この発想だけでもう笑っちゃいました。役に立つかと聞かれたら困るけど、発想としてはめちゃくちゃ面白いんですよね。

いやー、この「日本×ブラジル」の一皿、画面に出てきた瞬間ちょっと声出ました。たけのこがゴロゴロ入ってるのに、なぜかブラジル感も漂ってる、不思議な料理。誰がこれ食べるの、って感じなんですけど……発想としては最高に楽しいんですよ。役に立つ立たないで測っちゃうと、こういう機能って一瞬で「無駄」の箱に入れられちゃう。でも私、こういう無駄が大好物なんですよね。

で、この遊びから、話はどんどん脱線していきました。無駄遣いみたいな機能で盛り上がってたはずが、気づいたらビジネスの話になってたんです。

積さん（35:20〜）

「だからクローズキッチンで配送キッチンだけ作っておいて、食材やたら持っておいて。どっかにラーメン屋さんでめちゃくちゃ食材あるとこあったでしょ。渋谷かな、どっかに。棚にスーパーマーケットみたいな食材置いてあるんですよ。それを選んで、チョイスして、ラーメンに入れてもらう。それの巨大なやつね。工場みたいなところに巨大な食材を用意しておいて、選んだものがランダムに来るみたいな。」

クローズドキッチン、巨大な食材倉庫、選んだものがランダムに届く——そんな絵が、一気に頭に浮かびました。フードムードで遊んでただけなのに、いつの間にか新しい飲食ビジネスの設計図みたいな話になってるの、面白すぎます。

ひろくん（36:08〜）

「下手したら冷凍庫の倉庫かなんかに、その調理ロボットが来たら、そこから直送で製造販売できちゃうんですね。しかもその人に合わせたパーソナライズな料理を届ける。普通に人間を超越した、その人にフィットしたもの作れそうですね。パクチーが大好きな人向けのスイーツとか言ったよね。パクチーアイスクリームとか作ってました。」

パクチーアイスクリーム。この単語が出てきた瞬間、配信のテンションが完全におかしくなってました。でもね、笑いながらも、その人専用にパーソナライズされた料理を、ロボットが淡々と作って届けてくれる未来って、そんなに遠くない気がしたんですよね。フードムードは、確かに実用性だけで見たら「無駄遣い」なのかもしれません。でも、こういう遊びの中からこそ、誰も思いつかなかったビジネスの種が転がり出てくる。今日のクローズドキッチンの話も、最初はただの思いつきだったのに、話してるうちにどんどんリアルになっていった。この化学反応、Googleラボみたいな遊び場があるからこそ起きるんだと思います。真面目に「使えるツール探し」ばっかりしてたら、たぶんこの話には辿り着かなかった。遠回りに見える遊びが、実は一番の近道だったりするんですよね。

着物もお茶もお寿司も、型があるものはAI化しやすいという話

▶ この話題を動画で見る（47:03〜）

話は料理を飛び越えて、着物にまで広がりました。積さんが力説してたのが、着物の「決まりごと」の多さです。

積さん（47:03〜）

「着物っていうのは方程式なんですよ。洋服はセンスですよね、着物は方程式なんで、柄が全部決まってるんです。24節気ってあるでしょう、24節気で、色から帯まで、その時に着ていいもの全部決まってるんです。だからちょっと外れた格好してたら、やんわりけなされるんですよ。」

洋服はセンス、着物は方程式。この対比、すごく分かりやすいなと思いました。季節ごとに柄も帯も色も決まっていて、そこから外れると、京都のおばあちゃんたちにやんわり指摘される……なんて話まで飛び出して、笑いながら聞いてたんですけど、これって完全に「ルールベース」の世界なんですよね。ルールがあるってことは、AIが一番得意な領域ってことでもあります。

ひろくん（51:39〜）

「そうなんですね。京都の着物チェックAIとか作ったら、着物コーディネートはもう決まってるからこれですし、そんな時間に浴衣着てきたらダメですよっていうアラートが出てきたりとか。」

着物チェックAI。冗談みたいに言ったんですけど、これ、わりと本気でできそうな話なんですよね。お茶やお寿司の話も同じ流れで出てきて、最後まで作り込んだプロの技の手前、8割9割は「型」でできてる。だったら、その8割をAIやロボットに渡して、人間は残りの1割に集中する——そういう役割分担が、和の世界ほど相性がいいという話に、私も積さんもすっかり納得してしまいました。

でね、この「型がある＝AIが得意」って話、聞けば聞くほど腑に落ちたんですよ。だってAIって、ルールがはっきりしてるものほど強いでしょ。逆にセンスとか気分とか、言葉にできないフワッとしたものは苦手。着物の24節気なんて、まさにルールの塊。何月にどの柄、どの帯、どの色——全部決まってる。これ、AIにとっては最高に働きやすい厨房なんですよね。決まりごとが多いって、人間からすると窮屈だけど、AIからすると「教えやすい」ってことなんです。

型があるものはAI化しやすい。この考え方を聞きながら、私は自分の惣菜屋時代のこと、ちょっと思い出してました。あの頃も、盛り付けとか出汁の取り方とか、実はかなり「型」で動いてた部分があったよなあって。着物の話、笑い話で終わらせるにはもったいないくらい、自分の過去とも重なる話でした。和食の盛り付け、出汁の取り方、器の選び方——考えてみれば、私が惣菜屋で叩き込まれたことのほとんどが、実は「型」だったんですよね。センスだと思い込んでたものの中に、ちゃんとルールがあった。今日、積さんと着物の話をしながら、自分の下積み時代をもう一回棚卸しさせてもらったような、そんな気分になりました。型があるものほど、実はAIとの相性がいい。この視点、今日一日でいちばん、自分の中に残ったものかもしれません。惣菜屋のカウンターに立ってた頃の自分に、今日聞いた話をそのまま聞かせてあげたいなと、ふと思いました。

最後に魂を込めるのは人間だ、という積さんとただっちの一言

▶ この話題を動画で見る（56:50〜）

型のある世界の話をひとしきりした後、積さんがまとめてくれたのがこの一言でした。

積さん（56:50〜）

「それこそ料理なんかのほうは、AIが作って、ロボットが作ってバーッと出てきたものを、シェフどうですかって、最後に味付けでちょっと塩やるとか、木の芽添えるとかみたいなことを人間がやればいいわけですよね。」

塩をひとつまみ。木の芽をひとつ添える。この最後のひと手間だけが、人間に残る仕事——そんなイメージが、今日いちばん腑に落ちた瞬間でした。ぶっちゃけ、私もこの一言で、今日のLIVEが締まったなと感じました。

いやー、この「塩ひとつまみ」の話、めちゃくちゃ刺さったんですよ。AIとロボットが9割やってくれる。じゃあ人間は用済みかっていうと、全然そうじゃない。最後の最後、皿に塩をひとつまみ落とすか落とさないか。木の芽をちょんと乗せるか乗せないか。その一手だけは、どうしても人間にしか決められない。……で、その一手って、実は9割の作業より大事だったりするんですよね。同じ料理でも、そこで味が決まる。同じ文章でも、最後の一行で刺さるか刺さらないかが決まる。私も自分の言葉にしてみました。

ひろくん（57:08〜）

「その辺の直感能力とか、AIがカバーできない、数値化できない、非言語のところとか、そこはデータとかで判断するもんじゃない領域。人間側を磨いていくと、逆にベースのところはどんどんAIにやってもらっちゃって、そっち側にやったほうが、多分尖りますね。」

数値化できないところ。非言語のところ。そこを磨いていく。ベースの作業をAIに渡すほど、人間側は逆に尖っていける——そんな感覚を、今日は身をもって体感しました。作業を手放すって、なんだか自分の仕事が減って寂しい気もするけど、実際は逆なんですよね。手放した分だけ、自分にしかできないところに時間を注げる。締めくくりに、ただっちが今後の活動について、こんな話をしてくれました。

ただっち（65:40〜）

「去年、本物プロっていう話も出たんですけども、まさに僕ら本物プロの方々と一緒に、日本は世界へというものを目指してやっております。AIを本当に探求をすると、逆に人にしかできないことが深掘りできるんじゃないかなと思って。」

AIを探求すればするほど、人にしかできないことが深掘りできる。AIが間を全部やってくれるようになっても、最初の発注と最後の仕上げだけは人間に残る——今日1時間、料理からフードムード、着物、お茶、お寿司って話が転がるだけ転がって、最後にちゃんとこの一言に着地したのは、なんだか出来すぎな気もするけど……本当にそう思うんですよね。今日の1時間、Google AI Studioの無料っぷりに驚いて、フードムードでふざけて、着物の型の話で盛り上がって——気づいたら、ちゃんと人間の仕事の話に戻ってきてました。この着地の仕方、私、すごく好きなんですよね。それがすごく私にとってはしっくりきた着地点でした。人間に残る最後のひと仕事、これから先もずっと大事にしていきたいなと、素直にそう思います。

ひろくんコラム — 惣菜屋時代の勘と、AIが考えるレシピ

よくある質問

Q. Google AI Studioは無料で使えますか？

はい、LIVEで積さんが見せてくれた通り、Googleアカウントでログインするだけで、右側の「モデル」欄からさまざまなAIモデルを無料で試せます。8月1日に追加されたばかりの「Gemini 1.5 Pro Experimental 0801」も、このAI Studio上で無料で使える状態でした。

Q. Gemini 1.5 Pro Experimentalの200万トークンって何ですか？

LIVEでは、1.0 Proの約3万トークンから一気に200万トークンまで跳ね上がったと話されていました。日本語だと1文字あたり約2トークンなので、200万トークンは約100万文字、本一冊が丸ごと読み込めるくらいの量です。積さんは、6〜7時間の長尺動画の文字起こしにも使えると話していました。

Q. Gemmaは何に使うものですか？

Gemmaは、Geminiと同じくGoogleのモデルですが、オープンソースで公開されている点が違います。LIVEでは、自分のアプリやプロダクトに直接組み込める「コンパクトで賢い」モデルとして紹介されていました。

Q. Googleラボの「フードムード」って何をするものですか？

2つの国名を入力すると、その国同士を掛け合わせたメインコースのレシピと料理の画像を生成してくれる遊び機能です。LIVEでは「日本」と「ブラジル」を掛け合わせて試していました。

Q. 着物や茶道がAI化しやすいと言われるのはなぜですか？

積さんの話では、着物は24節気ごとに柄や色、帯まで決まりごとがある「方程式」のような世界だからだそうです。ルールが明確に決まっているものは、AIが得意とする領域だという話がLIVEで交わされていました。

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