AI TOOL WORKFLOW
NotebookLM×Gemini×Genspark|3つのAIを組み合わせて何でも作れるワークフロー【2026年実践版】
2026.03.07
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。
おはようございます!ひろくんです。今回はNotebookLM・Gemini・Gensparkの3ツール連携ワークフローを実例たっぷりでお届けします!
3行でわかるポイント
- NotebookLMは「知識の冷蔵庫」素材を貯めておけば、いつでも正確に引き出せる
- Geminiは「レシピを考えるシェフ」膨大な情報からプロンプトや戦略を組み立ててくれる
- Gensparkは「調理する厨房」料理で言えば、実際にフライパンを振って仕上げてくれる最終工程担当

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NotebookLM×Gemini×Genspark 3ツール連携の全体像

AIツールが溢れている今、1つのツールだけで全部やろうとすると限界がある。料理で例えるなら、「冷蔵庫の食材を見ながら、レシピを考えて、調理も盛り付けも全部一人でやる」みたいなもの。忙しい人がそれをやると、どこかで手を抜いちゃうよね。
私が毎日のコンテンツ制作で実践しているのは、3つのAIに「得意分野」を分担してもらう方法。それぞれの役割はこうだよ。
やさしく解説
NotebookLM = 知識の冷蔵庫(素材を保存・整理して、必要なとき正確に引き出す)
Gemini = レシピを考えるシェフ(素材からプロンプトや戦略を組み立てる)
Genspark = 実際に調理する厨房(画像・リサーチ・動画など最終成果物を生成する)
この3つを組み合わせることで、リサーチ→構成→制作を一気通貫で自動化できる。しかも、各ツールが得意なことだけやるから品質も高い。1つのAIに無理させて「なんか微妙」な結果になるのを防げるんだよね。
料理で例えると?
全品手作り弁当を1人で作ると朝5時起きだけど、「ご飯は炊飯器」「おかずは惣菜」「サラダだけ手作り」って分担すれば、30分で完成する。AIも同じ!得意な子に得意なことを任せるのが「委ねるOS」の基本だよ。
NotebookLMは「知識の冷蔵庫」素材を貯めて引き出す

NotebookLMは、Googleが提供するAIノートブック。PDFやWebページ、テキストなど1つのノートブックに最大300個のソース(無料プランは50個、Plus/Proは300個)を貯められる。料理で言えば、食材をジャンルごとに整理した「大きな冷蔵庫」だよ。
NotebookLMの3つの強み
1. ソースグラウンデッド
NotebookLMの最大の特徴は、アップロードしたソースだけを根拠に回答すること。ChatGPTやClaudeのように「それっぽいけど嘘」というハルシネーションが起きにくい。冷蔵庫にある食材だけで料理するから、「ない食材を使った」みたいなことが起きないんだよね。
2. 複数ソースの横断検索
議事録50本、技術資料30本、市場調査レポート20本…こんな大量の情報を人力で横断検索するのは無理がある。NotebookLMなら「この100本のソースの中で〇〇について触れているものは?」と聞くだけ。
3. オーディオ/ビデオ生成
蓄積した知識からポッドキャスト風の音声概要を自動生成できる。これがかなりクオリティ高い。NotebookLM Plusなら動画やスライドの生成もできるよ。
やさしく解説
NotebookLMは「自分だけの専門家」を作るツール。たとえば、過去のブログ記事を全部入れておけば「以前どんな記事を書いた?」って聞いたとき、正確に答えてくれる。記憶力の良い料理アシスタントがキッチンにいるようなものだよ。
私の使い方:ノートブック6冊体制
私は用途別にノートブックを分けて運用している。
- AIモデル動向トラッカー: 最新のAIニュース・モデルアップデート情報を蓄積
- ブックマーク知識ベース: X(旧Twitter)やはてなブックマークの保存記事1万件超
- プロフィール情報: 自分のブランド情報やビジネス背景
- Remotion動画パイプライン: 動画制作の技術ナレッジ
- 偉人村ペルソナ: AI偉人村の各ペルソナ情報
- 配信知識: LIVE配信やコンテンツ制作のノウハウ
こうやって「冷蔵庫を棚ごとに分ける」と、必要な情報に素早くアクセスできる。全部1つのノートブックに入れると、冷蔵庫がパンパンで何がどこにあるかわからなくなるから注意だよ。
Geminiは「レシピを考えるシェフ」プロンプト生成・戦略立案

Geminiは、Googleの最新AI。特にGemini 3 Proは100万トークンの超ロングコンテキストを持っていて、大量の情報を一度に処理できる。NotebookLMで集めた素材を渡して「これをもとにプロンプトを作って」とお願いする相手がGeminiだよ。
Geminiが得意な3つのこと
1. プロンプト生成
「この素材をもとに、Gensparkで画像を生成するプロンプトを作って」とお願いすると、的確なプロンプトを組み立ててくれる。素材の中身を理解した上でプロンプトを作るから、的外れにならない。
2. 構成・戦略立案
ブログ記事の構成案、SNS投稿の戦略、リサーチの方向性…こういった「設計図」を描くのがGeminiの得意分野。料理で言えば、冷蔵庫の食材を見て「今日は和食で行こう。メインは魚、副菜は2品、汁物1つ」って献立を考えるシェフの仕事。
3. 大量データの要約・分析
100ページのPDFを渡して「要約して」「重要ポイントを5つ抽出して」といった作業も瞬時にこなす。NotebookLMからエクスポートしたノートをGeminiに渡すとさらに深い分析ができる。
料理で例えると?
冷蔵庫(NotebookLM)を開けて「鶏肉、トマト、バジルがあるな…じゃあイタリアンチキンのレシピでいこう。調味料はこれとこれ、焼き時間は15分」って瞬時に決めてくれるのがGemini。あなたは「いいね、それで!」って言うだけ。
Gemini CLIで自動連携
私はGemini CLIを使って、ターミナルからGeminiに直接指示を出している。gemini-3.1-proモデルを指定すれば、100万トークンのコンテキストウィンドウをフル活用できる。
やさしく解説
Gemini CLIとは、ブラウザを開かなくてもコマンド1行でGeminiに質問できるツール。プログラマーの人なら馴染みのある「ターミナル」から使える。料理で言えば、口頭でシェフに指示を出すのと同じくらい手軽だよ。
Gensparkは「調理する厨房」画像・動画・スライド・リサーチまで全部作れる

Gensparkは、9つの専門LLMと80以上のツールを搭載した「マルチエージェント型ワークスペース」。Geminiが作ったプロンプトを受け取って、実際の成果物を仕上げる「厨房」の役割を担っている。
Geminiも画像生成やコード実行など成果物を作る力はある。ただ、Gensparkとの決定的な違いは作れる成果物の幅。Gensparkは画像・動画・スライド・データシート・リサーチレポートなど、より多くの種類の最終成果物をワンストップで生成できる。料理で言えば、Geminiも料理はできるけど、Gensparkはフルコースを出せる厨房。
Geminiとの違いを一言で
Gemini:テキスト+画像+コード実行(構成・分析が得意。成果物も作れるが種類は限定的)
Genspark:テキストIN → 画像・動画・スライド・シート・レポートOUT(作れる成果物の種類が圧倒的に多い)
Gensparkの8つの「厨房設備」全機能マップ
コンテンツリパーパス(1つの素材を複数の形式に展開する)の視点で、Gensparkの全機能を紹介するよ。
1. AI画像生成(NanoBanana 2 / Seedream / FLUX / GPT Image等)
ブログのグラレコ(グラフィックレコーディング風図解)、SNS投稿画像、サムネイルなどを生成できる。genspark.aiにアクセスして、画像生成エージェントにプロンプトを入力するだけ。1回のプロンプトで複数枚を同時生成できるのが最大の強み。搭載モデルはGoogle製のNanoBanana 2、ByteDance製のSeedream、Black Forest Labs製のFLUX 2 Proなど、世界トップクラスのモデルを自由に切り替えて使える。
2. AI動画生成(Veo 3.1 / Sora 2 / Kling V2.5)
テキストプロンプトから動画を生成。GoogleのVeo 3.1、OpenAIのSora 2、KuaishouのKling V2.5を搭載していて、音声付き・リップシンク対応のシネマティック動画が作れる。ショート動画の素材作りにも、プロモーション動画にも使える。ブログ記事の内容をそのまま動画に変換できるから、リパーパスの鉄板。
3. AI Slides(プレゼン資料の自動生成)
テキストやURLを渡すだけで、10〜15枚のスライドを5分で自動生成。タイトル、キーポイント、まとめスライドまで構造的に作ってくれる。画像もAIが自動挿入。ブログ記事→セミナー資料、リサーチ結果→提案書への変換がワンクリック。
4. AI Sheets(データ収集&表組み)
「AIに関するYouTube動画の再生数TOP20を調べて」と指示するだけで、タイトル・再生数・いいね数・コメント数・タグまで自動収集してスプレッドシートにまとめてくれる。競合分析やトレンドリサーチの表を一瞬で作れる。
5. AI Docs(文書生成&整形)
記事の下書き、レポート、提案書などを生成・整形できる。NotebookLMで集めた素材→Geminiで構成→GensparkのAI Docsで清書、という流れで完成度の高いドキュメントが出来上がる。
6. Sparkページ(Deep Research)
検索キーワードを入力すると、複数のAIモデルが相互にファクトチェックしながら統合リサーチレポートを自動生成する。引用元リンク付きで、そのまま記事の参考資料になる。Geminiの100万トークンで分析→Gensparkで裏取りリサーチ、のコンビが最強。
7. AI Designer(ポスター・クリップ編集)
SNS用のポスター画像のデザインや、動画クリップの編集ができる。画像生成とは違い、レイアウト込みのデザイン成果物を出してくれる。InstagramやX用のビジュアルコンテンツを量産するときに重宝する。
8. Super Agent(統合オーケストレーション)
上記すべての機能を横断的に使いこなす「万能エージェント」。「このブログ記事をもとに、SNS画像3枚とスライド1本と動画1本を作って」のような複合指示にも対応。1つの素材から複数フォーマットへの展開を一気に指示できる。
料理で例えると?
Geminiが「今日はイタリアンチキンにしよう」とレシピを決めたら、Gensparkの厨房にはオーブン、フライパン、グリル、ミキサー、パスタマシン、デザートワゴンが全部揃っている。同じ食材から「メインディッシュ(ブログ記事)」「サラダ(SNS画像)」「スープ(動画)」「デザート(スライド資料)」を全部この厨房1つで作れる。これがGensparkの本当の強み。Geminiは献立を考えるプロだけど、料理そのものは出せない。Gensparkは料理を出せる。
コンテンツリパーパスの全体像
1つのブログ記事からGensparkで展開できるコンテンツはこれだけある。
ブログ記事1本 → Gensparkで7形式に展開
- 画像:グラレコ図解・アイキャッチ・SNS投稿画像(AI画像生成)
- 動画:ショート動画・解説動画の素材(AI動画生成)
- スライド:セミナー資料・ウェビナー資料(AI Slides)
- データ表:比較表・ランキング・調査結果(AI Sheets)
- 文書:レポート・提案書・要約(AI Docs)
- リサーチ:裏付け調査・競合分析(Sparkページ)
- デザイン:ポスター・バナー・クリップ(AI Designer)
やさしく解説
Gensparkは「何でも屋さん」。画像も、動画も、スライドも、リサーチも、データ分析も全部1つのサービスで完結する。他のAI画像生成ツール(Midjourney、DALL-E等)と違って、2026年はプロモーションでNanoBanana ProやSeedreamなどの高品質モデルが無料で使えるのがポイント(通常は有料プラン限定)。しかもブラウザだけで完結するから、プログラミング知識ゼロでも今すぐ始められる。
実践ワークフロー|ブログ記事作成を例に全工程を解説

ここからは、私が毎日やっているブログ記事作成のワークフローを具体的に紹介するよ。
Step 1:NotebookLMで素材を集める
まず、記事のテーマに関連するソースをNotebookLMに入れる。
- 過去の関連記事のURL
- 参考にしたいPDFやWebページ
- YouTube動画の文字起こし
- 自分のメモやノート
そして、NotebookLMに「このテーマで記事を書きたい。重要なポイントを整理して」と質問する。NotebookLMはソースの中身だけを根拠に、正確な情報を返してくれる。
Step 2:Geminiで構成とプロンプトを作る
NotebookLMから得た情報をGeminiに渡して、以下を依頼する。
- 記事の構成案:H2見出し6つ+FAQ+まとめの構成
- 画像生成プロンプト:各見出しのグラレコ用プロンプト(Gensparkで使う形式)
- SEOタイトル案:検索ボリュームを意識した5案
Geminiの100万トークンなら、NotebookLMのクエリ結果を丸ごと渡しても余裕。「全部の情報を踏まえて」という指示が効くのが大きい。
Step 3:Gensparkで画像を一括生成
Geminiが作ったプロンプトをコピーして、genspark.aiの画像生成エージェントに貼り付けるだけ。「全体図解1枚+H2見出し画像6枚をまとめて作って」と指示すれば、一度に複数枚を生成してくれる。
やさしく解説
従来なら「画像1枚→確認→次の画像」と7回繰り返していたのが、genspark.aiで1回プロンプトを入力するだけで複数枚同時に出てくる。料理で言えば、おかず7品を1つずつ作るのではなく、大きなオーブンで7品同時に焼くイメージ。時間は1/7にはならないけど、1/3くらいには短縮できるよ。
Step 4:組み立て&公開
生成した画像と記事本文を和モダンHTMLテンプレートに組み込んで、WordPressに下書き保存。品質チェックスクリプトで自動検証したあと、プレビューで最終確認して公開する。
この一連の流れが、慣れれば1記事あたり30〜60分で完了する。以前は1記事に3〜4時間かかっていたから、劇的な時短だよね。
応用ユースケース|リサーチ・画像一括・動画台本にも使える

このNotebookLM→Gemini→Gensparkの3ステップは、ブログ記事以外にもいろんな場面で応用できる。
ユースケース1:ディープリサーチ
NotebookLMに100本の論文や記事を入れて、Geminiで分析フレームワークを設計し、Gensparkで図解レポートを作る。私はディープリサーチ×NotebookLM×Claude Codeの記事でこの手法を詳しく紹介しているよ。
ユースケース2:SNS画像一括生成
1週間分のSNS投稿テーマをGeminiで企画し、各投稿のビジュアルをGensparkで一括生成。genspark.aiの画像生成エージェントに「7投稿分の画像をまとめて作って」と指示するだけで一気に作れる。月曜の朝30分で1週間分のSNS素材が完成する。
ユースケース3:動画台本&サムネイル
NotebookLMに過去の動画台本や視聴データを蓄積しておいて、Geminiで新しい動画の台本を生成。サムネイルはGensparkで複数パターンを同時生成して、一番良いものを採用する。
ユースケース4:競合調査レポート
競合サイトの情報をNotebookLMに蓄積→Geminiで比較分析→Gensparkで図解化、という流れで、見やすい競合調査レポートを短時間で作成できる。
料理で例えると?
同じ「冷蔵庫→シェフ→厨房」の流れで、お弁当も作れるし、パーティー料理も作れるし、お菓子も作れる。道具と手順は一緒で、入れる食材(素材)を変えるだけで何でも作れる。それがこのワークフローの強みだよ。
Claude Codeで全自動化|3ツール連携を一気通貫で回す新世界

ここまで紹介した3ツール連携は、すべてブラウザで手動操作できる。でも、私が今やっている方法はそのさらに先にある。
Claude CodeというAIエージェントを使えば、NotebookLMへの素材投入→Geminiでのプロンプト生成→Gensparkでの画像一括生成→WordPress投稿まで、すべてを1つの指示で自動実行できる。
何が変わるのか?
手動なら30〜60分かかる1記事の制作が、Claude Codeに「このテーマで記事を作って」と指示するだけで完了する。しかも画像7枚付き、SEO対策済み、WordPress下書き保存まで全自動。人間がやるのは最終チェックと公開ボタンを押すだけ。
なぜ「革命的」なのか?
従来のAI活用は「1つのツールに1つの指示を出す」の繰り返しだった。料理で言えば「炊飯器にご飯を頼む」「フライパンでおかずを作る」「お皿に盛り付ける」を全部自分で段取りしていた。
Claude Codeがやっているのは、キッチン全体を1人のシェフが統括すること。冷蔵庫から食材を出して、レシピを考えて、調理して、盛り付けて、テーブルに出すまで全部やってくれる。あなたは「今日は和食で」と言うだけ。
これはAIエージェントの進化レベルで言えば「Level 4〜5」の世界。複数のAIが連携して、人間の介入なしにタスクを完遂する。Google が提唱するA2A(Agent-to-Agent)プロトコルが実現しようとしている未来が、もうここにある。
料理で例えると?
「冷蔵庫→シェフ→厨房」の手動連携は、自分がキッチンを行ったり来たりする状態。Claude Codeを入れると、キッチン全体がロボット厨房になる。あなたは「今日の献立はこれ」と言うだけで、フルコースが出てくる。これが新しい世界。
まずはLevel 0からステップアップしよう
ただし、いきなり全自動化を目指す必要はない。AIエージェントの進化には段階がある。
- Level 0:AIを使っていない状態
- Level 1〜2:1つのAIに質問する(今回の記事のブラウザ操作はここ)
- Level 3:複数のAIを組み合わせる(今回の3ツール連携)
- Level 4〜5:AIエージェントが自律的に連携する(Claude Code全自動化)
- Level 6:AIが自分で改善サイクルを回す
大事なのは、まずLevel 1〜3を体験すること。この記事の3ツール連携をブラウザで手動で試してみて、「おお、こんなにラクになるのか」を実感してほしい。そこから先の全自動化は、その感動の延長線上にあるよ。
AIエージェントの進化レベルについて詳しく知りたい方は、こちらの記事をチェックしてね。
【2026年最新】AIエージェント進化の6段階フレームワーク Level 0→6 完全解説
AIエージェントの進化を6段階で体系的に解説。あなたは今どのレベル?
よくある質問
Q. NotebookLMは無料で使えますか?
A. はい、基本機能は無料で使えます。Googleアカウントがあればすぐに始められるよ。より高度な機能(ビデオ/スライド生成など)はNotebookLM Plusで利用可能です。
Q. Geminiも無料ですか?
A. Geminiの基本版は無料で使えます。100万トークンのGemini 3 ProはGoogle AI StudioやGemini CLIから利用できるよ。大量利用にはAPIの従量課金があるけど、個人利用の範囲なら無料枠で十分。
Q. Gensparkの画像生成に制限はありますか?
A. 2026年はプロモーション期間中で、NanoBanana ProやSeedreamなどの高品質モデルが無料で使えるよ(通常は有料プラン限定)。1日のクレジットに上限はあるけど、個人ブログ用途なら十分な枚数が作れる。
Q. プログラミング知識がなくても使えますか?
A. 3つとも完全にノーコードで使えるよ。NotebookLMもGeminiもGensparkも、すべてブラウザだけで操作できる。プログラミング知識は一切不要。genspark.aiにアクセスして、テキストを入力するだけで画像生成ができるよ。
Q. ChatGPTやClaudeではダメなんですか?
A. もちろん他のAIでも似たワークフローは組めるよ。ただ、NotebookLMの「ソースグラウンデッド」な正確さ、Geminiの100万トークンコンテキスト、Gensparkの画像一括生成は、それぞれ現時点で最も優れている。「得意な子に得意なことを任せる」のがポイント。料理で言えば、パスタを作るのに中華鍋は使わないよね。適材適所がいい結果を生む。
まとめ
結論
NotebookLM(冷蔵庫)×Gemini(シェフ)×Genspark(厨房)の3ツール連携で、リサーチからコンテンツ制作まで一気通貫で自動化できる。
誰向け?
毎日のコンテンツ制作に時間がかかりすぎている人、AIを使いこなしたいけど何から始めれば良いかわからない人。
今日やる1アクション
NotebookLMに「自分の得意分野の資料」を5つアップロードして、質問してみる。冷蔵庫に食材を入れるところから始めよう。
COLUMN
3つのAIを「おかず担当制」で使い倒す方法

私がAIを触り始めた頃、やってしまっていたのが「ChatGPT一本勝負」だった。調べものも、文章作成も、画像生成も、全部ひとつのAIに任せる。これ、お弁当に例えると「卵焼きも煮物も唐揚げも全部自分で作る」のと同じなんよね。そりゃ時間かかるし、得意じゃない料理は味もイマイチになる。ある時ふと気づいた。AIにも得意・不得意がある。だったら、おかずごとに担当を分けたらええやん、と。そこから私のAIワークフローがガラッと変わった。
まず最初に使うのがNotebookLM。これは私にとって「知識の冷蔵庫」だ。過去のブログ記事、議事録、リサーチ資料、思いついたメモ、全部ここに突っ込んでおく。冷蔵庫の中身が充実していれば、いつでも「あの話なんだっけ」が一瞬で引き出せる。料理する前に、まず冷蔵庫に食材がないと始まらんでしょ。NotebookLMのすごいところは、放り込んだ資料同士の関連性まで見つけてくれること。自分では気づかなかった「あ、この食材とこの食材、組み合わせたらいけるやん」を教えてくれる。
次にGemini。こいつは「レシピを考えるシェフ」の役割。NotebookLMの冷蔵庫から引っ張ってきた素材を渡して、「これでどんな料理が作れる?」と聞く。Geminiは文脈を読むのがめちゃくちゃ上手い。「この素材なら、こういう切り口で記事にしたら読者に刺さりますよ」みたいな提案をしてくれる。私はよく「ターゲットはAI初心者の経営者。専門用語なしで」と条件を付ける。するとシェフが「じゃあこのレシピでいきましょう」と構成案を出してくれるわけだ。
そしてGenspark。ここが「実際に調理する厨房」になる。画像生成やリサーチの深掘りなど、手を動かす作業を担ってくれる。記事に使うアイキャッチ画像、図解、比較表のたたき台。こういう「作る作業」をGensparkに振ると、自分の手が空く。以前の私なら全部自分でやろうとしていた。得意な人に得意なことを任せる。AIも同じだと気づいてからは、作業時間が体感で半分以下になった。
大事なのは、この3つを完璧に使いこなそうとしないこと。冷蔵庫に食材入れて、シェフにレシピ考えてもらって、厨房で調理してもらう。自分がやるのは最後の「盛り付け」だけでいい。つまり、判断と仕上げ。「この表現はうちのお客さんに合ってるか?」「この順番で伝わるか?」ここだけは人間がやる。これが私の言う「委ねるOS」の本質。AIに委ねるほど、自分は本当に大事な判断に集中できる。まず作って、まず出す。80点の温かい料理は、100点の冷めた料理に勝つ。今日からでも、AIツールの「おかず担当制」を試してみてほしい。
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