1. AIによる自動化ツールの開発プロセス [3]

thumbnail AIを活用することで、プログラミングの知識がなくても、音声指示だけで複雑な自動化ツールを開発できる。

1.1. Kindleの全ページをPDF化する自動化ツールの作成 [46]

  1. KindleのコンテンツをPDF化する需要 [46]

    1. KindleのコンテンツをPDF化する技術は以前から存在し、多くのユーザーから問い合わせがある [46]。
    2. KindleのコンテンツをPDF化する具体的な方法は、1ページずつスクリーンショットを撮り、それをPDFにまとめる形式である [53]。

  2. AIエージェントによるコーディングの実演 [54]

    1. プログラムを書かずに言葉だけでコーディングできることを実演する [54]。
    2. AIによるシステム開発では待ち時間が発生するため、その間にB2B法人研修の資料作成も並行して行う [55]。
    3. AIエージェントの有名な本「AIエージェント実践入門」をPDF化する例で説明する [61]。

1.2. Claude Codeを活用したコーディングエージェント [71]

  1. Claude Codeの機能と特徴 [71]

    1. Claude Codeは、コーディングを自律的に行うAIエージェントである [71]。
    2. 上級者向けには、Codexと並行して実行したり、設計段階でDevinを使用したりすることもある [75]。
    3. Devinは複雑な処理に強く、最も強力なAIエージェントの一つとされている [78]。
    4. 最近ではCursorもマルチエージェント機能を搭載し、AIエージェントの競争が激化している [81]。

  2. コーディングエージェントの多様な活用法 [83]

    1. コーディングエージェントは、エンジニアだけでなく、資料作成や情報収集、情報整理にも活用できる [83]。
    2. 請求書の作成にも利用できる [95]。
    3. 大量の情報を扱う際に、従来のGPTなどでは情報が入りきらない、または期待する回答が得られない問題がある [98]。
    4. コーディングエージェントは、メール履歴やSlack履歴、PDF情報など、あらゆる情報を統合して迅速に提案書を作成できる [112]。
    5. 「爆速で全ての情報をちゃんと精査して見てくれる」のがコーディングエージェントの強みである [118]。
    6. コーディング系のエージェントを一つ使うだけで、仕事の効率が大幅に向上する [126]。
    7. エンジニアだけでなく、ビジネスサイドの資料作成業務にも大きな利点がある [128]。

1.3. 音声入力による自動化ツールの作成手順 [130]

  1. 音声入力による指示 [130]

    1. 音声入力でAIに指示を出す。「Kindleのページを全てスクショしてPDFにするものを作ります。ページを1ページ、1ページのマウス操作でスクショして、それをPDFにまとめるようなコードを書いてください。何か分からないことがあったり気になることがあったら、まず質問してください」と指示する [136]。
    2. AIは指示を受けてコードを生成し始める [139]。

  2. AIとの対話による設計の具体化 [152]

    1. AIは質問を返すことで、指示の不明確な点を明確にする [152]。
    2. ユーザーはAIの質問に対し、具体的な要件を回答する [154]。
      • 「PyOnファイルで大丈夫です。アプリまで作らなくて大丈夫です」 [154]。
      • 「ページめくりはマウス操作を自動化する感じです」 [156]。
      • 「キーボードでやるのがいいですね。キーボードでやってください」 [158]。
      • 「スクリーンショットはKindleのWindowsウィンドウがあればいいですけど、最悪自分で座標を指定してする形でも大丈夫です」 [160]。
      • 「ページ数不明なので、できれば最後のページを自動で出してほしいです。できなければPDFを削除する動作を新しく作ってください」 [161]。
      • 「待機時間は0.3秒ぐらいでお願いします」 [163]。
      • 「PDFの出力のファイル命名規則は一旦なしで大丈夫です」 [164]。

  3. AIに質問させることの重要性 [166]

    1. AIに質問させずに指示を投げると、AIが不明な点を勝手に補完してしまい、意図しない結果になることがある [167]。
    2. 複雑なシステム開発では、いきなりコード作成を指示するのではなく、まず設計図を作成するところから始める [172]。
    3. 今回のKindleのPDF化のような簡易的なものであれば、直接プログラム作成に入っても問題ない [174]。

2. AIネイティブな組織と個人の未来 [176]

thumbnail AIの普及が遅れている日本において、AIを使いこなせる人材を集めた「AIネイティブ」な組織を構築し、個々人がAIと融合することが、これからの社会で生き残るための鍵となる。

2.1. YouTubeを始めた理由とAIネイティブな組織の構想 [176]

  1. YouTubeを始めた二つの大きな理由 [179]

    1. 日本のAI普及が遅れている現状を打破し、AIを日本に広めること [179]。
    2. AIを使いこなせる人材を大量に採用し、彼らと共に日本を変えるようなことをしたいという目標がある [181]。

  2. AIネイティブな組織の必要性 [184]

    1. AIを使いこなせる人材でなければ仕事ができない時代が来ている [184]。
    2. 会社全体がAIを自由に使いこなし、例えば「リミットレス」（自動録音システム）を全員が装着しているような組織はまだ存在しない [186]。
    3. そのような組織では、ミーティングの議事録が自動で作成され、情報がコーディングエージェントに連携され、システムが短時間で完成する [195]。
    4. 大企業ではAIに馴染めない人が多く、AI活用が進みにくい [205]。
    5. AIを使いこなせる人材だけで集まった組織の方が、生産性が高く、迅速な変革が可能である [206]。

  3. AIネイティブな組織の具体的な姿 [209]

    1. 全員がリミットレスを装着し、会議は全て録画され、Slackのやり取りも全てボットが収集するような組織 [209]。
    2. このような組織は日本にはまだ存在せず、その姿をYouTubeで発信することで、日本の新しい企業を作るきっかけにしたい [210]。
    3. 次世代の組織は、全ての情報が連携され、システムも営業もAIが担うことで、そうでない組織は競争に勝てなくなる [215]。
    4. セキュリティや情報チェックが厳しい企業は、AIが全てを行う「AIドリブン」な企業や「AIネイティブ」な企業に駆逐される可能性がある [218]。

2.2. AIと融合する個人の重要性 [219]

  1. AIと融合することが最後のチャンス [219]

    1. 何者でもない個人がこれからの人生で成功するためには、AIと融合し「AIドリブンな人間」になることが鍵となる [220]。
    2. AIが発展した未来では、人間の仕事の多くがAIやロボットに置き換えられるため、今が人間の能力を活かして逆転できる最後のチャンスである [226]。
    3. AIを避けるという選択肢は、もはや存在しないと断言できる [229]。

  2. AI発展の予測と現実 [231]

    1. AIが発展しようとしているこの瞬間が、AIと全身全霊で取り組む最後の機会かもしれない [233]。
    2. 過去3年間、AIの発展は予測通りに進んでおり、人間の想像よりもはるかに速いペースで進化している [235]。
    3. 例えば、AIによる絵師の仕事がなくなるという予測や、動画AIの登場、人間を超えるAIの出現など、かつては否定されたことが現実となっている [236]。
    4. 現在、フリーランスの絵師の仕事はAIによって構築されつつある [240]。

3. AIを活用した効率的な業務遂行と未来への適応 [241]

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AIを活用することで、複数の業務を同時並行で効率的に進め、未来のAI社会に適応するための思考法と戦略を身につけることが重要である。

3.1. AIによる資料作成と同時並行作業 [241]

  1. AIによる提案資料の作成 [250]

    1. 提案資料もGitで作成し、音声入力で指示を出すことで自動生成する [250]。
    2. ゼロから作成する場合は、壁打ち（アイデア出し）から始める [253]。
    3. 既存のSlackやメールのやり取りがある場合は、そこから要件定義を行い資料を作成する [255]。
    4. AIエージェントやRAG（Retrieval-Augmented Generation）を非エンジニアにも分かりやすく教える研修資料の作成をAIに指示する [257]。

  2. 複数のAIタスクの同時並行処理 [263]

    1. KindleのPDF化ツール作成と並行して、研修資料の作成も進める [263]。
    2. Macのデスクトップ機能を活用し、複数のウィンドウで異なるAIタスクを同時に実行する [266]。
    3. AIエージェントは、複数のタスクを同時に並行して処理できる [275]。

3.2. AIツールの実演と品質向上への考え方 [279]

  1. Kindle PDF化ツールの実演 [279]

    1. AIが作成したKindle PDF化ツールを実際に動かす [279]。
    2. ツールは自動でKindleのページをスクリーンショットし、PDFにまとめる [300]。
    3. テストとして6ページ分だけを動かしたが、ページ数が増えても同様に機能する [305]。

  2. AI生成物の品質向上と「ガチャを回す」思考 [307]

    1. AIが作成した研修資料の内容は、完璧ではないが、叩き台としては十分である [313]。
    2. 本当に質の高い資料を作成するには、顧客のニーズを正確に把握し、適切なコンテキスト（情報）をAIに与える必要がある [331]。
    3. AIが生成した「変な」結果は、すぐに捨ててしまえばよいという考え方がある [335]。
    4. 音声入力で資料を作成するのにかかる時間はわずか15秒程度である [337]。
    5. AIネイティブの間では、AIに指示を出すことを「ガチャを回す」と表現し、質の低い結果が出ても気にせず捨てて、何度も試行錯誤するアプローチが流行している [340]。
    6. 一発で丁寧なものを作るよりも、何度も修正を繰り返してクオリティを高めていく方が効率的である [345]。

3.3. AI発展後の世界を見据えた行動と学習戦略 [348]

  1. 未来を見据えたAIとの関わり方 [348]

    1. AIが発展した後の世界を見据え、現在の行動を決定している [349]。
    2. 現在は丁寧に設計した方が良い結果が得られるかもしれないが、AIの能力が向上すれば、迅速な指示出しがより重要になる [351]。
    3. AIが強くなった時に自分も強くなれるよう、AIと「壁打ち」しながら、自分の考えをAIと融合させることを意識している [356]。
    4. 過去のAIセミナーで流行した「100行のプロンプト」のような小手先のテクニックは、AIの進化によってすぐに陳腐化する [361]。
    5. Googleが発表した最新のAIシステムのように、一度の指示で高い成果を出せる技術も登場している [368]。
    6. AIが発展した後に輝ける自分であるために、AIと壁打ちし、AIと共に創造することを意識してデータを蓄積している [374]。

  2. AI仙人の勉強会の目的 [376]

    1. AI仙人の勉強会は、小手先のテクニックではなく、AIが発展する1年後、2年後、3年後にどういう心構えでいるべきかという本質的な内容を伝える [381]。
    2. 会社員向けには、AI時代のキャリア戦略、大企業でのAI活用状況、価値のある人材になる方法、AI時代に良い給料を得るためのポジション取りなどを説明する [383]。
    3. 経営者向けには、セキュリティ、組織へのAI導入方法、AIが分からない経営者の課題、AI導入で直面した壁とその解決策などを説明する [388]。
    4. AIドリブンな組織やAIネイティブな組織の作り方についても解説する [397]。

3.4. AIがAIを作る未来 [398]

  1. 複数のタスクを同時並行で処理するAI [398]

    1. AIは複数のタスクを同時に並行して処理できる [398]。

  2. AIがAIを生成する時代 [399]

    1. 次回の動画では、AIを使って自分のAIを作る方法について解説する [399]。
    2. これは、AIを使えていない人々の仕事を奪う側の人々が、実際にAIでAIエージェントをどのように作成しているかという内容である [399]。
    3. 例えば、自動で請求書を作成するようなシステムを、より賢いAIを使って作るというイメージである [403]。

  3. 社会を動かす側のAI戦略 [407]

    1. AIがAIを作るという話は、社会を動かしている側が今考えていることである [407]。
    2. Anthropic（Claudeを開発した会社）のエンジニアと話した経験から、AIが人間を超える「AGI」の実現が3年後くらいに迫っているという見解がある [408]。
    3. AIで仕事を奪う側が今どのようなことをしているのかを、その内容に触れながら解説する [411]。