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2025年3月30日

中小企業のための生成AI活用講座、開催いたしました。

2025/3/20、板橋区立企業活性化センターさま主催、「中小企業のための生成AI活用講座」を開催させていただきました。
127名の方にご参加いただきました。ありがとうございます。→ セミナー詳細はこちら | マインドマップを拡大する
 

1. 概要とセミナーの目的

目的
生成AIツール（ChatGPT、Perplexity/Felo、NotebookLM）の機能や活用例を学び、自社の業務に取り入れる具体策を検討すること。

重要性
AIが情報収集や文章生成をサポートすることで、人間はより創造性の高い業務や戦略的な意思決定に集中できる。社内に蓄積された独自ナレッジこそが、競合との差別化を生む鍵となる。

2. 主要ツールの詳細と特徴

2-1. ChatGPT（チャットGPT）

概要：
「物知りな長老」のように幅広い知識を備え、質問応答や文章作成、要約、アイデア出しに活用できる。

主な活用例：

  • 議事録作成・編集：音声データからテキスト化した内容を読み込ませ、要点を絞った議事録を自動生成。
  • Q&Aの整理：社内FAQや会議のQ&AをCSV形式に整形して管理。
  • 事業計画・補助金申請：会社概要のリライトや事業計画との整合性確認など、文案作成や整合チェックに利用。
  • 面接対策・営業資料作成：想定質問の作成や課題解決シナリオの提案、ブログ記事のアイデア出しなど多岐にわたる。

2-2. Perplexity / Felo

概要：
「AI検索エンジン」として、最新のインターネット情報を検索し、直接回答を提示する点が特徴。
– Perplexity：グローバルな情報検索に強い。
– Felo：国産のAI検索エンジンで、日本語の情報、SNS検索に強みを持つ可能性がある。

主な活用例：

  • 市場調査・競合分析：最新の業界動向や競合製品情報を、引用元を含めて効率的に収集。
  • 顧客企業・評判調査：企業の基本情報やSNSでの評判を確認し、営業戦略に活かす。

2-3. NotebookLM（ノートブックLM）

概要：
「社内本棚」と呼ばれるように、会議議事録・営業資料・過去の報告書などの非公開情報を安全に蓄積・検索するためのツール。

主な活用例：

  • 議事録生成：会議音声やテキストをアップロードし、決定事項やネクストアクションを箇条書きで抽出。
  • Q&A作成・資料集約：過去の申請資料や顧客への提案事例を集約し、必要に応じて取り出せる形で保管。
  • 展示会・イベントの準備：製品関連資料や想定質問を事前に蓄積し、不足や矛盾点を早期に把握。

3. 業務別 活用事例と活用フロー

3-1. 補助金申請プロセス

  1. 会社概要の整理：
    ChatGPTで文案をリライトしつつ、NotebookLMに蓄積された自社情報を参照。
  2. 市場調査・SWOT分析：
    PerplexityやFeloで最新市場動向や競合を検索し、NotebookLMの社内データと組み合わせてChatGPTに分析させる。
  3. 事業計画の作成：
    ChatGPTでドラフトを作成し、社内の過去事例やノウハウをNotebookLMで参照して整合性をチェック。
  4. 面接対策：
    ChatGPTに想定質問を作成させ、NotebookLMに蓄積した過去のQ&Aやノウハウで回答を精査。

3-2. 営業活動

  1. 顧客企業・業界リサーチ：
    Perplexity/Feloで企業のニュースやSNS評判を収集し、NotebookLMに記録。
  2. 提案資料の作成・改善：
    ChatGPTで既存資料を要約・再構成し、NotebookLMに蓄積された顧客ヒアリング内容と照合。
  3. 顧客の課題整理：
    NotebookLMに保存された商談ログなどを分析し、課題解決のシナリオをChatGPTに生成させる。

3-3. 社内資料の改善・ナレッジ活用

  1. 既存資料のターゲット再確認：
    ChatGPTに「資料の目的や顧客像をわかりやすく整理して」と依頼し、不足点や改善点を抽出。
  2. 顧客視点の追加：
    NotebookLM内に蓄積された顧客のフィードバックを加味し、資料に反映。
  3. ナレッジの継続的蓄積：
    新たな成功事例や失敗事例をNotebookLMに登録し、組織内で共有。

4. 社内ナレッジの重要性

  • 独自情報こそ差別化の源：インターネット上の公開情報だけでは差別化が難しく、自社が培った知見を体系的に蓄積し、必要なときに取り出せる仕組みが重要。
  • 共有と更新のサイクル：NotebookLMのようなツールを用いて日々の会議内容や顧客インタビューなどを集約し、メンバーがいつでも参照・更新できる体制を整える。

5. AIとの協働における考え方

  • AIは補佐役、人間が最終決定者：情報収集や分析、文章生成はAIに任せつつ、最終的な判断や戦略的意思決定は人間が行う。
  • 創造性と評価のバランス：AIが提示するデータやアイデアを活用しつつ、人間がそれらを批判的に検討し、自社に最適な形へブラッシュアップする。

6. まとめと今後の展望

  • まずは小さな範囲から実践：議事録やブログ記事作成など、身近な業務で生成AIを試すところから始める。
  • 社内・外部情報の連携活用：NotebookLMなどで社内の独自情報を蓄積しつつ、Perplexity/Feloを活用して外部情報をアップデートする。
  • 持続的な改善とノウハウ化：導入後も成果を振り返り、成功・失敗事例を組織的に共有して成長サイクルを回す。

最終メッセージ：
生成AIとの協働は、私たちの働き方を変革する大きな可能性を秘めています。しかし、その可能性を十分に引き出すためには、自社が保有する知恵やノウハウをどのように扱い、活かしていくかが問われます。インターネットの公開情報だけに頼るのではなく、社内のナレッジを最適な形でAIに連携させ、常に「人間が価値を付加する」姿勢を維持することが、AI時代における真の競争優位を築く鍵となるでしょう。

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