Zelk Lab ブログ
用語・仕組み・つまずきポイントを、youtubeショートにアップしたもの含め1テーマずつ読み物にまとめています。
生成AI研修で、私がカリキュラムを配らない理由
生成AI研修というと、使い方を体系立てて教わる座学を思い浮かべるかもしれません。私はその形をとらず、自社の実際の業務を題材に一緒に作る進め方にしています。なぜそうしているのか、研修の届け方について書きました。
生成AI活用自分の会社を、AIが動かせる状態にしてみた ── 研修でお伝えしているのは、この作り方です
私は自分の事業の情報をAIに読ませ、手順や自動化を組んで、Web運用から発信までを一人で回しています。ツールを使う話ではなく、事業の流れごと自分の形に作り替える。研修でお伝えしているのは、この作り方です。
- 生成AI活用
業務自動化は「見つける・作る・安全に運用する」の順で進める ── 自分で組む自動化の全体マップ
業務自動化はツールを買うことではなく、自分の業務に合わせて組んでいくもの。何を自動化するか見つける、小さく作る、安全に運用する、育てて広げる、という順路で、GASやAPIで自分で組む自動化の全体像を、各トピックへの入口とともに整理します。
- 生成AI活用
AIを入れても業務が変わらないのは、つなぎが足りないからかもしれません
便利なAIツールを入れたのに、現場の業務が思ったほど変わらない。私の感覚では、多くは「つなぎ」の不足です。データの入口、結果の行き先、既存業務との連携というITの手足が無いと、AIは相談相手のままになります。その話を書きました。
- 開発の落とし穴
生成AIを業務で使うとき、禁止する前に決めておくこと
生成AIを業務で使うのは危ないから禁止、とする前に。生成AIは性質のある道具で、安全に使える範囲を決めれば安心して業務に載せられます。情報の線引きや確認の一手間など、私が決めておくとよいと思うことを書きました。
- 生成AI活用
AI活用が定着しない理由と、生成AIを業務に組み込む定着支援の進め方
AIを導入したのに現場で使われない。定着しないのは意識でなく、業務フローに組み込む設計が抜けているからかもしれません。定着しない理由、使いどころを現場が見つける視点、業務への組み込み方を整理します。
- 学び方・キャリア
AI開発を依頼して業務改善・効率化につなげる進め方 ── 頼む前に決める3つのこと
AI開発を外部に依頼して業務改善・効率化まで届けたい担当者へ。成果の決め方、効率化が効く業務の切り出し方、小さく作って直す進め方、依頼時に伝えると話が早いことを、実装する側の目線で整理します。
- 学び方・キャリア
AI・Web開発会社の選び方 ── 業務自動化を「頼んで終わり」にしないための判断軸
AIやWebで業務自動化を頼みたいが、どの開発会社に何を基準に頼めばいいか。開発会社の3タイプ、依頼前に自社で決めること、ブラックボックス化を避けるチェック項目を、選ぶ側の目線で整理します。
- 生成AI活用
Claude CodeとGA4で改善を回す ── 見るだけで止まらないために
GA4を眺めても改善に落とせず止まる――そこを抜けるために、Claude CodeとGA4をMCPでつないだ後に「読む→仮説→直す→また測る」を回す運用を、自社サイトで試した記録として書きます。因果を確定できない前提や数字の限界、除外キーワードの落とし穴まで正直に整理します。
- 生成AI活用
AIエージェント自作の前に ── 小さなLLMワークフローから
「AIエージェントの作り方」を調べると万能ツールの話ばかり出てきますが、最初に作るのはエージェントそのものではなく、1業務だけを動かす小さなLLMワークフロー(エージェントの前段)です。ワークフローとエージェントの違い、GASで動く最小コード、外部入力を扱うときのセキュリティまで、コードで自作する手順を整理します。
「次に何を学べばいいか」で
止まっていませんか。
この記事は入口の1つです。独学のいちばんの壁は「順番」。ZELKでは、あなたの目標から逆算した 「学ぶ順番(学習ロードマップ)」を1対1で一緒に作っています。 まずは公式LINEから気軽にご相談ください。
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