📖内容

今回のエピソード後半では、「AIスライドツールの実践的な使い方」をテーマに、実際の業務・学習シーンにおける活用パターンを具体的に紹介します。

第4章では、2つの実践パターンを中心に解説。
まず1つ目は、AIスライドツール単体で完結させるパターン。
ここでは Felo や Gamma のような「構成からスライド出力まで一気通貫で行えるツール」が取り上げられ、
「AIに要約や章構成を任せ、修正しながら完成度を上げていく」という具体的なフローを解説します。
資料づくりの“壁打ち相手”としてAIを活用する姿勢がポイントとして語られます。

続いて2つ目は、会話型AI×AIスライドツールの組み合わせパターン。
ChatGPTなどの会話型AIと、GensparkやBeautiful.aiのようなスライド生成ツールを連携させることで、
「構成やストーリーをAIに相談しながら、ビジュアル設計を自動化する」という方法を紹介。
このパターンは“発想と構成の分業”が特徴で、
AIを「共同制作者（Co-creator）」として扱う考え方が重要だと強調されます。

また、各パターンの使い分け指針として、

• アイデアをすぐ形にしたい → Felo・Gammaで完結

• 構成をじっくり練りたい → ChatGPT＋Genspark連携
  という具体例が挙げられ、シーン別の最適活用法を提示。

最後の第5章（クロージング）では、今回のテーマを振り返り、
「AIスライドツールは“思考の省略”ではなく“思考の拡張”をもたらす存在」
というメッセージで締めくくられます。

🔖おすすめポイント

• AIスライドツール活用の2パターン：
  　① Felo・Gammaで“完結型”スライド制作
  　② ChatGPT×Gensparkで“会話的構成＋自動生成”

• AIを“共同制作者”として扱うことで、構成力と発想力が両立

• 「構成をAIに、表現を人に」—実務と創造をつなぐ使い方

• シーン別おすすめ：スピード重視 or 精度重視の選び方

• 「AIは手間を減らす道具ではなく、思考を広げる相棒」

🎙️パーソナリティ

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📖内容

今回のエピソードでは、「AIスライドは本当に“実務で使える”のか？」 をテーマに、「AIスライドツール＝時短」ではなく、“思考を支援するパートナー”としての可能性を語り合います。
ビジネス資料から学習用スライドまで、実際に使えるAIツールを通じて、AIと人間の“役割分担”を再定義します。

まずオープニングでは、
「資料づくりって、時間を奪われてない？」という問いかけからスタート。
はじめに、「人はどうやってスライドを作っているのか？」をテーマに、人間が資料を作成する際の5つの思考プロセスを分解。
「目的設定→情報収集→構成→デザイン→修正」という流れの中で、どこに時間がかかっているのか、どこをAIに任せるべきなのかを具体的に整理します。

AIを導入する前に“人間の思考プロセス”を理解する重要性を語ります。

続いて、「AIにどこまで手伝ってもらうべきか？」を深掘り。
AIが得意とする構成提案・要約・ビジュアル化と、人が担うべき意図設計・文脈解釈の違いを明確化。
「AI任せ」ではなく「AIと対話しながら作る」資料づくりのスタイルを提案します。

次に、「おすすめのAIスライド作成ツール」を紹介。
Manus、Genspark、Gamma、Feloといった人気ツールをピックアップし、それぞれの得意分野を実務目線で比較。
「どのツールを選べばいいのか？」という疑問に答える形で、目的別の活用ヒントを届けます。

「AIスライドの本質は、アウトプットよりも“思考のスピード”を上げること」というポイントを意識して、お聞きいただける学びが多い会になると思います。

🔖おすすめポイント

• 人間の思考プロセスを5段階で分解し、AIが介入できる領域を可視化

• AIと人間の最適な分担ラインを実例ベースで解説（Manus／Genspark／Gamma／Feloなど）

• “AIに作らせる”から“AIと一緒に考える”へ――資料づくりの進化を体感できる内容

🎙️パーソナリティ

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📖内容

今回のエピソードでは、「OpenAI DevDay 2025を徹底解剖！」 をテーマに、今年のDevdayの発表内容を振り返りつつ、AIの進化と今後の向き合い方を深掘りします。

まずはオープニングでは、サンフランシスコで開催されたDevDay 2025の全体的な印象を共有。大きな驚きは少なかったものの、「これまで話してきた内容が伏線として回収されたようだった」と語り、これまでのAI進化の流れが一つの節目を迎えたことを感じ取ります。

続いて、第2章では 発表全体のハイライトを整理。Apps SDK、AgentKit、Codex、GPT-5 Pro API、Sora2 API、Evaluation Flywheelなど注目の新技術を取り上げ、「It's the best time to be a builder」というメッセージを軸に、開発者エコシステムの拡大を数値的にも解説します。

第3章では、サム・アルトマンの発言を分析。「AI倫理に関する発言の変化」「開発者黄金時代の宣言」「“何でも尋ねられる”から“何でも実行してくれる”へのシフト」など、彼のスピーチの裏にある意図を読み解きながら、OpenAIの戦略的方向性を考察。信頼・安全性・開発者囲い込みという3軸から、OpenAIが次のステージに入ったことを示唆します。

第4章では、「これからAIとどう向き合うか」を考えるセクション。

• 「ビルダー」としてAIと共に構築していく姿勢

• 新しいツールを学び続ける重要性

• ChatGPTを“配布チャネル”として活用する視点

• 倫理と創造性の両立といったポイントを挙げ、AIを“遊び道具”から“日常的な構築ツール”へと位置づけ直します。

最後にクロージングでは、「AIはすべての人のためにある」というメッセージを再確認し、「AIと共にどう未来を創るか？」という問いをリスナーに投げかけて締めくくります。

🔖おすすめポイント

• DevDay 2025総まとめ：Apps SDK、AgentKit、GPT-5 Pro、Sora2など最新発表を整理

• サム・アルトマンの発言を深読み：「開発者黄金時代」と「実行するAI」への転換

• リスナーと共に考える：「AIとどう向き合うべきか」への実践的視点

• ChatGPTを“配布チャネル”とする新しい発想

• 倫理・創造・学びを統合したAI時代の生き方を提案

🎙️パーソナリティ

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浪花祐貴　@naniwan721

📖内容

今回のエピソードでは、「OpenAI DevDay 2025を徹底解剖！」 をテーマに、今年のDevdayの発表内容を振り返りつつ、AIの進化と今後の向き合い方を深掘りします。

まずはオープニングでは、サンフランシスコで開催されたDevDay 2025の全体的な印象を共有。
大きな驚きは少なかったものの、「これまで話してきた内容が伏線として回収されたようだった」と語り、これまでのAI進化の流れが一つの節目を迎えたことを感じ取ります。

続いて、第2章では 発表全体のハイライトを整理。Apps SDK、AgentKit、Codex、GPT-5 Pro API、Sora2 API、Evaluation Flywheelなど注目の新技術を取り上げ、「It's the best time to be a builder」というメッセージを軸に、開発者エコシステムの拡大を数値的にも解説します。

第3章では、サム・アルトマンの発言を分析。「AI倫理に関する発言の変化」「開発者黄金時代の宣言」「“何でも尋ねられる”から“何でも実行してくれる”へのシフト」など、彼のスピーチの裏にある意図を読み解きながら、OpenAIの戦略的方向性を考察。
信頼・安全性・開発者囲い込みという3軸から、OpenAIが次のステージに入ったことを示唆します。

第4章では、「これからAIとどう向き合うか」を考えるセクション。

• 「ビルダー」としてAIと共に構築していく姿勢

• 新しいツールを学び続ける重要性

• ChatGPTを“配布チャネル”として活用する視点

• 倫理と創造性の両立
  といったポイントを挙げ、AIを“遊び道具”から“日常的な構築ツール”へと位置づけ直します。

最後にクロージングでは、「AIはすべての人のためにある」というメッセージを再確認し、「AIと共にどう未来を創るか？」という問いをリスナーに投げかけて締めくくります。

🔖おすすめポイント

• DevDay 2025総まとめ：Apps SDK、AgentKit、GPT-5 Pro、Sora2など最新発表を整理

• サム・アルトマンの発言を深読み：「開発者黄金時代」と「実行するAI」への転換

• リスナーと共に考える：「AIとどう向き合うべきか」への実践的視点

• ChatGPTを“配布チャネル”とする新しい発想

• 倫理・創造・学びを統合したAI時代の生き方を提案

🎙️パーソナリティ

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📖内容

今回のエピソードでは、「AIの世界に“Type-C革命”が起きている ― MCPとは何者か？」 をテーマに、AIエージェント時代の中核技術「MCP（Model Context Protocol）」を徹底解説！

まずは、AIエージェントの仕組みとMCPの位置づけを整理。
MCPは「AIと現実世界をつなぐ共通ポート（ハブ）」であり、AIが安全に外部情報へアクセスし、複数のツールを横断的に扱うための“共通言語”として機能していることを紹介します。

続いて、MCPの定義・目的・背景をわかりやすく解説。「Context（文脈）」という概念の重要性、データの孤立問題、Anthropicが掲げる狙いを整理し、AI時代における“Type-C的存在”としての意義を掘り下げます。

次に、MCPの仕組みを技術的な観点から解説。

APIやSDKとの違いを具体例で比較しながら、クライアントとサーバー間の双方向通信、3つの要素（ツール・リソース・プロンプト）、そして、JSON-RPCによる軽量な通信構造をわかりやすく紹介します。

さらに、MCPの誕生から現在までの変遷を時系列で追跡。
2024年11月のAnthropic発表から、OpenAI・Google・Microsoft・AWSが次々と採用を表明し、現在に至るまでの流れを振り返ります。

後半では、AIエージェントとの関係性を具体的なユースケースで解説。
リアルタイムデータの取得、文脈を保持したマルチステップ処理、AI-to-AI通信などの新たな可能性を提示し、MCPがAIの「脊髄」として機能している点を明らかにします。

ラストでは、MCPが今後果たす役割と展望に迫ります。
AI間協調による産業効率化・標準化、脱ベンダーロックの進展、そして「AIのためのインターネット」という未来構想にまで踏み込み、MCPが人間の仕事を拡張するインフラへと進化していくビジョンを語ります。

🔖おすすめポイント

• MCPとは何か：AI時代の“共通言語”であり、“USB-C”のような標準規格

• API／SDKとの違い：継続性・中立性・コスト効率の観点で比較

• 誕生からの流れ：Anthropic → OpenAI → Google／Microsoft／AWS採用の背景

• ユースケース：AI-to-AI通信やリアルタイム連携など、エージェント時代の実践例

• 未来展望：「AIのためのインターネット」構想と社会的インパクト

  
  

🎙️パーソナリティ

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📖内容

今回のエピソードでは、“使うAIから作るAIへ”という新しい時代の流れを解説します。

まずは背景から。

これまではChatGPTやGemini、Claudeなど完成された汎用的なAIを使うのが主流でしたが、最近ではノーコード／ローコードツールなど の登場により、誰でも“自分仕様”のAIエージェントを作れる時代に突入しています。

続いて、「AIエージェントとは何か？」を整理。単なるチャットボットと異なり、AIエージェントは外部ツールやデータと連携し、ユーザーの代わりにタスクを自律的に実行できる存在として紹介。
スケジュール調整、Slackメッセージの要約、買い物リストの作成など、実際のユースケースを交えてその仕組みをわかりやすく説明します。

さらに、非エンジニアでも作れるサービス をピックアップ。

• Zapier Agents：Slack・Notion・Gmailと連携できるノーコード自動化ツール

• Google Vertex AI Agent Builder：企業向けのマルチエージェント基盤

• Dify：教育・会話体験設計に強いツール群

• GPTs：専用ChatGPTを簡単に作成可能

• Agent SDK：開発者向けで、柔軟性と拡張性が高い

実践パートでは、浪花が実際にZapier Agent を用いて「AIニュース要約エージェント」を作成した体験を紹介。Slackに毎朝ニュースを自動送信する仕組みを具体的な手順とともに解説します。

最後に、「よくある汎用タスクはZapier Agentで十分、独自の分身AIを作るならAgent SDKが最適」とまとめ、リスナーの皆様に“自分専用AIを持つ時代”の可能性を投げかけます。

🔖おすすめポイント

• 「使うAI」から「作るAI」へ：AIエージェント時代の到来
• AIエージェントの定義と実例（自律実行・外部連携・継続タスク）

• 非エンジニアでも始められるサービスの紹介

• 実践体験：Zapier Agentで作るニュース要約AI

🎙️パーソナリティ

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📖内容

今回のエピソードでは、「AIは親切な嘘つき？」生成AIがもたらす3つのリスク をテーマに徹底解説！AIのメリットと危うさを整理しながら、実際の論文や事例を交えて深掘りします。

まずは生成AIの効果とリスクを整理。知識労働の効率化、創造性の拡張、個別最適化された学習などの利点と並び、ハルシネーション、同調傾向、創作と事実の曖昧化といったリスクを紹介します。

続いて、3つのリスクを詳細に解説。

• ハルシネーション：OpenAIの最新論文を参照し、「確率的に自然な文章を生成する」というAIの構造から生じる仕組みを解説。存在しない裁判判例を列挙した弁護士事件などの事例を紹介。　

  
  

  👇️9-2はここから！

• 同調傾向：RLHFによる「同意が高評価される」仕組みから、AIが“イエスマン”になりやすい問題を説明。GPT-4oでの過剰同調事例や、エコーチェンバー化の危険性も議論。

• 創作と事実の曖昧化：AIが事実とフィクションを区別せず生成するため、フェイク記事や偽画像の拡散につながる問題を紹介。検証ツールが効きにくい点や、組織におけるAI利用ガイドラインの重要性も提示。

最後に、AIを使う上で大切なのは「人間の判断を必ず挟む」ことだと強調し、効率化とリスクの両面を踏まえた付き合い方を考察します。

🔖おすすめポイント

• AIの利点：効率化・創造性拡張・個別最適化

• リスク解説：ハルシネーション、同調傾向、曖昧化の3点セット

• OpenAIの最新論文から読み解くハルシネーションの仕組み

• 実際の事例：裁判での虚偽判例、GPT-4oでの過剰同調、偽記事や偽画像の拡散

• 利用の指針：「AIに頼り切らず、人間の判断を必ず挟む」ことの重要性

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📖内容

今回のエピソードでは、「AIは親切な嘘つき？」生成AIがもたらす3つのリスク をテーマに徹底解説！
AIのメリットと危うさを整理しながら、実際の論文や事例を交えて深掘りします。

まずは生成AIの効果とリスクを整理。知識労働の効率化、創造性の拡張、個別最適化された学習などの利点と並び、ハルシネーション、同調傾向、創作と事実の曖昧化といったリスクを紹介します。

続いて、3つのリスクを詳細に解説。

• ハルシネーション：OpenAIの最新論文を参照し、「確率的に自然な文章を生成する」というAIの構造から生じる仕組みを解説。存在しない裁判判例を列挙した弁護士事件などの事例を紹介。　🤏9-1はここまで！

• 同調傾向：RLHFによる「同意が高評価される」仕組みから、AIが“イエスマン”になりやすい問題を説明。GPT-4oでの過剰同調事例や、エコーチェンバー化の危険性も議論。

• 創作と事実の曖昧化：AIが事実とフィクションを区別せず生成するため、フェイク記事や偽画像の拡散につながる問題を紹介。検証ツールが効きにくい点や、組織におけるAI利用ガイドラインの重要性も提示。

最後に、AIを使う上で大切なのは「人間の判断を必ず挟む」ことだと強調し、効率化とリスクの両面を踏まえた付き合い方を考察します。

🔖おすすめポイント

• AIの利点：効率化・創造性拡張・個別最適化

• リスク解説：ハルシネーション、同調傾向、曖昧化の3点セット

• OpenAIの最新論文から読み解くハルシネーションの仕組み

• 実際の事例：裁判での虚偽判例、GPT-4oでの過剰同調、偽記事や偽画像の拡散

• 利用の指針：「AIに頼り切らず、人間の判断を必ず挟む」ことの重要性

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📖内容

今回のエピソードでは、画像生成AIの新時代 をテーマに、最新動向から実演までを徹底解説！
日常的に使えるツールからGoogleの最新モデル「nano-banana」までを深掘りします。

まずは画像生成AIの全体像を紹介。Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Firefly、

Canva、nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）といった主要サービスを比較しながら勢力図を解説します。

続いて、一般利用者でも気軽に使えるツールを紹介。
デザイナー以外でもSNSや資料作成に便利な Canva など、身近に活用できるサービスを取り上げます。

次に登場するのがGoogleの新モデル 「nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）」。
キャラクターの一貫性保持、マルチターンでの編集、スタイル変換、透かし技術「SynthID」などの特徴を備え、わずか1週間で1000万ユーザーを獲得した注目モデルを解説します。

さらに実演パートでは、同じキャラクターを背景や服装を変えて生成し、Midjourneyとの違いも比較。
「山の画像に山ガールを入れる → 冬服 → 夏服 → 冬山→背景画像の変更」など、会話しながら直感的に編集できるnano-bananaの強みを体感します。

最後に、画像生成AIの現状・日常利用の可能性・nano-bananaの進化を振り返り、今後の展望につなげます。

🔖おすすめポイント

• 画像生成AIの進化：主要サービスの比較

• 日常利用の実例：CanvaでのSNS・資料活用

• Googleの最新モデル：nano-bananaの特徴と急速な普及

• 実演で体感：「会話する写真編集」の新体験

• 振り返り

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📖内容

今回のエピソードでは、生成AIの覇権をテーマに 「OpenAI vs Google vs Anthropic、今後の覇権を握るのは？」 を徹底討論！
それぞれの企業の現状や戦略を多角的に深掘りします。

まずは現状地図として、各社の技術とモデルを比較。

GPT-5を実際に使った所感を交えながら、精度・UXの観点での違いを整理します。

次に、企業視点での比較へ。

• • OpenAI：サム・アルトマンCEOの発言、ソフトバンクからの大型投資、AGI構築を見据えた動き

• Google：プラットフォーム全体にAIを統合し、低価格でサービス展開する戦略

• Anthropic：安全性を重視したアプローチ、大規模資金調達とAmazon/Google Cloudとの提携によるBtoBtoC路線

また、各CEOのAI規制への姿勢の違いも議論。規制の強弱によって、今後の競争環境や差別化の行方が大きく変わる可能性を探ります。

最後に、「今どの企業に投資するか」「ユーザーとしてどのAIを使うか」という視点で所感を述べ、未来予測を語ります。数か月後に再び検証したいと感じさせる回となっています。

🔖おすすめポイント

• 
  
• 技術比較：GPT-5を含む各モデルの現状とUXの違い
• 
  
• CEOの姿勢：AI規制への警戒・受容のスタンスの差
• 
  
• ビジネス戦略：OpenAIの大型投資、GoogleのAI統合、Anthropicの資金調達と提携戦略
• 
  
• 投資視点とユーザー視点から見る「覇権争いの行方」
• 
  
• 今後のシナリオ：数か月後にどう変わるかを考える楽しみ

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