月末になると、経理部門には多くの請求書が集まります。
請求金額は合っているか。
発注した商品は届いているか。
数量や単価に間違いはないか。
どれも大切な作業です。
でも、発注書と納品書と請求書を何度も見比べて、同じような数字を確認する時間。
この作業の一部をAIに任せられたら、もっと大切な仕事に時間を使えるのではないでしょうか。
そんなことを考えて、今回試してみたのが「請求書・発注書・納品書 自動突合AI」というChatGPT向けプロンプトです。
今回のデモでは、わずか5つの請求明細の中に、複数の確認事項が含まれていました。
しかも、単なる計算ミスだけではありません。
発注していない商品の請求や、納品されていない商品の請求まで含まれていたのです。

生成AIというと、何を思い浮かべますか？
企画書の作成。
プログラミング。
大量のデータ分析。
複雑な業務の自動化。
もちろん、どれも魅力的です。
でも、私が日々AIを活用する中で感じているのは、もっと身近な仕事にも大きな可能性があるということです。
例えば、画像のサイズ変更。
今回試したのは、たった一言のプロンプトです。
「この画像を幅=240px, 高=60pxにして」
これだけ。
特別なテクニックも、長い指示文もありません。
それでも、実際に画像を加工してみると、AIを仕事で使うための大切な考え方が見えてきました。

写真を見たとき、私たちは自然に判断しています。
「少し暗いな」
「この部分は明るい」
「こっちの写真の方が見やすい」
でも、ふと疑問に思いました。
その「暗い」という判断を、数字で説明できるだろうか？
例えば、同じ場所を撮影した2枚の写真。
昨日と今日で、どのくらい明るさが変わったのか。
どの部分が暗くなったのか。
画像全体の何％が暗い領域なのか。
こうした質問に答えようとすると、私たちの感覚だけでは限界があります。
そこで今回、ChatGPTを使って画像の濃淡を数値化するプロンプトを考えました。
しかも、単に写真をモノクロにするだけではありません。
256階調で濃淡を分析し、統計値を計算し、グラフで可視化する。
さらに、土や枝、草などの領域ごとの特徴まで調べる。
そんな画像解析を、ChatGPTに手伝ってもらおうという試みです。

黒いフレーム。
鮮やかなブルーのレンズ。
シンプルだけれど、どこか目を引くサングラス。
もし、この商品写真を1枚渡すだけで、高級ファッションブランドのような広告ビジュアルを作れたら。
ちょっとワクワクしませんか？
今回紹介したいのは、ChatGPTの画像生成機能を使って、商品写真から広告ポスターを制作する方法です。
テーマは「SEE BEYOND. — 視線の先に、自由を。」
単にサングラスを美しく見せるのではありません。
その商品を身につけたときに感じる自由や、新しい世界との出会いまで伝える。
そんな広告を、AIと一緒に考えてみます。

七五三。
日本人にとって、どこか懐かしく、温かい響きのある言葉です。
子どもが晴れ着をまとい、少し緊張した表情でカメラを見つめる。
いつもは元気いっぱいなのに、その日だけは少し大人びて見える。
そんな姿を見て、子どもの成長を実感する親御さんも多いのではないでしょうか。
七五三の写真は、ただの記念写真ではありません。
家族が過ごしてきた時間を振り返る、大切な一枚です。
そして今、その写真の楽しみ方に、新しい選択肢が生まれています。
それが、ChatGPTを使ったAI画像生成です。
今回は、子どもの写真を参考に、美しい袴姿の七五三ポートレートを作るプロンプトについて紹介します。

「あなたはどんな人ですか？」
そう聞かれたとき、すぐに答えられるでしょうか。
真面目。
好奇心旺盛。
慎重。
負けず嫌い。
きっと、いくつかの言葉は浮かぶと思います。
でも、本当に自分を表現できているかと言われると、少し難しい。
私たちは毎日、仕事や生活の中でたくさんの選択をしています。
何を優先するか。
どんなことに挑戦するか。
誰と時間を過ごすか。
その積み重ねの中に、自分の価値観や考え方が表れているはずです。
ところが、日常生活の中で自分の内面をじっくり振り返る機会は、意外とありません。
そこで、ひとつ面白いAI体験を考えました。
ChatGPTで自分の内面を分析し、最後は1枚のアートにしてみる。
今回は、そんな新しい自己理解の方法を紹介します。

「このシステムでは、複数のデータソースから情報を取得して、AIが分析し、必要なレポートを自動生成します」
この説明を聞いて、どんな画面が頭に浮かぶでしょうか。
Excelでしょうか。
データベースでしょうか。
それともグラフが並んだダッシュボードでしょうか。
AIやDXに関わる仕事をしていると、技術的な仕組みを説明しなければならない場面がたくさんあります。
ところが、説明する側には当たり前のことでも、聞く側にはなかなかイメージが伝わらないことがあります。
AIは、目に見えないところで処理を行う技術です。
だからこそ、その価値を伝えるためには、目に見える形に変換する工夫が必要なのだと思います。
今回紹介したいのは、その課題に対するひとつのアイデアです。
ChatGPTを使って、AIの業務自動化をGIFアニメーションにする。
しかも、専門的な映像制作ソフトの操作から始めるのではなく、日本語のプロンプトからビジュアルを生成する方法です。

昨日、あなたが暮らす街で何が起きたか。
すぐに答えられるでしょうか。
火災が発生した場所。
交通事故によって通行止めになった道路。
一時的に運休した鉄道。
停電や断水の影響を受けた地域。
ニュースを見ていれば、いくつかは知っているかもしれません。
でも、それらを一つの一覧にまとめ、地図で確認し、今も影響が続いているかまで把握する。
これは意外と難しいことです。
特に自治体や企業の危機管理担当者にとって、情報収集は日々の重要な仕事です。
私は、この作業を生成AIでもっと支援できないだろうかと考えました。
そこで今回、Googleの生成AI「Gemini」を活用したプロンプトを設計しました。
テーマは「仙台市 前日災害・事故レポート」。
AIが公開情報を調査し、地域別に整理し、Googleマップと連携できる形にまとめるというアイデアです。

「最近、ITエンジニアの需要ってどうなっているの？」
「派遣単価は上がっているの？」
「今、どんな技術者を提案すれば喜ばれるの？」
こんな質問に、自信を持って答えられるでしょうか。
もちろん、経験豊富な営業担当者なら、日々の商談から市場の変化を感じ取っているはずです。
しかし、感覚を裏付けるデータまで、すぐに提示できる人は多くないかもしれません。
ニュースを読む時間がない。
調査資料が多すぎる。
どの情報を信じればよいか分からない。
そして、調べたとしても、それを商談でどう使えばいいのか分からない。
そんな悩みを解決する方法の一つが、ChatGPTによる市場調査です。
今回は、IT技術者派遣市場を題材に、私が面白いと感じるAI活用の考え方を紹介します。
キーワードは、情報を知識に変え、知識を行動に変えること。
これができれば、AIは単なる検索ツールではなく、営業を支える頼もしい存在になります。

深い藍色の空。
暗闇の中で、赤く、黄金色に輝くモミジ。
静かな池には、もう一つの庭園が上下逆さまに広がっている。
秋の日本庭園で出会いたい、あの一瞬。
そんな風景を、ChatGPTに文章で伝えて画像にする。
今回紹介したいのは、たったそれだけの、でも意外に奥深い挑戦です。
旅行のパンフレットの表紙や、高級旅館の秋の特集。
目を奪う風景写真には、光の向き、色のバランス、余白、視線の流れがあります。
美しい写真は、ただ美しい景色が写っているだけではありません。
「何を見せたいか」が整理されています。
その考え方を、AIのプロンプトにも持ち込んでみました。

「大阪に出張することになった。どの空港を使うのが一番便利なんだろう？」
そんな、何気ない疑問があります。
伊丹空港。
関西国際空港。
神戸空港。
大阪周辺には複数の空港があり、それぞれの特徴が異なります。
地図で見れば、伊丹空港が大阪市中心部に近い。
でも、実際の出張では、それだけで決めるわけにはいきません。
飛行機を降りてから、どれくらい時間がかかるのか。
電車は何回乗り換えるのか。
タクシーを使ったら、いくらかかるのか。
荷物が多くても大丈夫なのか。
そんな条件を調べ始めると、いくつものサイトを行ったり来たりすることになります。
一つひとつは難しくない。
でも、地味に時間がかかる。
これ、AIに任せられないだろうか？
そんな発想から、今回のGeminiプロンプトをご紹介します。

冬の朝、庭のスプリンクラーが動いている。
便利なはずの自動化なのに、ふと不安になることがあります。
「凍ってしまわないだろうか」
「止めたら、逆に木が乾燥するのでは」
「そもそも何日に1回が正解なのだろう」
そんな日常の小さな疑問は、じつは生成AIと非常に相性がいいテーマです。
今回はChatGPTを使い、宮城県仙台市で6月に植えた庭木の冬季散水計画を考えてみました。
専門家に相談する前の情報整理にも、管理業務を設計する練習にもなる使い方です。

「センスが必要」と思い込んでいませんか？

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Googleアカウントを無事に復元できた。
ようやく一安心。
これでいつもどおり仕事ができる。
そう思って操作を進めた瞬間。
「この操作を完了しようとしているユーザーの本人確認が必要です。」
そんなメッセージが表示されたら、どう感じるでしょうか。
「えっ、復元できたんじゃないの？」
「本人なのに、なぜ確認できないの？」
「何をすれば先に進めるの？」
おそらく、多くの人が戸惑うはずです。
私も、こうしたデジタルサービスのトラブルについて考えるたびに、あることを感じます。
技術は進化しているのに、利用者が困ったときの説明は、まだまだ難しい。
そして、そんなときこそ生成AIをうまく使う価値があるのではないかと。
今回は、Googleアカウント復元後の本人確認エラーを題材に、ChatGPTの実践的な使い方を考えてみます。

想像してみてください。
目の前に、分厚いビーフパティが挟まれた大きなハンバーガーがあります。
直火で焼いた肉の表面には、香ばしそうな焦げ目。
黄金色のバンズには白ゴマが散りばめられています。
レタスは鮮やかな緑色。
トマトはみずみずしい真っ赤な完熟トマト。
それらを暖色の照明が美しく照らしています。
まるで高級ファストフードブランドの新商品広告のような一枚。
実は、こんなイメージ画像をChatGPTで作ることができます。
今回紹介するのは、ChatGPTをプロのフードフォトグラファーとして活用する画像生成プロンプトです。
単にハンバーガーの画像を作るだけではありません。
どうしたらおいしそうに見えるのか。
どんな構図なら迫力が伝わるのか。
そんな撮影の考え方までプロンプトに盛り込んでいます。

焼き立てのチョコパンを二つに割る。
香ばしい表面がパリッと裂け、柔らかな生地がゆっくりと離れていく。
その中心には、艶やかなチョコレート。
温かく、濃厚で、今にもとろけ落ちそう。
こんな写真を見たら、きっと「食べたい！」と思う人もいるはずです。
でも、ここで一つ面白い話があります。
今回のチョコパンは、実際に焼いたものではありません。
ChatGPTの画像生成機能を使い、言葉だけで制作したビジュアルなんです。
これが、今の生成AIで試せることの一つ。
今回は、究極のチョコパンを作るプロンプトを通じて、AI画像生成の可能性について考えてみたいと思います。

きっかけは「かわいいハト」では足りないという気づき

3年後、大きな市場になっているビジネス。
それは、今どこで生まれ始めているのでしょうか。
AIの進化でしょうか。
新しいエネルギー技術でしょうか。
それとも、ある地域で静かに進んでいる人口の変化でしょうか。
実は、未来の需要を考えるときに重要なのは、一つの大きなニュースだけではありません。
一見すると無関係な小さな変化が、思いがけない形で結びつくことがあります。
技術の価格が下がる。
別の産業では人手不足が深刻になる。
さらに新しい制度が始まる。
それぞれは小さな出来事でも、同時に起こることで、これまで成立しなかったサービスに可能性が生まれるかもしれません。
そんな未来の兆候を、AIで発見できたら面白いと思いませんか。
今回紹介するのは、Geminiを使った「世界未来洞察会議AI」です。
世界中の小さな変化を収集し、未来の新規事業を考えるためのプロンプトです。

夕陽に照らされた巨大な鉄骨構造物。
何層にも重なる金属の配管。
高くそびえるクレーン。
その手前で、タブレットを確認する技術者たち。
もしこんなシーンを映画館のスクリーンで見たら、思わず見入ってしまうかもしれません。
でも、この世界はChatGPTを使って画像として表現できます。
今回紹介したいのは、単に「リアルな工事現場を描く」ためのプロンプトではありません。
日本の産業インフラを支える現場の壮大さ。
そこで働く技術者の存在感。
金属の重量や空気の密度。
それらを一枚の画像に閉じ込めようとするプロンプトです。
何より面白いのは、これまで専門家に依頼していたようなビジュアルの初期構想を、自然言語から形にできることです。

「システムにアクセスできません！」
ある日、利用者からこんな問い合わせが入ったとします。
画面には403 Forbidden。
同じ画面を開いている別の社員は、問題なく利用できています。
運用担当者はWAFの設定を確認します。
開発担当者はアプリケーションログを調べます。
ネットワーク担当者はIPアドレス制限を疑います。
どれも間違っていません。
でも、これが厄介なんです。
403という同じ結果でも、そこに至る理由は1つではないからです。
その通信は攻撃なのか。
正常な業務なのにブロックされたのか。
そもそもWAFとは関係ないのか。
こうした原因調査を、生成AIはどこまで支援できるのでしょうか。
今回はGeminiを使って、WAFログ分析と403エラーの原因調査を支援するプロンプトをご紹介します。

きれいなのに、心に残らない画像はなぜ生まれる？

なぜ、おでんを題材に選んだのか？

「AIに仕事を奪われる時代が来る」
そんな言葉を、見かけることが増えました。
一方で、こんな意見もあります。
「AIのおかげで、人間はもっと自由になれる」
「面倒な仕事から解放される」
「これからは創造性が重要になる」
どの意見も、何となく理解できます。
でも、ここで少し不思議に思うことがあります。
なぜ、同じ技術を見ているはずなのに、人によってこんなにも未来の見え方が違うのでしょうか？
単に情報が足りないからでしょうか。
それとも、AIの能力に対する理解が違うのでしょうか。
私は、それだけではないと思っています。
私たちは、それぞれ違うものを大切にしながら働いているのではないでしょうか。
収入を得ること。
家族との時間を守ること。
自分の力で何かを作り上げること。
誰かに必要とされること。
新しいことに挑戦すること。
仕事には、さまざまな意味があります。
だからこそ、生成AIの普及は、単なる技術革新では終わらない。
人間にとって「働く」とは何なのかを、改めて考えるきっかけになる。
今回は、そんなテーマをAIで深掘りする方法を紹介します。

なぜ、このテーマを書こうと思ったのか？