民間気象会社のウェザーニューズが人工知能（AI）で労働時間に大なたを振るっている。これまで顧客企業への報告を人手に頼ってきたが、AIで業務の一部を自動化。月に7000時間を削減し、2025年5月期は過去最高益となる見込みだ。社員からのアイデアでさらにAI活用を加速し、本気のAI改革を推し進める。AIからの電話「災害リスクスケールの変化のご連絡です。21時50分に全エリアの中で、最大のスケール

世の中の活用事例 カンファレンス系のキャッチアップ 2025年5月に Google I/O'25があり今回も様々なアップデートが発表されましたが、公式が Google I/O'25のリソースをまとめたノートブック を公開してくれています。本編の Keynote セッションは YouTube にあがっています が、大体2時間くらいあります。最初は YouTube リンクなどをソースに追加してインプットしていたのですが、公式対応してくれているならその必要もないですね。このノートブックは一般公開機能を使って Google から公式提供されており誰でも閲覧できます。 Understand all the I/O news with NotebookLM.より引用 単純にチャットや要約で利用するのはもちろん、リソースが束ねられている点も嬉しいポイントです。Google I/O に限らずテックカンファ

MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアのAzaraです。普段は、クラウドセキュリティや Web アプリケーションのセキュリティを専門領域にしています。 本稿は MCP のセキュリティを前後編で解説するものの後編です。前編では MCP のセキュリティを、利用者の視点から考察しました。 後編となる本稿では、攻撃者視点から脅威や攻撃手法を整理します。そのうえで、日々増えていく MCP Server の提供者が、これらの脅威やセキュリティ課題をどのように考慮し対策を講じるべきかを解説します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したア

集めたニュースが知識に変わる――ライターが「Cursor」と「Obsidian」で実践した、AI時代の情報整理術：小寺信良のIT大作戦（1/2 ページ） 今年4月に、AIコードエディタの「Cursor」を使って、原稿を書くという方法をご紹介した。AIが文章を補間してくれるだけでなく、執筆中の文章に対してAIで様々な処理ができるところにメリットがあることがわかって以来、原稿執筆はCursorで行っている。 一方で昨今は、知識の集合先として「Obsidian」が人気のようである。昨年末に話題になり始めた頃にインストールしてみたことはあったが、いまひとつ使い方がピンとこなかったので放置していた。しかし最近は指南記事も増え、YouTubeでも解説動画が出回るようになったことで、なんとなく特徴がわかってきたところである。 Obsidianの最大の特徴は、タグやリンクを設定することで、文書同士が自動的

コーヒー粉をお湯に浸して、ボタンを押すだけ。ハリオのこれで手間なくおいしいコーヒーを【AmazonスマイルSALE】

Null沢 @Null_zawa 社内のパソコンサポート係のような情シスのようなことをしてます 極度のコミュ障ゆえ何か失礼があったらすみません 何こいつと思ったらブロックして下さい 世界中に散らばった7つのNullを探す旅をしています Null沢 @Null_zawa はやく全社員にM365Copilotを使ってくださいって周知を出せ！っていうので 月額4500円ですけどって言ったら そんなの全員に付与するとか絶対無理でしょ！！！って 引き返すスピード凄すぎて轢かれそうになった 車ならドリフトしてる てか前も説明したし各ライセンスの費用表まとめたのも私な！？ 2025-05-26 19:29:24

ここから書くことは、わかる人には分かりきっている話なので、よく分かっている人は適当にブラウザバックしてください。 AIがファクトチェックするんじゃない。人間がファクトチェックするんだ 2025年に入って、多くの人がAIを使い始めました。高度なトライアルの手伝いをさせている人もいれば、ルーチンワークの手伝いをさせている人、質問箱や疑似パートナーのように使っている人、といった具合に使い方はさまざまのようです。 ただ、現行AIを利用するにあたって、必要不可欠なことがあるように思えます。 それは「AIに判断を丸投げしてはならない」です。 たとえば最近、Xではgrokにファクトチェックをねだるポストをたくさん見かけるようになりました。冒頭に貼り付けた、「@grok ファクトチェック」　といったものがその最たるものですね。 これは、本当はおかしい。 grokに限らず、AIに何かを問うこと自体は良いでし

近年、ドキュメントなどの内容を効率的に理解し、活用するツールへのニーズが高まっている。 そうした中で注目されているのが、グーグルが提供しているAIツール「NotebookLM」（ノートブックエルエム）だ。 NotebookLMでできることは多岐にわたる。今回は基本的な使い方を解説する。 なお、NotebookLMは無料で使える。ただし、詳細は後述するが、機能や分析できる語彙数が多い「NotebookLM Plus」を使うには、企業向けでは「Google Workspace Business Standard」以上のエディション、個人向けでは「Google One AI プレミアム」（月額2900円）の契約が必要になる。 まず回答に必要な「ソース」をアップNotebookLMの基本的な使い方は非常にシンプルだ。まずはNotebookLM（https://notebooklm.google.c

こんにちは。ChatGPTでこんなもの作ってみましたっていう記事です。 できる事 ・Kindleを全ページ自動で画面スクショ ・スクショ画像からOCRで文字起こし ・ドキュメントにしてGoogleDriveに自動アップロード ・ついでにPDFファイルとTXTファイルも作成 ・スクショデータは全削除 ・生成されるファイルの名前はOCRの最初の10文字を設定 記事内で生成したコード全文とMacで実際に動かすまでの手順の解説を載せてます。こういうことやってみたかったという人はぜひ試してみてください。 参考までに 私は非エンジニア。素人と言っても全く問題ない程度の知識しかないので、そんな人でもこんなことできたよってことが伝わる一つの例になればいいなと思っている。 ※Amazon Kindkeの利用規約と著作権法をざっと確認して、「私的利用の複製」の範囲っぽいことは確認済み。違ってたらごめんなさい。

こんにちは！ 今日は、AI時代には「本や論文を最後まで読み切る」ことが大事ではなくなったのではないか？ということを書きたいと思います。 AI時代になると、本とかを読破すること自体に、あまり価値がなくなってしまった気がします。 今までの人類は、本やサイトから情報を得ていて、それをまず頭に入れてから考える、ということをやってきたので、直感的にはあまり受け入れづらいんですが、AI時代だともう「読破するよりも、もっと良い方法がありそう」という感じがしているんですね。 じゃあ、代わりにどう考えるといいかと悩んでいたんですが、、結論としては「問い駆動（Question-Driven）」 みたいなコンセプトがわかりやすいかなあ、と思いました。 これについてちょっと解説をします！ 前提まず、問い駆動とは何か？を説明する前に、なぜ「読破」という考え方から変えた方がいいのか、という点を簡単に説明しておきます。

ビル・ゲイツは「AIによって早期退職や短い労働時間が可能になるかもしれない」と話している。Alex Wong/Getty Imagesビル・ゲイツによると、AIが教育と医療という2つの職業における人手不足を解決できるかもしれないという。この億万長者は、「AIは、肉体労働を含む労働力の不足も補うようになるだろう」と語った。ビル・ゲイツは「長年続いてきた医師と教師の人材不足が、AIによってまもなく解消される可能性がある」とも話している。ビル・ゲイツ（Bill Gates）が、長年続いてきた医師と教師の人材不足は、AIによってまもなく解消される可能性があると語った。 「AIが導入されれば、医療の知識を提供するようになり、人手不足は解消されるようになる」と、ゲイツは2025年4月11日に公開されたポッドキャスト「People by WTF」の中で語った。 公衆衛生に長く取り組んできた彼は、インドや

こんにちは、Google の AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。 日々の仕事や学習で、たくさんの資料や情報に触れている中で、「情報をうまく扱いきれない」と感じることはありませんか？ あなた専用のAI リサーチアシスタント「NotebookLM」は、そんな時に役立つツールです。皆さんのお手持ちの資料（ドキュメント、PDF、テキストファイル、WebサイトのURLなど）の内容を元に、情報整理、要約、質疑応答、アイデア出しなどをサポート。大切な資料への理解を深め、より有効に活用するためのお手伝いができます。 NotebookLM は現在、日本語を含む多くの言語に対応しており、Web ブラウザから Google アカウントで無料で利用することができます。 作成可能なノートブック数と 1 ノートブックあたりのリソース上限が引き上がり、高度なチャット設定等もできる有料版 No

Googleの生成AIノート「NotebookLM」の「音声概要」機能が日本語をはじめとする50以上の言語に対応した。WebページのURLやPDFを指定すると、その内容を会話形式の“ポッドキャスト”として誰でも自動生成できるようになった。 同機能は2024年の英語版リリース直後から高い人気を集めてきた。今回の多言語対応は、Gemini 2.5 Proが持つネイティブ音声処理とマルチモーダルAI技術を組み合わせた成果だという。ユーザーはGoogleアカウントの言語設定に合わせて音声を再生できるほか、設定メニューに新設された「出力言語」で任意の言語に切り替えられる。 同社によれば、複数言語の資料を一括で取り込み、好みの言語で音声ダイジェストを生成できる点が教育現場や国際共同研究での活用を後押しするという。 NotebookLMは、Googleの公式サイト「https://notebooklm.

Google NotebookLMには、PDF、テキスト、YouTubeなどを読み込んで、その内容についてリアルな対話ポッドキャスト解説を生成する機能があります。 2024年9月11日にローンチした時点では英語でしか使えなかったのですが、4月30日、ついに日本語対応しました。 早速試しました。 ネタ元にしたのは、一緒にポッドキャストをやっている散財小説ドリキンの最新YouTubeエピソード。 このURLをNotebookLMにソースとして入力すると、概要が表示され、その内容についてチャット形式で質問できるようになります。すると、右上に「音声概要」という表示がされます。そこで生成ボタンを押すと、男女二人のポッドキャスト的会話形式で、音声による解説が生成されるのです。特定の方向性を指定するなどのカスタマイズも可能。 今回は、カスタマイズ無指定で生成しましたが、6分24秒の音声が、5分ほどで出来

o3さんが作る図解がもう、ほぼパワポなんよ。 私よりまとめるセンス高い。 pic.twitter.com/UWzDbrTFyg — エクセル兄さん(たてばやし淳)@AI時代のExcel術_書籍多数 (@excel_niisan) April 19, 2025 概要: 最新のChatGPTを使うと、AIの画像生成だけで、まるでパワーポイントで作ったかのような図解資料を作成できます。 今回は、特に進化した「o3」を用いて、高品質な図解画像を生成する具体的な方法をご紹介します。 その核となるのは、たった5行の命令文（プロンプト）です。忙しい方でもスキマ時間を活用できる、効率的な運用テクニックと合わせて解説します。 【要点】 ・パワポ風図解を作る「5行プロンプト」 ・ChatGPT(o3)で高品質な図解を生成する具体的な手順 ・スキマ時間で図解を量産する方法 ・日本語文字化けを防ぐコツ・修正方法

AI時代のコミュニケーションに期待する最低限の責任感https://hiragram.app/posts/e0uFGoNP仕事AI 2025-04-21 はじめに最近、エンジニア以外の職種でもAIを活用する動きが社内で加速している。企画、マーケ、カスタマーサポートなど、これまであまり技術に関与してこなかったメンバーがAIツールを使って、情報の整理や文章作成、アイデア出しなどに取り組むようになってきた。 これはとても良い流れだと思う。一方で、AIとの向き合い方や、AIが生成した情報をどう扱うかについて、よく考察された共通認識がないまま進んでいることに危うさも感じている。 この記事では、実際の業務の中で感じた違和感や課題をもとに、「これからのAI時代に必要なコミュニケーションの基本姿勢」について考えてみたい。 自分で判断できないことをAIに委ねないAIが出した情報に対して、自分で正否や適切さを

チャットAIのChatGPTに「お願いします」や「ありがとう」とついつい言ってしまう人もいるかと思いますが、そのような礼儀正しい接し方により、数十億円規模の電力消費が生まれている可能性を、OpenAIのサム・アルトマンCEOが認めました。 Sam Altman Admits That Saying "Please" and "Thank You" to ChatGPT Is Wasting Millions of Dollars in Computing Power https://futurism.com/altman-please-thanks-chatgpt Your politeness could be costly for OpenAI | TechCrunch https://techcrunch.com/2025/04/20/your-politeness-could-be

ExcelをLLMに読み込ませたいけれど、そのままだと読めないと思うから、いったんMarkdownに変更してみたけれど、そこから先の精度がうまく出ないし、どうしたらいいかもわからない……。みなさん、そんな経験はありませんか？　僕はいまそうなっています！ というわけで、ChatGPT(樋口作のGPTs"鬼")にいつも通り聞いてみたところ、なるほどと思ったので備忘もかねてやりとりを残しておこうと思います。 樋口： LLMにExcelで書かれた設計書を読ませてテストパターンを生成させたいんだけど、コツを教えてほしい。ExcelをMarkdown化してプロンプトに入れてるんだけど、カラムとセルの関係がいまいちちゃんと判別されないように見える。あと、空白セルや-としか記載されていないセルの意味を理解していないように見える。そういう、Excel独特の２次元マトリクスを自然言語のプロンプトに落とし直すた