📝 エピソード概要

本エピソードでは、田中渓氏とけんすう氏が、日常生活とビジネスにおける「限界突破」したAI活用術について深掘りしています。特に、ChatGPTの画像認識機能を使った**「名前のないもの」の検索や、Gensparkによる全自動の資料・スプレッドシート作成**など、具体的な実践例が紹介されました。

また、AI時代に人間が注力すべきポイントとして、リサーチや定型業務をAIに任せ、自身の思考パターンの抽象化や質問設計といった高度なスキルに集中することの重要性が議論されています。AIに仕事を奪われ、かつて得意としていたリサーチ能力が代替された実体験も語られました。

🎯 主要なトピック

• AI活用の現状とショッピングモードの衝撃: ChatGPTの画像認識を用いた「ショッピングモード」の利便性がハイライトされました。言葉で表現しにくい収納や互換性の問題を写真一枚で解決する手法は、従来の検索の概念を覆しています。
• 画像認識による互換性・型番問題の解決: 製品の互換性や古い型番の特定など、リサーチに時間のかかる問題を、画像をアップロードするだけでAIが迅速に解決してくれる具体例が紹介されました。
• Gensparkによる爆速資料作成とリサーチ: Gensparkを活用し、リサーチから構造化、資料化、さらにはスプレッドシート作成までを全自動で行う方法が解説されました。これにより、ディープリサーチとまとめ作業が大幅に効率化されます。
• Chrome拡張機能の自作: プログラミング知識がない人でも、AIにコードを書かせ、特定のウェブサイトのフォントを瞬時に確認するようなニッチな拡張機能を自作できるライフハックが紹介されました。
• 自分専用AIクローンの作り方と思考の抽象化: 過去のテキストや発言データを元にAIクローンを作成する試みについて議論され、具体的な個別の情報を学習させるよりも、自身の思考構造を抽象化して定義する方が効果的であることが示されました。
• 音声コンテンツのテキスト化と学習の課題: 日本語の音声コンテンツの文字起こし精度は英語に劣るため、AIに効率よく学習させるためには、一度テキストデータに変換する中間作業が必要であることが指摘されました。

💡 キーポイント

• 名前のない検索はAIの得意分野: かつて人間が得意としていた、特定のキーワードで検索できない「名前のないもの」を探し出すリサーチ能力は、AIの画像認識や文脈理解によって代替されつつあります。
• アウトプットのコモディティ化: AIによって回答や原稿作成が容易になり、「答え」はコモディティ化しています。その結果、回答を引き出すための**「質問の質」**がビジネスやメディアにおいてより重要になっています。
• 思考の構造化による効率化: 自身の発言や執筆のパターン（構造）をAIに分析させ、抽象化して定義することで、取材対応やコンテンツ作成におけるドラフト作成時間が劇的に短縮されます。
• AIはディープリサーチを自動化する: Gensparkのようなツールは、単なる情報の収集だけでなく、競合比較やマトリックス分析といった構造化と資料化までを完結させ、人間が手を動かすべき業務を削減します。