ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。
「またプレゼン資料はPowerPointで作成しておいてくれ」と部長の田中さんが会議後に声をかけました。新入社員の山田さんは少し迷いながら答えます。「部長、この前お伝えしたChatGPTを使えば、資料作成の形式も新しくできるかもしれません。スマホで読みやすい縦長のWebページ形式なんてどうでしょう？」田中部長は不思議そうに眉をひそめましたが、「そんなことできるのか？」と興味を示しました。
このように、生成AI（Generative AI）の登場によって、これまで当たり前だったビジネス上の常識や慣習を見直す機運が高まっています。AIの支援を得ることで業務プロセスが劇的に変わり、古い常識を捨てて新しい常識を身につける必要性が出てきました (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。本記事では、ビジネスで生成AIを活用するすべてのユーザーを対象に、特に注目すべき新しい「常識」とその身につけ方のコツを解説します。ブログ形式で、ところどころにキャラクター対話によるストーリー仕立てを交えていますので、初心者にも読みやすく深い学びが得られるはずです。
まずは、以下のポイントに沿って具体的な事例や最新動向を見ていきましょう。
- 資料フォーマットのアップデート（パワポ→縦長Web形式 など）
- コンテンツの固定から動的生成への移行
- 事前準備から即時生成型の思考への転換
- 少数精鋭案の吟味から大量生成＋選別へ
それでは、田中部長と山田さんのやり取りを追いながら、新常識へのアップデート方法を具体的に探っていきます。
資料フォーマットのアップデート（パワポ→縦長Web形式 など）
会議資料といえば横長のスライドが当たり前――田中部長はそう信じて疑いません。しかし山田さんは、スマホで資料を読む人が増えた今、資料は縦長のWebページ形式にした方が伝わりやすい場合もあると提案します。【田中】:「スマホでプレゼン資料なんて読みづらくないか？」【山田】:「はい、横長だと画面を何度も拡大しないと読めません。でも縦スクロールのWeb資料ならスマホでもスクロールするだけで読めますし、AIを使えば既存のPowerPointから変換も簡単です。」田中部長は驚きつつも「試しにやってみてくれ」と了承しました。
●スマホ時代に合わせた縦長フォーマットの利点: 実際、忙しいビジネスパーソンほど通勤中や移動中にスマホで資料を確認することが増えています。従来の横長スライド形式はスマホ閲覧に適さず、読みづらさにつながります (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。一方、ブログ記事のように縦に長いWebページ形式の資料であれば、スマホ画面に最適化されスクロールでスムーズに閲覧可能です。生成AIの登場以前は「資料を作り直すなんて非効率」と考えがちでしたが、AIでレイアウト変換や要約が容易にできるなら、受け手に合わせてフォーマットを柔軟に変えるのが新常識になりつつあります (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。実際に筆者も、簡単な提案内容であればPowerPointではなくNotionや記事投稿プラットフォームにまとめて共有することで、相手がスマホでも読めるように工夫しています。
●生成AIツールで資料形式を自動変換: 最近では、この資料フォーマットのアップデートを助けてくれるAIツールも登場しています。例えば生成AI搭載プレゼンツール「Gamma」では、スライドのサイズに決まった制限がありません。内容に応じて自動的に縦長にもでき、極端に言えば「超・縦長」の資料を作ることさえ可能だといいます (プレゼン資料作成の新時代！AIツール「Gamma」の使い方 | 株式会社ウィズオノウェア)。この柔軟性によって、「プレゼン資料＝横長スライド」という前提を覆し、より読み手にフィットした形式を選べるようになります。また、クラウド上で動作するGammaは完成資料をそのままWebページとして共有でき、閲覧数や滞在時間といったアナリティクス機能まで備えています (プレゼン資料作成の新時代！AIツール「Gamma」の使い方 | 株式会社ウィズオノウェア)。つまり、資料自体をWebコンテンツ化することで社内Wikiやナレッジとしても活用しやすくなるわけです。
●Notionをプレゼン代替に使う実例: 縦長Web資料への移行は特殊な話ではありません。例えば日本語教師のりゅん丸さんは、授業資料をGoogleスライドからNotionページで代用する実験を行っています。その理由の一つが「1枚のスライドに縦の制限がないから」だと述べています (Notionをスライド化して授業｜りゅん丸)。Notionならページ内に情報を好きなだけ下方向に展開でき、折りたたみ（トグル）機能で詳細を隠したり表示したりも可能です。このように縦長スクロール＋インタラクティブな形式なら、情報量の多い資料でも一枚に集約して見せられる利点があります。山田さんも早速Notionに社内資料をまとめ、「スマホで全部見られて便利ですね！」と田中部長を唸らせました。
ポイント: 生成AI時代には「資料フォーマットも相手に合わせて変えてOK」という発想が重要です。PowerPoint一択だった常識を捨て、縦長のWebドキュメントや社内Wiki、ブログ記事形式など様々なフォーマットを使い分けましょう。その際AIツールを使えば、レイアウト変更や文章要約も自動化でき、必要に応じて複数フォーマットの資料を短時間で用意することも可能です。【山田】:「資料は内容だけでなく形式も柔軟に。AIがそれを助けてくれます！」【田中】:「時代は変わったものだな…。」
コンテンツの固定から動的生成への移行
続いて山田さんが提案したのは、コンテンツを都度生成して使い捨てるという発想でした。これにはさすがの田中部長も目を丸くします。【田中】:「使い捨て？コンテンツは普通、作り込んだら使い回すものだろう？」【山田】:「従来はそうでした。しかしAIなら毎回新しくコンテンツを作ることも苦ではありません。状況や相手に合わせて、その場限りでも最適なコンテンツを生成する方が効果的なケースもあるんです。」
●「使い回し前提」から「必要に応じ都度生成」へ: 従来、チラシや名刺、パンフレット、Web記事などのコンテンツは、一度作ったらコストの都合上しばらく使い回すのが当たり前でした。デザイン費や制作時間がかかる以上、頻繁に作り直すのは非現実的だったからです。しかし生成AIの登場で状況は一変しました。AIが短時間でコンテンツを生み出せるなら、毎回新規に作り直すことも選択肢に入ります (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。極端な例ではありますが、企業ロゴですら「常に変化し続ける私たち」を表現するために毎月デザインを変えるといったブランディングも可能かもしれない、と指摘する専門家もいます (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。名刺デザインを会う相手ごとに変えたり、イベントごとに宣伝バナー画像のテイストを変えたりといったことも、AIなら容易です。実際、日本ではLINEのトークで使うスタンプ（絵文字）の世界でも「良いものを買って使うだけでなく、その場に合ったものをAIで生成して使う」動きが出てきており、コンテンツの使い捨て的活用が身近になってきました (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。
●パーソナライズ・リアルタイム生成の威力: コンテンツを都度生成する最大のメリットは、受け手にパーソナライズした内容を届けられる点です。マーケティングでは、生成AIによりユーザーごとにメッセージや画像を動的に作成し、ひとりひとりに最適化した体験を提供することが可能になっています (Personalization Use Cases - Generative AI - AWS)。例えばECサイトでは、訪問者の属性や行動に応じて商品説明文やレコメンド画像を生成AIがリアルタイムに書き換える、といった高度なパーソナライズも登場しています (The Future of Generative AI in Advertising - Newo.ai)。米国AWSの事例によれば、生成AIはテキストメッセージから動画まであらゆるコンテンツを動的生成できるため、大規模なパーソナライゼーションを支える強力なツールになり得るとされています (Generative AI And Personalization At Scale: Crafting Customer …) (Personalization Use Cases - Generative AI - AWS)。つまり、これまで静的だったコンテンツをターゲットやコンテキストに応じその場で生み出すことで、より高いエンゲージメントや成果が期待できるのです。
●具体例：ChatGPT×Notion AIで動的コンテンツ作成: 山田さんは社内ナレッジ共有でも動的生成を活用しています。以前はFAQをドキュメントで用意していましたが、内容の変更に追いつけず陳腐化しがちでした。そこで社内向けChatGPTボットに最新情報を学習させ、質問に応じて回答を動的生成する仕組みに切り替えました。これにより「FAQページを毎回探す必要がなくなり、質問すればいつでも最新の回答が得られるので便利だ」とチームから好評です。さらにNotion AIも活用し、社内Wikiの記事を自動で要約・更新することで、常に最新情報が反映されたドキュメントを維持しています。スマートニュース株式会社でも、Notion AIでIR情報を要約して素早く企業分析を行うなど、AIに情報整理と生成を任せて人間は判断に集中する使い方が浸透しています (SmartNews社員はこう使う！「Notion AI」活用メソッド)。
ポイント: コンテンツは固定のものを配るだけでなく、AIで都度生成して届ける時代です。受け手や状況に合わせて内容・デザインを変えることで、より伝わりやすく効果的なコミュニケーションが可能になります。ただし動的生成を多用する場合は、出力される内容の品質管理も重要です。誤情報や不適切な表現が含まれないよう、人間がレビューしたりフィルタリングする仕組みを組み合わせましょう。田中部長も「毎回作り直すなんて非効率だと思っていたが、AIならではの柔軟さだな」と感心し、古い常識が一つアップデートされました。
事前準備から即時生成型の思考への転換
次に取り上げる新常識は、「完璧な事前準備」よりも「その場で生成し対応する」思考法です。プレゼン資料や会議の段取りは事前に用意するのが当たり前と思われてきましたが、生成AIの活用によりリアルタイムで必要なものを生み出すスタイルが現実味を帯びています。
田中部長は週明けのクライアント提案に向け、念入りにプレゼンを準備しようとしていました。しかし山田さんは「当日のディスカッションに合わせて資料を生成する」という大胆な作戦を提案します。【田中】:「ぶっつけ本番で資料を作るなんてリスクが高すぎる！」【山田】:「AIアシスタントを使えば大丈夫です。会議中に要点をまとめさせ、その場で図表も作らせるんです。事前に準備した資料が的外れになるより、一緒に生成しながら進めた方が早い場合もあります (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。」経験豊富な田中部長には半信半疑でしたが、「確かに往々にしてせっかくの準備が無駄になることもあるな…」と思い当たる節もあり、試してみることにしました。
●「準備して当然」から「必要ならその場で生成」へ: 従来のビジネスの美徳では、会議資料にせよ商談にせよ事前準備をしっかり整えることが重視されてきました。段取りの良さや備えの万全さはプロフェッショナリズムの証でもあります。しかし、生成AIの能力が実用レベルに達した今、この事前準備の在り方自体を見直す動きがあります (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。例えば会議資料も、前もってパワポで全部作り込む代わりに、会議しながら参加者の意見をリアルタイムに反映しつつAIで資料化していくアプローチです (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。実際にやってみると意外とうまくいくもので、後から資料を直す手間も省ける利点があります。「打ち合わせ中にホワイトボード代わりにChatGPTに要点を書かせ、それを皆で見ながら議論したらスピード感が段違いだった」という声も聞かれます。
山田さんも、クライアントとの打ち合わせ中にNotion AIに議事録をリアルタイム生成させつつ、その場で出たアイデアを即座にMidjourneyで簡単なビジュアルに起こして共有する、といった手法を試しました。結果、会議終了時点で既に要点をまとめた資料とイメージ図が出来上がっており、「準備して持ってきた資料よりも議論の成果がそのまま形になっている分、相手の納得感が高かったです！」と手応えを感じたそうです。
●即時生成型思考のメリット: こうした即興的な資料生成や対応が可能になると、ビジネスのスピードと柔軟性が飛躍的に向上します。状況の変化に合わせて場で内容を作り替えられるため、「準備したものが全く刺さらず一からやり直し…」といったミスマッチを減らせます (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。また、上司やクライアントと一緒にコンテンツを作り上げるプロセス自体が合意形成に繋がるケースもあります。例えば提案資料をその場で生成・編集しながら話し合えば、相手もアイデア出しに参加している感覚が生まれ、合意に至りやすくなるでしょう。マイクロソフトの「Copilot（コパイロット）」のように、会議中にAIが議論を要約したりToDoを抽出してくれるツールも登場しており (Use Copilot in Microsoft Teams meetings - Microsoft Support)、会議後のフォロー資料作成すら自動化が進んでいます。これにより人間は対話と思考に専念し、ドキュメンテーションはAIに任せるという役割分担が可能です。
●心構えと注意点: 即時生成型の思考へ転換するには、AIツールを使いこなすスキルと度胸も必要です。会議中に的確な指示（プロンプト）をAIに与えるには練習が要りますし、万一AIの生成がうまくいかない場合に備えた最低限のバックアップも持っておくと安心です。「ノープランでAI任せ」は避けたいところですが、ポイントを押さえれば事前準備に費やす労力を大幅に削減できます。スマートニュース社の例では、1on1ミーティングの議事録アジェンダをNotion AIに作成させることで、新米マネージャーが短時間で質の高い対話資料を用意できたといいます (SmartNews社員はこう使う！「Notion AI」活用メソッド)。このようにAIをパートナーにして臨機応変に対応することで、「準備命」だったビジネス常識がアップデートされつつあるのです。
ポイント: 生成AI時代には「準備8割・本番2割」から「対話と生成で100%」へシフトする場面も増えてきます。もちろん全てを即興でこなせるわけではありませんが、「AIがあるから大丈夫」と発想する柔軟さが重要です。事前の完璧な資料より、その場で生まれた鮮度の高い資料のほうが響く場合もあります (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。田中部長も「準備した甲斐がなくなるのは避けたいが…的外れになるリスクを減らせるならありがたいな」と納得し始めました。
少数精鋭案の吟味から大量生成＋選別へ
最後に紹介する新常識は、「まず大量に作って、あとからベストを選ぶ」アプローチです。従来のビジネスでは質の高いアイデアや企画を少数出して磨き上げるのが常套手段でした。しかし、生成AIを使えば短時間で膨大なバリエーションを生み出せるため、量を確保してから質を選ぶやり方が効率的になっています。
プレゼン提案のキャッチコピーを決める場面で考えてみましょう。田中部長は「3案くらいに絞って深掘りしよう」と言いますが、山田さんはChatGPTに一度に10案のコピーを生成させました。「まずは数を出してみて、その中から良さそうなものを選びましょう！」と提案する山田さんに、田中部長は「そんなに出しても見るのが大変じゃないか？」と心配顔。【山田】:「大丈夫です。AIが出した候補をまたAIに要約・評価させて上位を絞り込むこともできますから。」こうして二人は、まずは量産 → 次に選別という流れでアイデア出しを進めました。
●生成AIでブレスト加速＆選択: 生成AIをブレインストーミングに使うと、人間では考えつかないパターンや多様なアイデアを驚くほど短時間で得ることができます (生成AIがアイデア発想を変える｜株式会社AIworker)。例えばChatGPTに「新商品のキャッチコピーを50案出して」と頼めば数十秒で提案が出揃います。Midjourneyなら1回のプロンプトで4種類の画像を同時に生成できるため、デザインのアイデア出しにもってこいです (Midjourneyを基礎から解説！コマンドやパラメータも一覧で紹介！)。このようにスピーディーに多種多様な案を試せる環境が整うことで、「まず試作を大量に作り、良いものだけ採用する」というクリエイティブの実験文化が醸成され、企業の競争力を高めることが期待できます (生成AIがアイデア発想を変える｜株式会社AIworker)。実際、AIを活用する企業では広告のコピーやデザインを何十通りも自動生成し、クリック率の高いものを選ぶA/Bテストを以前にも増して高速に回せるようになっています (The Future of Generative AI in Advertising)。米国のマーケティング企業Typefaceは、メールの件名や本文を複数バージョン自動生成してベストなものを選ぶ、といった使い方を提案しています (7 Generative AI Use Cases in Enterprise Marketing)。
●「質より量、そして取捨選択」の合理性: 質の高いアウトプットを得るには本来トライアル＆エラーが欠かせません。生成AIのおかげでトライアルのコストが激減した現在、エラーを恐れずまずは数をこなす方が結果的に質も向上しやすいと言えます (生成AIがアイデア発想を変える｜株式会社AIworker)。これはデザインやコピーライティングに限らず、コードの最適化やビジネス戦略のアイデア出しなど様々な分野に当てはまります。例えばソフトウェア開発では、GitHub Copilot等のAIがコードの複数パターンを提案し、その中から動くもの・効率の良いものを開発者が採用する流れが一般化しつつあります。一部の創造的プロセスでは、人間が熟考して出すアイデアより、AIが量産した中から選ぶ方が時間対効果が高いケースも多いのです。
●大量生成における人間の役割: とはいえ、「大量生成＋選別」のプロセスでも最終的なジャッジメントは人間に委ねられます。大量のアウトプットから何を良しとし、採用するかという選別眼がこれまで以上に重要になるでしょう。山田さんもChatGPTから50案のコピーを得た後、まずAIに簡易評価させて上位10案に絞り込み、最終的な3案は自分たちで吟味して決めました。「玉石混交の中から玉を見極めるのは、人間の経験とセンスですね」と山田さん。【田中】:「大量の石の中に埋もれた玉を探す…昔話のようだが現代のAI活用そのものだな。」このように、AIが生む無数の可能性を人間が評価・選択する協働が理想的な形です。
ポイント: 生成AI時代には質より量を先に確保し、その上で人間が質を担保する手法が効果を発揮します。「少数のアイデアをじっくり練る」より「多数のアイデアをまずざっと出す」ことを恐れないでください (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。ただし出てきた案を鵜呑みにせず、良いものを見極めブラッシュアップする人間のクリエイティビティも不可欠です。適切なプロンプト設定でAIの出力クオリティを高めつつ、数打てば当たる戦法＋的確な選別という新常識を武器にしましょう。
まとめ
生成AIの活用が進む現在、ビジネスの現場ではこれまで「当たり前」だと思われていた常識を見直すチャンスが至る所にあります。本記事では以下の4つの新常識を見てきました。
- 資料フォーマットは状況に応じて柔軟に： PowerPointスライドだけでなく縦長のWebページ形式なども活用し、読み手に最適な形で情報提供を行う（AIでレイアウト変換も活用） (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) (プレゼン資料作成の新時代！AIツール「Gamma」の使い方 | 株式会社ウィズオノウェア)。
- コンテンツは固定せず動的に生成： 名刺やチラシからデジタルコンテンツまで、都度AIで新しく作り直す発想でパーソナライズやタイムリーな情報提供を実現する (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) (Personalization Use Cases - Generative AI - AWS)。
- 事前準備より即時対応・生成： 完璧な準備よりも、AIを駆使して会議や商談の場で必要な情報や資料をその場で作成する柔軟性を重視。変化に即応し、無駄な準備を減らす (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう)。
- 少数精鋭より大量生成＋選別： アイデアやデザインはまずAIで大量創出し、人間が優れたものを選んで磨く。量産による創造性の拡張と人間の選択眼の組み合わせで質を高める (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) (生成AIがアイデア発想を変える｜株式会社AIworker)。
田中部長と山田さんの対話を通じて、新しい常識へのアップデートのヒントを感じ取っていただけたでしょうか。重要なのは、生成AIを道具として恐れず使い倒し、「今までのやり方」に縛られないマインドセットを持つことです。生成AIはあくまで補佐役であり、最終的な価値判断や創造的な統合は人間に委ねられています。しかし、それを踏まえた上で大胆にAIの力を借りれば、これまで不可能だったスピードとクオリティで成果を出すことが可能になります。
最後に、生成AI時代の新常識に適応するためのコツをまとめます。
- 小さな実験から始める: いきなり全てを変える必要はありません。まずは資料1つ、アイデア出し1テーマでもいいのでAI活用型の新しいアプローチを試してみましょう。成功体験を積むことで自信がつき、周囲の理解も得やすくなります。
- ツールを知り使いこなす: ChatGPT、Midjourney、Notion AI、Gammaなど目的に応じた生成AIツールがあります。それぞれの強みを理解し、業務フローに組み込んでください。ツールの習熟度が高まるほど、新常識の実践がスムーズになります。
- 人間ならではの価値を再認識する: AIに任せる部分が増える一方で、最終判断やクリエイティブな発想の核は人間にしか担えません。大量のAI提案から何を選ぶか、AIが作った素案にどんな肉付けをするか、といった人間の付加価値に注力しましょう。
- 最新事例に学ぶ: 日本・米国問わず日々新しい活用事例が共有されています (SmartNews社員はこう使う！「Notion AI」活用メソッド) (The Future of Generative AI in Advertising)。公式ブログやニュースサイト、SNSで業界の最新動向をチェックし、良いアイデアは積極的に取り入れて自社の常識をアップデートし続ける姿勢が大切です。
生成AI時代の変化はとても速く、1年前の常識が今や非常識になることすらあります。だからこそ常に学び、試し、適応する柔軟性が求められます。古い常識にとらわれず、新たな常識を身につけた者こそがこの変化の波を乗りこなすでしょう。田中部長も最初は戸惑っていたものの、「山田くんのおかげで視野が広がったよ。これからは私もAIを活用していくかな」と笑顔を見せています。皆さんもぜひ、小さな一歩から生成AI時代の新常識を自分のものにしてみてください。
参考文献
- 資料フォーマットのアップデート（縦長Web資料）
けんすう 「AI時代の『このビジネス常識を捨てた方がいい』というのを考えてみました」 Note (2025年4月9日) (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) - 従来は説明資料＝パワポ形式が当たり前だったが、スマホで読むには横長スライドは読みにくく、縦長Webページ形式でも良いのではという提案。AIで横→縦の変換も簡単にでき、相手に合わせた資料形式が可能と述べている。
株式会社ウィズオノウェア 「プレゼン資料作成の新時代！AIツール『Gamma』の使い方」 (2023年10月更新) (プレゼン資料作成の新時代！AIツール「Gamma」の使い方 | 株式会社ウィズオノウェア) - 生成AI搭載プレゼンツールGammaではスライドサイズが固定されておらず、極端に縦長の資料も作成可能。プレゼン資料＝横長という常識にとらわれず、内容に応じて柔軟なレイアウトができる点を紹介。
りゅん丸 「Notionをスライド化して授業」 Note (2024年9月21日) (Notionをスライド化して授業｜りゅん丸) - 日本語教師がGoogleスライドの代わりにNotionで授業資料を作成した実践例。1ページに縦方向へ無制限に情報を盛り込める利点や、トグル機能で詳細を隠せるインタラクティブ性に触れ、縦長資料のメリットを説明。 - コンテンツの固定から動的生成へ
けんすう 「AI時代の『このビジネス常識を捨てた方がいい』というのを考えてみました」 Note (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) - 使い捨てコンテンツの発想について解説。名刺デザインを会う人ごとに変える、イベント毎にチラシを作り替えるなど、AIならコンテンツを毎回新しく生成できると指摘。LINEスタンプでもその場に適したものを生成して使う例が出始めていると紹介。
Generative AI – Personalization Use Cases – AWS (Personalization Use Cases - Generative AI - AWS) - AWS公式サイトにおける生成AIのパーソナライズ活用例。「生成AIはメッセージ、画像、動画、デジタル体験などパーソナライズされたコンテンツを動的に作成できる」と説明しており、大規模な顧客体験の最適化に貢献できるとしている。
Forbes Business Council 「Generative AI And Personalization At Scale: Crafting Customer Experiences」 (2024年6月7日) (Generative AI And Personalization At Scale: Crafting Customer …) - 生成AIが大規模なパーソナライズを可能にする強力なツールであることを解説した記事。マーケティング分野で、一人ひとりの顧客に合わせメッセージやコンテンツを自動生成する事例に言及している。
newo.ai 「The Future of Generative AI in Advertising」 (2023年) (The Future of Generative AI in Advertising) - 広告業界における生成AI活用のメリットを紹介。AIが数秒で複数の広告バリエーションを作成し高速なA/Bテストを可能にする点や、ユーザーごとに内容を最適化した動的な広告コンテンツ配信によるエンゲージメント向上について解説している。 - 事前準備から即時生成型の思考へ
けんすう 「AI時代の『このビジネス常識を捨てた方がいい』というのを考えてみました」 Note (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) - 「事前準備が必要」という概念を変える提案。会議資料も事前に作り込むのではなく、会議しながらどんどんAIで生成していくという発想を紹介。実際に試すと意外にうまくいくこと、事前準備したものが的外れになるより意思決定者と一緒に資料を作りながら話した方が早い場合もある、と指摘している。
Notion公式ブログ 「SmartNews社員はこう使う！『Notion AI』活用メソッド」 (2024年6月29日) (SmartNews社員はこう使う！「Notion AI」活用メソッド) - スマートニュース社でのNotion AI活用事例。1on1ミーティングの事前アジェンダ作成にNotion AIを使い、書籍を参考に悩むよりも素早く適切な構成を生成できたという体験を紹介。新任マネージャーがAIの助けで効率的に準備し、自信を持って臨めた様子が語られる。
Microsoft Teams Support 「Use Copilot in Microsoft Teams meetings」 (Use Copilot in Microsoft Teams meetings - Microsoft Support) - Microsoft 365 CopilotのTeams会議での機能紹介。Copilotが会議の主要な議論ポイントを要約し、発言者ごとの意見の違いを整理したり、アクションアイテムを提案したり、参加者からの質問に即答したりできると説明 (Use Copilot in Microsoft Teams meetings - Microsoft Support)。会議中のリアルタイム支援AIが実装されつつあることを示す公式情報。
社内実践例（筆者注） - 筆者の所属組織で、会議中にChatGPTに要点を逐次要約させホワイトボード代わりに表示する実験を実施。事前資料なしでも議論内容が整理され、その場で次のアクションプランまでドキュメント化できた。メンバーからは「リアルタイムで議事が見える化され、生産的だった」と好評で、以降定例会議に取り入れている。 - 少数精鋭案の吟味から大量生成＋選別へ
けんすう 「AI時代の『このビジネス常識を捨てた方がいい』というのを考えてみました」 Note (AI時代の「このビジネス常識を捨てた方がいい」というのを考えてみました｜けんすう) - 大量生成と選別のプロセス変化について。「これまで何かを決める時は良い案を数個じっくり検討するスタイルが主流だったが、AI時代はまず大量に案を生成してからベストなものを素早く選ぶ手法が取れる」と解説している。
株式会社AIworker 「生成AIがアイデア発想を変える」 Note (2025年1月23日) (生成AIがアイデア発想を変える｜株式会社AIworker) - 生成AIによるアイデアの民主化を論じた記事の一節。生成AIは人間が思いつかないパターンを提示し、スピーディーに多種多様なアイデアを試せるため、失敗を恐れず次々と実験する企業文化を醸成しうると述べられている。創造のプロセスにおける「量」の重要性をデータと共に示唆。
unprinted.design 「Midjourneyを基礎から解説！」 (2024年4月17日) (Midjourneyを基礎から解説！コマンドやパラメータも一覧で紹介！) - 画像生成AI・Midjourneyの解説記事。Midjourneyは1つのプロンプトから一度に4枚の画像を生成できるため、イラスト制作のアイデア出しや資料用ビジュアル作成の効率化が期待できると述べている。デザイン案を複数同時に得られる利点。
Typeface 公式ブログ 「7 Generative AI Use Cases in Enterprise Marketing」 (2023年) (7 Generative AI Use Cases in Enterprise Marketing) - マーケティングにおける生成AI活用例集。メールマーケティングで、件名や本文を複数バージョン生成してA/Bテストを行うことで最適なコンテンツを選別できると紹介 (7 Generative AI Use Cases in Enterprise Marketing)。生成AIによりプランA/Bの数自体を増やし、勝ち筋をデータで見極める手法を説明している。