生成ＡＩの「生成」とは、指示に合わせて文章、画像、コード、表、要約、スライドのたたき台などを作り出すことです。検索のように答えを探すだけでなく、目的に合わせて情報を整理し、「使える形」に組み立てられる点に特徴があります。
従来のAIは、画像の分類、数値の予測、異常の検知など、あらかじめ決められた判断や分類を得意としていました。生成ＡＩはそれに加えて、自然な言葉でやり取りしながら、文章の下書き、資料構成、プログラムの作成、業務手順の整理などを進められます。
特に便利なのは、専門知識や考え方を「人が使いやすい形」に変換できることです。たとえば、頭の中にある業務知識を説明資料にまとめたり、曖昧な依頼を要件に分解したり、小さなアプリをまず作って実際に使いながら改善したりできます。
なお、現在の勤務先でも、バイブコーディングを用いた社内システム開発や、MCP連携によるClaude活用の業務効率化を担当しています。同社の業務で開発したものは本ポートフォリオには掲載しておらず、ここでの記述も一般的な範囲にとどめています。
実装、資料作成、知識整理まで、用途に応じてAIを使い分けています。
AIと共に創るポートフォリオサイト
業務システム、Web制作、生成ＡＩ活用、英語学習の事例を整理し、見る人が判断しやすい構成へ組み直しました。サービスサイトとして作っていた内容を、ポートフォリオとしての見せ方に切り替え、トップページ、個別事例、自己紹介、問い合わせ導線まで継続的に調整しています。
Claudeで社内共有用の.pptxスライドを作成
自分が持っている工業簿記・管理会計の知識を、Claudeに整理させ、社内共有用のスライド資料として形にしています。個別原価計算、製造間接費配賦、会計期間をまたぐプロジェクトの会計処理、配賦差異の管理など、実務で迷いやすい論点を説明しやすい構成へ落とし込みます。
Claudeを中心に、用途に応じて複数のAIを使い分けています。
要点抽出・矛盾チェック・リスク指摘
契約書、マニュアル、議事録などの長い文書を読み込み、要点や矛盾点、確認すべき点を整理します。
Slack・Notion・Gmail・Googleカレンダーと接続
普段使うアプリとClaudeをMCPで接続し、メールの要約や議事録からのタスク整理など、手作業になりがちな業務を仕組み化します。
学習データに使われない設計
売上、顧客、人事などの機微な情報を扱う場合は、利用プランや設定、入力してよい情報の範囲を確認しながら取り入れます。
読む・調べる・まとめるを並行実行
リサーチの取りまとめ、議事録からの論点抽出、社内文書の整理などをAIに任せ、人は判断や意思決定に時間を使えるようにします。
下書き→微修正で実務品質に
提案書、メール、プレスリリースなどの下書きを作り、用途に合わせて整えます。英語と日本語の翻訳でも、業界用語やトーンを指定して調整します。
傾向分析・異常値検出・レポート生成
CSVやスプレッドシートを読み込み、傾向や気になる点を整理します。数字を見ながら判断するための下準備に使っています。