📖内容

今回のエピソードでは、“使うAIから作るAIへ”という新しい時代の流れを解説します。

まずは背景から。

これまではChatGPTやGemini、Claudeなど完成された汎用的なAIを使うのが主流でしたが、最近ではノーコード／ローコードツールなど の登場により、誰でも“自分仕様”のAIエージェントを作れる時代に突入しています。

続いて、「AIエージェントとは何か？」を整理。単なるチャットボットと異なり、AIエージェントは外部ツールやデータと連携し、ユーザーの代わりにタスクを自律的に実行できる存在として紹介。
スケジュール調整、Slackメッセージの要約、買い物リストの作成など、実際のユースケースを交えてその仕組みをわかりやすく説明します。

さらに、非エンジニアでも作れるサービス をピックアップ。

• Zapier Agents：Slack・Notion・Gmailと連携できるノーコード自動化ツール

• Google Vertex AI Agent Builder：企業向けのマルチエージェント基盤

• Dify：教育・会話体験設計に強いツール群

• GPTs：専用ChatGPTを簡単に作成可能

• Agent SDK：開発者向けで、柔軟性と拡張性が高い

実践パートでは、浪花が実際にZapier Agent を用いて「AIニュース要約エージェント」を作成した体験を紹介。Slackに毎朝ニュースを自動送信する仕組みを具体的な手順とともに解説します。

最後に、「よくある汎用タスクはZapier Agentで十分、独自の分身AIを作るならAgent SDKが最適」とまとめ、リスナーの皆様に“自分専用AIを持つ時代”の可能性を投げかけます。

🔖おすすめポイント

• 「使うAI」から「作るAI」へ：AIエージェント時代の到来
• AIエージェントの定義と実例（自律実行・外部連携・継続タスク）

• 非エンジニアでも始められるサービスの紹介

• 実践体験：Zapier Agentで作るニュース要約AI

🎙️パーソナリティ

ISHIKAWA　@ISHIKAWA696736

浪花祐貴　@naniwan721

📖内容

今回のエピソードでは、「AIは親切な嘘つき？」生成AIがもたらす3つのリスク をテーマに徹底解説！AIのメリットと危うさを整理しながら、実際の論文や事例を交えて深掘りします。

まずは生成AIの効果とリスクを整理。知識労働の効率化、創造性の拡張、個別最適化された学習などの利点と並び、ハルシネーション、同調傾向、創作と事実の曖昧化といったリスクを紹介します。

続いて、3つのリスクを詳細に解説。

• ハルシネーション：OpenAIの最新論文を参照し、「確率的に自然な文章を生成する」というAIの構造から生じる仕組みを解説。存在しない裁判判例を列挙した弁護士事件などの事例を紹介。　

  
  

  👇️9-2はここから！

• 同調傾向：RLHFによる「同意が高評価される」仕組みから、AIが“イエスマン”になりやすい問題を説明。GPT-4oでの過剰同調事例や、エコーチェンバー化の危険性も議論。

• 創作と事実の曖昧化：AIが事実とフィクションを区別せず生成するため、フェイク記事や偽画像の拡散につながる問題を紹介。検証ツールが効きにくい点や、組織におけるAI利用ガイドラインの重要性も提示。

最後に、AIを使う上で大切なのは「人間の判断を必ず挟む」ことだと強調し、効率化とリスクの両面を踏まえた付き合い方を考察します。

🔖おすすめポイント

• AIの利点：効率化・創造性拡張・個別最適化

• リスク解説：ハルシネーション、同調傾向、曖昧化の3点セット

• OpenAIの最新論文から読み解くハルシネーションの仕組み

• 実際の事例：裁判での虚偽判例、GPT-4oでの過剰同調、偽記事や偽画像の拡散

• 利用の指針：「AIに頼り切らず、人間の判断を必ず挟む」ことの重要性

🎙️パーソナリティ

ISHIKAWA　@ISHIKAWA696736

浪花祐貴　@naniwan721

📖内容

今回のエピソードでは、「AIは親切な嘘つき？」生成AIがもたらす3つのリスク をテーマに徹底解説！
AIのメリットと危うさを整理しながら、実際の論文や事例を交えて深掘りします。

まずは生成AIの効果とリスクを整理。知識労働の効率化、創造性の拡張、個別最適化された学習などの利点と並び、ハルシネーション、同調傾向、創作と事実の曖昧化といったリスクを紹介します。

続いて、3つのリスクを詳細に解説。

• ハルシネーション：OpenAIの最新論文を参照し、「確率的に自然な文章を生成する」というAIの構造から生じる仕組みを解説。存在しない裁判判例を列挙した弁護士事件などの事例を紹介。　🤏9-1はここまで！

• 同調傾向：RLHFによる「同意が高評価される」仕組みから、AIが“イエスマン”になりやすい問題を説明。GPT-4oでの過剰同調事例や、エコーチェンバー化の危険性も議論。

• 創作と事実の曖昧化：AIが事実とフィクションを区別せず生成するため、フェイク記事や偽画像の拡散につながる問題を紹介。検証ツールが効きにくい点や、組織におけるAI利用ガイドラインの重要性も提示。

最後に、AIを使う上で大切なのは「人間の判断を必ず挟む」ことだと強調し、効率化とリスクの両面を踏まえた付き合い方を考察します。

🔖おすすめポイント

• AIの利点：効率化・創造性拡張・個別最適化

• リスク解説：ハルシネーション、同調傾向、曖昧化の3点セット

• OpenAIの最新論文から読み解くハルシネーションの仕組み

• 実際の事例：裁判での虚偽判例、GPT-4oでの過剰同調、偽記事や偽画像の拡散

• 利用の指針：「AIに頼り切らず、人間の判断を必ず挟む」ことの重要性

🎙️パーソナリティ

ISHIKAWA　@ISHIKAWA696736

浪花祐貴　@naniwan721