HIMOTOKI
ひもとき ― 動きでわかるAI・IT
AI・ITの仕組みを、文章ではなく「動き」でひもとくコーナー。 判定・生成・実行の中身がアニメーションで動きます。
第1回
AIの3分類
みる・あてる ／ つくる ／ うごく
従来AI・生成AI・AIエージェントの違いを、検査ライン・次の言葉の予測・実行ループの動きで見る。業務でAIを考えるときの最初の地図。
第2回
学習と推論
覚える時間と、答える時間
AIが賢くなる工程（学習）と、答えるだけの工程（推論）は別物。「会話で教えたのに覚えていない」が故障ではなく仕組みである理由がわかる。
第3回
ハルシネーション
AIが堂々と間違える理由
知らない質問にも「それらしい言葉」を必ず出してしまう仕組みの副作用を再現し、根拠を渡す・逃げ道を与える・人が確かめる、の3つの対策まで見る。
第4回
RAG
AIに社内の資料で答えさせる
AIを再教育するのではなく、答える直前に社内資料を検索して手渡す。最新・出典つき・権限も守れる、導入相談で最頻出の仕組み。
第5回
API
システム同士をつなぐ「窓口」
人が画面からコピペで運んでいる情報は、システム同士の「決まった窓口」をつなげば自動で流れる。AIエージェントが道具を使える土台でもある。
第6回
書類のデータ化
手打ちをやめて、確認だけにする
紙やPDFの請求書を1枚ずつ手入力する毎月の作業が、AI読み取りで「怪しい所だけ確かめる」仕事に変わる。ミスが月末ではなく入口で見つかる。
第7回
問い合わせの一次対応
同じ質問に、毎回人が答えない
「前にも答えたこと」への割り込みで詳しい人の仕事が止まる状態から、ボットが社内資料で一次回答し例外だけが人に届く体制へ。答えられなかった質問はFAQを育てる。
第8回
データ整備と自動集計
コピペ集計をやめると、数字がいつでも見える
月末に形式のバラバラなExcelを貼り合わせる集計から、形式を揃えてつなぐ自動集計へ。数字が「月末に作る物」から「いつでも見える物」に変わる。
第9回
指示の「型」
同じAIでも、頼み方で結果が変わる
「メール書いて」の一言では推測で埋められ、直しの往復が続く。役割・形式・トーンを型で渡すと、1回目から使える下書きが出る ― 型は部署で使い回せる。
第10回
会議メモとアクション
書く係をやめて、確認する係になる
必死のメモ取りと清書1時間から、自動文字起こし＋AIの決定・アクション抽出へ。「誰が・いつまでに」が会議の場で確定し、人は議論に集中できる。
第11回
多言語対応
翻訳は任せて、人はニュアンスを見る
辞書と勘で1通1時間、読めない資料は後回しの山。AI下書きなら数秒で、人の仕事は用語の統一と相手に合ったニュアンスの確認に変わる。
第12回
目視検査の自動化
熟練の目を、疲れない仕組みに
人の目は優秀だが、疲れる・ばらつく・その人しかできない。全数はAIが判定し、迷う個体だけ人へ ― 熟練者の判断は教師データとして仕組みに残る。
第13回
AIエージェントへの任せ方
丸投げと委任は違う
「やっといて」の丸投げは推測のまま突き進み、後始末が高くつく。完了条件・制約・確認ポイントを渡せば、止まるべき所で止まる ― 人の仕事は判断と承認。
第14回
MCP
AIに社内の道具を持たせる、共通の差し込み口
AIごと・システムごとに専用でつなぐと、作る数は掛け算で増える。差し込み口の作法をそろえると足し算で済み、AIができることの範囲もつなぐ側が決められる。
第15回
入力したデータはどこへ行くのか
学習に使われるかは、契約で決まる
チャットに貼った文章は送信した時点で社外に預けたことになる。「答えを作るために使う」と「次のモデルの材料に使う」の違い、確認する3点、貼る前の線引きまで。
読まずに、見てわかる
仕組みそのものがアニメーションで動く。タブとキー操作だけで、説明文を読み込む必要はありません。
1本 数分
1テーマ1本。各シーンは自動で繰り返し再生されるので、わかるまで眺めるだけで済みます。
セミナーでも同じ画面
Panda Officeの研修・セミナーで実際に投影している教材と同じものを公開しています。