こんにちは！テツメモです。
「今日もブログに何書こう...真っ白な画面を見つめてもう2時間...」
「YouTubeの次の企画、全然思いつかない...もうネタ切れかも...」
「SNS投稿、毎日何かしら発信しなきゃだけど、もう限界...」
このような「アイデア枯渇の絶望」を抱えているクリエイターの方は多いのではないでしょうか？
今回は、これらの「ゼロイチ発想の苦しみ」を一気に解決するGeminiの3大機能活用術についてご紹介します。
実は少し前まで、「明日は何についてポストしよう...」って悩んでいた人間でした（笑）。でも、GeminiのDeep Research、Canvas、AI機能を段階的に使いこなすようになってから、「アイデアが出ない」という悩みが嘘のように消えてしまったんです。
📝【週刊ニュースレター発行】今日から始めるAI生活
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
「アイデアが枯渇した...」って絶望、実は簡単に解決できるんです！
GeminiのDeep Research（リサーチの相棒）×Canvas（クリエイトの工房）×AI機能（アイデアの増殖装置）… https://t.co/yMQHaXOQKZ pic.twitter.com/LTUWHkVOTy— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) June 8, 2025
3つの魔法の基本を理解しよう
ちょっとディープに、でもゆるく、まずは基本から説明しますね。
Deep Research（調査革命） これは、まるで「24時間働く優秀なリサーチャー」を雇ったような機能です。あなたが「〇〇について調べて」とお願いすると、数百のサイトを巡回して、引用元付きの詳細レポートを作成してくれます。
Canvas（創作支援） 左側でAIと会話しながら、右側でリアルタイムに美しいコンテンツが作られていく「魔法の工房」です。インフォグラフィック、ウェブページ、クイズまで、まるでプロのデザイナーと一緒に作業しているような感覚で制作できます。
AI機能追加（無限進化） 一度作ったコンテンツに「もうちょっとこうしたい」と追加注文すると、どんどん機能が拡張されていく「進化の魔術師」です。クイズ機能を追加したり、音声概要を生成したり、可能性は無限大。
ざっくり言うと、この3つを組み合わせることで、「調査→作成→進化」の創作サイクルが完全自動化されるんです。
💡 この記事を読むことで得られる3つのメリット
- 基本習得から応用まで完全理解：3つの機能の基本的な使い方から、実践レベルの連携活用術まで段階的にマスター
- アイデア発想の根本変革：「何も思い浮かばない」状態から「アイデアが止まらない」状態への劇的転換
- 5つの実践的活用事例：Deep Research×Canvas×AI機能追加を活用して、『ブログ、動画、SNS、企画作成、オリジナルコンテンツ』を生み出す方法を習得
この記事は、日々の創作活動で「ネタ切れ」「企画枯渇」「発想の壁」に苦しんでいるブロガー、YouTuber、SNSクリエイター、企画担当者の方に向けて書いています。
とはいえ、完璧を最初から求める必要はありません。まずは「今日の投稿が少し楽になった」程度の小さな変化から始めて、徐々にあなたなりの創作スタイルを見つけていけばOK。
いつも通り詳細に解説していくので少し長文になりますが、ブックマークしてぜひ最後までお楽しみください♪
GeminiのCanvas機能について、こちらでも徹底解説しています：
| 【ビジネス激変！】Gemini Canvasで実現する"爆速"AI共同作業の完全ガイド |
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ワンポイントTip：新しいツールとの付き合い方は、新しい楽器を覚えるのと似ています。最初はどのボタンを押せばいいか分からなくても、少しずつ触っているうちに「あ、この組み合わせで、こんな音が出るんだ」って発見があります。Deep Research、Canvas、AI機能も同じ。一つずつ基本を覚えて、だんだん組み合わせていく。その過程自体が、実は一番楽しい部分かもしれませんね！
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🔍 Deep Research編：「もう一人でググる時代は終わり？」
みなさん、調査って本当に大変ですよね。Google検索で10個、20個とタブを開いて、気がついたらブラウザが重くなって、しまいには何を調べていたのかすら忘れてしまう...そんな経験、ありませんか？
私も以前は「調査マスター」を自称していたのですが（笑）、実際は情報の海に溺れていただけでした。そんな私が出会ったのが、Geminiの「Deep Research」機能です。
AIリサーチアシスタントって何者？
Deep Researchは、一言で言うなら「超優秀なリサーチアシスタント」です。しかも、普通のアシスタントと違って、24時間働いてくれて、文句も言わず、コーヒーブレイクも取りません（笑）。
具体的には、あなたが「最新の再生可能エネルギー市場について調査して」とお願いすると、AIが勝手に調査計画を立てて、数百のサイトを巡回し、関連情報を収集・分析して、最終的に引用元付きの詳細レポートを作成してくれるんです。
まるで、優秀な大学院生が一晩中図書館にこもって調べ物をしてくれたような感じですね。
2025年5月の革命的強化：ついにファイルも読んでくれる！
※インフォグラフィック化して見やすく加工
今回のアップデートで最も衝撃的だったのは、PDFや画像をアップロードできるようになったことです。これ、地味に聞こえるかもしれませんが、実はとんでもない進化なんです。
例えば、こんなシナリオを想像してください：
従来の調査方法
- 社内の決算資料を読む（30分）
- 競合他社の情報をWebで調査（2時間）
- 業界レポートを購入して読み込む（1時間）
- これらの情報を整理してレポート作成（3時間） 合計：6時間以上
Deep Research活用後
- 社内資料（PDF）をアップロード
- 「この決算資料と最新の業界動向を組み合わせて、競合分析レポートを作成して」と指示
- コーヒーを飲んでいる間に完了 合計：10分程度
これはもう、調査業務の概念が根本から変わってしまったと言っても過言ではありません。
Gemini 2.5 Proのとんでもない処理能力
ここで少し技術的な話をしますが、心配しないでください。難しい話はしません（笑）。
Gemini 2.5 Proは、最大100万トークンというとんでもない量の情報を一度に処理できます。これってどのくらいすごいかというと、小説1冊分くらいの文章を丸ごと記憶して理解できるということです。
つまり、あなたが長大な業界レポートを3つ4つアップロードしても、AIは「うわー、多すぎて読めない」なんて弱音を吐かないんです。むしろ「もっとちょうだい」と言わんばかりの勢いです。
実践的な活用のコツ：失敗しないための知恵
ただし、どんなに優秀なツールでも、使い方にはコツがあります。私が実際に使ってみて気づいたポイントをシェアしますね。
利用制限を賢く管理する ：
Deep Researchは1日の利用回数に制限があります（Advancedユーザーでも20回程度、無料ユーザーは数回＆Gemini 2.5 Flashのみ）。なので、ちょっとした調べ物には使わず、「本当に複雑で時間のかかる調査」に絞って使うのがコツです。
結果を鵜呑みにしない ：
AIが作ったレポートは確かに素晴らしいのですが、やはり人間の目でチェックすることは大切です。特に引用元を確認して、「本当にこの情報は正確なのか？」と批判的に見ることを忘れずに。
AIは優秀なアシスタントですが、最終的な判断は私たち人間がするものですからね。
ワンポイントTip：Deep Researchは、まるで「調べ物のプロ」を雇ったような感覚で使えます。ただし、プロに仕事を依頼するときと同じように、明確で具体的な指示を出すことが重要です。「〇〇について調べて」ではなく、「〇〇の市場規模、主要プレイヤー、今後3年の成長予測について、統計データを含めて調査して」のように、求める内容を具体的に伝えましょう！
🎨 Canvas編：「アイデアが勝手に形になる魔法の空間」
「デザインセンスがなくて、いつも同じような資料しか作れない...」 「PowerPointと格闘してるうちに、肝心の内容を考える時間がなくなった...」
あー、これ、私も経験あります！特にインフォグラフィックとか作ろうとすると、もう大変ですよね。図形をちょっと動かしただけで全体のバランスが崩れて、気がついたら朝まで格闘してた、なんてことも（笑）。
でも、そんな私たちの救世主が現れました。それが「Canvas」機能です。
Canvasって一体なに？まるで魔法の作業台
Canvas機能を一言で表現するなら、「アイデアがリアルタイムで形になる魔法の作業台」です。
想像してみてください。左側でAIと普通に会話しながら、右側では自動的に美しい資料やウェブページが作られていく...まるでSFの世界ですよね。
実際に使ってみると、本当にこんな感じなんです：
あなた： 「売上データを分かりやすくインフォグラフィックにして」
AI： 「承知しました！」（右側でリアルタイムに美しいグラフが生成される）
あなた： 「あ、この色もう少し明るくして」
AI： 「はい！」（瞬時に色が変更される）
これ、もうデザイナーと一緒に作業してるような感覚なんですよ。
Canvas機能の基本的な使い方はこちらの記事で徹底解説しています：
| 【ビジネス激変！】Gemini Canvasで実現する"爆速"AI共同作業の完全ガイド |
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Gemini 2.5 Proに「グラレコ風にして」ってお願いしただけ ↓
📝Gemini 2.5 Proが高性能すぎる
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
何かを調べる→『グラレコ風にして』ってお願いするだけで本当に読みやすくなる
これはGemini 2.5 ProにClaude Codeを解説してもらいました https://t.co/xfowrRHqtRpic.twitter.com/nIM8XTex2W— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) June 5, 2025
2025年5月の「作成」革命：ワンクリックで何でも作れちゃう
今回のアップデートで、Canvas機能はさらに進化しました。何がすごいって、本当にワンクリックでいろんなものが作れるようになったんです。
作成できるもの：
- インフォグラフィック（データ可視化の美しいやつ）
- ウェブページ（HTMLとか知らなくてOK）
- クイズ（学習用から娯楽用まで）
- 音声概要（読み上げ原稿の自動生成）
私、実際に「楽天の3年分決算書（PDF）」を元にインフォグラフィックを作ってもらったんですが、専門的なデータを美しいビジュアルに変換してくれて、正直驚きました。これまでなら、データを集めて、グラフを作って、レイアウトを調整して...って、丸一日かかってたことが、本当に10分程度で完成したんです。
「WYSIWYG」編集環境って何？難しくないから安心して
「WYSIWYG」って聞くと、なんか難しそうですよね。でも大丈夫、これは単に「What You See Is What You Get」の略で、つまり「見たままが完成品」ということです。
昔のWebサイト作成を思い出してください（知らない人はすみません笑）。HTMLコードを書いて、ブラウザで確認して、また修正して...の繰り返しでした。
でもCanvasなら、修正した瞬間に結果が見えるんです。まるでWordで文章を書いているような感覚で、プロ級のコンテンツが作れちゃいます。
📝GeminiのCanvasが無料なのに便利すぎる
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
総務省の機械(AI等)に優しいExcelガイドライン→これ、読むの大変だけど
Geminiに投げて「インフォグラフィック風にまとめて」ってお願いするとメチャ読みやすい
さらにAI機能も自然言語でサクサク搭載できる
詳しい説明は都度生成でOK！
詳細はリプ欄へ👇 https://t.co/Y2biFxWJAv pic.twitter.com/ihxVCiYgrV— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) June 3, 2025
Canvas活用の基本ワークフロー：失敗しないためのコツ
実際にCanvasを使うときの流れを、分かりやすく説明しますね。
ステップ1：アクセス Geminiにログインして、「Canvas」ボタンをクリック。これだけです。
ステップ2：作りたいものを伝える 「〇〇について、△△な感じで作って」と自然に話しかけるだけ。難しい専門用語は不要です。
ステップ3：リアルタイム調整 右側で作成されたものを見ながら、「もう少しカラフルに」「文字を大きく」など、普通の言葉で修正依頼。
ステップ4：保存・エクスポート 気に入ったら、PNG、PDF、HTMLなど、用途に応じた形式でダウンロード。
注意点として：
- 最初から完璧を求めない（修正は何度でもできます）
- 具体的なイメージがあるときは、参考例を言葉で説明する
- モバイル版では一部機能が制限されることがある
でも、これらの「制約」も、実は使っているうちに「まあ、こんなもんか」って慣れちゃいます（笑）。
デザインスキル不要時代の到来
正直に言うと、私はデザインが本当に苦手でした。色の組み合わせとか、フォントの選び方とか、もう全然分からなくて。
でもCanvasを使い始めてから、「あれ、私ってもしかしてデザインできるじゃん」って錯覚するようになりました（笑）。もちろん、実際にデザインしてるのはAIなんですけど、でも自分のアイデアが美しい形になる喜びは本物です。
これって、もしかしたら新しい時代の始まりかもしれません。技術的なスキルよりも、「何を伝えたいか」「どんな価値を提供したいか」という本質的な部分に集中できる時代。
そう考えると、なんだかワクワクしませんか？
ワンポイントTip：Canvasは、まるで「優秀なデザイナーさんと一緒に作業している」ような感覚で使えます。遠慮しないで、どんどん修正をお願いしましょう。「もう少し可愛らしく」「ビジネスライクに」「温かみのある感じで」など、感覚的な表現でも十分伝わります。完璧を最初から求めず、対話を楽しみながら理想の形に近づけていくのがコツです！
⚡ 連携の魔法：「調査→作成→改良の無限ループ術」
さて、ここまでDeep ResearchとCanvasの個々の機能について話してきましたが、実は本当の魔法は、この2つが連携したときに起こるんです。
想像してみてください。まるで映画『アベンジャーズ』で、個々のヒーローが力を合わせたときの爆発的なパワーアップみたいな感じです（ちょっと大げさですが笑）。
私も最初は、「ふーん、便利な機能が2つあるのね」程度に思っていました。でも実際に連携させてみると、「あれ、これってもしかして仕事の仕方が根本的に変わっちゃうやつ？」って驚愕したんです。
実際に楽天の決算書3年分のPDFを元にDeep Research→Canvas→AI機能追加という流れを見ていきましょう！
Deep Research → Canvas連携の衝撃体験
シチュエーションとして「楽天に営業訪問時には把握しておくほうが良い情報を包括的に調査しておきたい」という営業マンのニーズに応えていきましょう！
従来なら：
- 楽天についてGoogle検索（1時間）
- 関連する統計データを探す（1時間）
- 競合他社の事例調査（2時間）
- PowerPointで資料作成（3時間）
- デザイン調整で格闘（2時間） 合計：9時間の死闘
Deep Research + Canvas連携では：
- Deep Researchに「楽天に営業訪問時には把握しておくほうが良い情報を包括的に調査して」と依頼（5～10分程度で完了）
- 調査結果をCanvasで「インフォグラフィック」に変換（数分）
- 音声概要生成（5分）
- テスト作成（3分）
- ウェブページ作成（3分）
- 微調整（15分） 合計：約1時間
これだけ作りまくっても1時間もいらないって…
しかも、できあがったものは以前より圧倒的に情報量が豊富で、デザインも美しい。正直、「私、こんなにできる人だったっけ？」って思いました（笑）。
Deep Researchの実行
✅️プロンプト
「楽天に営業訪問時には把握しておくほうが良い情報を包括的に調査してください
✅️調査設計：
(1) 提出された3つの決算短信（23Q4、24Q4、25Q1）に基づき、楽天グループの主要事業セグメント（インターネットサービス、フィンテック、モバイル）の概要と、「楽天エコシステム」のビジネスモデルについて説明してください。
(2) 3つの決算短信から売上収益、営業利益（または損失）、親会社の所有者に帰属する当期利益（または損失）の推移を抽出し、近年の業績トレンドを分析してください。特に、Non-GAAP営業利益の黒字化など、重要な変化点に注目してください。
(3) インターネットサービス、フィンテック、モバイルの各セグメントについて、決算短信の「セグメントの概況」を参考に、それぞれの収益と損益の推移、好調または不調の要因、今後の戦略を分析してください。
(4) 楽天グループの最重要課題であるモバイル事業に焦点を当て、契約回線数、ARPU（1ユーザー当たりの平均売上）、EBITDAの動向を決算短信から追跡し、黒字化に向けた進捗状況を評価してください。プラチナバンド（700MHz帯）の展開状況にも言及してください。
(5) 最新の通期決算短信（24Q4tanshin_J (1).pdf）の「今後の見通し」セクションを要約し、会社が掲げる成長目標や、「AIエンパワーメントカンパニー」としての進化など、中期的な戦略方針を特定してください。
(6) 連結財政状態計算書と連結キャッシュ・フロー計算書を分析し、総資産、負債、自己資本比率、有利子負債の状況を把握してください。また、社債発行や子会社株式売却などの重要な財務活動についても確認してください。
(7) 決算短信の「重要な後発事象」やその他の注記から、楽天エナジーの吸収合併、楽天銀行や楽天証券の株式一部譲渡など、最近の重要な企業活動や組織再編を特定してください。
(8) 最新の決算発表（2025年5月14日）以降の楽天グループに関するニュース、プレスリリース、アナリストレポートをウェブで検索し、新サービス、戦略的提携、競合状況など、決算短信には含まれない最新の動向を調査してください。
Deep Researchの結果レポートが完成（1万文字超え）
ただ、1万文字呼んでいる暇が無い！というのが現実です。
ここで重要なのがCanvas機能で「インフォグラフィック化」です
ワンクリックでインフォグラフィック化
対談形式の音声概要にも変換できる
テスト形式も作れる
ウェブページも作成
タブで遷移できるウェブページになっています
ここまでのコンテンツ作成が、数10分程度で完了しているのが驚異的ですよね
「圧倒的スピードと効率」の正体
なぜこんなに早くなるのか？その秘密は「情報の形態変換」にあります。
従来は、私たちが頭の中で「調査結果」を「ビジュアル」に変換していました。でも、この作業って実はものすごく疲れるんですよね。左脳と右脳をフル回転させて、「このデータをどう見せれば分かりやすいかな？」って考え続けるわけですから。
ところが、Deep Research + Canvas連携では、AIが勝手にこの「変換作業」をやってくれるんです。しかも、人間よりもはるかに高速で、しかも美しく。
これって、まるで「同時通訳の天才」を雇ったような感じです。「データ語」を「ビジュアル語」に、瞬時に、的確に翻訳してくれる。
専門知識不要で高品質コンテンツ生成の秘密
「でも、きっと複雑な設定とか必要なんでしょ？」
いえいえ、ここが一番驚くポイントなんです。本当に、普通の会話みたいな感じでOKなんですよ。
例えば： 「この調査結果を、新入社員でも分かるような感じで、でも専門性も保ちつつ、ちょっとオシャレなインフォグラフィックにして。あ、色は爽やかな青系で」
こんな感じで話しかけるだけで、AIが意図を汲み取って、期待以上の結果を出してくれます。
これまでなら、デザインの専門学校に通うか、デザイナーさんを雇うか、もしくは諦めるかの3択だったのが、今では「普通に話しかける」だけで解決しちゃうんです。
「AI機能の追加」による魔法のボタン
さらに面白いのが、「AI機能の追加」という、まさに魔法のボタンです。
作成したコンテンツに対して、「もうちょっとこうしたいな」という希望を自然に伝えると、AIがさらに改良を加えてくれるんです。
追加方法は2点、
- レポート結果ページの画面右下にある「✨️」ボタンを押すだけ
- 自然言語で具体的に指示
最初は「✨️」を押してみて、そこから微修正がオススメです。
✨️財務パフォーマンス分析の解説機能
✨️モバイル事業：逆襲のシナリオのデータ要約機能
✨️AIによる総合分析機能
他には、
「このグラフの下に、読者の理解を深めるためのクイズを3問追加して。間違えた問題にはヒントも出るようにして」
こんな感じで追加の依頼をすると、本当にクイズ機能まで付けてくれます。まるで、「あ、それもできますよ！」と言ってくれる万能アシスタントみたいです。
これって、従来の「一回作ったら終わり」から、「作ってから、さらに育てる」という新しい発想ですよね。
まるで、お気に入りの服を買った後に、「あ、この服にはこのアクセサリーも似合うかも」って、どんどん楽しくなっていく感じです。
※AI機能を使うにはGoogleアカウントのログインが必要です
その他事例紹介
✅️本の体験価値が変わる！
📝Geminiが登場して一番変わったのは読書体験
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
Deep Research→インフォグラフィック→AIモードで問題作成
Amazonの書籍URLを投げるだけで、有料級の学習ガイドが完成する
- 旧：読書→要点まとめ
- 新：AIモードで読書内容を即アウトプット！
これで学びが劇的変化
詳細はリプ欄へ 👇️ https://t.co/t1nbO2ukM0 pic.twitter.com/Q5oRCDcweD— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) June 8, 2025
✅️テスト問題をAIが無限生成！
📝Geminiにテスト問題投げると、無限に問題を増やしまくれる『チートアプリ』を誰でも無料で作れる
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
✅例
- 小5の算数テストを撮る
- Geminiに投げる
- Canvas機能でアプリ作る
- 問題を追加できるAIモードを付ける
これで算数問題が無限にできる
解説もしっかり！
詳細はリプ欄へ👇 https://t.co/yMQHaXOQKZ pic.twitter.com/sEJkN6Qe8o— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) June 8, 2025
ワンポイントTip：Deep ResearchとCanvasの連携は、まるで「優秀なリサーチャー」と「クリエイティブなデザイナー」を同時に雇ったような感覚です。最初は「こんなことまでできるの？」と遠慮がちになりがちですが、思い切っていろんなことを試してみてください。AIは疲れませんし、何度でも喜んで対応してくれます。失敗を恐れず、「こんな感じで作って」と気軽に話しかけることから始めましょう！
💼 ビジネス活用実践編：「明日から使える即戦力テクニック」
さて、ここまで機能の説明をしてきましたが、きっと皆さんが本当に知りたいのは「で、実際どうやってビジネスで使うの？」ってところですよね。
私も新しいツールに出会ったとき、「これ、カッコよさそうだけど、明日の仕事でどう使えばいいのかな...」って思うことがよくあります。理論は分かったけど、実践となると「うーん...」みたいな（笑）。
そこで今回は、「明日の会議で即座に使える」レベルの具体的なテクニックをご紹介します。難しいことは抜きにして、まずは「おお、これは便利！」って体感してもらえればと思います。
Deep Research活用プロンプト集：コピペでOK！
まずは、Deep Researchで使える「魔法の呪文」をいくつかご紹介しましょう。これらをコピペして、必要な部分だけ変更すれば、今日からプロ級の調査ができちゃいます。
市場分析（ファイル活用版）
添付した当社の売上データを基に、以下について詳細な市場分析レポートを作成してください：
- 業界全体の成長トレンド（最新3年間）
- 主要競合他社との比較分析
- 市場シェアの変動要因
- 今後12ヶ月の予測と推奨アクション
統計データと信頼できる情報源を必ず含めてください。
競合製品分析（画像・PDF活用版）
添付した競合製品の資料（画像・PDF）と最新のマーケティング戦略について分析し、以下の観点でレポートを作成してください：
- 製品の差別化ポイント
- 価格戦略の比較
- ターゲット顧客層の分析
- マーケティングメッセージの効果性
- 当社が学べる点と改善提案
M&A候補企業調査
[業界名]における買収候補企業について、以下の観点で調査してください：
- 財務健全性（売上、利益率、負債比率）
- 技術的優位性・特許状況
- 市場ポジション・顧客基盤
- 経営陣の経歴・実績
- 買収リスクと機会の評価
信頼できる企業データベースと最新ニュースを参照してください。
Canvas「作成」機能フル活用術：デザイン知識不要！
続いて、Canvas機能を使った実践的な制作テクニックです。「私、デザインとか全然ダメなんです...」って人でも大丈夫。私もバナー作るのに一晩格闘してた人間ですから（笑）。
インフォグラフィック作成の実践例
以下のデータを使って、経営陣向けのインフォグラフィックを作成してください：
[あなたのデータを挿入]
要件：
- 一目で全体像が把握できるレイアウト
- 重要な数字は目立つよう強調
- 企業カラー（青系）を基調とした配色
- 印刷しても見やすい解像度
ウェブページ生成からテスト作成まで
Canvas機能の面白いところは、ウェブページまで作れちゃうことです。HTMLとかCSSとか、全然分からなくてもOK。
新商品の紹介ランディングページを作成してください：
商品名：[商品名]
特徴：[主な特徴3つ]
ターゲット：[想定顧客層]
要件：
- モバイル対応レスポンシブデザイン
- CTAボタンを効果的に配置
- 信頼感のあるデザイン
- 商品の魅力が伝わる構成
「AI機能追加」による業務効率化の実例
さて、ここからが本当の「魔法」の始まりです。一度作ったコンテンツを、さらに進化させる技術です。
マーケティング素材のリッチ化
例えば、商品紹介のインフォグラフィックを作った後に：
「この資料に、顧客の理解度を測るクイズを3問追加してください。回答によって次のアクションを提案する仕組みも含めて」
こんな感じで追加依頼すると、単なる情報提供資料が「インタラクティブな営業ツール」に変身しちゃいます。
プレゼン資料の価値向上
「この資料の各セクションに、聞き手が質問しそうなポイントとその回答を補足資料として追加して」
これだけで、普通のプレゼン資料が「完璧に準備された発表資料」になります。質疑応答でもう慌てることはありません。
製品マニュアルの分かりやすさ向上
「このマニュアルに、初心者向けのステップバイステップガイドと、よくある間違いのトラブルシューティングを追加して」
技術文書が、誰でも使えるユーザーフレンドリーなガイドに変身です。
実際の成功事例：私の体験から
最後に、私が実際にこれらの機能を使って「おお！」となった体験をシェアしますね。
先月、クライアントから「新規事業の市場性について調査して、投資家向けの資料を作って」という、めちゃくちゃハードルの高い依頼がありました。
従来なら： 市場調査（1週間）→ 資料作成（3日）→ デザイン調整（2日）= 約2週間
Gemini活用後： Deep Researchで市場調査（1日）→ Canvasで資料作成（半日）→ AI機能追加で最終調整（半日）= 2日
アイデアが具現化する体験は最高です！
ワンポイントTip：新しいツールは、最初から100%活用しようとしなくてOKです。まずは今日紹介したプロンプトをひとつ、そのままコピペして試してみてください。「こんなに簡単に、こんなに高品質なものができるんだ」という体験が、きっとあなたの仕事への向き合い方を変えてくれるはずです。私たちの役割は、AIと競争することではなく、AIと協力してより良い価値を生み出すことなんですよね！
📚 学習・研究支援編：「一人ひとりに最適化されたAI家庭教師」
「勉強って、なんでこんなに時間がかかるんだろう...」
「論文読むだけで一日が終わっちゃった...」
「調べれば調べるほど、何が正しいのか分からなくなる...」
あー、これ、学生時代の私の心の叫びです（笑）。特に卒論の時期なんて、図書館に入り浸って、気がついたら閉館時間、みたいな日々でした。
でも今思うと、あの頃の私に「未来には、24時間働いてくれる超優秀な家庭教師みたいなAIが現れるよ」って言ったら、きっと「そんなのSFでしょ！」って一蹴されたでしょうね。
ところが、それが現実になっちゃったんです。
学習者の永遠の悩みを解決する魔法
学習や研究で一番辛いのって、実は「どこから手をつけていいか分からない」ことじゃないですか？
例えば、「AIについて研究したい」と思ったとき。AIって言っても、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョン...って、もう無限に分野が広がっていくんですよね。
従来だと、まず入門書を何冊か読んで、論文データベースで関連研究を探して、一つ一つ丁寧に読んで...って、本題に入る前に力尽きちゃうパターンが定番でした。
でも、GeminiのDeep Research機能を使うと、まるで「その分野の博士課程の先輩」が、いきなり「君が知りたいのはこれとこれとこれだね」って、的確に道筋を示してくれるんです。
Deep Research学習活用プロンプト集：知識の宝庫を開く鍵
ここでは、学習や研究で実際に使える「魔法の質問」をいくつかご紹介しますね。これらをベースに、あなたの興味に合わせてカスタマイズしてみてください。
歴史研究（複数資料横断）
明治維新における西洋技術導入について、以下の観点で包括的な分析を行ってください：
- 導入された技術の種類と時系列
- 日本独自の改良・適応事例
- 社会への影響（産業、教育、軍事）
- 同時期のアジア諸国との比較
- 現代への影響とレガシー
一次史料と学術論文を中心に、多角的な視点で分析してください。
科学論文のクリティカルレビュー
添付した論文について、以下の観点で批判的レビューを行ってください：
- 研究方法の妥当性と限界
- データ解析の適切性
- 結論の論理的整合性
- 先行研究との関係性
- 今後の研究への示唆
- 実用化への可能性
学術的な厳密性を保ちつつ、分かりやすい言葉で説明してください。
文学作品のテーマ分析
夏目漱石の「こころ」における「近代的自我」の描写について分析してください：
- 主人公の心理変化の軌跡
- 明治時代の社会背景との関連
- 西欧文学からの影響
- 同時代作家との比較
- 現代読者への普遍的メッセージ
文学理論と歴史的コンテクストを組み合わせて論じてください。
Canvas学習コンテンツ作成術：理解が深まる仕掛け
従来の学習って、どうしても「受け身」になりがちでしたよね。教科書読んで、ノート取って、テスト前に詰め込んで...
でも、Canvas機能を使うと、学習そのものが「クリエイティブな作業」に変わるんです。
インタラクティブ学習教材の生成
「量子力学の基礎」について、理系大学1年生向けの学習教材を作成してください：
要件：
- 直感的に理解できるビジュアル説明
- 段階的な難易度設定
- 各セクションに理解度チェック
- 間違いやすいポイントの解説
- 日常生活との関連性を示す具体例
これで作られた教材、正直市販の参考書より分かりやすいことがあります（笑）。
理解度チェッククイズの自動作成
私、これすごく感動したんですが、学習した内容について「理解度を測るクイズを作って」って依頼すると、本当に良問を作ってくれるんです。
しかも、「なぜその答えになるのか」の解説まで付けてくれる。まるで、優秀な塾講師が隣にいるような感覚です。
音声学習コンテンツの活用法
これは意外な発見だったんですが、複雑な概念を「音声で説明」してもらうと、文字で読むより理解が深まることがあるんです。
通勤中やウォーキング中に聞けるし、「ながら学習」が可能になります。忙しい社会人学習者には、本当にありがたい機能ですね。
「AI機能追加」による学習体験向上の実例
さて、ここからが本当の「学習革命」の始まりです。
例えば、歴史の年表を作った後に： 「この年表に、各出来事の背景や因果関係を示すインタラクティブな要素を追加して。クリックすると詳細説明が表示されるようにして」
すると、ただの年表が「探索型学習ツール」に変身します。
数学の問題集を作った後に： 「解けなかった問題について、段階的なヒント機能を追加して。学習者のレベルに応じて、ヒントの詳しさを調整できるようにして」
これで、「分からない」で止まることなく、自分のペースで学習を続けられます。
学習の未来：「教えられる」から「一緒に探求する」へ
正直に言うと、これらの機能を使い始めてから、学習に対する考え方が根本的に変わりました。
以前は「正しい答えを覚える」ことが学習だと思っていたんですが、今は「適切な質問をする」ことの方が重要だと感じています。
AIは確かに賢いですが、「何を学びたいか」「なぜそれを知りたいか」は、やはり私たち人間が決めることです。
つまり、AIは「万能の答え」を提供してくれるのではなく、「一緒に考える最高のパートナー」なんですよね。
そう考えると、学習がもっと楽しくなりませんか？
ワンポイントTip：AI学習支援を使うコツは、「完璧な答えを求めない」ことです。むしろ、「この説明、ちょっと分からないな」「別の角度から見るとどうなるの？」って、どんどん追加質問してみてください。AIは疲れませんし、何度でも喜んで説明してくれます。学習は「対話」なんです。一方的に教わるのではなく、一緒に探求していく感覚で取り組むと、驚くほど理解が深まりますよ！
🎯 プロンプトマスター編：「AIを思い通りに動かす魔法の呪文術」
「AIってすごいのは分かったけど、なんかうまく使えないんだよね...」 「同じ質問してるはずなのに、なんで毎回違う答えが返ってくるの？」
あー、これ、私も散々経験しました（笑）。AIを使い始めた頃って、まるで「機嫌の悪い先輩」とコミュニケーション取ってるような感覚でした。こっちが期待してることと、相手が理解してることが、なんか微妙にズレてるんですよね。
でも、最近気づいたんです。これって、実は私たちの日常のコミュニケーションと全く同じ問題なんだって。
AIとの会話は「人間関係」と同じ？
考えてみてください。新しい職場で、初対面の同僚に「あの件、よろしく」って言ったとき、相手は「？？？」みたいな顔になりますよね。
なぜなら、相手には「あの件」が何なのか、全く伝わっていないから。
AIとの対話も、実はこれと全く同じなんです。私たちが「当然分かるだろう」と思っていることが、AIには全然伝わっていない。
でも、逆に言えば、人間同士の良好なコミュニケーションのコツが分かれば、AIとも上手に付き合えるようになるってことです。
そう考えると、なんだかホッとしませんか？
効果的なプロンプト作成の「心理学」
実は、良いプロンプトを作るコツって、心理学でいう「効果的なコミュニケーション」の原則とほぼ同じなんです。
1. 相手の立場に立って考える（5W1Hの魔法）
人間同士の会話でも、「誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように」が明確だと、誤解が生まれにくいですよね。
ダメな例： 「売上について調べて」
良い例： 「当社の2023年売上データ（PDF添付）を基に、前年比の増減要因を分析し、2024年第1四半期の予測を、競合他社の動向も含めて1000字程度でまとめてください」
この違い、分かりますか？後者は、まるで優秀な部下に具体的な指示を出してるような感覚です。
2. 役割を与える（ペルソナ設定の心理効果）
これ、実は深層心理に関わる話なんですが、人は「期待される役割」に応じて行動が変わります。AIも同じで、明確な役割を与えると、その専門性に応じた回答をしてくれるんです。
例： 「あなたは20年のマーケティング経験を持つコンサルタントです。新商品のブランディング戦略について、実践的なアドバイスをください」
こうすると、AIは「マーケティングコンサルタント」として答えてくれます。まるで、その人格になりきってくれるような感覚です。
3. 段階的なアプローチ（人間の認知限界を理解する）
私たちも、いきなり複雑な話をされると混乱しますよね。AIも同じです。
複雑なタスクは分割して：
- 「まず、〇〇の概要を教えて」
- 「次に、△△の詳細分析をお願いします」
- 「最後に、実践的な提案をまとめてください」
この段階的アプローチ、実は人間の学習心理学でも「チャンキング」と呼ばれる、理解を深める基本テクニックなんです。
プロンプト作成で陥りがちな「心の罠」
ここで、ちょっと心理学的な話をしましょう。私たちがプロンプト作成で失敗する理由って、実は「認知バイアス」が関係してるんです。
「知識の呪い」という心理現象
自分が知っていることは、相手も当然知っているはず、と思い込んでしまう心理です。
例えば、「ROIの分析をして」と言ったとき、私たちは「Return on Investment（投資収益率）のことだ」と当然思いますが、AIは「どのROI？どの期間？どの基準で？」と迷ってしまうかもしれません。
「完璧主義の罠」
「一発で完璧なプロンプトを作らなきゃ」というプレッシャーを感じていませんか？
でも、実際には「対話」なんです。最初は80点のプロンプトで始めて、AIの回答を見ながら「あ、この部分をもう少し詳しく」「この表現は分かりにくいから変えて」と調整していけばいいんです。
これって、人間同士の会話と全く同じですよね。
「失敗を恐れない」プロンプト哲学
私が最近大切にしているのは、「プロンプトは作品じゃない、会話だ」という考え方です。
最初から完璧を目指すのではなく、「今日はこの角度で聞いてみよう」「今度は別の視点から質問してみよう」と、実験感覚で楽しむ。
失敗したって、誰に迷惑をかけるわけでもありません。むしろ、「あ、この聞き方だとこういう答えが返ってくるんだ」という学びに変えていけばいいんです。
そう考えると、プロンプト作成って、実は「自分の思考を整理する」とても良い機会でもあるんですよね。
「ファイル追加」機能で開く新しい扉
最後に、今回のアップデートで追加された「ファイル追加」機能について。
これって、まるで「友人との会話で、スマホの写真を見せながら話す」ような感覚なんです。言葉だけでは伝わりにくいことを、ビジュアルや資料で補完できる。
「この資料見て、どう思う？」 「これ、どう改善したらいいかな？」
そんな自然な感覚で、AIとの対話がより豊かになります。
技術の進歩って、結局は「人間らしいコミュニケーション」に近づいていくものなのかもしれませんね。
ワンポイントTip：プロンプト作成のコツは、「良い友人に相談する」ような気持ちで取り組むことです。堅苦しく考えず、「こういうことで困ってるんだけど、どう思う？」という自然な感覚で始めてみてください。最初は完璧じゃなくても、対話を重ねることで、だんだんお互いの「波長」が合ってきます。人間関係と同じで、時間をかけて育てていくものなんです。焦らず、楽しみながら、AIとの新しいコミュニケーションを探求してみてくださいね！
🔧 実践トラブルシューティング編：「よくある失敗とその対処法」
さて、ここまでGeminiの素晴らしい機能について熱く語ってきましたが、正直に言います。私も最初、めちゃくちゃ失敗しました（笑）。
「なんで思った通りの結果が出ないんだ！」って、パソコンの前で一人ツッコミしてたこと、数知れず。でも、そういう失敗って、実は成長のチャンスなんですよね。
というわけで今回は、「私が実際にやらかした失敗談」と「それをどう乗り越えたか」を、ちょっと恥ずかしいけど、包み隠さずシェアしたいと思います。きっと、同じようなことで悩んでる人、いるはず！
Deep Research利用時の「あるある失敗」と心の処方箋
「調査魔」になってしまう症候群
これ、めちゃくちゃ心当たりありませんか？Deep Research機能があまりにも便利で、ついつい何でもかんでも調査させちゃう。
「今日のランチ何にしよう」→「近隣のレストランの評価分析を...」
いや、それ、ググれよ！って話ですよね（笑）。
心理学的に言うと、これは「新しいおもちゃ症候群」です。子どもが新しいゲームを手に入れたとき、何でもそのゲームで遊ぼうとするのと同じ心理状態。
対処法：
- 1日の利用回数を事前に決める（「今日は3回まで」など）
- 「本当に複雑で時間のかかること」だけに絞る
- 利用前に「これ、本当にDeep Researchが必要？」と自問する
要は、包丁を手に入れたからって、すべての食材を刻む必要はないってことです。
「結果を鵜呑み」してしまう落とし穴
これも、私がやらかした失敗の代表格です。AIが作ったレポートがあまりにも立派で、「これはもう完璧だ！」って思い込んじゃう。
でも、よく見ると、一部の情報が古かったり、統計の解釈が微妙にズレてたり...
心理学でいう「権威への盲従」ですね。専門的に見えるものに対して、つい思考停止してしまう。
対処法：
- 必ず引用元をチェックする習慣をつける
- 「この情報、本当に正確かな？」と疑う目を持つ
- 複数の角度から検証する癖をつける
AIは確かに優秀ですが、最終的な判断は私たち人間の仕事です。まるで、優秀なアシスタントの報告書を受け取った上司のような気持ちで接するのがコツですね。
Canvas作成時の「デザイン迷子」現象
「修正の無限ループ」にハマる心理
Canvas機能って、修正が簡単すぎるんですよ。で、ついつい「もうちょっと...もうちょっと...」って、エンドレスで調整しちゃう。
気がつくと、最初に作ったバージョンの方が良かったんじゃないか、みたいな。これ、心理学でいう「選択のパラドックス」です。選択肢が多すぎると、かえって満足度が下がるという現象。
対処法：
- 最初のバージョンを必ず保存しておく
- 修正は「3回まで」と決める
- 「80%の完成度でOK」という気持ちで
完璧を求めすぎると、かえって決断できなくなる。これ、人生のいろんな場面で言えることですよね。
プロンプト作成での「コミュニケーション不全」
「伝わってるはず症候群」
これ、日常のコミュニケーションでもありがちですが、「これくらい分かるでしょ」って思い込んじゃう。
「良い感じにして」 「もうちょっと上品に」 「ビジネスライクで」
...AIは困っちゃいますよね。「良い感じって、どの良い感じ？」みたいな（笑）。
対処法：
- 具体的な例を出す（「アップルのWebサイトみたいな感じで」など）
- 色、フォント、雰囲気を明確に指定する
- 「なぜそうしたいか」の理由も伝える
人間同士でも、「なんとなく」では伝わらないことが多いですもんね。
「一発必中主義」の呪縛
「完璧なプロンプトを最初から作らなきゃ」というプレッシャー。これ、本当にしんどいです。
でも、実際のところ、プロンプトって「たたき台」なんですよね。最初は60点でも、対話を重ねながら改良していけばいい。
対処法：
- 「ドラフト感覚」で最初のプロンプトを作る
- AIの返答を見てから修正していく
- 「完璧じゃなくてもOK」という心の余裕を持つ
これって、実は人生全般に言えることかもしれません。最初から完璧である必要なんて、ないんです。
失敗を「成長の材料」に変える発想転換
最後に、ちょっと心理学的な話をしますね。
失敗って、実は私たちの脳にとって「最高の学習材料」なんです。成功体験よりも、失敗体験の方が記憶に強く残るし、次回への改善につながりやすい。
だから、Geminiを使っていて「うまくいかないな」って感じたときは、「おっ、成長のチャンス到来！」って思ってみてください。
そう考えると、トラブルシューティングって、実は宝探しみたいなものかもしれませんね。
ワンポイントTip：新しいツールとの付き合い方は、新しい友人との関係性と似ています。最初はお互いのことがよく分からなくて、ちょっとした行き違いもある。でも、時間をかけて「この人はこういう風に話すと理解してくれるんだな」って分かってくると、だんだんスムーズになる。失敗は恥ずかしいことじゃなくて、お互いを理解するための大切なプロセスなんです。焦らず、楽しみながら、AIとの新しい関係性を育てていきましょう！
🌟 未来展望編：「これからのAI活用はどう変わる？」
ここまで、Geminiの新機能について色々とお話ししてきましたが、正直に言うと、私、時々こんなことを考えるんです。
「あれ、これってもしかして、私たちの『働き方』そのものが変わっちゃうやつなんじゃない？」
最初は単なる「便利なツール」だと思っていたんですが、使えば使うほど、これは道具を超えた何かだなって感じるようになったんですよね。
ちょっとディープに、でもゆるく、これからの未来について一緒に考えてみませんか？
AIが示す「知的労働」の新しい形
昔、パソコンが普及し始めた頃のことを思い出してみてください（若い方は想像で笑）。最初は「計算機の進化版」程度に思われていたパソコンが、今では私たちの生活に欠かせない存在になっています。
Geminiをはじめとする生成AIも、きっと同じような変化を起こすんじゃないかと思うんです。
例えば、今私たちが「調査」と呼んでいる作業。ブラウザを開いて、検索して、複数のサイトを見比べて、情報をまとめて...この一連の流れが、もはや「古典的な手法」になりつつある気がします。
ざっくり言うと、私たちの役割が「情報を集める人」から「適切な質問をする人」にシフトしているんですよね。
これって、実はすごく本質的な変化だと思いませんか？
「教えられる」から「一緒に探求する」時代
学生時代を振り返ってみると、「先生が正解を知っていて、生徒がそれを覚える」という構図でしたよね。でも今は、AIという「すごく勉強熱心な友達」が隣にいて、一緒に答えを探していく感じです。
心理学でいうところの「協働学習」の概念に近いかもしれません。一人で頑張るより、誰かと一緒に考えた方が、より深い理解が得られるという考え方です。
ただし、ここで大切なのは、AIは「答えを知っている賢い友達」ではなく、「一緒に考えてくれる思考パートナー」だということ。最終的な判断や創造性は、やっぱり私たち人間の領域なんです。
そう考えると、なんだかワクワクしませんか？
ユーザーに求められる「新しいスキル」の正体
よく「AIが発達すると、人間の仕事がなくなる」って心配する声を聞きますが、私はちょっと違う見方をしています。
確かに、単純な情報処理作業は減るかもしれません。でも、その分、もっと人間らしいスキルが重要になってくる気がするんです。
プロンプトエンジニアリング（要は「上手な質問力」）
これって、実は日常生活でも超重要なスキルですよね。例えば、道に迷ったとき、「駅はどこですか？」より「〇〇駅の南口まで、歩いて何分くらいでしょうか？」って聞いた方が、有用な答えが返ってきます。
AIとの対話も同じ。具体的で、相手の立場を考えた質問ができる人が、より良い結果を得られる。
批判的思考力（要は「本当かな？」と疑う力）
AIが出した答えを「へー、そうなんだ」で終わらせず、「これって本当に正しいのかな？」「別の見方もあるんじゃないかな？」と考える力。
これも、日常生活でめちゃくちゃ役立ちますよね。ニュースを見るときとか、SNSの情報を判断するときとか。
AI倫理への理解（要は「これ、使って大丈夫？」という感覚）
強力なツールには、それなりの責任が伴います。包丁は料理に便利だけど、使い方を間違えると危険なのと同じです。
でも、これって堅苦しく考える必要はなくて、要は「常識的な判断力」の延長線上にあるものだと思うんです。
「人間の役割」について、ちょっと哲学的に
最近、こんなことを考えるんです。AIがどんなに賢くなっても、きっと人間にしかできないことがある。
それは何かというと、「なぜその答えを求めるのか」を決めることだと思うんです。
AIは「何を調べたいか」を教えてくれれば、すごく詳しく調べてくれます。でも、「なぜそれを知りたいのか」「それを知ってどうしたいのか」は、やっぱり私たち人間が決めることです。
つまり、価値観や目的意識、人生の方向性といった、とても人間らしい部分が、これからもっと大切になってくるんじゃないでしょうか。
そう考えると、AIの発達って、実は私たちに「あなたは何を大切にして生きていきたいですか？」という、とても本質的な問いを投げかけているのかもしれませんね。
今後のアップデート予想：妄想が止まらない
最後に、ちょっと未来予想をしてみたいと思います。これ、完全に私の妄想ですが（笑）。
きっと数年後には、AIが私たちの仕事のスタイルや興味関心を学習して、「あ、この情報、〇〇さんが興味ありそうですね」って、先回りして提案してくれるようになるんじゃないでしょうか。
まるで、長年一緒に働いている同僚みたいに、「いつものやつですね」って、察してくれる感じです。
でも、そうなったときこそ、私たちの「人間らしさ」がより際立ってくるような気がします。予想外のことを思いついたり、感情的な判断をしたり、直感を大切にしたり。
そういう、ちょっと非論理的で、でもとても人間らしい部分が、これからの時代にはより価値を持つようになるのかもしれません。
というわけで、AIの進化を恐れるのではなく、「人間として何を大切にしたいか」を考える良いきっかけにしていけたらいいですよね。
ワンポイントTip：未来予測って、当たるかどうかよりも、「どんな未来を自分が望んでいるか」を考えるきっかけとして価値があると思います。AIがどんなに進化しても、「どう生きたいか」「何を大切にしたいか」は、私たち一人一人が決めることです。新しい技術を恐れるのではなく、それを使って「自分らしい人生」をより豊かにしていく方法を考えてみませんか？変化を楽しみながら、自分の価値観を大切にしていくことが、きっと一番幸せな未来につながると思うんです。
💡 ここからのコンテンツ
実は、ここまでお話ししたのは「Gemini活用の基本編」なんです。本題はここからで、私が発見した「創作苦解放システム」があります。
「今日もブログネタが思い浮かばない...」 「SNS投稿、もう限界...」 「動画企画が全然出てこない...」
そんな、クリエイターなら誰もが経験する「ゼロイチ発想の地獄」を、根本から解決する方法論です。
🎨 【クリエイター救済】の5つの魔法では：
- ブログネタ枯渇地獄からの完全脱出法
- 記事構成迷子問題の一発解決術
- 動画企画アイデア枯渇症候群の特効薬
- SNS投稿ネタ切れ症候群の根本治療法
- オリジナルコンテンツ創作枯渇の根本解決
それぞれに、具体的なプロンプト（コピペOK！）と、
Deep Research→Canvas→AI機能の3段階活用法を、包み隠さず全部お見せしています。
作成したアプリもそのまま使えますので、ぜひ試してみてほしいです。
💼 【ビジネス実践編】では：
明日の会議から使える、会議資料作成、FAQ自動生成、競合分析まで、「本当に使える」プロンプト集をお届けします。
ざっくり言うと、「毎日の創作苦」と「ビジネス業務の効率化」、両方の悩みを一気に解決しちゃう内容です。
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📝 発行者
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📝noteでも、たまにAIなどの記事を書いています。
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