伝えたい資料を、
見て聞いて分かる動画へ。

チャットGPT、ジェミニ、クロード。

画像を作るAIに、動画を作るAI。

名前が多すぎて、違いが分からなくなりませんか。

今日は、何を完成させたいかで整理して、AIの選び方をつかみましょう。

今回の例は、小さなカフェの新メニュー告知です。

紹介文を考える、画像を用意する、短い動画にする、ページを作る。

ひとつの仕事でも、頼みたいことによってAIの使い方が変わります。

そもそもAIには、迷惑メールを見分けたり、データから来客数を予測したりする働きもあります。

そこに、文章や画像を作る生成AI、道具を使って手順を進める仕組みが加わります。

境界は重なります。

この動画では、身近に使えるAIを、七つの使い道で整理します。

これは厳密な学術分類ではありません。

同じサービスが、文章も画像も調査も担当することがあります。

名前と役割を分けて見てください。

一つ目は、文章と相談です。

材料を渡して、説明文やメールを書いてもらったり、アイデアを一緒に考えたりします。

代表例はチャットGPT、ジェミニ、クロード。

最初の一案を作るときに役立ちます。

例えば、新メニューを紹介して、と頼んだあとに、もっと短く、やさしい言葉で、と追加します。

誰に伝えるのか、どんな長さにするのかを伝えると、直す方向がはっきりします。

最初から完璧に頼む必要はありません。

ただし、読みやすい文章だからといって、内容が全部正しいとは限りません。

価格や販売日、材料など、お店にしか分からないことは自分で渡します。

表現は任せても、公開する事実は確かめましょう。

二つ目は、検索と資料の理解です。

ウェブを調べるAIは、必要な情報と出典を探します。

資料を読むAIは、手元のPDFやメモから要点を整理します。

外の情報を探すのか、自分の資料を読むのかを分けると便利です。

調査を頼んだら、答えだけでなく引用元も開きます。

いつの情報か、自分の条件にも当てはまるか。

引用が付いていても、答えを必ず裏づけているとは限りません。

大事な内容ほど、元のページで確かめます。

ここで、今日の情報として名前を一つ更新します。

以前、ノートブックLMと呼ばれていたGoogleの資料整理AIは、二〇二六年七月に、ジェミニ、ノートブックへ名称が変わりました。

古い解説と名前が違っていても、混乱しなくて大丈夫です。

三つ目は、画像です。

例えば、秋らしい色で、温かい雰囲気の背景が欲しい、と伝えます。

画像を手がかりに編集する機能もあります。

写真のような表現からイラストまで、イメージを目に見える形にする用途です。

お店の告知なら、実物の商品写真に、AIで作った背景を組み合わせる方法があります。

商品名や価格は最後に読みやすく整えます。

実際の商品を伝える部分と、雰囲気を演出する部分を分けると、確認しやすくなります。

四つ目は、動画です。

文章や一枚の画像から、動きのある場面を作れます。

代表例はGoogleのベオや、動画制作にも使えるランウェイ。

カメラを近づける、被写体を動かす、といった指示で映像を考えます。

ただし、映像が生成できることと、分かりやすい一本の動画が完成することは別の工程です。

素材を並べ、長さを調整し、字幕や声を合わせます。

AIに任せる部分と、見せる順番を考える部分があります。

五つ目は、音声と音楽です。

原稿を声にするのが音声生成。

録音を文字にするのが音声認識です。

さらに、雰囲気を伝えて音楽を作る機能もあります。

同じ音のAIでも、入力と出力が違います。

告知動画なら、紹介文を短いナレーションにします。

生成したら、商品名の読み方や、数字、間の取り方を聞いて確認します。

BGMを入れる場合も、説明の声がきちんと聞こえる音量に整えると、見やすくなります。

六つ目は、プログラムです。

予約フォームを作りたい、といった要望から、コードを書いたり直したりするAIです。

代表例はギットハブ、コパイロットやコーデックス。

作成だけでなく、コードの説明や確認も支援します。

ここで大事なのは、画面ができただけで完成にしないこと。

送信した内容が届くか、空欄のときにどうなるか、スマホで押せるか。

実際に試します。

お客様の情報を扱う仕組みには、管理方法の確認も必要です。

七つ目は、作業をつなぐエージェントです。

目的を受け取り、手順を考え、検索やファイル操作などの道具を使って進めます。

これは文章や画像と同じ分類軸ではなく、仕事をどう進めるかという仕組みの違いです。

例えば、参考情報を集め、紹介文を作り、素材をまとめるところまで頼みます。

外に公開したり、誰かに送ったりする前には、確認する地点を決めます。

実際に進められる範囲は、つないだ機能や権限によって変わります。

エージェントに頼むときは、完成物、使ってよい材料、止まる地点を伝えます。

例えば、この商品情報と写真から紹介文と画像案をまとめて。

公開せず、確認用まで。

こうすると、任せる範囲が明確になります。

現在の各社の公式案内を見ると、一つのAIが複数の役割を持つことが分かります。

会話から調査、制作、作業支援へ。

ここで示したサービス名は代表例です。

この用途には、このサービスだけ、という意味ではありません。

よく聞く、マルチモーダルという言葉も整理しましょう。

これは、文字、画像、音声など、複数の形式を扱うという意味です。

別の用途が一つ増えるのではなく、材料の渡し方や受け取り方が広がるイメージです。

最初から七種類のサービスを契約する必要はありません。

まずは今使えるAIで、やりたいことができるか試します。

画像や音声などで足りない部分が出てきたら、その用途の道具を追加していきましょう。

選ぶ基準は三つです。

欲しい成果物を出せるか。

手元の資料や写真を使えるか。

そして、料金や利用上限などの条件が合うか。

同じサービスでも、契約や地域、機能の提供状況によって使える範囲が変わります。

最後におさらいです。

文章と相談。

検索と資料の理解。

画像。

動画。

音声と音楽。

プログラム。

そして、作業をつなぐエージェント。

一つのサービスが、いくつもの役割を持つことも覚えておきましょう。

今日の練習は、一つのメモを紹介文にすることです。

このメモを、初めての人に伝わる百文字の紹介文にして。

そう頼んで、次に、もっと短く、やさしい言葉で、と直します。

見るだけで終わらず、小さな完成物を一つ残してみてください。

AI選びは、名前を全部覚えることからではなく、自分が何を完成させたいかから始まります。

材料を渡し、結果を確かめ、必要なら直す。

この流れで、自分の仕事や暮らしに使っていきましょう。