この記事は BBSakura Networks Advent Calendar 2025 の 4 日目の記事です。
こんにちは、BBSakura Networks の IT システム室に所属している澁谷です。普段は BBIX から委託されているシステムなどの開発・運用をメインに業務しています。
〜みんな、どうやってAIを使ってるの？をざっくばらんに共有しました〜
某日某所にて、社内メンバー 8 名（兼務メンバー及び関係者含む）が集まり、初の「生成 AI 活用共有会」を開催しました。
普段なんとなく使っている AI ツール。
「実際みんなどうやってるの？」という素朴な疑問から生まれたこの会は、気軽な雰囲気ながらも、想像以上に濃い学びの場となりました。
ここでは、当日の内容をまとめてご紹介します。
まずはこの会について
- 参加者は全部で 8 名
- 発表順はその場でルーレットにて決定（意外と盛り上がった）
- LT 形式で 1〜10 分の短い発表
- それぞれのリアルな AI 活用事情をフランクに紹介
みんなの発表まとめ
◆ 管理職 Aさん
ガイド付き学習って思った以上にすごい
A さんが紹介してくれたのは、Gemini の“ガイド付き学習”。
英語やプログラミングだけじゃなく、資格取得の勉強にも便利で、ステップ形式でどんどん進められるのが特徴です。
実際に資格取得につながった例もあったそうで、AI 学習の可能性を感じる内容でした。
なお、Google 側も Guided Learning を教育支援機能として公式に説明しており、「単に答えを返すだけでなく、対話を通じて深い理解を促す」ことを目指しているとしています（Google公式ブログ参照）。
◆ 中堅エンジニア Bさん
資料づくりはGammaとNapkinで驚くほど楽になる
資料作りって、地味に時間がかかりますよね。
そんな中で紹介されたのが Gamma AI と Napkin AI。
- Gamma AI：数行の文章から 10 枚くらいのスライドを自動生成
- Napkin AI：テキストを図で表現してくれる
「Slack で説明するより図の方が早い」という共感の声がたくさんありました。
社内では未利用ですが、今後の活用も期待できます。
◆ 若手エンジニア Cさん
Geminiを“相棒”にして業務を進める新卒のリアル
新卒の C さんは、Gemini を日常業務のほぼすべてに活用しています。
- わからないことはまず Gemini
- 毎朝 9 時に IT ニュースが自動で届く設定
- 定型業務は「Gem」で一発生成
と、AI を頼りながらも自分なりに工夫し、効率的に使っている様子が印象的でした。
ただ本人曰く、
「Geminiなくなったら何もできないって言われて反省しました（笑）」
というエピソードもあり、会場が和やかな空気に。
◆ 若手エンジニア Dさん
Copilotだけに頼らない“賢い学習スタイル”
Copilot は便利ですが、便利すぎて理解が追いつかないことも。
そこで D さんは、
- コードの一部だけを Gemini に聞く
- Markdown で構造化して指示する
- 質問は話題ごとにチャットを分ける
といった工夫をして“理解しながら使う AI 活用”を実践していました。
“AI との付き合い方”を考えるきっかけになる発表でした。
◆ 管理職 Eさん
毎日Geminiの取り組みと、管理業務こそAIが効く
E さんは、社内向け施策として「毎日 Gemini」という取り組みを実施。
毎日 1 つ、Gemini の機能を紹介し続けるという企画で、40 名以上が参加したそうです。
また管理策や内部監査など、ややこしい文書も AI で作成。
「お役所的な文章はAIの方が上手い」
という実感は、参加者全員が納得の様子でした。
◆ 若手エンジニア Fさん
UI開発 × AI活用：55ファイル一気修正のインパクト
UI 開発の現場での AI 活用も紹介されました。
- Google Drive 連携で業務調査が効率化
- UI テキストの多言語対応 → 55 ファイルを AI が自動修正
- デザインの確認もスクショで AI に相談
“実務の AI 活用”がイメージしやすい内容でした。
◆ 中堅エンジニア Gさん
半年でAIツール沼を駆け抜けた実践知
G さんは、Claude・ChatGPT・Gemini・Cursor・Cline といった多くの AI ツールを検証してきた経験者。
特に印象的だったのは、
- Claudeは曖昧な日本語を丁寧に解釈してくれる
- Cursorはプランモード→エージェントモードが安定
- 共通ルールは AGENTS.md に記載し、詳細仕様は docs ディレクトリに記述しておくとAIも人も見れるドキュメントが勝手に積み上げられる
といった“実務に効くノウハウ”でした。
◆ 若手エンジニア Hさん
Cursorのリアル：実務ならではのTips
最後に H さんからは、Cursor を使った開発の実務知見が共有されました。
- コメントアウトで意図を伝えながらタブ補完で段階生成
- エージェントモードは便利だが誤爆もある
- モデルの違い（Composer・1M context・思考モデル）を使い分ける
- コミットはこまめに
Cursor ユーザーには特に参考になる内容でした。
全体で見えてきたこと
この会を通して感じたのは、
AIは“難しい仕事”よりも、“面倒な仕事”にこそ効く
ということ。
- 役所風の文章
- 調査やメモ
- ドキュメントの叩き台
- UI テキスト修正
- ニュース収集
こういう作業ほど AI が強い。
一方で、開発では
- どこまで AI に任せていいのか
- 自分が理解すべき範囲はどこか
- レビューはどう担保するか
といったテーマが多く語られ、次回への議題にもつながりました。
おわりに
今回の共有会では、
「AIの使い方は人それぞれで、どれも正解」
ということを実感しました。
- 便利に使う
- 面倒な作業を任せる
- 精度を上げる
- 新しいスタイルに挑戦する
どれも立派な AI 活用。
このブログもほとんど AI が書いています。 会議メモと文字起こしを読み込ませて「ざっくりまとめて、note っぽい雰囲気で」と伝える＋微修正だけで、ここまで仕上がりました。 あとから文章のテンションまで変えられるのは、本当に便利ですね。
実際、他の作業をしながら会話しつつ進めて、1時間ほどでブログとして形になりました。
一方で、文字起こしの精度には課題もあり、固有名詞の認識違いなども見られました。 具体的には、Napkin AI を使った話が、会話の文脈に合わせて勝手に Lucidchart AI に置き換えられてしまい手動で修正しました。 こちらは今後の改善に期待したいところです。
このレポートが、誰かが“もう一歩 AI を使ってみよう”と思うきっかけになったら嬉しいです。
