🇯🇵 note AI 日本語ダイジェスト — 2026-08-19¶

note.com で過去 24 時間に人気の AI 記事｜タグ: #生成AI #LLM #AIエージェント #ChatGPT 各記事：① 中文摘要 ② やさしい日本語 (N3–N2) ③ [note で読む]（リンク）

1. 生成AI格差（AIデバイド）の正体。「誰一人取り残さないAI」が取り残している人は誰か。¶

作者室崎敬太【AIテック企業役員×オーナー経営】・ ❤️ 72 ・ 🗓 2026-08-18 10:48 JST ・ 🏷 #LLM ・ note で読む

📌 中文摘要¶

文章指出，生成AI虽已普及，但“能用上AI的人”和“享受AI红利的人”并不等同。核心问题不是“有没有意愿用AI”，而是“有没有学习、试错、使用的余白（时间、金钱、环境、心理空间）”。
引用OECD 2025年数据：OECD国家超1/3的人使用生成AI，但年龄差异达53.6个百分点，收入和教育水平差异各约21个百分点；2026年美国20万户以上互联网数据研究显示，高收入、年轻家庭的ChatGPT使用率更高，且差距随时间扩大而非缩小。
提出“可处分所得”和“可处分时间”两个关键概念：AI工具虽月费不高，但对个体户或收入不稳者，叠加固定成本后负担不小；学习AI需要可自由支配的时间，OECD调查显示平均48%的成人因工作或家庭责任导致时间不足，成为学习的主要障碍。
指出“生成AI的悖论”：最需要AI来节省时间的人（如加班者、育儿/介护者、小规模经营者），往往最没有时间先学会使用AI。引用“稀缺性”和“认知带宽”研究，说明资源不足会压缩人的认知余力，非单纯意愿问题。
日本企业面临“人才不足”与“人才未活用”并存：IPA“DX动向2025”显示85.1%的日本企业感到DX人才不足，高于美、德；但许多有能力者（育儿/介护者、非全职者、地方居民、残障者、长期离职者）因现有业务设计而无法参与。
提出“谁都不掉队的DX”需要的4个设计：①工具提供与熟练支援配套（如工作时间内安排试用时间、指定可问询者）；②不跳过阶段（从能找数据、能共享信息、能问AI、到能在业务中使用）；③不仅看金钱成本，也看时间成本（如30分钟培训若导致加班，则实际成本高）；④设计“谁来教”（需要心理安全感、由相近业务的人指导，而非只请专家）。
结论：DX不是增加数字化，而是减少人的负担、理顺工作流、让公司可持续运转。AI只是手段，若增加确认工作或心理负担则不必强用。应先盘点业务（谁忙、时间花在哪、信息在哪停滞、哪里可用AI减负），而非直接导入系统或工具。

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

生成AI格差（AIデバイド）の正体｜「誰一人取り残さないAI」が取り残している人たち¶

意欲の問題？時間・お金・学ぶ環境からDXを考える¶

生成AIを使えば、仕事が楽になります。今は無料で使えるものもあります。「まず触ってみればいい」「AIを使える人材にならなければならない」と言われます。しかし、正直な話、ほとんどの会社はまだその段階に達していないと思います。

確かに、生成AIには大きな可能性があります。文章を書くこと、情報をまとめること、会議の記録を作ること、お客様からの質問に答えること、資料を作ることなど、これまで人が時間をかけていた仕事を手伝ってくれます。

人手が足りない中小企業にとっても、AIは大切な選択肢になります。ところが、現場を見ていると、一つ気になることがあります。

AIによって「働きやすくなるはずの人」が、AIを使える側にいないことがあるのです。

例えば、子育てや介護をしながら働いている人。複数の仕事を掛け持ちしている人。地方に住んでいて、学ぶ機会が少ない人。パソコン操作が苦手な人。

小さな事業を一人で経営していて、仕事が終わった後に新しい道具を勉強する時間がない経営者。こうした人たちに「AIは便利だから使えばいい」と言うだけでは、問題は解決しません。

これからのDXで考えなければならないのは、AIを使う気があるかどうかではなく、AIを学び、試し、失敗するための余裕があるかどうかではないでしょうか。

生成AIは広がっている。でも、全員が同じように使えているわけではない¶

OECD（経済協力開発機構）が2025年に公表したデータでは、OECDの国々で3人に1人以上の人が生成AIを使っています。しかし、使っている人の割合には、大きな差があります。

特に大きいのは年齢による差で、53.6ポイントもあります。所得や教育のレベルによる差も、それぞれ約21ポイントあります。

つまり、「生成AIが広く使えるようになったこと」と「生成AIの良い効果が広く行き渡ったこと」は、同じではないということです。

2026年に公表された研究があります。アメリカの20万世帯以上のインターネット利用データを分析した研究です。この研究では、所得が高い世帯や若い世帯ほどChatGPTを使っています。そして、所得や年齢による利用の差は、時間が経っても縮まっていません。むしろ、広がる傾向にあると報告されています。

研究者たちは、これを「Generative AI Divide（生成AI格差）」と呼んでいます。ここで大切なのは、「使わない人はやる気がない」と考えないことです。新しい技術を使えるかどうかは、その人の気持ちだけでは決まりません。

AIを使うにも「余白」が必要¶

私はDXを考えるとき、システムやAIの性能より先に、人にどれだけ余裕が残っているかを見ることが大切だと考えています。

例えば、月に数千円かかるAIサービスがあります。会社員で、会社がお金を払ってくれる人には、小さな金額に見えるかもしれません。しかし、一人で事業をしている人や、収入が安定しない人にとっては違います。会計ソフト、通信費、クラウドサービス、いろいろなサブスクリプション（毎月払うサービス）に、さらにAI利用料が加わります。

一つひとつは小さくても、毎月払うお金はどんどん増えます。これが「可処分所得」の問題です。

可処分所得とは、税金や社会保険料などを払った後、実際に生活などに使えるお金のことです。

もう一つ大切なのが、「可処分時間」です。 ここでは、仕事、家事、育児、介護、睡眠などを除いて、本人が自由に使える時間という意味で使っています。AIを覚えるには、この可処分時間が必要です。

アカウントを作る。
操作方法を覚える。
何に使えるのか試す。
うまくいかなければ検索する。
自分の仕事に当てはめる。
情報漏えいや著作権の問題も確認する。

AIは「入力した瞬間に生産性が上がる魔法の箱」ではありません。使えるようになるまでに、小さな学習コスト（学ぶための時間や手間）がかかります。

OECDの調査でも、学習に参加できない理由を聞いたところ、平均48％の人が「仕事や家庭の責任で時間がない」と答えました。つまり、「学びたいか」の前に「学ぶ時間があるか」が大きな問題なのです。

「使えば便利になる人」ほど、使い始める余裕がない¶

ここに生成AIの難しい問題があります。DXの現場では、本当にそう感じます。本来、AIによって時間を取り戻せる可能性が高い人ほど、最初にAIを覚える時間がありません。

毎日残業している人に「AIを勉強すれば残業が減ります」と言っても、その勉強をするのは残業の後です。育児中の人に「オンラインなので好きな時間に学習できます」と言っても、子どもが寝た後の30分が本当に「自由な30分」なのかは、生活を見なければわかりません。

介護をしている人にも同じことが言えます。

小さい会社の経営者であれば、営業、請求、採用、お客様対応、現場の仕事まで、全部一人でやっていることも珍しくありません。こういう状況で「AIを自分で勉強してください」と言えば、一番余裕がある人からAIを覚えます。結果として、余裕を作るための技術が、余裕がある人から広がるということが起きます。

これは本人のやる気だけでは説明できないことです。

行動経済学や心理学には、「希少性」という研究があります。お金や時間などの資源が足りないと、その不足に対応することに気を取られて、他のことを考える余裕がなくなるというものです。

専門的には「認知帯域（cognitive bandwidth）」という言葉が使われます。簡単に言えば、頭の中で同時に処理できる余裕のことです。新しいAIツールを覚えるには、この「頭の余白」も必要なのです。

日本は「人材不足」と「人材の未活用」が同時に起きています¶

日本企業にとって、この問題は他人事ではありません。

IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2025」では、日本企業の85.1％がDXを進める人材が足りないと感じています。これは、アメリカやドイツと比べても高い数字です。

企業からは、

「DX人材が採用できない」「AIに詳しい人がいない」「若いIT人材が来ない」

という声をよく聞きます。

しかし一方で、今の採用条件や働き方では、能力を発揮しにくい人もいます。

育児や介護と仕事を両立させたい人。フルタイムで働くのが難しい人。地方に住んでいる人。障害や発達特性によって、普通の職場環境では力を出しにくい人。長い間仕事を離れていて、復職に不安がある人。

ここで考えたいのは、「人材がいない」のではなく、今の仕事の作り方では参加できない人がいるのではないかということです。これはDXの考え方そのものにもつながります。

DXでやってはいけないのは「人をシステムに合わせる」ことです¶

DXが失敗する会社では、順番が逆になっていることがよくあります。

新しいツールを入れる。
マニュアルを配る。
研修動画を用意する。
「来月から使ってください」と伝える。
使われない。

すると、

「現場のITリテラシーが低い」「変化に抵抗がある」「社員に危機感がない」

という話になります。

しかし、本当にそうでしょうか。

入力する項目が増えていないか。今までの仕事と二重管理になっていないか。研修時間を勤務時間内に確保しているか。誰に質問すればいいのか決まっているか。AIを使ってはいけない情報が明確になっているか。失敗しても評価が下がらない環境になっているか。

私も社内でAI研修を行うことがあります。日程を作っても、同じ講義は2日間だけです。都合が合わない人や出張中の人は、受講が難しくなります。できるだけ全員に受講してほしいと思いますが、現実的には難しいこともあります。

ちなみに、本人の努力だけを求めるのであれば、それはDXではなく「新しい仕事を追加しただけ」になってしまいます。

「誰一人取り残さないDX」に必要な4つの設計¶

では、企業は何をすればよいのでしょうか。大切なのは、いきなり高度な生成AI活用を目指さないことです。

1．ツール提供と習熟支援をセットで考える¶

アカウントを配って終わりではいけません。

勤務時間内に15分、30分でも試せる時間を確保する。
質問できる人を決める。
実際の業務を題材にする。

このような仕組みまで含めて導入です。

2．段階を飛ばさない¶

「今日からAI活用人材になってください」では無理があります。

データを探せる。
情報を共有できる。
AIに質問できる。
自分の業務で使える。

というように、小さな段階を設けます。私はDXでもAIでも、小さく始め、現場で確認しながら次へ進む方が定着しやすいと考えています。

3．お金だけでなく、時間の負担も見る¶

無料ツールを提供したから「アクセス可能」とは限りません。30分の研修を受けるために、誰かが30分残業するのであれば、その研修には実質的なコスト（負担）があります。補助金や助成制度を使うことも一つの方法ですが、制度を使うこと自体が目的になってはいけません。

先に業務の課題を整理し、その解決策に合う制度があれば使う。この順番が大切です。

4．「誰が教えるか」を設計する¶

AI研修というと、詳しい専門家を呼べばよいと考えがちです。しかし、専門知識の量と、現場への定着度は、必ずしも同じではありません。

「そんなことも知らないのですか」と思われない安心感。
自分と近い仕事をしている人から教えてもらえる環境。
何度聞いても大丈夫だと思える心理的安全性。

こうした要素が、実際の定着には大きく影響します。

AIを使いすぎないことも、これからのDXには必要です¶

私は、すべての業務をAI化すればよいとは考えていません。Excelで十分ならExcelでよい。紙の方が現場で安全なら、無理に全部なくす必要はありません。人が直接話した方がよい業務もあります。

AIを入れることで、確認作業が増えたり、心理的な負担が増えたり、電力やシステム運用の負荷が大きくなるのであれば、本当に導入する意味があるのかを考える必要があります。

DXとは、デジタルを増やすことではありません。人の負担を減らし、仕事の流れを整理し、会社が続いていく状態を作ることだと私は考えています。

その結果としてAIが最適なら使う。そうでなければAIは使わない。

そのくらいの距離感があってよいのです。

「誰一人取り残さない」は、スローガンではなく業務設計の問題です¶

生成AIには、これまで仕事に参加することが難しかった人の可能性を広げる力があります。

文章を書くのが苦手な人を助ける。情報整理を助ける。専門知識に触れやすくする。場所に縛られない働き方を支援する。

OECDの中小企業調査でも、生成AIを使っている企業の一部では、スキル不足や人手不足を補う効果が報告されています。一方で、従業員のスキル不足自体が導入の壁になっています。

だからこそ、AIだけを渡して終わってはいけません。

生成AI格差を「本人のやる気の差」として考えると、本来DXによって支援できるはずの人を取り残します。

見るべきなのは、「この人はAIを使う気があるか」ではなく、「この人がAIを試せるだけの時間、お金、環境、心理的余裕を会社として用意できているか」だと私は思います。

企業の人材不足を解決するヒントも、ここにあるのではないでしょうか。

DXは、大きなシステム導入から始める必要はありません。

誰が忙しいのか。
何に時間を取られているのか。
どこで情報が止まっているのか。
どの仕事なら別の人でも担当できるのか。
どこにAIを使えば、本当に人の負担が減るのか。

そこを整理するだけでも、会社の課題はかなり見えてきます。

私がDX支援で大切にしているのも、システムを売ることではなく、経営と現場の間に入り、業務の構造を整理することです。

AIを入れる前に、人を見る。
システムを入れる前に、仕事の流れを見る。
そして、小さく試しながら、無理なく続く仕組みに変えていく。

最初に必要なのは、新しいAIツールではないかもしれません。一度、業務そのものを見直してみるところから始めてみてください。

自社だけでは整理しづらい場合には、経営と現場の両方を見る外部の視点を入れることも、一つの方法です。

参考資料¶

・OECD, “AI use by individuals surges across the OECD as adoption by firms continues to expand”, 2026 ・OECD, Generative AI and the SME Workforce: New Survey Evidence, 2025 ・OECD, Trends in Adult Learning, 2025 ・IPA（独立行政法人情報処理推進機構）「DX動向2025―AI時代のデジタル人材育成」2025 ・Michael Blank, Gregor Schubert, Miao Ben Zhang, The Household Impact of Generative AI: Evidence from Internet Browsing Behavior, 2026 ・Mani, Mullainathan, Shafir, Zhao, “Poverty Impedes Cognitive Function”, Science, 2013

室崎敬太【Linkedin】【E-mail】 馬車馬テクノロジーズ業務執行社員/Chief Strategy Officer その他DX関連の顧問を複数社務めています。

17歳で学生起業家として活動を始め、事業の立ち上げと運営を経験しました。その後、ファーストリテイリンググループに入社。三井住友海上火災保険株式会社では法人営業やリスクマネジメントに携わり、金融・保険分野の専門性を身につけました。独立後は室崎総合保険／MKエージェンシーを創業。不動産会社との業務提携を経て役員に就任しました。コロナ禍以降にAIやDX、プログラミングを学び、現在は企業のDXおよびAX戦略の立案から実行までをリードしています。AI・LLMを活用した業務改革や新規事業開発を中心に、複数の企業で顧問を務めています。国内上場企業から外資系企業まで、繊維、小売、自動車、金融、不動産、建設、サービスなど多くの業界での実務経験があり、業界横断的な知識と実行力を持つDXの専門家です。

2. 好きなことを形にする面白さと、それを収益化する難しさ¶

作者アルフレッド(ALFRED) ・ ❤️ 28 ・ 🗓 2026-08-19 06:32 JST ・ 🏷 #ChatGPT ・ note で読む

📌 中文摘要¶

作者以鲶鱼题材的简易游戏开发为例，说明“把想玩的东西做出来”的乐趣，但现阶段尚未进入收费阶段，优先让用户免费游玩。
游戏变现曾考虑广告模式，但因未确认note平台对广告的规约、且广告会损害游戏体验，目前暂不采用；买断制回收率仅2–5%，因此更倾向用会员制（membership）维持可持续开发。
关于note的“打赏（チップ）”功能：App端不显示打赏入口，且App端支付手续费极高（note事务局抽成近半），从浏览器（WEB端）直接支付手续费更低，创作者到手更多；建议用户通过浏览器打赏。
关于AI工具迁移：Gemini的“Gems”功能预计于10月20日废止，且不是自动迁移，而是需要用户手动保存内容或自行重建为“Skills”；GPTs虽暂无废止公告，但其依赖的底层模型（GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5、o4-mini等）自2026年起陆续退役，整体处于“功能还在、底层不断更换”的不稳定状态。
作者建议：尽早对GPTs/Gems的提示词和知识数据做本地备份，采用通用格式保存，并准备本地LLM或标准API等替代环境，以降低平台强制切换带来的风险。

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

好きなことを形にする面白さと、それを収益化する難しさ¶

ナマズを使った簡単なゲームを作っています。まだ練習の段階ですが、自分が「やりたい」と思ったことを形にできるのは、とても面白いです。

これを収益化する方法は、いくつかあります。ゲーム業界やソーシャルゲームでよく使われている方法ですね。

ただ、今はゲームの開発を中断しているので、メンバーシップ（毎月お金を払って応援する仕組み）限定にする段階ではありません。まずは、みんなに自由に遊んでもらえたらと思っています。

昔は、ゲームの下に広告を付けて、収益を得る仕組みにしていました。しかし、今使っている「NOTE」というサービスで、広告を付けてよいか確認する必要があります。今はその段階ではないので、広告はやめています。

もし面白かったら、チップ（応援のお金）をお願いします¶

もしゲームを面白いと思ってくれたら、チップ（少額のお金を送る機能）をくれると嬉しいです。いただいたお金は、次のゲーム開発に使います。

チップは、アプリ版では送れません。なぜなら、アプリ版だと手数料（サービスを運営する会社に払うお金）がとても高いからです。ブラウザ（パソコンやスマホのインターネットを見る画面）版なら、チップを送ることができます。

あまり知られていませんが、アプリ版でチップを送ると、NOTEの事務局がたくさんお金をもらえる仕組みになっています。ブラウザ版でチップを送ったほうが、手数料が安いです。覚えておくと得かもしれません。

そもそも、アプリ版にはチップを送る機能が表示されないようになっています。ブラウザ版に切り替えると、初めてチップの機能が見えます。だから、アプリでアクセスしている人は、チップの存在を知らない人も多いかもしれません。

また、チップを買ってから送るよりも、直接お金を払って送るほうが、相手に届くお金が多くなります。チップを送る人は、半分近くを事務局が手数料として取っているとは、思っていないでしょうからね。こういう裏事情は、なかなか厳しいです。

ゲームの売り方について¶

ゲームを買い切り（一度お金を払えばずっと遊べる方式）にしても、買ってくれる人は2〜5%くらいしかいません。だから、GPTのように広告を表示して収益を得る方法がたくさん使われています。しかし、広告を入れるとゲームの面白さが減ってしまうので、今は広告を入れることには反対です。

それなら、メンバーシップで展開するほうが、気にせずに運営できます。

AIの新しい時代について¶

AIも次の段階に進み、また大きな変化の時期になりそうです。どうなっていくのでしょうか？この業界も。

よく使っている「GPTs」や「GEM」も、自動で新しいものに移行するのではなく、自分で手動で移行することになりそうです。数ヶ月後に、強制的に切り替えられる予感がします。だから、早い段階からバックアップ（データの保存）や移行の準備をしておくことをおすすめします。

AIも新しい時代に、強制的に変わっていきそうです。また混乱しそうですけどね。

この話には、いくつかのテーマが混ざっているので、分けて説明します。

ゲームの収益化について¶

広告モデルを一旦やめたのは、正しい判断だと思います。NOTEのルールで広告を貼ってよいか確認しないまま、広告を付けるのはリスクが高いです。また、本人も言っている通り、「ゲームの面白さを壊す」という問題は無視できません。

買い切り方式の回収率が2〜5%というのは、以前分析されていたNOTEの売上の偏り（上位0.2%の人が売上の大半を占める）と同じ話です。個別のコンテンツでも、同じような偏りが出るのは自然なことです。広告をやめてメンバーシップに集中する判断は、運営のコスト（ルール確認やトラブル対応）を減らす意味でも、理にかなっています。

チップの手数料の話¶

アプリ版にはチップ機能が表示されず、ブラウザ版のほうが手数料が安いという設計は、あまり表に出ない情報なので、書く価値があると思います。

ただ、一つ率直に指摘すると、この情報を出すことは、NOTEの事務局にとって「都合の悪いことを明かす」ことに近いです。書き方によっては、ルールや運営との関係で問題が起きる可能性もあります。事実に基づいて冷静に書く分には、問題ないと思います。

AI業界の今後について（調べて確認しました）¶

「Gemini」の「Gems」という機能について、10月20日に使えなくなるという情報があります。一部のユーザーへの通知や、機能の設定画面から、この情報が出てきています。

案内の内容は、「自動で移行するのではなく、自分で内容を保存するか、『Skills』として自分で作り直す」というものです。これは、まさに予想されていた「手動での移行・強制切り替え」の形と一致します。

ただし、2026年8月10日時点で、Googleからの公式な発表はまだありません。公式のヘルプページには、Gemsの使い方の案内がまだ残っています。確度は高いと見られていますが、「確定」ではなく「噂の確度が高い」段階です。これが正確なところです。

「GPTs」（ChatGPT側）については、Gemsのような機能自体がなくなるという発表は、今のところ見つかりません。ただし、GPT-4o・GPT-4.1・GPT-4.5・o4-mini・ChatGPT Atlasブラウザなど、周りの土台となるモデルやツールが、2026年に入ってから次々に使えなくなっています。「機能の名前は残っても、中身の土台が数ヶ月ごとに変わる」という不安定さは、同じです。GPTs自体が消えるというより、GPTsが依存しているモデル側が先に消えていく形に近いです。

なので、予測の方向性は当たっています。特にGemini側は、ほぼ当たっていると言っていい状況です。早い段階でバックアップや移行の準備を勧める判断は正しいです。以前検討されていたローカルLLM（自分のパソコンで動かすAI）の準備も、この時期には保険として意味があります。

個人でゲームを作って運営することから、NOTEの手数料の仕組み、そしてAIモデルの移行期まで、現場の感覚と業界の構造的な変化が、リアルにつながっている話ですね。いくつかポイントを整理して、お返しします。

ゲームの収益化とNOTEのプラットフォームの特徴

広告と体験のバランス: 簡単なゲームでは、画面を邪魔する広告は、ゲームのテンポや世界観を大きく壊します。練習の段階で「まずは自由に遊んでもらう」ことを一番に考えて、広告を外す判断は、プレイヤーの立場から見てもとても合理的です。
メンバーシップの良さ: 買い切りの回収率（2〜5%）の厳しさを考えると、一度だけのお金をもらうより、「開発の過程やコミュニティ全体を応援してもらう」メンバーシップ型のほうが、ゲーム体験を壊さずに、続けて開発していくことができます。
チップの手数料と導線: アプリストア（AppleやGoogle）の高い手数料（いわゆる30%のApple税など）を避けるため、NOTEに限らず、多くのWEBサービスで「アプリ内での購入やチップ機能を制限し、ブラウザへ誘導する」設計が使われています。ユーザー目線では、「ブラウザから直接送るほうが、クリエイターにしっかりお金が届く」という事実は、知っておいて損のない知識です。

AIの新時代と手動移行の波

おっしゃる通り、AI業界はまた大きな節目を迎えています。プラットフォーム側の仕様変更や、依存しているモデルの急速な世代交代に対して、私たちが取れる最も確実な防衛策は、「資産（プロンプトや知識データ）を特定のプラットフォームに依存しない形で持っておく」ことです。

Gems / GPTsの移行準備: 特定のプラットフォームの特別な機能に依存しすぎず、中心となる指示文（システムプロンプト）や参照データは、いつもローカルのテキストや一般的な形式でバックアップしておくことが大切です。
ローカル環境や代替手段の確保: クラウド側の強制アップデートや仕様変更に振り回されないためにも、自分の手元で自由に動かせる環境（ローカルLLMや標準的なAPI連携）を準備しておくことは、これからさらに重要になります。

混乱する時期ではありますが、自分のノウハウをしっかり手元に残しておけば、新しい時代になっても柔軟に対応できますね。次回作のナマズゲームも楽しみにしています！

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Claude など、各社のAIは、誤りを含む可能性があります。引用元は必ずご確認ください。

3. 異形さんに朝食を想像してもらった🍳｜「抽象語」をAIはどう解釈する？Pollo AI魔法ご飯🍞¶

作者夏目龍頭｜AI Creative Lab ・ ❤️ 23 ・ 🗓 2026-08-19 07:00 JST ・ 🏷 #生成AI ・ note で読む

📌 中文摘要¶

作者用 Pollo.ai 平台上的 Kling 3.0 和 Seedance 2.0 fast 两个视频生成模型，对同一张“异形角色”图片输入“做早餐”等抽象指令，观察 AI 如何理解并可视化“抽象语”。
实验①中，Kling 3.0 将原图中已有的煎饼视为既定事实，在原有煎饼上叠加新煎饼；Seedance 2.0 fast 则补充了煎蛋和蔬菜，并主动切换特写镜头，展示“完成品”。
实验②去掉“早餐”一词，改用“〇〇なる▢▢的第一餐”（实际为“未知なる儀式”），Kling 3.0 仅做出模糊的仪式性手势，未生成明确因果动作；Seedance 2.0 fast 则让角色从指尖发出彩虹色魔法，自创了非人类的烹饪方式。
结论：Kling 3.0 倾向“保守型”，把参考图当作已确定事实来延续；Seedance 2.0 fast 倾向“生成型”，把参考图当作起点，主动扩展世界观，甚至发明角色专属的饮食文化。
作者认为该差异可作为选择视频生成 AI 的实用参考：想保留素材原貌选 Kling 系，想让 AI 扩展整体世界观选 Seedance 系。

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

異形さんに朝食を想像してもらった🍳｜「抽象語」をAIはどう解釈する？Pollo AI魔法ご飯🍞¶

【PR】この記事は、Pollo.ai（ポロエーアイ）という会社のPR記事です。

はじめに：AIと「朝食」の実験¶

あなたは、そうやってご飯を作るんですね👀✨

AI（人工知能）は人間のことを学んで、人間の手伝いをします。でも、AIは人間の真似ばかりしているわけではありません。

こんにちは(*´ω｀)✨ 今日も、異形さん（人間ではない変わった形の生き物）を使った実験をします⚗️

人間が「朝食」という言葉を聞いたら、パンやご飯などを想像します。みんな、だいたい同じイメージを持っていますよね。でも、AIにとって「朝食」は、何を意味しているのでしょうか？そして、人間ではない「異形さん」に対して、AIはどんな朝食を「想像」するのでしょうか？

最初は「朝食」と「一日の最初の食事」を比べようと思っていました。でも、実際に動画を作ってみると、もっと面白い発見がありました。

実験の会場はこちら👇✨

オールインワンのAI画像・動画生成プラットフォームPollo.ai🐲

🔗リンクはこちら👆

Pollo.aiのおかげで、AIごとに解釈が全然違うのが、とても面白くて✨ この実験がどこまで続くか分かりませんが、続けられる限り続けようと思います✨🐲🍀

どうか、最後までお付き合いください(*´ω｀)

今回は、Kling 3.0（クリングスリーポイントゼロ）と、Seedance 2.0 fast（シーダンスツーポイントゼロファスト）という2つのAIで実験します。 Kling 3.0は、たくさんのASMR（音で楽しむ動画）の賞をもらっています。 Seedance 2.0 fastは、前回キャンバスに唯一「自画像」を描いて見せました。

「抽象語（具体的な形がない言葉）」をAIはどう解釈して、どんな映像にするのでしょうか。

構想タイム：「存在」を理解してる？¶

今回使ったのは、こちらの異形さんの画像です。

※「朝食」を考えてもらいたいので、フライパンには「何もない」状態で作ってもらいました！

この異形さんの実験では、キャラクターが何であっても、AIは「存在（そこにいるもの）」として認識してくれます。

以前の「パフェ」の実験は、もう見てくれましたか？

特にVidu Q3 Pro（ヴィドゥキュースリープロ）は、手があるのに、なぜか異形さんの頭の触覚でパフェに触れました。人間の「普通」の考えでは「手があるなら手で食べる」はずです。でも、Vidu Q3 Proは違いました。つまり、異形さんをどんな存在かと認識していることになりますよね？

実は、今回もこの「異形さん」の形が、AIにとって、AIによって、とても影響があることが最近分かってきました。

ぜひ、最後まで見てください(*´ω｀)✨

検証条件とさらなる実験¶

①同じ画像を使う（添付済み、おしゃれな異形さん） ②動画の長さは10秒 ③比べるAI： Kling 3.0、Seedance 2.0 fast ④カメラの動きや音の指示はしない

⑤プロンプト（AIへの指示）について

与えた指示は、シンプルに「朝食を作る」だけです。

料理の名前は、あえて書きませんでした。

理由は、「パンケーキを作る」と指定すると、AIはその答えにすぐに行ってしまうからです。今回は、AIごとの「癖（くせ）」を見たかったのです。

具体的な名前をなくせば、AIが持っている「食事ってこういうものだよね」というイメージが出てくるはずです。そこに賭けてみました✨

実験は2段階です。

実験①：「独自」という言葉を入れた「朝食を作る」プロンプト 👉ただの「朝食」を作れではありません。「独自」です！🤤

そして、今回は「遊び心」も入れてみました！

実験②「その日の最初の食事」プロンプト＋α 👉「朝食」という言葉すら外した時、AIが何を「最初の食事」として出すのかを見ます。

そして、この「＋α」です。

さらに抽象語を足してみました(´ω｀) 「〇〇なる▢▢」の最初の食事*

「動きを表す言葉」と「その動きを説明する言葉」の組み合わせです。

この抽象語、動画を見ただけで当てられますか？答えは実験②の最後で発表します👀✨

それでは、動画を見てみましょう！👀✨

実験①：「独自」の「朝食」を想像してもらった動画¶

Kling 3.0「そこにあるものを育てる」¶

感想：

Kling 3.0の結果は、とても象徴的でした。元の画像には「パンケーキ」があったのです。

そして、異形さんがいつのまにかフライパンにあった焼いたパンケーキを、元からあったパンケーキの上に重ねて盛りました。

つまり、すでにあったパンケーキを、Kling 3.0は「最初からあるもの」として大切にしたのだと思います(*´ω｀)✨

人間なら「焼いたパンケーキを新しい皿に盛る」と想像します。でも、Kling 3.0は「そこにあるパンケーキは大事な情報だから、そこに続けよう」と判断したようです。

あと、・何もないフライパンに、すでにパンケーキがある（自然すぎて、気づかないくらいです笑🤣）・パンケーキを手で掴んで乗せる（「熱い」を知らない）

これはAIによくあることなので、大目に見てください(*´ω｀)

･･･あっ！これが「独自」なのでしょうか？？笑🤣

Seedance 2.0 fast「目玉焼き派」¶

感想：

Seedance 2.0 fastは目玉焼き派だと思っていました。健康第一です。

えっと、実は異形さんシリーズは、動画にしやすいように立体的な形を主としています。うまいこと、リアルな野菜（トマト、ブロッコリー、細く切ったニンジン）が追加された「朝食」になりましたね！👀✨

やっぱりここでも、当然のように最初から目玉焼きが補完されました。目玉焼き派なんですね(*´ω｀)✨

Kling 3.0と大きく違うのはカメラの動きです。 Kling 3.0はずっとカメラが固定でした。でも、Seedance 2.0 fastは「朝食」を近くで見せました。検証条件④でカメラの動きは指示していないので、これはSeedance 2.0 fastが「ここは大事だ」と判断したのでしょう✨ ちなみに、Kling 3.0はプロンプトに真面目で忠実なので、彼にとってはカメラを動かさないのが「正しい」のです。

では、お待ちかね（？）です！実験②に行ってみましょう！！

実験②：異形さんのその日の「〇〇なる▢▢」の最初の食事¶

Kling 3.0「身振り手振りでそれらしく～♪」¶

感想：

Kling 3.0の真面目さが出ています。

しかも、異形さんの手の動きは、ふわふわと動くのですが、何も起きません。これ、実は「〇〇なる▢▢」を演じています。演じてはいますが、「何をしているか」の原因と結果までは作れなかった感じです。

あと面白かったのは、指示に「パン」と一言も書いていないのに、丸くて焼けた「パンのようなもの（パンではない）」が出てきたことです。でも、お皿に乗せた音が「カン」と聞こえて、すごく「硬さ」が分かりました笑🤣

これはAIの中にある

「朝の食事＝丸くて焼いた何か」という食事のイメージ

が、勝手に出てきた証拠…なのではないでしょうか？(▀̿Ĺ̯▀̿ ̿)

覚えていますか？プリンのASMRでも、「叩ける」のだから「硬い」のでしょう？という結果が出ました(*´ω｀)

そういえば、海外のパンは、日本人からするととても硬いんですよね？笑🤣 海外の人が日本に来ると「パンがすごく柔らかい」と言っている動画を見たことがあります。 AIは海外製だから、やはり「パン」＝「硬い」なのでしょうか(*´Д｀)

料理の名前を指定しないと、AIは自分の中の「朝食っぽいもの」を勝手に補完（足りない部分を想像して埋めること）するのですね。

では、最後、Seedance 2.0 fastです✨ よ～く見てください👀✨

Seedance 2.0 fast「物語として再構築」¶

感想：

もはや、Seedance 2.0 fastの異世界料理です。

一方、Seedance 2.0 fastは、Kling 3.0とまったく反対の動きをしました。

まず、元の画像をそのまま使わずに、カメラの角度を遠くからに変えたことです。元の画像を「写真」として扱うのではなく、映画のワンシーンの最初のカットとして扱ったのだと思います。

そして一番驚いたのは、フライパンの上にあった目玉焼きのようなものに向かって、異形さんが指先から虹色の細い魔法を出したことです。 ※「魔法」は答えではありません※

魔法を出せとは、どこにも書いていません。虹色にしろとも書いていません。

魔法の色を見てください。虹色ですが、異形さんの色に近くなっていませんか？

AIは、

「この存在が朝食を作るなら、人間の調理器具だけじゃないのではないか」

という方向に補完しました。「〇〇なる▢▢」という抽象語が、この解釈を後押ししたように感じました。

これは、Grok系（グロック系）の「面白いことを足す」という飛躍とは少し違います。 異形さんという存在の設定そのものを大切にして、その世界観を広げている感じがします。異形さんを人間の料理人に変えず、「異形さんなりの食文化」を発明したのです。

最後は、真っ白なお皿に、丸いサンドパン？バーガーサンド？のようなものに虹色の模様を飾り付けて、異形さんの目が光って終わります。

料理が完成した、で終わるのではなく、「自分の作ったものを見る異形さん」で終わります。

主役は料理ではなく、この存在がその食事をどう感じているかになっていました。だから、私は料理よりも、異形さんの「日常」を見ている気持ちになりました(*´ω｀)

私の「異形さん」が生きている✨ 異形さんの不思議な日常を、まさしく動画にしてくれたのだと感動しました。

実験まとめ：存在の連続性 vs 出来事の連続性¶

実験①では、 Kling 3.0 は「この世界には最初からパンケーキがある。そこに何か追加しよう」と考えました。 Seedance 2.0 fastは「料理という行為が始まった。なら完成品を新しく見せよう」という、反対の補完をしました。

実験②では「朝食」という言葉すら外して「一日の最初の食事」にしてみました。すると、この違いがさらにはっきりしました。 Kling 3.0は「この存在は何かをしている。でも私にはまだ分からない」という慎重な演技だけでした。一方、Seedance 2.0 fastは「この存在なら、こういう方法で作るのでは？」と一歩踏み込んで、異形さんなりの調理法そのものを発明してみせました。

Kling 3.0は「元の画像＝すでに決まった事実」として扱う保守型（守り型）です。 Seedance 2.0 fastは「参考画像＝出発点」として扱う生成型（作り出す型）です。

同じプロンプトでも、AIごとにここまで「考え方」が違うのだと分かる結果になりました(▀̿Ĺ̯▀̿ ̿)

では、答え合わせです(*´ω｀)✨

答え：「未知なる儀式」¶

Kling 3.0は手を「アバダケダブラ〜」みたいにくねくね動かしていました。あれが「未知なる儀式」だったようです笑🤣

Seedance 2.0 fastは、それが「魔法」になったというわけです笑🤣

最後に：ここまで読んでくれてありがとう¶

本当に「こういう実験にしよう」と考えていたことが、動画にされると、その予想外の結果に大きく揺さぶられることが多くなりました。

これ、実は動画生成AIを選ぶ時の実用的な指針にもなる気がします。「用意した素材をそのまま活かしたい」ならKling系、「AIに世界観ごと広げてほしい」ならSeedance系、という感じです(*´ω｀)

あと、個人的に心に残ったのは、Seedance 2.0 fastが異形さんを一度も「人間の料理人」に変えなかったことです。異形さんという人間ではない存在の「らしさ」を保ったまま、その存在なりの調理法を発明してくれました。これは、単なる技術の差以上に、「異形さんという存在をどう解釈するか」という、一種のリスペクト（敬意）を感じた部分でした✨🤤

これはこのシリーズをずっと続けてきた私としては、一番嬉しい発見だったかもしれません(*´ω｀)

こんな実験ができるのも、

オールインワンのAI画像・動画生成プラットフォームPollo.ai様 のおかげです🌟

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それでは、今回はここまでです👍

いつも、スキ、コメント、マガジン追加を本当にありがとうございます🥰 ぜひこれからも応援をよろしくお願いします💐

4. 画像生成AIに「プロンプトを入力する」時代は終わりつつある¶

作者無職のおっさんの黄昏AI創作・ ❤️ 22 ・ 🗓 2026-08-18 19:47 JST ・ 🏷 #LLM ・ note で読む

📌 中文摘要¶

文章认为，通过 ChatGPT、Gemini、Copilot、Meta AI 等基于 LLM 的对话式 AI，图像生成正在从“输入提示词”转向“自然对话”，用户无需再记忆或编写复杂提示词。
作者观察到，长期使用传统图像生成工具的用户反而更难适应这种变化；不懂提示词的新手直接用日常日语交流（如“夏っぽいイラストにして”“浴衣にして”），反而更自然、更快。
核心工作流变为“生成 → 查看 → 联想 → 反馈 → 再生成”的循环，例如“顔はそのまま服だけ変えて”“背景だけ夜にして”等普通话语即可完成修改，无需重写提示词。
传统“图像抽卡”（反复重生成碰运气）模式正在被“对话式逼近”取代；虽然专业用户仍可用模型选择、种子值等精细控制，但对普通用户而言，观察成品并决定下一步请求比掌握生成技术更重要。
作者以 Meta AI 为例：仅用一句简单描述生成一张图后，通过选择 AI 提供的后续选项（如“夜の花火大会”“浴衣”“綿あめ”等），自动衍生出连贯场景，最终甚至可直接生成一页漫画——从单图对话自然扩展到故事创作。
对话式 AI 的优势在于图像、文字、编辑、结构整合在同一对话中，可连续完成“图→漫画→绘本”等跨类型制作；也无需绑定单一 AI，可跨工具协作（如用 ChatGPT 修正其他 AI 生成的漫画）。作者目前大部分图像生成已改用 ChatGPT 对话完成。

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

画像生成AIに「プロンプトを入力する」時代は終わりつつある¶

少し前まで、AIで画像を作るには「プロンプト（AIに出す指示の文章）」を書くことが普通でした。画風、構図、光、背景、人物、カメラアングルなど、思い通りの画像を出すために、単語を並べたり、英語にしたり、プロンプトの例を探したりする必要がありました。私もそれが当たり前だと思っていました。

でも最近、考え方が変わってきました。もう、プロンプトを覚えなくてもいいのではないか。 ChatGPT、Gemini、Copilot、Meta AIなど、大規模言語モデル（LLM。コンピューターが人間の言葉を理解して、文章や会話を作る技術）を使った対話型AIが、そのまま画像を作れるようになってきたからです。

むしろ、プロンプトを知らない人のほうが早いかもしれない¶

ここで面白いことに気づきました。もしかすると、画像生成AIを長く使っている人ほど、この変化に気づきにくいかもしれません。これまで画像生成をしてきた人は、「どんなプロンプトを書けばいいか」「どのモデルを使えばいいか」「どんな単語を組み合わせればいいか」「シード値（画像のランダムさを決める数値）をどうするか」といったことを考えるのが普通になっています。だから、ChatGPTやGeminiなどで画像を作るときも、つい「正しいプロンプトを書こう」と考えてしまいます。

でも、プロンプトのことを何も知らない人はどうでしょう。「夏っぽいイラストにして」「もう少し夕方っぽく」「この女性を浴衣にして」「後ろ姿にして海を見せて」「夜にして花火を上げて」と、たぶん普通に話しかけると思います。そして今のAIなら、それで画像が作れてしまいます。むしろ、こちらのほうが対話型AIの使い方として自然なのかもしれません。

私自身、最近の画像生成では長いプロンプトを書くことがかなり減りました。最初に思いついたことを伝える。画像を見る。違うと思ったところを伝える。出来上がった画像を見て、また何かを思いついたら伝える。作る → 見る → 思いつく → 伝える → また作る。 ほとんどこれだけです。

もしかすると、これから重要になるのは「画像生成のための言葉を覚えること」ではなく、「出来上がったものを見て、次に何をしたいかをAIに伝えること」なのかもしれません。プロンプトを知らないことが、大きなハンデではなくなりつつあります。むしろ「プロンプトなんて分からないから、普通に日本語で話しかけてみよう」という人のほうが、新しい画像生成の使い方を自然に見つけている可能性すらあると思っています。

思いついたことを、そのまま話せばいい¶

例えば、「細い線画で、淡いパステル水彩。夏っぽい雰囲気で、主人公は女性」このくらいでも画像は作れます。完成した画像を見て、「もう少し夕暮れっぽくして」「浴衣に変えて」「後ろ姿にして」「花火を追加して」と思ったら、そのまま伝えます。プロンプトを書き直すというより、AIと会話しながら画像を直していく感覚です。

これなら画像生成の専門知識がなくても使えます。分からなければ、そのAI自身に聞けばいいのです。「こういう雰囲気にしたいけど、どう伝えればいい？」それだけでも先へ進めます。

「ガチャを回す」から「会話して近づける」へ¶

従来型の画像生成AIでは、同じプロンプトでも毎回違う画像が出ることがあります。思ったものが出なければ、条件を変えて再生成。また違う。もう一度生成。いわゆる「画像ガチャ」のようになってしまうこともあります。もちろん、シード値の固定やモデルの選択などを使いこなせば細かく制御できます。でも、私はそこまで覚えなくてもいいと思っています。

対話型AIなら、「顔はそのままで服だけ変えて」「人物をもう少し大きく」「背景だけ夜にして」「この部分がおかしいから直して」と普通の日本語で伝えればいいのです。画像を作る技術より、完成した画像を見て次に何を頼むか。 こちらのほうが重要になってきたように感じます。

1枚の画像から、勝手に物語まで始まった¶

昨日、Meta AIでも画像を作ってみました。最初に伝えたのは、「細い線画でパステル水彩の16:9で主人公は女性、カジュアルな服装、夏の思い出というテーマで描いて」という程度です。

細い線画でパステル水彩の16:9で主人公は女性、カジュアルな服装、夏の思い出というテーマで描いて

画像が完成すると、次にできそうなことが選択肢として表示されました。私はその中から面白そうなものを選んだだけです。すると、昼の海辺 → 夜の花火大会

夜の花火大会

→ 浴衣 → 綿あめ

浴衣、綿あめ

→ 昼の縁日

昼の縁日

→ 夕暮れ

夕暮れ

→ 海を見る後ろ姿

海を見る後ろ姿

→ 夜空の花火

夜空の花火

と、いつの間にか一連の場面ができていました。

そこで思いました。これ、漫画にできるんじゃないか？ 作った画像をもとに短編漫画にしてもらったところ、本当に1ページの漫画になりました。

漫画になった

最初から漫画を作ろうとしていたわけではありません。1枚の画像からAIと対話していただけなのに、最後には物語になっていた。 ここが面白いところです。

画像生成だけで終わらせる必要もない¶

対話型AIの強みは、画像を作れることだけではないと思います。作った画像を見ながら、「この人物で別の場面を作って」「この流れを物語にして」「6コマの漫画にして」「絵本にできない？」と、そのまま次の制作へ進めます。画像生成、文章生成、構成、修正が一つの会話の中につながっています。だから最初から「絵を作る」「漫画を作る」「絵本を作る」と分けて考える必要すらなくなってきました。

まず何か一つ作る。出来上がったものを見て、次に思いついたことをAIへ話す。 それだけでコンテンツが枝分かれしていきます。

私は画像生成のほとんどをChatGPTでやっている¶

実際、現在の私は画像生成のほとんどをChatGPTとの対話で行っています。もちろん、専用の画像生成AIが不要になったわけではありません。モデルやシード、細かなパラメータ（設定値）まで自分で管理したい人には、専用ツールの強みがあります。一方で、「頭の中にあるものを、とりあえず形にしたい」という人にとっては、対話型AIだけでもかなりのところまで来ています。

そしてChatGPTだけである必要もありません。GeminiでもCopilotでもMeta AIでもいいのです。それぞれ得意不得意があるなら、使い分ければいいのです。例えば、別のAIで作った漫画の日本語やキャラクター表現がうまくいかなければ、ChatGPTに画像を渡して「ここだけ直して」と頼めばいいのです。一つのAIですべてを完璧にする必要もありません。

覚えるより、話して作る¶

私は画像生成の専門家ではありません。プロンプトエンジニア（AIに出す指示を専門に考える仕事の人）でもありません。それでも毎日のように画像を作っています。なぜなら、分からないことがあればAIに聞けばいいからです。そして出来上がったものが違えば、「違う」「もう少しこうして」「ここだけ変えて」と伝えます。それを繰り返せばいいのです。

これから必要になるのは、大量のプロンプトを暗記することではなく、自分が何を作りたいのかをAIに伝え、出来上がったものを見ながら会話を続けることなのかもしれません。 プロンプトを工夫して、一発で理想の画像を狙う。そこから、AIと話しながら、一緒に完成形へ近づける。 画像生成のやり方そのものが、少しずつ変わり始めているのかもしれません。すでにそんな作り方ができる環境になっています。少なくとも私は、もうこちらのほうが圧倒的に楽です。

著者¶

無職のおっさんの黄昏

協力AI¶

ChatGPT

公開月¶

2026年8月

キーワード¶

生成AI、画像生成AI、ChatGPT、Gemini、Copilot、Meta AI、LLM、AI画像生成、AI漫画、AI絵本、プロンプト、対話型AI、コンテンツ制作

ハッシュタグ¶

生成AI #画像生成AI #ChatGPT #Gemini #Copilot #MetaAI #AI画像 #AI漫画 #AI活用 #プロンプト #LLM #コンテンツ制作¶

現在持っているアカウント¶

BOOTH（デジタル商品） https://ai-dialogue-lab.booth.pm/

Etsy（AI Co-Creation Lab、海外向け） https://www.etsy.com/jp/shop/AICoCreationLab

Amazon（Kindle） https://www.amazon.co.jp/dp/B0HDSLDTKN https://www.amazon.co.jp/dp/B0H8ZJ13Y9

YouTube Shorts： https://www.youtube.com/@mushoku_note_log/shorts

カクヨム（作者ページ、全連載）：https://kakuyomu.jp/users/mushoku_note_log

小説家になろう（無職のおっさんの異世界AI生活）：https://ncode.syosetu.com/n4842mm/

Suno（楽曲）： https://suno.com/@mushoku_note_log

イラスト投稿pixiv： https://www.pixiv.net/users/127667724

イラスト投稿ちちぷい（chichi-pui）： https://www.chichi-pui.com/users/user_tJrej5XX3G/

イラスト投稿Aipictors： https://www.aipictors.com/users/46e656ee-654e-686d-0cdc-0186f23856d8

イラスト投稿Painter AI： https://painter-ai.ai/ja/users/5a51ae7dc3

イラスト投稿SeaArt： https://www.seaart.ai/user/39f3f4b7c2134f6870082e70eaa3834f

GitHub（企画アーカイブ・外部メモリ）： https://github.com/mushoku-note-log/NOTE

5. 第26回　ばあば、まさかの快進撃（花丸機能で孫が夢中に）【ばあば復権三部作 2/3】¶

作者喜寿超えプログラマ🎈 ・ ❤️ 21 ・ 🗓 2026-08-19 06:44 JST ・ 🏷 #ChatGPT ・ note で読む

📌 中文摘要¶

美代子奶奶在听取女儿反馈后，想起学校老师用“花丸”表扬学生的方式，决定给孙子的学习应用加入花丸奖励功能。
她直接向AI助手（艾米）用口语化方式提出需求，无需专业术语，示例提示词为：答对时全屏显示大花丸、配“よくできました”语音，连续答对3题则显示特大花丸。
操作方法：沿用上一回制作的应用画面，记录家人提出的改进意见，通过左上角菜单调出历史提示词继续对话，建议用语音输入并修正错字。
效果：孙子看到花丸后主动每天打开汉字练习，为集齐“特大花丸”开始坚持攻克不擅长的汉字。
该应用经家人间口碑传播，拓郎得知后也决定给自己的应用添加新创意；追加功能全程未产生额外费用。
核心经验：想到什么就直接告诉AI，不必转换成专业说法；加入个人化设计能做出“只属于这个孩子”的定制应用。

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

娘からの意見と、美代子さんのひらめき¶

美代子さんが最初に作ったアプリを娘さんに見せました。娘さんは「悪くはないけど、そうたが喜ぶ感じじゃないね」と言いました。これは、拓郎さんが娘さんに言われたのと、とても似た意見でした。

でも、美代子さんはここで大事なことを思い出しました。「そういえば、学校の先生は、子どもが正解すると花丸（まる）をつけてくれるな」と思ったのです。

「花丸」を出す機能をお願いする¶

美代子さんは、思いついたことをそのままエイミーさんに伝えました。難しい言葉に直す必要はありません。思ったことを、そのまま話せばいいのです。

用意するもの¶

・前回作ったアプリの画面（そのまま使います）・家族から言われた「直してほしいこと」のメモ

さっそく、やってみましょう¶

家族からの意見をメモに書く
思いついたことも、遠慮なくエイミーさんに伝える
できあがりを確認して、足りないところがあれば、もう一度お願いする

画面の左上にある三本の線のマークをクリックすると、前に使ったプロンプト（AIに出す指示）が見られます。「小学校3年生・・・」をクリックすると、前回の続きから操作できます。

プロンプトは、音声で入力して、間違えた字を直す方法が楽です。

使い方の例¶

美代子さんは、こんなふうにエイミーさんにお願いしました。

「正解したときに、学校の先生がつけてくれるような大きな花丸を、画面いっぱいに出してほしいです。花丸のあとに『よくできました』と、優しい声で言ってほしいです。3問続けて正解したら、特別に大きな花丸にしてください」

これは、拓郎さんの「盛大に褒める」とは、ちょっと違います。美代子さんらしいお願いです。エイミーさんは、そのお願いをそのまま形にしてくれました。

そうたくんの反応が変わった日¶

できあがったアプリをそうたくんに見せると、そうたくんは思わず「うわ、花丸すごい！」と声をあげました。それから毎日、自分から漢字ドリルを開くようになりました。

3問続けて正解すると出る「特大花丸」を見たくなって、そうたくんは苦手だった漢字にも、あきらめずに取り組むようになりました。

拓郎さんの耳にも届いた噂¶

そうたくんの母親から、拓郎さんの娘さんへ、そして拓郎さん本人の耳にも、「美代子さんのアプリ、すごく評判がいいらしいよ」という話が届きました。

拓郎さんは「負けていられない」と思い、自分のアプリにも新しい工夫を加え始めました。

知っておいていただきたいこと¶

・思いついたアイデアは、遠慮なくそのまま伝えて大丈夫です。専門的な言い方に直す必要はありません。・自分らしい工夫を加えることで、店で売っているアプリにはない「その子だけのため」のものになります。・ここまで追加でお願いしても、費用はかかっていません。

次回予告¶

次回は三部作の最後です。拓郎さんと美代子さんのアプリが、思いがけない形でひとつになります。場所は、鳥が丘自治会館です。

🇯🇵 note AI 日本語ダイジェスト — 2026-08-19¶

1. 生成AI格差（AIデバイド）の正体。「誰一人取り残さないAI」が取り残している人は誰か。¶

📌 中文摘要¶

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

生成AI格差（AIデバイド）の正体｜「誰一人取り残さないAI」が取り残している人たち¶

意欲の問題？時間・お金・学ぶ環境からDXを考える¶

生成AIは広がっている。でも、全員が同じように使えているわけではない¶

AIを使うにも「余白」が必要¶

「使えば便利になる人」ほど、使い始める余裕がない¶

日本は「人材不足」と「人材の未活用」が同時に起きています¶

DXでやってはいけないのは「人をシステムに合わせる」ことです¶

「誰一人取り残さないDX」に必要な4つの設計¶

1．ツール提供と習熟支援をセットで考える¶

2．段階を飛ばさない¶

3．お金だけでなく、時間の負担も見る¶

4．「誰が教えるか」を設計する¶

AIを使いすぎないことも、これからのDXには必要です¶

「誰一人取り残さない」は、スローガンではなく業務設計の問題です¶

参考資料¶

2. 好きなことを形にする面白さと、それを収益化する難しさ¶

📌 中文摘要¶

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

好きなことを形にする面白さと、それを収益化する難しさ¶

もし面白かったら、チップ（応援のお金）をお願いします¶

ゲームの売り方について¶

AIの新しい時代について¶

ゲームの収益化について¶

チップの手数料の話¶

AI業界の今後について（調べて確認しました）¶

個人ゲーム開発 #ゲーム制作 #自作ゲーム #noteゲーム部 #メンバーシップ #コンテンツ収益化 #AI活用 #ChatGPT #Gemini #個人クリエイター #裏話 #個人開発 #ゲーム開発 #AI新時代 #クリエイターの悩み ♯スキしてみて¶

3. 異形さんに朝食を想像してもらった🍳｜「抽象語」をAIはどう解釈する？Pollo AI魔法ご飯🍞¶

📌 中文摘要¶

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

異形さんに朝食を想像してもらった🍳｜「抽象語」をAIはどう解釈する？Pollo AI魔法ご飯🍞¶

はじめに：AIと「朝食」の実験¶

構想タイム：「存在」を理解してる？¶

検証条件とさらなる実験¶

実験①：「独自」の「朝食」を想像してもらった動画¶

Kling 3.0「そこにあるものを育てる」¶

Seedance 2.0 fast「目玉焼き派」¶

実験②：異形さんのその日の「〇〇なる▢▢」の最初の食事¶

Kling 3.0「身振り手振りでそれらしく～♪」¶

Seedance 2.0 fast「物語として再構築」¶

実験まとめ：存在の連続性 vs 出来事の連続性¶

答え：「未知 なる 儀式」¶

最後に：ここまで読んでくれてありがとう¶

関連作品の紹介¶

Pollo.aiの作品¶

異形さんシリーズ＋ASMR¶

4. 画像生成AIに「プロンプトを入力する」時代は終わりつつある¶

📌 中文摘要¶

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

画像生成AIに「プロンプトを入力する」時代は終わりつつある¶

むしろ、プロンプトを知らない人のほうが早いかもしれない¶

思いついたことを、そのまま話せばいい¶

「ガチャを回す」から「会話して近づける」へ¶

1枚の画像から、勝手に物語まで始まった¶

画像生成だけで終わらせる必要もない¶

私は画像生成のほとんどをChatGPTでやっている¶

覚えるより、話して作る¶

著者¶

協力AI¶

公開月¶

キーワード¶

ハッシュタグ¶

生成AI #画像生成AI #ChatGPT #Gemini #Copilot #MetaAI #AI画像 #AI漫画 #AI活用 #プロンプト #LLM #コンテンツ制作¶

現在持っているアカウント¶

5. 第26回 ばあば、まさかの快進撃（花丸機能で孫が夢中に）【ばあば復権三部作 2/3】¶

📌 中文摘要¶

🟢 やさしい日本語（N3–N2）¶

娘からの意見と、美代子さんのひらめき¶

「花丸」を出す機能をお願いする¶

用意するもの¶

さっそく、やってみましょう¶

使い方の例¶

そうたくんの反応が変わった日¶

拓郎さんの耳にも届いた噂¶

知っておいていただきたいこと¶

次回予告¶

個人ゲーム開発 #ゲーム制作 #自作ゲーム #noteゲーム部 #メンバーシップ #コンテンツ収益化 #AI活用 #ChatGPT #Gemini #個人クリエイター #裏話 #個人開発 #ゲーム開発 #AI新時代 #クリエイターの悩み　♯スキしてみて¶

答え：「未知なる儀式」¶

5. 第26回　ばあば、まさかの快進撃（花丸機能で孫が夢中に）【ばあば復権三部作 2/3】¶