AI/DX営業マーケティング展 in 東京ビッグサイト

こんにちは、直人です！

私は生成AIをGoogle検索の延長線上という使い方しか知らなかったため、もっと有効な活用法があるはずと思い、

今日は東京ビッグサイトで開催されている「いま使うべきAIがわかる展示会 | AI/DX 営業・マーケティング展 2026 Spring」に行ってきました。

「営業」の仕事ではないので、「技術」という立場で「個人」で応用できそうな内容をピックアップします。

写真は載せられませんが、セミナーや企業ブースで学んだことを箇条書きで紹介します♪

参加したセミナー一覧

下記セミナーに参加しました。

• AI時代の”伝わる営業”-データの先にある人間力と「質問力」　
• AIは「伝える力」をどう変えるか？～”売れる”を加速させる新デザイン術～
• Data＆AIで実現する業務変革
• 生成AIリテラシー教育と現場活用
• セミナー後すぐに戦力化。AIで伝わる、刺さる資料を一瞬で作成

人間力と質問力

• ジャーナリスト　安藤　優子さん
• 人間力＝”考える”こと
• AIは「ハルシネーション：デタラメな情報を真実かのように回答する」がある
• AIの”回答”の正しさ、妥当性を自分が判断する必要がある
• AIの”回答”の妥当性を判断するために「基礎力」を鍛える必要がある（基礎力回帰）
  →何でもAIの”回答”を鵜呑みにするのではなく、自分の仕事（専門）分野は常に勉強して知識をアップデートする
• 登壇者は対談や質問対策として「AIと仮想シミュレーション（HARD）モード」で練習して臨んでいた
  ※自分が仕事のプレゼンをする際には練習として使えそう！
• 「質問力」の本質は、相手に感心を持つこと（愛情＝関心）
  →「”愛の反対”は”無関心”」という言葉を思い出しました
• 営業は製品を売りたいため、製品仕様を伝えることに注力してしまうが、
  大切なことは「顧客の”悩み”に関心を持ち、そこから力になれそうな製品を提案する」こと
• 人間関係において「第一印象は二度と訪れない」。そのため親しみのある笑顔でいかに愛嬌を作り、相手に安心感を与えられるかが大切
• コミュニケーションには「メラビアンの法則」があり、人は”何を言ったか”ではなく、”非言語（表情、ジェスチャー、声のトーンや抑揚など）”を見ている
  →生成AIでは”何を言ったか”の内容を提案はしてくれるが、大切なのは”非言語”能力
• ”自分の思考を停止させるAI”ではなく、”思考を助けてくれるAI”の使い方を目指す

効果的な資料を一瞬で作る

• 資料構成などはAIと対話（”壁打ち”）を繰り返して深めていく
• ”何をどうすればいいか？”もAIに質問してしまえばいい
• 「比較表にして」は様々な場面で使える
• 見積資料作成などの場面では、”根拠”を固めておく必要がある
  →NotebookLMやCopilotエージェントにRAG（外部データ）を格納しておく
  ※RAGの取り扱いは「著作権」に注意！
  ※NotebookLMなどは企業によって使用制限がある
  　→個人利用の非営利目的では問題ないと聞いたことがある
• RAG（外部データ）は、「最新のデータにしておく」
• 見積書などをExcel出力してもらい、そのデータをＡＩにアップロードし「Javascriptで見栄えを整えて」とすると、キレイな見栄えの資料を生成してくれる
• パワーポイントスライド、画像、動画生成は、3つの生成AI（例、Copilot , Gemini , Claudeなど）に同じプロンプトを入れて、回答結果を比較してみる
  ※それぞれの生成AIごとに得意不得意がある
• 資料の「仕上げ」はGensparkがオススメ

資料作成で生成AIを使うときの注意点

• データのファクトチェック（ハルシネーションが起きていないか確認！）
  →”生成AIに再チェックしてもらう””出典元を確認する”ことでファクトチェックを行うことができる。
• レイアウト崩れ、誤字脱字チェック
• 画像は著作権を確認
  →Googleの画像検索で似たようなものがないか確認する
• 最終的には”人（自分）”判断する

生成AIの画像生成の著作権

• 「類似性」＝たまたま似るは仕方がないこと
• 「依居性」＝○○に基づいては著作権に該当するリスクがある
• ＜依居性の例1＞”特定のイラストレーターのイラスト”をたくさん学習させて、画像生成する
• ＜依居性の例2＞”著作物オリジナルのイラスト”を生成AIにアップロードして、テイストを変えて生成する「ReDraw(リドロウ)」という
• 会社で作った資料を、他で転用は職務著作となる
• ジブリ風などの”画風”は著作権に該当しない
• 学術論文を自分で要約した内容は著作権に該当しない
• 論文の”数値データ”は著作物にはならない　→　論文とは異なるグラフで出力する分には問題ない
  ※元論文と同じグラフ（表現方法）は著作権に該当する

私も生成AIで画像生成したイラストを個人ブログに載せることがあるため、「著作権」について知ることができて勉強になりました！

2026年の生成AIの使い方

• 2025年までは「プロンプト」で生成AIから回答を出力することが主流だった
• プロンプトのデメリットは毎回”前提条件”を入れる手間があること（非効率）
• 2026年は「スキル」という「前提条件（専門知識、手順、品質基準など）のフォルダ」を用意して、コマンド1つで回答を出力する
  →Claude Code
• Claude→カスタマイズ→スキルで「前提条件のフォルダ」を作成できる
• 「スキル」のメリットは”毎回””同じ品質”で回答が出力される

（株）SHIFT　AIの川合さんのClaude Codeのコマンド例
　※川合さんのスライドは掲載OKとのことでした

/AI news
→情報収集、情報のピックアップ、ＳＮＳ下書き

このようにClaude Codeの「スキル」と「コマンド」で仕事を自動化していることに驚きました！

私は普段Copilotを使っているので、類似機能があるか調べたところ、「Copilot Pages」と「メモリ機能」が該当するようです。

大きな違いは前提条件を「フォルダで小分け」にできるかどうかです。

私の見解ですが、Copilotの「Pages」「メモリ機能」は一つの大きな枠のため、”幅広い分野を横切るとき”や”人生相談用”として使用すると良さそうかなと思いました。

最近では「ＡＩエージェント」が話題ですが、Claude CodeやCopilot Pages、NotebookLMで十分代用できると感じました！

2022年後半頃から生成AIが普及しはじめて、たった3年ほどですが、すごいスピードで進化していると感じました！！

私の会社の人は、「生成AIは発展途上だから、もっと完成してから勉強すればいい」と言っていたのですが、それでは遅い。

発展途上だからこそ、みんなほぼ同じスタートライン上にいる。ここで「生成AIを使いこなせる人」になれるかどうかが、今後の仕事や人生が大きく変わってくるはずです。

もし生成AIを使いこなせるようになれば働き方として「独立、起業」も視野に入れられると思います。

そういう面でも今日は学ぶことが多く、もっと生成AI活用の幅を広げていきたいと感じました。

私自身のメモのような記事となってしまいましたが、少しでも読んでくれた方の参考になっていれば嬉しいです。

それでは、また！