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はじめまして、GlassesWally です。 30代の中堅ビジネスマンとして、AIツールを活用した業務効率化の情報を発信しています。 今回は、「学んだことが活かせない」という問題と、その解決にAIが役立った話をお伝えします。 「読んだ」けど「使えない」問題 社会人になって15年、そこそこ勉強はしてきたつもりです。 業界本を読んで、論文（注釈：専門的な研究の報告書のこと）を斜め読みして、商材買って。 でも、後から思い返してみると、「きちんと使えた知識」ってほんの一部なんですよね。 原因はシンプルで、「頭に入っているようで、出すべきタイミングで出てこない」からだと思います。 せっかく時間をかけて学んだ内容が、実際の仕事で活用されないまま記憶の底に沈んでいる。 この「インプット過多・アウトプット不足」の問題を、NotebookLMとAntigravityの組み合わせが解決してくれました。 NotebookLMを「自分用の知恵袋」として使う NotebookLMの使い方に最も気に入っているのが、「読んだ本や論文を全部ぶち込んで、後から質問する」という使い方です。 例えば、こんな使い方ができます。 - ビジネス書3冊＋業界レポート3本をアップロード - 「プロジェクト管理に使えるフレームワーク（注釈：考え方の型のこと）を一覧化して」と質問 - 「この課題に対して、これらの資料の中で最も参考になる考え方は何か」と聞く NotebookLMは読み込んだ資料をもとに回答してくれるので、「自分が選んだ情報だけで構成された知識ベース（注釈：情報のデータベースのこと）」が完成します。 これが、自分

はじめまして、GlassesWally です。 30代の中堅ビジネスマンで、AIツールを活用した業務効率化をテーマに情報発信をしています。 この記事では、私が実際に経験した「資料はある、でも提案書にならない」という悩みと、その解決策をお伝えします。 「情報がありすぎて、まとまらない」という状態 提案書を作るとき、こんな状況になることはありませんか？ - 参考文献や内容資料が10、20本はある - 読んだものの、全体を通した「主張」が固まらない - 結局、以前使った提案書をコピーして微修正して提出する… これは「情報不足」ではなく、「情報過多による整理不全状態」です。 私も以前はまさにこれで、2、3時間かけて資料を読んだ後に「で、何が言いたかったんだっけ？」となることが多かったです。 そこに2つのAIを組み合わせた 今は、以下の流れで作業しています。 1. NotebookLMに関連資料をすべて読み込ませ、「ポイントを抽出してほしい」と対話する 2. 抽出されたポイントと構成案をAntigravityに渡し、「提案書の形で再構成してほしい」と指示する この2ステップを踏むと、以前の1/3以下の時間で「提案書の骨格」が出来上がります。 細かい数字の確認や言葉の調整は必要ですが、白紙から書く時間と比べると、体感できるほど変わります。 NotebookLMは「量の整理」に強い NotebookLMは、複数の文書を横断して質問できるのが特徴です（注釈：複数のPDFや資料を読み込ませて「これらに共通するテーマは何か」などと聞けるツール）。 例えば、 - 業界レポート5本 - 自社の過去の提

はじめに｜AIの「指示が面倒」「覚えてくれない」を解決する新機能とは AIを使っているのに、 「毎回同じ指示を書くのが面倒」「長いルールを覚えてくれない」 そんなモヤモヤを感じたことはありませんか？ 実はその悩み、Google Antigravityの新機能で一気に解決できます。 しかも、プログラミング不要・日本語の指示だけでOKです。 この記事では、一度教えたことを“道具”として使いこなすAIアシスタントの作り方を、初心者でも分かるように解説します。 目次 はじめに｜AIの「指示が面倒」「覚えてくれない」を解決する新機能とは 第1章｜Antigravityの新機能「Agent Skills」とは？従来AIとの決定的な違い 　1-1. ワークフローとの違い｜「ベルトコンベア型AI」から　　　「道具を使い分けるAI」へ 　1-2. コンテキスト汚染を防ぐ仕組み｜AIが賢くなる「段階的開示」とは 　1-3. 業界標準を採用｜Claudeとも互換性のあるオープンなAIスキル設計 第2章｜【初心者OK】AntigravityでAIスキルを作る方法｜　　　　プログラミング不要 　2-1. AIスキルの正体とは？｜skill.mdと保存場所の基本ルール 　2-2. 日本語でOK｜AIに丸投げしてスキルを作成する具体手順 　2-3. 成否を分ける重要ポイント｜AIが迷わないDescriptionの書き方 第3章｜AntigravityのAIスキル活用例｜業務効率が劇的に上がる実践アイデア 　3-1. 文章作成を自動化｜自分専用のブログ・SNS執筆AIを作る 　3-2. 思考の壁打ちに最適｜著

AntigravityとGeminiを活用し、YMM4を自動化する 　システム案をまとめてみます。 「YMM4とAIによる動画制作ワークフロー_0926」でも書きましたが。 ここ1年くらい構想をいろいろ検討してきまして私の能力で 　可能な方法がまとまりました。 これから、実践していきたいということでメモの段階です。 1. 開発環境の構築とツールの準備 　 AIエージェント駆動の開発環境であるAntigravityを  　インストール。 　必要な機能がパッケージ化されており、初心者が環境構築に 　悩むことなくAIコーディングを開始できるのが特徴です。 使用ツール: コード生成用のGemini、実行言語としてのPython、 　　データ管理用のGoogle スプレッドシート、そして 　　出力先となるYMM4を連携させます。2. データの正規化（スプレッドシート） 　Pythonプログラムが処理しやすいように、台本データを整形。 　縦持ち形式への変換: 人間が見やすい横長の形式から、 　　1行1データの「データベース形式」に変換します。 　関数の活用: 複雑な処理をAIに書かせるよりも、 　　スプレッドシートの標準関数（TRANSPOSE()やIF()など）を 　　使ってデータを整える方が、バグが少なく効率的です。 3. YMM4でのプロジェクト土台作り 　プログラムが素材を配置するための「基準点」を、 　あらかじめYMM4側で作成しておきます。 　アンカーの設定: スプレッドシートから書き出した 　　CSVをYMM4に読み込ませ、配置されたボイスアイテムを 　　基準に、プログラム