大田区SDGsプロジェクトにおけるリーダー副業者の重要性と役割
大田区では、SDGsの達成に向けて、地域の商店街や町工場を支援するために、副業プラットフォームを立ち上げています。このプラットフォームでは、様々な分野の専門家が副業として地域の事業者をサポートしています。本記事では大田区SDGsプロジェクトのリーダー副業者としてご活躍されている坂本一央の氏をお迎えし、プロジェクトにおけるリーダー副業者の役割や取り組みについて伺います。
リーダー副業者に参画したきっかけと役割について まず坂本さんがこのプロジェクトに参加された背景を教えてください。
坂本氏：まず『副業』というものに興味がありました。本業では経験できない事も経験できるからです。そして、ローカルとの関わりにも魅力を感じていました。私自身、青森出身で地域への思い入れがあり、東京の大田区でも同じように一つの区や駅を単位としたローカルな繋がりを感じていました。そうした中で大田区SDGsプロジェクトを見つけ、参加を決めました。
リーダー副業者としての役割について、企画、人材マッチング、プロジェクト推進の観点からお話しいただけますか？
坂本氏：企画段階では、プロジェクトの目的や規模感を関係者と話し合い、店舗と副業者の募集を行います。人材マッチングでは、応募者の書類選考や面接を担当し、大田区とも相談しながら最終的な採用を決定します。プロジェクト推進フェーズでは、定期的な全体会議の開催や、個別の副業者との1 on 1を通じて、進捗状況の確認や課題解決のサポートを行っています。
プロジェクトを進める上での課題や工夫されている点はありますか？
坂本氏：副業者や店舗との連絡を円滑に取ることが課題の一つです。店舗の営業時間はバラバラなので、営業時間外に連絡を取ったり、本業との両立も大変です。対策として、相手の予定やルーティンに合わせてコンタクトを取るようにしています。
リーダー副業者の価値とやりがい リーダー副業者としてのやりがいを感じる瞬間はどんな時ですか？また、坂本さんがこのプロジェクトに参加されたことで、ご自身にどのような変化がありましたか？
坂本氏：店舗のバックグラウンドを理解した上で、LINEを活用した新しい取り組みを提案し、それが売上アップや新規顧客獲得に繋がったという報告を聞く時は、この活動の面白さを実感します。店舗の方ともすごく仲良くなっていくということもありますしね。副業者や店舗からのポジティブなフィードバックは、プロジェクトの価値を再確認する機会にもなっています。
私としては、地元の商店街を見る目が変わりました。お店の方々の内情を知ることで、SNSでの発信の裏側にある想いや考え方に気づくようになりました。お客として接するだけでなく、店舗運営者の視点でも物事を捉えられるようになったのは大きな変化だと思います。
坂本さんがリーダー副業者として活かしているスキルやバックグラウンドについて教えてください。
坂本氏：私が今回のプロジェクトに一番活かしているスキルは、広報系の経験だと思います。本業で広報を8年ほどやっていて、ウェブサイトのリニューアルやSNSアカウントの立ち上げなどを担当していました。その経験から、各SNSの特徴や、何が得意で何が苦手かといった点について、運営側と受け手側の両方の視点で見ることができます。
なるほど。そのご経験は現在のプロジェクトでどのように活きているのでしょうか？
坂本氏：LINEについては直接の経験はありませんでしたが、他のSNSでの経験を活かして考え方を整理することができました。また、プロジェクトを数年続けていく中で、様々な副業者の支援事例も見てきましたので、例えば去年や一昨年の似たようなお店での成功事例を、現在支援しているお店に横展開できるようになってきています。
他にも活かされているご経験はありますか？
坂本氏：実は、このプロジェクトに参加する前に、八丈島観光協会のプロボノとしてSNS戦略全体の立案も経験しています。その時は、現在のX（旧Twitter）とFacebookとInstagramの運用について、効率的な運用方法やコンテンツ、投稿カレンダーの作成などを担当しました。この経験は、複数のメディアをどう扱っていくかという観点で非常に役立っています。
また、本業では経営企画的な仕事をしているので、会社全体を俯瞰的に見る視点が求められます。一方で、このプロジェクトでは店舗の方と1対1でやり取りする機会も多く、ミクロな視点も必要です。この両方の視点を持ちながら日々活動できることは、非常に良い経験になっています。大きな視点で考えすぎても、また現場の細かい部分にこだわりすぎても良くないので、リーダー副業者としてそのバランスを取ることを意識しています。
今後の展望への意欲と活動の心構え 今後、リーダー副業者としてどのような課題に取り組んでいきたいとお考えですか？
坂本氏：プロジェクトの立ち上げ段階、つまりスタートダッシュをいかに早く、効果的に行えるかが重要だと考えています。店舗やメンバーのスタートラインが揃うまでのスピードが、その後のプロジェクトの進捗に大きく影響します。
来年度は、募集の段階から店舗のニーズをしっかりと汲み取り、LINEの初期設定や他のSNSとの住み分けなど、立ち上げ時の課題をクリアにした上でスタートできるよう尽力したいと思います。早い立ち上げが実現できれば、プロジェクト期間中により多くのチャレンジができ、次のステップにも繋がるはずです。
最後に、副業としてこのプロジェクトに携わる上で大切にしていることを教えてください。
坂本氏：プロジェクトには一定の責務もありますが、半分趣味のような感覚で楽しみながら取り組むことが、継続の秘訣だと思っています。自分なりに面白いと感じるポイントや、やりがいを見つけることが重要ですね。
本業とは違った視点や経験を通じて、自身の成長にも繋げられるのがこの活動の魅力です。店舗に寄り添う視点と、プロジェクト全体を俯瞰する視点、この両方を養えることがリーダー副業者ならではの学びだと感じています。
M&M、AIを活用して自動車の安全機能を開発
世界的な車両衝突の主因：不適切な車線変更
【要約】
Mahindra & Mahindra (M&M)は、電気自動車の範囲にAIを活用して、衝突回避システムや車線アシストなどの安全機能を強化する予定です。
AI支援システムは、車両のセンサーを使用して隣接車線の車を検出し、事故を防ぐことが期待されています。
M&Mは、2026年から2028年にかけて5〜6台の電気SUVを発売予定で、これらはテクノロジーと車両デザインのベンチマークになるとしています。
AIは、車のデザイン最適化や製造プロセスの効率化にも使用され、時間とコストの削減に寄与します。
アポロタイヤも製造プロセスでAIを採用し、効率と品質の向上を実現しています。
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スワラジュ・バゴンカル著
【本文翻訳】
人工知能（AI）は、スポーツユーティリティビークル（SUV）の専門家であるマヒンドラ＆マヒンドラ（M&M）が、今後数年間でデビューする電気自動車の範囲において、衝突回避システム、車線アシスト、その他の快適性向上の機能を強化するのに役立つでしょう。
例えば、世界中での自動車事故の主要な原因の一つは、車線変更の際の不適切な判断です。ドライバーは、このような操作中に信号を出さないことがあり、しばしば事故につながります。AIをアシストしたシステムは、車載センサーを使用して隣接車線に接近する車両を検出し、ドライバーに警告することで、このような事故を避けるでしょう。自動ブレーキや緊急ブレーキ、アダプティブクルーズコントロール、自動駐車アシストなど、AIが使用される他のアプリケーションもあります。
FEとの独占インタビューで、マヒンドラ＆マヒンドラ（M&M）の自動車技術および製品開発部門の社長であるR・ヴェルサミーは、「AIは製品開発プロセスに利用でき、それが空力最適化、重量最適化、または最適な組み合わせを選択するための衝突シミュレーションである」と述べました。
この会社は、2025年から2028年にかけて発売される5〜6台の電気自動車（EV）SUVに取り組んでいます。これらの車両は、技術や車両デザインの分野でブランドのベンチマークとなるでしょう。
ヴェルサミー氏によると、エアバッグやシートベルトのような従来の受動安全機構を超えた先進的な安全志向の車両機能は、主にアルゴリズムによって供給されるAIに大きく依存するとのことです。彼は、AIは与えられた車両の空力学的観点からの最適なデザインを実現するのに役立ち、高速時の風抵抗を減らす一方で、事故発生時に車両の乗員に最大限の安全性を提供する上で重要であると述べました。
「クラウド上でAIを使用し、車両のコンピューターに導入して、その場で決定しなければならないことを支援するアルゴリズムを持つことができます。たとえば、ADAS（先進運転支援システム）、自動運転、修正された原因、および顧客への警告などです」とヴェルサミー氏は付け加えました。
しかし、製品の機能だけでなく、AIを最も有効に活用できる分野は車両製造のプロセスです。車両製造プロセス中に消費される時間とコストは大幅に削減され、全体的な品質レベルが向上します。
「例えば、コンピューターを使用して400の空力シミュレーションを行うとします。アルゴリズムによってそれを250に減らし、その数に固執します。その結果、コンピューターでの稼働時間が劇的に減少します」とヴェルサミー氏はさらに述べています。
M&MだけがAIを採用しているわけではありません。インドで2番目に大きいタイヤメーカーであるアポロタイヤが製造活動にAIを導入したことで、追加コストなしに効率と品質を向上させ、工場での生産量を増やすことができました。
デリーに拠点を置くアポロは、AIを使用して8％以上の効率向上を達成したと主張しています。このアップグレードにより、同社の経営陣は、今後の利益率の改善を維持することに楽観的です。
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【TIMEWELLの意見感想】
このニュースは、自動車業界における人工知能（AI）の革新的な応用とその影響について非常に興味深いものです。マヒンドラ＆マヒンドラ（M&M）やアポロタイヤのような企業がAIを採用することで、車両の安全性、効率性、および製造プロセスの最適化が大きく進化しています。これらの進歩は、自動車業界全体にとって重要な意味を持ち、以下のような点で特に注目に値します：
安全性の向上：AIを活用した衝突回避システムや車線アシストなどは、交通事故のリスクを減らし、道路上での安全性を高める可能性があります。
製造プロセスの効率化：AIによる車両設計の最適化や製造プロセスの改善は、コスト削減と品質向上に貢献することが期待されます。
環境への影響：効率的な製造プロセスと最適化された車両設計は、エネルギー消費の削減に繋がり、環境への影響を減らすことができます。
消費者へのメリット：AIにより改善された車両は、消費者にとっても魅力的な選択肢となり得ます。特に、安全性や燃費効率が重視される場合には、その利点は明らかです。
このように、AIの進化とその応用は、自動車業界において非常に重要な役割を果たしており、今後もその影響は拡大していくことが予想されます。ただし、これらの技術進化には適切な規制や倫理的考慮が伴う必要があり、そのバランスを取ることが業界にとっての新たな課題となるでしょう。
このAIニュースは、オンラインアシスタントサービス 「TIMEWELL」が制作しています。
最強の資料作成AIツール「Gamma (ガンマ)」で業務効率化！プレゼン資料を自動生成する方法
ビジネスパーソンにとって、プレゼンテーション資料の作成は欠かせない業務の一つです。しかし、情報収集やデザイン、レイアウトなどに多くの時間を費やすため、効率化が求められています。そんな中、AIを活用した資料作成ツール「Gamma (ガンマ)」が注目を集めています。Gamma (ガンマ)を使えば、プロンプトを入力するだけで高品質な資料を自動生成できるのです。この記事では、Gamma (ガンマ)の特徴や使い方、そして業務効率化のコツについて詳しく解説します。
Gamma (ガンマ)の特徴 - AIによる高品質な資料自動生成 Gamma (ガンマ)の使い方 - プロンプトの入力からエクスポートまで 見出し３：Gamma (ガンマ)を使った業務効率化のコツ まとめ Gamma (ガンマ)の特徴 - AIによる高品質な資料自動生成
Gamma (ガンマ)は、OpenAIのGPT-5.2などの言語モデルを活用した資料作成AIツールです。ユーザーがプロンプトを入力すると、Gamma (ガンマ)がその内容を理解し、テキストや画像を自動で生成してレイアウトまで行ってくれます。Gamma (ガンマ)の特徴は以下の通りです。
プロンプトから高品質な資料を一発で生成
AIとチャットしながら資料の精度を高められる
多様なデザインテーマやレイアウトが用意されている
画像生成AIを内蔵し、テーマに合った画像を自動で挿入
PowerPointやPDF、画像としてエクスポート可能
従来の資料作成では、情報収集やアウトラインの作成、デザインなどに多くの時間を費やす必要がありました。しかしGamma (ガンマ)を使えば、プロンプトを入力するだけで、これらの作業を大幅に効率化できるのです。
例えば、「新商品のプロモーション企画書を作成して」とプロンプトを入力すると、Gamma (ガンマ)が商品の特徴や訴求点、ターゲット層、プロモーション施策などを自動で生成。さらにデザインテーマを選択するだけで、見栄えのする資料が完成します。修正が必要な場合も、AIとチャットをしながら細かな指示を出せば、資料の精度を高めていくことができるのです。
Gamma (ガンマ)の使い方 - プロンプトの入力からエクスポートまで
Gamma (ガンマ)の基本的な使い方は非常にシンプルです。以下の手順で、高品質な資料を自動生成できます。
Gamma (ガンマ)にアクセスし、「新規作成」をクリック
プロンプトを入力（例：「新商品のプレスリリース資料を作成して」）
出力したい資料の種類を選択（プレゼンテーション、ドキュメントなど）
自動生成されたアウトラインを確認・編集
デザインテーマを選択
自動生成された資料を確認し、AIとチャットしながら修正
完成した資料をPowerPointやPDF、画像としてエクスポート
プロンプトの入力では、できるだけ具体的な指示を心がけましょう。「新商品のプレスリリース資料を作成して。商品の特徴や利点、発売日、価格などを盛り込んでください」のように、盛り込むべき情報を指定することで、より精度の高い資料を生成できます。
また、自動生成された資料をそのまま使用するのではなく、AIとチャットをしながら修正を加えていくことが重要です。例えば、「商品の特徴をもう少し詳しく説明して」「デザインをもっとシンプルにして」など、具体的な指示を出していけば、理想の資料に近づけていくことができるでしょう。
見出し３：Gamma (ガンマ)を使った業務効率化のコツ
Gamma (ガンマ)を使えば、資料作成の業務効率化を図ることができます。しかし、より効果的に活用するためには、いくつかのコツを押さえておく必要があります。
情報収集はGamma (ガンマ)に任せず、自分で行う
プロンプトは具体的かつ簡潔に入力する
自動生成された資料をベースに、AIとチャットしながら修正を加える
定型的な資料のテンプレートを作成しておく
他のAIツールと組み合わせて使う
特に重要なのが、情報収集は自分で行うということです。Gamma (ガンマ)は与えられた情報をもとに資料を生成するため、入力する情報の質が資料の完成度を左右します。信頼できるソースから情報を収集し、整理してからGamma (ガンマ)に入力するようにしましょう。
また、定型的な資料のテンプレートを作成しておくことも効果的です。例えば、毎月の営業報告書や会議の議事録など、フォーマットが決まっている資料は、Gamma (ガンマ)でテンプレートを作成しておけば、毎回プロンプトを入力する手間が省けます。
さらに、Gamma (ガンマ)以外のAIツールと組み合わせることで、より効率的に資料作成ができます。例えば、ChatGPTで情報を要約してもらい、それをGamma (ガンマ)に入力して資料化するなど、AIツールを使い分けることで、業務の効率化を図ることができるでしょう。
まとめ
Gamma (ガンマ)は、プロンプトを入力するだけで高品質な資料を自動生成してくれる、強力なAIツールです。情報収集やデザインなどの手間を大幅に削減できるため、ビジネスパーソンの業務効率化に大きく貢献します。
Gamma (ガンマ)を効果的に活用するためには、具体的なプロンプトの入力やAIとのチャットを通した修正、他のAIツールとの組み合わせなどが重要です。これらのコツを押さえながら、Gamma (ガンマ)を業務に取り入れていけば、資料作成の時間を大幅に短縮し、本来の業務に集中できるようになるでしょう。
AIによる自動化の波は、資料作成の分野にも確実に訪れています。Gamma (ガンマ)のような最新のAIツールを活用し、業務効率化を図ることが、これからのビジネスパーソンに求められる重要なスキルと言えるでしょう。
参考：https://www.youtube.com/watch?v=QEPjooQWRyw
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