※この記事は、実際に行われた生成AIワークショップの録画動画のトランスクリプトをもとにAIが作成したレポートを人間の手によって構成・添削し、画像・リンクを挿入したものになります。
「生成AIで何か作ってみて」と言われて、1時間でどこまで形にできるでしょうか？
先日、DX統括部のエンジニア3名で「1時間1本勝負のAIワークショップ」を開催しました。
「5分刻みのアジェンダはタイトすぎるだろ！」と笑い合い、ハプニングを技術ネタに昇華しながら爆速でプロダクトを形にした、熱気たっぷりの現場レポートをお届けします。
👥 メンバー紹介：今回のチャレンジャー
ワークショップに挑んだ、年次も専門も異なる3名のエンジニアを紹介します。
- 阿部（DX統括部 8年目）RAGや社内ナレッジ活用が専門。「仕事にも遊びにもAIを全力投入」がモットーで、現場の痛点をスッと解消する仕組みづくりに情熱を燃やす。
- 高原（DX統括部 5年目）最新モデルのリサーチとUI/UXが大好き。AI系資格を次々制覇しつつ、常に手を動かして最新モデルの「手触り」を確認するストイックエンジニア。
- 小菅（DX統括部 2年目）ルールベースから生成AIまで横断する、期待の若手。既存システムの「気持ちいい改善」が持ち味で、スピードと再現性のバランス感覚に優れる。
🚀 ワークショップのルール：1時間で「公開」まで漕ぎ着ける
目的は「自給自足のAI活用」。以下のルールで行われました。
- 目的： AIで「遊び」から「実務」まで、多様な作品を爆速でプロトタイピングする。
- 縛り： 著作権・機密情報はNG。ただし、「再現性の高いレシピ（プロンプト・構成）」を残すこと。
- ゴール： 最後はAIに当日のトランスクリプトを食わせてブログ化する。
⏱️ タイムライン：進化し続けるツールに沸く60分
現場の「わちゃわちゃ感」が伝わる詳細なタイムラインです。
| 時間 | フェーズ | 現場の動きとハイライト |
| 00:00-00:05 | オープニング | 「今日作って今日出す！」と宣言。タイトなスケジュールに全員が苦笑いしつつスタート。 |
| 00:05-00:10 | テーマセット | 「何作る？」を5分で決断。直感で各自のテーマを宣言。 |
| 00:10-00:12 | 環境チェック | Copilot Studioの進化に騒然。「Claude 3.5 Sonnetが選べる！」「クラウドコードが呼べる！」と現場のテンションが最高潮に。 |
| 00:12-00:35 | 制作スプリント | ここが正念場。 実装開始。マイク越しの独り言や、生成された動画へのツッコミが飛び交う。 |
| 00:35-00:50 | 成果共有デモ | できたての成果物を披露。「知らないおじさん」の乱入や「深夜3時のランチ」など、AIの暴走を笑いながらフィードバック。 |
| 00:50-01:00 | ブログ化準備 | キャプチャとプロンプトを回収。会話ログ（トランスクリプト）をAIに投入し、本記事の執筆を依頼。 |
🎨 成果物ハイライト：これが1時間の限界突破だ
1. スケジューリングエージェント（Copilot Studio × Outlook）
「ギチギチの予定より、人間の余裕を。」（小菅）
Outlookカレンダーから今日の予定を取得し、追加タスクの所要時間から無理のないスケジュールを再構築するエージェント。
- しくじりポイント： 初稿では回答がすべてUTC（世界標準時）になり、「深夜3時にランチ」を提案される。「アメリカに飛ばないと食えない！」と爆笑の的に。
- 解決策： プロンプトに「JST（日本標準時）固定」を追加。さらにAIが気を利かせて「🍱（ランチ）」「💼（会議）」と絵文字を添えてくれたことで、視認性が劇的に向上しました。
2. RAG解説12秒動画（AI Foundry × Sora系モデル）
「10秒で、心をつかむ。」（高原）
勉強会のイントロ等で使うための、RAGの仕組みを直感的に伝える紹介動画。
- 解決した課題： 動画生成AI特有の「怪しい日本語」を回避するため、あえて「短文＋配置指定」のプロンプトで制御。
- 技術Tips： プロンプトを4行程度のシンプルな指示に絞ることでモデルの破綻を防止。「白背景・緑アクセント」のトーン固定により、商用ライクなクオリティを実現しました。
3. 引き継ぎくん（Copilot Studio × SharePoint RAG）
「資料を置いておくだけ。あとはエージェントに聞いて。」（阿部）
SharePointのフォルダをナレッジソースとして読み取らせる、爆速構築の業務移管支援エージェント。
- こだわりポイント： RAG特有の「一般的なWeb知識で答えてしまう挙動」を抑制するため、「社内ナレッジ優先」「出典（ファイル名）の明示」を徹底。
- 成果： 応答速度には課題が残るものの、マニュアルを探す手間をゼロにする実用的なプロトタイプが完成。
💡 学び：なぜ「わちゃわちゃ」が最強の学習法なのか？
1時間という極限状態で分かったのは、「失敗を笑いに変えて、即プロンプトに反映する」サイクルの強さです。
- タイムゾーンは最初にJST固定すべし： UTC迷子はLLMアプリ開発の登竜門。
- 動画生成は「引き算」： 長文プロンプトより「数行のシンプルな意図」の方が破綻しない。
- 最新機能は「現場」に落ちている： ドキュメントを読むより、触って「Claude 3.5が来てる！」と騒ぐ方が100倍身に付く。
笑いながら前提を固めると、驚くほど試行回数が増え、結果として品質が上がる。これが生成AI時代のエンジニアの歩き方かもしれません。
📢 あなたも「わちゃわちゃ」しませんか？
今回のような「手を動かすワークショップ」を定期的に開催しています。
たった1日で、自社データを活用した生成AI検証環境を構築する実践プログラムも用意。
- 「最新AI、名前は知ってるけど実務で触れていない」
- 「Copilot StudioやAzure OpenAIで何ができるか試してみたい」
そんな方は、ぜひ私たちのワークショップに飛び込んでみてください。
たとえ「深夜3時のランチ」を提案されても、きっとみんなで笑って「最高の仕様」に変えられるはずです！
編集後記： この記事の骨子も、ワークショップ直後にAIがトランスクリプトを解析して作成しました。画像やリンクは後日人間が挿入予定です。事実はトランスクリプトを優先していますが、現場のライブ感重視で構成しています。
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