AIで夢を叶える可能性を拓くワークショップ ～AI Dreamers Labs in Osaka～パート1 講師：堤 藤成氏
【AI Dreamers Production】とは？
AIがもたらす可能性は無限大です。
ADPは「AIで、面白きことも無き世を面白く」をビジョンに掲げ、AIを活用して夢を実現するためのコミュニティです。
2023年2月の設立以来、AI×ビジネスをテーマに100回以上のセミナーを開催し、延べ19,000人以上(2025年8月現在)の参加者を集めてきました。
AIインフルエンサー、AIプロダクト開発者、ビジネス実践者など、第一線で活躍する講師陣をお招きし、最新のAI活用事例や知見を共有しています。
活動内容
毎週水曜21:00からのオンラインセミナー(参加無料)
オフラインイベント・ワークショップの開催
AIインフルエンサー・講師派遣
企業・自治体向けAI導入支援
AIプロダクト・サービスの紹介
2024年には米国AI検索エンジン「Genspark」の日本初MeetupイベントをホストするなどAI業界の最前線で活動。これからもAIを活用したビジネス支援や起業・独立支援を通じて、より多くの人々の夢の実現をサポートしていきます。
⏬️セミナーページ
◆運営メンバー(プロモーター)
ころすけ
テレビ局へ入社し、映像コンテンツ企画・営業などの業務を担当。
副業として始めたADPでのAI事業を推進するために2024年9月に退社→独立。
AIセミナー・イベント運営の経験多数。「夢を叶えるためのAI活用」というADPのテーマをモットーにAIノウハウや可能性を広めていきます。
【𝕏（旧Twitter）】https://x.com/korosuke_tv
ウエツ
8社で仕事をする複業CEO。
大手機械メーカーで12年間のサラリーマン経験を積み、その後の転職失敗を経て2020年より複業CEOとして活動を開始。
企業のNo.3を代行する事業を展開し経営者の未来創造をサポートする伴走型支援を提供している。
「夢の実現を加速させる」人を増やすためにADPにて日々挑戦中。
【𝕏（旧Twitter）】https://twitter.com/threetno3
今回の記事は、2025年9月7日（日）に開催された【AI Dreamers Labs in Osaka】のセミナー内容を基に作成しています。
登壇者：堤 藤成氏
コピーライター×AI Creative Director｜著書『ひとことで整える』ほか多数｜オランダと日本の2拠点で活動しAIを活用｜「つむぐ塾ライターズMBA」運営｜言葉とアイデアで企業・個人の発信を支援
セミナー内容
1．自己紹介
皆さん、こんにちは。
本日は貴重なお時間をいただき、ありがとうございます。
私は元電通のコピーライターとして活動してきた堤と申します。
電通時代は関西支社から始まり、コピーライティングとデジタル領域を中心に活動してきました。
実は10年前から、まさにこのAIの取り組みに携わってきました。
当時はデータを集めるところから大変で、自分のコピーをAIに学ばせて、そこからキャッチコピーを作るプロジェクトを立ち上げていました。
初めてAIで書いたキャッチコピーが新聞広告の15段という大きな枠で使われるなど、貴重な体験をさせていただきました。あの頃と比べると、本当に10年でみんなが使えるAIの時代になったんだなと、感慨深く思っています。
現在は「言葉を整え、文化を紡ぐ」という思いで活動し、AIを使ったとしても、その先に何か残っていくもの、世の中に残るものを一緒に作っていけたらという想いで取り組んでおります。
第一部：AI時代のマインドセット・フレームワーク
AIクリエイティブディレクター的な考え方
まず皆さんにお伝えしたいのは、AIを使うときの考え方についてです。
私が提唱している「AIクリエイティブディレクター的な考え方」をご紹介します。
広告制作の現場を例にお話しすると、クリエイティブディレクターが世界観やコンセプトを作り、その下でコピーライター、アートディレクター、プランナー、マーケターなどが分業で作業を進めていきます。これまでは本当に分業制で、コピーライターならここだけやっていればよいという感じでした。
しかし、AIが登場したおかげで、実は一人でも複数の役割を担えるようになってきているんですね。
例えば私自身も、今一部のウェブサイトは、アートディレクターを入れずに自分が言葉でディレクションして、そのままウェブサイトを作ったりしています。言葉が得意な人は言葉だけ、絵は苦手という人も、実は言葉のディレクションで絵を描くことが簡単にできるようになりました。
ムービーも簡単にできる、サイトも作れるということで、ぜひ皆さんにも良い意味で越境していただきたいと思います。
三層のフレームワーク
AIを使って「やりたいことを形にする」ために、私は3つの視点が重要だと考えています。
ディシジョン（決断力）
人間にとって一番大事なのは、このディシジョン、決断していくところです。AIが作ったAとBの案に対してどちらに進むか、それを本当にやりますかということを決めるのは、自分の人生のパーパスによって決まります。
人によってはAが正解、人によってはBが正解ということなので、そこを決める力がより大事になってきます。
ディレクション（指示・判断力）
ミドルレイヤーは、実はフレームワークやノウハウの部分になります。
日々の判断や指示には、ナレッジが必要です。
私の場合で言うと、本になっている4冊のナレッジなどをAIに学ばせたりしています。 独自のナレッジをAIに学ばせて、独自のAIを作っていくことが一つ大事だと思います。
エグゼキューション（実行力）
下のレイヤーでは、複数のAIをどう活用するかの使いこなしの部分です。
AIを追いかけている方は、このレイヤーの部分で「このAIがこんな機能出たよ」みたいなところばかり追いかけている方が多いと思います。
しかし、ディレクション、ディシジョンの上2つときちんと統合して最新のAIを使いこなすようになると、あまり振り回されることもなく、むしろうまくAIを活用して物事を進めていけると思います。
複数AIの使い分けの重要性
AIを個性の違う仲間として捉えていくことが重要です。
例えば、同じ指示を出しても、AIによって全く違う結果が出てきます。実際に私が「AIのプレゼンしている写真を作ってください」と指示した時の結果をお見せします。
GenSparkは良い感じに出してくれて、ChatGPTはAIを使って効率的にセミナーをやって、その後くつろいでいる状態を2枚の写真で分けて出してくれました。
Claudeはライティングがとても優秀なAIですが、画像になった瞬間にちょっと絵が苦手な人みたいになってしまったという感じです。
同じ指示をしても、やはり全員考え方が違うということです。
なので、どれか一つだけやっていると、「AIで絵を描こうとしたけど全然使えないじゃん」となってしまいますが、実はそれはAIとの相性だったり、指示の仕方によって全然違うということをまず知っていただきたいと思います。
第二部：TMGサイクル - 実践フレームワーク
TMGサイクルとは
今日お話ししたいのは、私が開発した「TMGサイクル」という考え方です。
これは「つむぐ」という言葉が好きなので、つむぐのTと「つむぐ」とも読めるような形で作りました。
元々は「リーンスタートアップ」という本に書かれている「ビルド・メジャー・ラーン」という考え方がベースです。
「何かアイデアを作って、それを測って、そこから学んでいく。」
スタートアップは何か製品、ちょっとしたものでもいいから作って、そこからお客さんの声やデータを集めることで、またそれを磨いていくという考え方でした。
これをAI時代に合わせてアップデートしたのがTMGサイクルです。
Try（探る）- 3つのT
まずは「探る」という段階です。
いきなり作るというよりも、AIだと簡単にプロトタイプが作れるので、本当に問いかけながら、AIに聞きながら何を作りたいかをちゃんと言語化していくところから始めます。
Tell（告げる）
何を作りたいか分からなくても、今こういうことで困っているんだよなということを、まずAIに告げてください。AIブラウザに音声で伝えていくこともそうですし、会議の要約として、会議の内容も全部データとして入っていくということもあります。
なので、最初は何を作りたいか分からないけど、今こういうことで困っているということを、整理されていなくても告げる、ここから始めましょう。
Twist（ひねる）
告げた内容を、今度はAIがひねってくれる、アイデアをひねってブレストしてくれるところです。ChatGPTもそうですし、Obsidianなどのデータメモを使いながら、面白くAIと一緒に壁打ちするという段階です。
Try（試す）
ようやくここから作っていくところですが、作るのも本当にプロトタイプみたいな感じで、まずはその構造だったり、ライティングだったり、スライドだったりという、すごくシンプルなものでまず作ってみましょう。
ここまでができると、ちょっとした設計図みたいなのが見えてくるので、その上でようやく表していくという段階に入っていきます。
Measure（表す）- 3つのM
何かしら動かしてみましょう。
画像で何か作る、ロゴを作る、動画、音楽、こういったものは結構簡単に作れるので、一回ここで思い描いたものを動かしてみるというものです。
Move（動かす）
何かしら具体的な形にしてみます。
例えばGenSparkで作ったものを、最後Canvaで調整するということもあります。 実際のLPのツールでは、LEADYやFigmaなど、結構面白いツールがあるので、そういったものを使って形にしていくということです。
Modify（微調整）
思っていたのと違うデザインだった場合などの微調整を行います。
例えば、GenSparkで作ったものをCanvaで調整するとか、実際のLPのツール、Figmaなどを使って形を整えていきます。
Model（モデル化）
例えば今ABテストも簡単にUTAGEというツールで、メールの文面のABテストなども簡単にできたりするので、そういったものを使って数字で検証するということも今簡単にできます。
Grow（開く）- 3つのG
最後は「道を開く」ということです。
昔はリーンスタートアップで人間の中だけでアイデア、そこからデータから何が読み解けたかを徹底的に学ぼうということが書かれていましたが、今だとここから何を学べるかも一緒にAIとともに学んでいけます。
Glean（洞察を得る）
データをAIに分析してもらって、どんな洞察ができるかをやります。ダッシュボードを簡単に作って、売上や集客などの大事な数字を一覧で見れるようにすることも可能です。
そこからどんな学びがあったかも、今AIと一緒に学べるようになってきています。
Generate（生成する）
ネクストステップをタスクに落とすことも、今どんどんできるようになってきています。
Go（進む）
次のサイクルに向けて進んでいきます。
第三部：実践ワークショップ
ワークショップの流れ
今日は大きく3周、時間の中でどこまでいけるかですが、できる方は3周したいと思います。
1周目：言葉でのプロトタイピング
ChatGPTなどで「今何をやりたいんだろう」ということを、1-1から3-3まで、仮説みたいな感じでバババっとやっていきます。
2周目：視覚化
1週目で出したものを、企画書にしてみる、ロゴにしてみる、LPにしてみるということをやります。
3周目：共有と評価
チームで「こんなことやったよ」という共有や、AIにアウトプットやロゴに対して評価してもらうなど、「こんなことが学べました」ということをチームにシェアしてもらいます。
実演デモンストレーション
実際に私が音声モードで実演してみましょう。
例えば、私の場合「オランダから日本に帰ってきて、これから短い中で何かイベントをしたいなと思っています。日本のいろんな方とつながって、何か生きがいとかパーパスとか、そういったものを一緒に話し合える、そんなイベントを作りたいなと思っています」と話しました。
喋った内容がこういう文章になります。
普通に打ち込んでも大丈夫ですが、喋る方が本当に文字情報をサクッと入れられるので、おすすめしています。
AIが私の話を聞いて、「シンプルにやりたいことですよね。日本で短い時間に人とつながりながら生きがいやパーパスを語り合う。こんなことがしたいよ」という要素を、私がぼやっと話した内容をまとめてくれました。
さらに「オンラインからの参加などもできるような企画にできるといいな」と補足すると、AIが「リアルとオンラインをつないだイベント」みたいなアップデートをしてくれます。
「もうちょっとPRにも乗って、メディアにも広がるような企画に、もうちょっとキャッチにしてもらえると嬉しい」と言うと、AIはさらにメディア受けを意識した提案をしてくれます。
最初はなんとなく喋っただけでしたが、解像度が上がっている感じがしませんか？
こんな形で喋りながらやると、この9回のやり取りをするだけで一周するんです。
第四部：複数AIツールの活用
同時並行でのクリエイティブ制作
今度は2週目として、この言葉でできたアイデアを視覚化する作業に入っていきます。
チーム形式で、それぞれ3つぐらい、並行して業務を伝えていきます。
まさにクリエイティブディレクターの動きをするということですね。
GenSparkでの企画書作成
GenSparkを使って、企画書を作成します。
フォーマットも選べるので、適切なテンプレートを使って、先ほどの内容をデザインに合わせて作ってくれます。
AIデザイナーでのロゴ制作
同時並行で、GenSparkのAIデザイナーでロゴも作成します。
ロゴのパターンやイメージを選んで、先ほどの企画内容を貼り付けて、ロゴを作ってもらいます。
AIにはできるだけたくさんの情報を伝えた方が良いものが出やすいことが多いです。
FigmaでのLP制作
さらに、FigmaでLPも作ってみます。
Figmaはとても頭が良くて、AIにウェブサイトを作ってくださいと伝えると、考えてくれます。
実際の制作例
実際に作成した企画書をお見せしします。
「生きがいパーパスをテーマにして人と人がつながるハイブリッドイベント」という企画として、イベントの考え方、成功基準、対象設定、キャッチコピーまで、AIがまとめてくれました。
例えば「30人以上参加があればやりましょう」とか、「対象が広すぎるかもしれない」という仮説的なことも出してくれます。
こういうキャッチコピーでやっていきましょうとか、これでABテストも今簡単にできるので、反応を見ることも面白いと思います。
これを読むと、文字だけで言っていた内容より一気に何かイメージが湧いてきたんじゃないかなと思います。
実際に使えるレベルまでの改善
最初はあまり使えないように思える方もいると思いますが、例えば私が実際に作ったLPをお見せします。
Figmaで作ったLPは、動きもあり、イベントまでの時間のカウントダウン、アニメーションなども入れることができます。
動画
も入れることができ、この画像だけCanvaで作っていますが、それ以外は全部AIでやっています。
中身の日程、価格設定、早割の時間設定なども、AIで入れ込めます。
決済までいけるものが普通にFigmaだけで作れるという感じです。
第五部：計測と分析
ABテストの実践
例えば、UTAGEというツールでメールの文面のABテストも簡単にできます。
500人に対して「英語が必要な場面を突然やってくる」という件名と、シンプルに「英語は突然やってくる」という件名で、半分ずつ出した時、日付があった方が反応が良かったという結果が出ました。
こういうふうに、ChatGPTで生きがいのイベント用に3つぐらいキャッチコピーの案が出ていたと思いますが、それをそれぞれ実際に試して、実際の数字で計測するということも今簡単にできます。
ダッシュボードでの分析
GenSparkでダッシュボードを作ってもらうこともできます。
私のウェブサイトのトラフィックなどを全部まとめてくれるような、一覧で見れるダッシュボードです。
GA4などの数字から取ってきて、洞察まで してくれるようなものも作れます。
AIが創る未来
皆さんには、今日のセミナーでAIを使って「やりたいこと」から「できること」へ変える実践的な方法をお伝えできたと思います。TMGサイクルという考え方を使うことで、単にAIツールを使うだけではなく、体系的にアイデアを形にしていくプロセスを体験していただけたのではないでしょうか
これからのAI活用に向けて
今日体験していただいたTMGサイクルは、まだまだ改善の余地があります。
皆さんにはぜひ、今日学んだフレームワークを使って、ご自身の「やりたいこと」を「できること」に変えていっていただきたいと思います。
私が10年前に始めたAIとコピーライティングの取り組みから、こんなにも身近にAIが使えるようになった今、本当に感慨深いものがあります。
しかし、重要なのはツールそのものではなく、その先にある「文化を紡ぐ」ということです。AIを活用したとしても、やはりその先に残っていくもの、世の中に残るものを一緒に作っていけたらと思います。
今日皆さんと一緒に作った企画やアイデアが、実際に文化になるような何かに発展していくことを願っています。
次のステップ
このワークショップはあくまでスタートラインです。
ここから皆さんが実際に手を動かして、AIとの協働を深めていっていただくことが大切です。
TMGサイクルの「Grow（開く）」の段階で学んだように、作ったものを実際にテストし、データを取り、そこから学び、次のサイクルに進んでいく。 この循環を回すことで、AI時代における新しい創造性を発揮していけると確信しています。
皆さんの今後の挑戦と成功を心から応援しています。
本日は貴重なお時間をありがとうございました。
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■申込：https://adp-87.peatix.com/view
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