noteの記事をテキスト保存、ChatGPT5と4oの違いをシェア💛裁判事例等注意点

2025年8月14日 09:14

１ヶ月前にAIシェア会に初参加した時には、わからない言葉だらけでしたが・・・昨夜のAIシェア会では、できるようになったことをシェアすることができました！

今回私がシェアしたのは①noteの記事のテキストデータを自動保存する方法
②NotebookLMでYouTube動画の概要をまとめる、更新されたGoogleドキュメントの同期も可能③ChatGPT5とGPT4oの回答文と生成画像の違いです。

私がシェアした内容へのフィードバック、他の方の話で印象に残ったポイントをまとめてみました。

１ヶ月前は、わからない言葉だらけ💦

「これからAIのことは知っておかないと」と思い、AIシェア会に初参加したのは１ヶ月前のこと。

でもわからない言葉だらけで、ChatGPTに言葉の意味を教えてもらって、メモをまとめるのが精いっぱいでした💦

参加者のみなさまのシェア内容のレベルが高すぎて、「私はシェアできることないな～」と思っていたのですが。。

「質問は、ギフト」との言葉に励まされました。

手作業より、効率いい方法はないか？

私はnoteの過去記事をChatGPTに学習させ、「マイGPT」をつくろうと考えたんですよね。

しかしながらChatGPTでは、URLを読み込むことはできず・・・noteの記事を開いてはコピペして、テキストデータを作成していました。

「これも自動化できないかな～？」とXでつぶやいたところ・・・

私は、GPTに学習させるテキストデータをまとめています。URLでは認識しないのですね・・・手動でコピペしてるけど、これも自動化できないかなぁ〜。。

#シェアスペースin渋谷 https://t.co/0Qs1H5huv2
— しもまゆ＠note講師／思考整理コンサルタント／ライター (@shimomayu) August 2, 2025

URLを読み込める生成AIの存在を教えてくれた知人がいました。

こっちだったらURLを認識すると思いますよ(^｡^)https://t.co/qfYeekvfhI
— メル@超大デブ (@meltykiss42) August 2, 2025

Xで教えてもらった動画をその場で視聴して、早速使ってみたところ、URLを貼ったページの概要はまとめてくれることがわかりました。

noteの記事のテキストデータ保存ができるように！

作業会に参加していた方に教えていただき、TampermonkeyというGoogleクロームの拡張機能を使って、noteの記事をテキスト化したものを保存できるようになったのです。

NotebookLMでYouTube動画要約、Googleドキュメントの同期

AIシェア会に参加すると、オープンチャットに参加することができます。

Googleドキュメントに入れたマニュアルが更新された場合について、オープンチャットで質問していた方がおられたので、私も調べてみました。

NotebookLMに読み込ませたGoogleドキュメントが更新されたら、同期させることが可能ということがわかりました。

更新ラグが出る場合

どうしてもタイムラグが出て、うまく反映されない時もあるとのこと。

そういう時は、いったん削除して保存し直し、もう一度更新すると反映されるとのこと。

AIシェア会では経験者の方から、このような具体的なフィードバックももらえるので、生きた学びになります。

ChatGPT5とGPT4oの違い

ChatGPT5を最初に使ってみて、「なんだか冷たい感じ」と思った私。

同じプロンプトを入力して、ChatGPT5とGPT4oの出力結果を画面共有しながらシェアしました。

GPT4oは特に「やり取りのテンポ」や「ちょっとした気持ちへの反応」が自然になるように設計されているとのこと。

今のGPT5は、標準状態だと事実や計算の正確さを優先していて、感情表現や寄り添い要素は控えめだとか。

でもAIは、学習させることも可能です。

私はChatGPT5に「寄り添い+励まし多めでお願します」とリクエストしてみました。

記事タイトルと縦横比を伝え、ChatGPT5とGPT4oで見出し画像を生成したプロセスも、こちらの記事にまとめています↓

１ヶ月前から、大きく進化！

私と同様に１ヶ月前には、ChatGPTしか使ったことがない方もいらっしゃいましたが・・・他の生成AIを使用して、背景画像が別のものと合成した事例をシェアしておられました。

生成AIでここまでできるんだったら、フォトショップなどの画像編集ソフトなくてもいけるな～と思いました。

背景画像を変えて合成した画像を、オープンチャットでシェアしていた方もいたのですが・・・昨日のAIシェア会のZoomチャットで質問したところ、Geminiでつくったとのことでした。

画像を送ったら、Googleフォームに名前や連絡先が自動入力され、スプレッドシートにまとめてくれるツールを作った方もいました。

これ便利！使ってみた～い！！と思いました。

「こんなこともできるんだ？！」と、他の方の事例のシェアによって、生成AIの可能性が広がる感じがします。

ルールに抵触しないか、確認が必要

生成AIを活用することで、ネット上のデータを収集してまとめることはできますが・・・「スクリーニングの権利、ルールに抵触しないか確認が必要」との注意喚起もありました。

スクリーニングとは？

スクリーニングとはどういうものか、noteのAIアシスタントに質問してみました。

スクリーニングとは、特定の目的のために、多数の対象者の中から、特定の条件に合致する可能性の高い対象者を効率的に選び出すための手法です。様々な分野で用いられており、それぞれの分野で少しずつ意味合いが異なりますが、共通する要素は「効率的な選別」です。

以下に、代表的な分野におけるスクリーニングの例と、その目的をまとめました。

医療分野:
目的: 病気の早期発見、リスクの高い人の特定
例: 健康診断、がん検診、新生児スクリーニング

採用分野:
目的: 応募者の絞り込み、採用効率の向上
例: 書類選考、適性検査、一次面接

金融分野:
目的: 投資対象の選定、リスク管理
例: 信用スコアリング、ポートフォリオスクリーニング

IT分野:
目的: 大量のデータから必要な情報を抽出
例: 検索エンジンのフィルタリング、スパムメールの検出

スクリーニングのポイント:効率性: 短時間で多数の対象者を評価できる
網羅性: スクリーニングの段階で重要な対象者を見逃さない
コスト: スクリーニングにかかる費用を抑える
精度: スクリーニングの結果が、実際の状況と一致している

スクリーニングは、あくまで初期段階の選別であり、スクリーニングを通過した対象者に対して、より詳細な評価を行うことが一般的です。

ご興味のある分野があれば、その分野におけるスクリーニングについて、より詳しくご説明できますので、お気軽にお尋ねください。

スクレイピングとは？

スクレイピングについても、noteのAIアシスタントに質問してみました。

スクレイピングとは、ウェブサイトから特定の情報を抽出する技術のことです。ウェブサイトに表示されているテキストや画像、リンクなどのデータを、プログラムを使って自動的に収集します。

例えるなら、ウェブサイトという大きな本から、必要な部分だけを切り取って集めるようなイメージです。

スクレイピングの仕組みウェブサイトにアクセス: プログラムが指定されたウェブサイトにアクセスします。
HTMLの解析: ウェブサイトの構造を記述するHTMLという言語を解析します。
データの抽出: HTMLの構造に基づいて、目的のデータ（テキスト、画像、リンクなど）を抽出します。
データの保存: 抽出したデータを、CSVファイルやデータベースなどに保存します。

スクレイピングの用途価格比較: 複数のECサイトから商品の価格情報を収集し、比較する。
ニュース収集: 特定のキーワードに関するニュース記事を収集する。
不動産情報収集: 複数の不動産サイトから物件情報を収集する。
市場調査: 競合他社のウェブサイトから情報を収集する。
データ分析: ウェブサイトから収集したデータを分析する。

スクレイピングの注意点利用規約の確認: スクレイピングを行う前に、ウェブサイトの利用規約を確認し、スクレイピングが許可されているか確認する必要があります。
サーバーへの負荷: 大量のアクセスを短時間に行うと、ウェブサイトのサーバーに負荷をかけてしまう可能性があります。アクセス頻度を調整するなど、配慮が必要です。
著作権: スクレイピングによって収集したデータの著作権に注意する必要があります。無断転載や商用利用は著作権侵害にあたる可能性があります。
技術的な知識: スクレイピングを行うには、プログラミングの知識（Pythonなど）や、HTMLの知識が必要になります。

スクレイピングのツール

スクレイピングを行うためのツールは、プログラミング言語のライブラリ（PythonのBeautiful SoupやScrapyなど）や、GUIベースのツールなど、様々なものが存在します。Beautiful Soup (Python): HTMLやXMLの解析に特化したライブラリ。
Scrapy (Python): 大規模なスクレイピングに適したフレームワーク。
Octoparse: GUIベースのスクレイピングツール。プログラミングの知識がなくても利用可能。

スクレイピングは、ウェブ上の情報を効率的に収集するための強力なツールですが、利用規約や著作権に注意し、適切な方法で使用する必要があります。

全国の図書館の蔵書情報を収集・公開して裁判になった事例

全国の図書館の本を見つけるサービスが、裁判になった事例もあるとか？！

詳細について、noteのAIアシスタントにきいてみました。

はい、本当です。全国の図書館の蔵書情報を収集・公開していた「カーリル」というサービスが、一部の図書館から著作権侵害で訴えられた事例があります。

事件の概要カーリル: 全国の図書館の蔵書情報を横断検索できるサービスを提供していました。
訴訟: 一部の図書館が、カーリルが蔵書情報を無断で複製・利用しているとして、著作権侵害で訴えました。
争点: 蔵書情報の著作物性、引用の範囲、データベースの著作権などが争点となりました。
結果: 裁判所は、カーリルの行為が著作権侵害にあたると判断し、一部の図書館に対して損害賠償を命じました。

ポイント図書館の蔵書情報は、単なる事実の羅列ではなく、図書館の編集方針や選書眼が反映された著作物とみなされる場合があります。
著作権法上の「引用」は、正当な範囲内で行われる必要があり、引用元を明示するなどの条件を満たす必要があります。
データベースの著作権は、データベース全体の構成や選択に創造性が認められる場合に発生します。

この事件から得られる教訓ウェブサイトの情報を収集・利用する際には、著作権法に抵触しないか十分に注意する必要があります。
利用規約を確認し、著作権者から許諾を得る必要がある場合は、適切な手続きを行う必要があります。
引用を行う場合は、正当な範囲内で行い、引用元を明示する必要があります。

この事件は、ウェブ上の情報を利用する際の著作権の問題について、改めて考えるきっかけとなりました。

ファクトチェックは大事！

この記事を読んだ川原茂樹さんから、コメントで情報共有いただきました。

「カーリル」が著作権侵害で損害賠償を受けたという事実はないとのこと。

カーリルのwikipedieaにも記載はないようです↓

スクレイピングしてサーバーに負荷をかけたことが問題にはなったものの、悪意はなかったとのことで、決着したのですね。

AIがいうことは正しいとは限らないので、ファクトチェックも大切だと、改めて実感しました！

AIシェア会は、どなたでも参加できます！

AIシェア会は、どなたでも参加できます。

紹介者名「しもまゆ」で、こちらの公式LINEに登録すれば、次回の開催情報を知ることができますよ↓

noteのAIアシスタントの使い方

noteのAIアシスタントを使えば、調べものしながら記事を書くことができるのですね！

noteのAIアシスタントでどんなことができるかは、こちらにまとめています↓

AI・ChatGPT関連のマガジン

AI・ChatGPT関連の記事は、こちらのマガジンにまとめています↓

「#AIと自由研究」投稿コンテスト開催中

Google の AI「Gemini 」のnoteでは、「#AIと自由研究」という投稿コンテストを開催中です。

Gemini - Google の AI｜noteをフォローして、「#AIと自由研究」というタグをつけて投稿すれば応募できます。

過去記事に「#AIと自由研究」のタグをつけてもOKとのこと。

この記事にもタグをつけて、私も応募してみようと思います（笑）