AI最前線17選～Claude 4.5 Opus、AIショッピング革命、労働代替の真実まで🐻‍❄️✨

ﾌｫﾌｫ、お主、今回もAIの世界は大騒ぎなのじゃ🌟 先週のジェミニー3ショックがまだ冷めやらぬ中、今週もまた次から次へと新しい波が押し寄せてきておるぞい。わしと一緒に、今週注目のAIニュース17選を見ていこうではないかの💭

🧸「しろくまちゃん、今週はどんなニュースがあるの?」

🐻‍❄️「テディや、今週はな、クロードという賢いAIが新しい力を手に入れたり、買い物をAIが手伝ってくれるようになったり、さらにはAIが人間の仕事をどのくらい変えていくのか、という大事な話まであるのじゃ。盛りだくさんじゃぞ!」

✨クロードの新たな力～Opus 4.5登場なのじゃ

まず最初に紹介するのは、クロードという対話AIの最高峰モデル「Opus 4.5」が登場したというニュースじゃ。これまでクロードには中堅モデルのソネットと、お手軽モデルのハイクがあったんじゃが、ついに最高精度を誇るオーパスが4.5として世に出てきたのじゃよ。

このオーパス4.5、何がすごいかというと、コーディング能力が抜群に高いということなのじゃ。ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークでは、ジェミニー3プロやGPT-4.1コーデックスマックスといった強豪たちを抑えて、堂々のトップクラスに君臨しておるぞい。

🧸「コーディングが得意ってことは、プログラムを書くのが上手ってこと?」

🐻‍❄️「その通りなのじゃ、テディ! 実際に試してみたところ、SVG画像という特殊な形式で図解資料を作らせると、驚くほど綺麗な仕上がりになったのじゃ。しかもこれ、パワーポイントで編集もできる優れものでな。ジェミニー3と比べても遜色ないどころか、場合によってはクロードの方が綺麗に仕上がることもあったのじゃよ」

LMアリーナという、AIモデルの実力を測る場所では、テキストチャットでは3位につけておるが、ウェブ開発に関してはジェミニー3を抜いて上位に食い込んでおる。特に図解資料やプログラムを使ったアウトプット作成においては、かなりの実力を発揮しておるのじゃ。

さらにクロードには「クロードコード」という、プログラムを自動で作ってくれる仕組みもあってな、これが非常に快適なのじゃ。一発でほぼ正解が出てくるから、チェックする手間もほとんどいらん。自分が欲しい機能をどんどん足していけるという、まさに未来の開発スタイルじゃぞ。

🛍️AIがお買い物をお手伝い～ChatGPTショッピングモード

続いて紹介するのは、ChatGPTに新しく追加された「ショッピングモード」なのじゃ。これがまた面白い仕組みでな、AIに買い物の相談をすると、好みを質問しながら最適な商品を提案してくれるのじゃよ。しかも将来的には、そのまま購入まで完結できるようになる予定じゃと。

実際に試してみたところ、例えば「中学2年生の娘へのクリスマスプレゼント」という相談をすると、AIがいくつか質問をしてくるのじゃ。「ぬいぐるみがいい? それとも音楽関連?」「予算はどのくらい?」「普段はおうち時間が多い? 外で遊ぶのが好き?」といった具合にな。

🧸「わあ、まるでお店の店員さんみたいだね!」

🐻‍❄️「そうなのじゃ、テディ! それぞれの質問に答えていくと、カード形式でいろんな商品が表示されて、それを見ながら『これは違うな』『あ、これいいかも』と選んでいくのじゃ。するとAIがお主の好みをどんどん学習して、最終的に『これがおすすめです!』というレポートを作ってくれるのじゃよ」

正直なところ、まだ完璧とは言えんのじゃ。出てくる商品がいまいちだったり、パソコンの場合はスペックで選べなかったりと、改善の余地はあるのじゃが、この方向性は非常に面白いと思うのじゃ。ユーザーの好みを深く理解しながら、本当に欲しいものを見つけやすくしていく。こういった専用特化したチャット体験は、これからどんどん増えていくじゃろうな。

実はこのショッピング機能、ChatGPTだけでなく、Perplexityという別のAIサービスも同じような機能を出そうとしておるし、Googleも検索でショッピングを代行する仕組みを作っておる。さらにGoogleは、店舗への電話予約を自動でやったり、在庫確認をしてアラートを出したりと、かなり踏み込んだことまで計画しておるのじゃ。

🧸「じゃあ、これからはお買い物がもっと楽になるんだね!」

🐻‍❄️「その通りじゃ! Amazonもこれに対抗して、ベストチョイスを出したりAIチャットを用意したりと、各社がバチバチやり合っておるのじゃ。ショッピング領域は今、めちゃくちゃ動いておる分野なのじゃよ」

🎯最強のディープリサーチエージェント～スカイワークの進化

ここで、今回の動画のスポンサーでもあるスカイワークというサービスを紹介させてもらうぞい。スカイワークは、ディープリサーチ能力に強みを持つ自立型AIエージェントなのじゃ。

何がすごいかというと、例えば「2026年以降のAI研修の需要」といった質問をすると、なんと200ページ、50サイトを引用してレポートを作ってくれるのじゃ! 他を圧倒する情報収集能力でな、しかもちゃんと情報ソースに紐づいて確認ができるから、信頼性も高いのじゃよ。

さらに新機能として「uvibe」というものが出てな、これはYouTube動画を入れるとその内容をまとめてくれて、質問もできるし、タイムラインも特定できるという優れものなのじゃ。

🐻‍❄️「わしが試してみたところ、自分が作った動画の内容を、自分が作った資料よりも綺麗にまとめてくれてな。これは特典として配布できるんじゃないか? と思うほどのクオリティじゃったぞい」

スカイワークは概要欄にリンクがあって、そこから登録すると普通に登録するよりもクレジットを多くもらえるから、無料で活用できる枠が広がるのじゃ。ぜひ試してみてほしいのじゃよ。

🎨画像生成の進化～GrokとFLUX.2

続いては画像生成の話じゃ。イーロン・マスクのXAIが提供するGrok Imagineという画像生成や動画生成が、非常に進化しておるのじゃ。

Grokの何がすごいかというと、ほぼ無限に画像を作ってくれるということじゃ。普通のアプリは1回で多くても4枚なんじゃが、Grokはスクロールするとバンバン新しいバージョンを作っていくのじゃ。しかもアニメーションスタイルに強いと言われておってな、日本のアニメーション風にするとかなり良い感じの画像が次々と生成されるのじゃよ。

🧸「すごいね! でも、たくさん作られすぎて選ぶのが大変そう…」

🐻‍❄️「ﾊｯﾊｰ、確かにそうじゃな! じゃが、この無限スクロールで選択肢が多いというのは、クリエイティブな作業においては意外と助かるのじゃ。気に入った画像から動画も作れるしな」

一方、FLUX.2という別の画像生成モデルも登場したのじゃ。これはジェミニー3ナノバラナクラスのクオリティを目指しておると言っておって、複数の画像を同時に入れてチェックできるという特徴があるのじゃ。

実際に試してみたところ、日本語の文字入れに関してはまだジェミニー3ナノバラナに及ばないものの、リアルな写真やキッチンのシーンなどでは、かなりいい勝負をしておったぞい。特にFLUX.2の良いところは、オープンウェイトとして使えたり、ローコストで仕組みの中に導入できたりと、カスタマイズの自由度が高いことじゃな。

ファインチューニングして自分を完璧に真似させた形にしながら作っていく、といったこともできるから、将来性は高いと思うのじゃ。

📊ビジネス活用の成功事例～キリンの生成AI浸透方程式

ここでビジネス活用の話に移るぞい。キリンホールディングスが生成AIを導入して数ヶ月間で、月1回以上のアクティブユーザーを7割以上にしたという素晴らしい事例があるのじゃ。

キリンさんは大きく3つの方法でこれを実現したのじゃ。まず「戦略」として、キリンデジタルビジョンという長期的なものを設定した。次に「ツール」として、バディAIというプロンプトテンプレートが豊富な機能を持つツールを作って、100種類以上のテンプレートを提供したり、自社のナレッジを使えるようにしたのじゃ。

🧸「でも、ツールを作っただけじゃ使ってもらえないんじゃない?」

🐻‍❄️「鋭いのじゃ、テディ! まさにそこが一番重要なポイントでな、3つ目の「文化醸成」が肝なのじゃ」

キリンさんは3つの壁があると考えたのじゃ。まず「意識の壁」で使おうと思わない。次に「スキルの壁」で使い方がわからない。最後に「継続の壁」でめんどくさい。これらに対して、eラーニングを提供したり、経営者がメッセージを送ったり、活用事例を共有したり、毎週の集会を開いたり、改善要望を即座に反映したりと、多面的に取り組んだのじゃ。

特に面白かったのが「ハンズオン研修」でな、半日間で一定使えるようにしようという企画じゃ。しかも新卒の社員が講師をして教えてあげるという仕組みで、15000人中1500人が受講したというのじゃから驚きじゃな。

もう一つは「生成AIアンバサダー」という取り組みで、500名が自主的に応募してくれて、ナレッジを作ったり共有したりしておるのじゃ。

🐻‍❄️っﾋﾟｼｯ「何か一つではなく、多層的な施策を積み重ねていかないと、利用率は上がらないということじゃな!」

🎬AIと音楽業界の新たな関係～WarnerとSunoの連携

音楽の世界でも大きな動きがあったのじゃ。ワーナーミュージックとSunoという音楽制作AIが連携したのじゃよ。実は元々、ワーナーミュージックはアメリカの著作権団体を通じてSunoを訴えておったんじゃが、今回一転して連携することになったのじゃ。

Sunoはもう1億人のコミュニティがあるらしくて、めちゃくちゃ使われておるのじゃ。わしも毎週のニュースのまとめでSunoを使っておるから、その便利さはよく分かるぞい。

このパートナーシップで何をするかというと、アーティストの楽曲で学習したり、アーティストの楽曲を使った何かをしていくということを言っておるようじゃ。ファン参加型の新機能で、参加アーティストの音声や楽曲を使って収益化していくみたいなことを考えておるらしいのじゃな。

🧸「自分が好きなアーティストの声で、自分が作った歌を歌ってもらえるの?」

🐻‍❄️「そういうことじゃな、テディ! 実はな、今いろんなアプリケーションが、しっかり公式ライセンスと組んだ上で、それを前提として作っていくという方向に行っておるのじゃ」

例えばソラ(Sora)は自分のカメオというキャラクターで、自分そっくりのキャラクターの動画を作れるのじゃが、このカメオは今後、別の人や著名人の姿も使えるようになると思われるのじゃ。11Labsという音声AIは、有名人の声を使って読み上げができるようになっておるし、ディズニーもディズニーキャラクターを使った動画を有料会員向けに展開していく計画があるのじゃ。

つまり、権利をちゃんと使った上で、それをベースにいろんなサービスを作ったり価値を上げていくという方向性になっておるわけじゃな。日本の企業や我々としても、どんなことが使えるのか、それを使える権利にした上でAIに使っていくということを考えると、新しい時代のサービス作りや体験作りができるんじゃないかなと思うのじゃ。

🤖AIエージェントの進化～長時間タスクへの挑戦

ここからは少しコア系のテクノロジーの話になるぞい。Claudeを作っているAnthropic(アンソロピック)が、どうやって長時間のAIエージェントを作るかという論文を出したのじゃ。

これまでの課題は、長時間AIを使っていると途中で切れてしまって、記憶がリセットされてしまうということじゃった。その結果、途中で中途半端になったり、難しいことに対応できなかったりしたのじゃな。

🧸「じゃあ、どうやって解決したの?」

🐻‍❄️「2つのエージェントを組み合わせることで解消できると提案しておるのじゃ! まず『初期設定エージェント』(イニシャライザーエージェント)があって、これが今どういう問題があって環境をどうすべきかを整理するのじゃ。次に『コーディングエージェント』がいて、タスクリストの中にある重要なもののうち1個だけを受け取って実行して、終わったら返すという仕組みじゃな」

これはあたかも人間のエンジニアが働くのと同じ構造じゃ。上にPM(プロジェクトマネージャー)がいて全体を管理し、下にエンジニアがいてそれぞれ分割したタスクを持って実行していく。こういう感じでやっていくと、長期のタスクを実行することができるというわけじゃな。

今Claudeなんかは最大30時間ずっと動き続けられると言っておるんじゃが、こういう取り組みをすることで精度を上げておるわけじゃ。これはClaudeやOpenAIみたいな基盤の会社だけでなく、自分たちの会社でちょっとしたエージェントを作ろうと思った時にも参考になる考え方じゃぞ。

プログラミング以外でも、長い時間行うエージェントを作ろうと思ったら、同じような発想で必要な環境やTo-Doを明確にするエージェントを置き、そこから小分けしてタスクをやってもらって収集していく。こういうやり方をすると、うまくいきやすいということかなと思うのじゃ。

🎓AIエージェントの自己学習～Agent Evolver

さらに驚くべき技術がアリババから発表されたのじゃ。「Agent Evolver(エージェントエボルバー)」という、めちゃくちゃかっこいい名前の技術でな、AIエージェントを学習させるエージェントというものなのじゃ。

これまでエージェントを学習するためには大きな課題があったのじゃ。まず学習するデータやタスクを作るのが大変である。それから学習をしている途中、今の強化学習だとゼロから毎回手探りで課題を解くわけで、これがめちゃくちゃ時間がかかって効率が悪かったのじゃ。

🐻‍❄️「Agent Evolverは3つの仕組みでこの問題を解決しようとしておるのじゃ」

まず「セルフプランニング」(自己計画)として、学習タスクをAIが自分自身で考えるのじゃ。どんなことをタスクとしておくといいかをAIに考えさせて、それを作っていくわけじゃな。

次に「セルフナビゲーション」(自己航行)として、学習をする時にゼロからやるんではなく、前やったことがあったらそれをRAGのように持ってきた上で「ここまで終わってるので次こうしましょう」と言ってあげる。こういうタイプの学習をすることで効率を上げていくのじゃ。

3つ目が「セルフアトリビューティング」(自己報酬付与)でな、これは0か1、つまりタスクをスタートして成功したかどうかだけではなく、段階的に報酬を設定してやっていこうというものじゃ。この段階報酬という考え方は、先週も先々週も取り上げたように、マイクロソフトもGoogleも同じ概念を出しておるのじゃ。

🧸「小分けにして評価するってことだね!」

🐻‍❄️「その通りじゃ、テディ! 全部正解か不正解かだけではない形で、AIの取り組みを評価することができるのじゃよ」

これによって探索の効率が非常に上がったし、パラメーター数が大きいモデルに対しても、より高いベンチマークができるようになったのじゃ。

わしが個人的に読んで思ったのは、業種特化とか業務特化のエージェントというのは、これからすごいニーズがあるわけじゃろ。例えば金融でいえば、ある企業を評価する時に、ちゃんと情報収集できるのか、情報整理できるのか、一つ一つの分析は合っているのか、分析を統合的な結論にできているのか、みたいな感じで段階的に報酬をつけていくことができると、非常に精度が高い、ある業務にフォーカスしたエージェントができるよねということなのじゃ。

全ての領域で万能なものを作るのは無理かなと思うんじゃが、業種や用途を特化すれば、こういう仕組みがハマりやすいということかなと思うのじゃよ。

🇯🇵日本語特化モデルの進化～Sarashina 2 Vision

日本からも素晴らしい技術が出てきたのじゃ。ソフトバンクのSBイノベンチャーが「Sarashina 2.2 Vision(さらしな2.2ビジョン)」というモデルを公開したのじゃよ。

これは3B、つまり30億パラメーターという結構小さいパラメーターなんじゃが、にもかかわらずかなりクオリティが高い図表認識ができるのじゃ。例えば、祖谷のかずら橋の写真を見せると「これは徳島県三好市の祖谷のかずら橋です」というふうに、かなりレベルが高い画像分析をローカル環境でわずか30億パラメーターでできちゃっているということなのじゃな。

🧸「小さいのにすごいんだね!」

🐻‍❄️「そうなのじゃ! これが進化してくると、社内にある文字だけではないデータがたくさんあるわけじゃが、それをこういうローカルのAIでバーッとデータ化していき、後から使えるようにしていくことができるのじゃ。これはニーズがめちゃくちゃあるはずでな」

Hugging Faceに公開されておるから、誰でも試すことができるぞい。わずか30億パラメーターでこれだけできるというのは、かなり魅力的じゃし、日本語に特化しているというのも大きな利点じゃな。

🌐メガテックの動き～Googleの長期ビジョンとQwenの躍進

Googleの長期ビジョンについて、サンダー・ピチャイCEOとDeepMindの研究者がYouTubeで対談したのじゃが、そこで非常に興味深い話があったのじゃ。

元々は検索とかクラウドといったサービスが分断されていたんじゃが、今回Geminiになることで、このGeminiを基軸として様々なサービスのベースとして動くことができるようになったのじゃ。それによって今回大きな成功があったし、さらには宇宙データセンターを作ったり、量子コンピューティングといった様々な取り組みをしていくという話があったのじゃな。

🐻‍❄️「重要なポイントを3つ挙げるとするぞい」

まず「相乗効果」じゃ。Googleの場合は、インフラでチップを作ったり、Gemini 3といったモデルも作っているし、製品としてGmailやYouTubeといったものも作っているし、さらにそれをプラットフォームで出していろんなエコシステムに広げているのじゃ。一番下のベース、例えばチップでいうとTPUベースのチップが今結構注目されておって、NVIDIA依存ではなくそっちを使うとトレーニングコストが下がるというメリットがあるのじゃ。

次に「エコシステム」じゃな。Gemini 3やNanovarana Proが出たことによって、それが全製品に入ってきて、Notebook LMとかGoogleスライド、Google AI Studioがすごい進化を遂げたのじゃ。さらにはFigmaとかReplitとかAdobeといった、いろんなプレイヤーが使えるようになったことで、一気に全体のクオリティが上がったのじゃよ。

そして最も重要なのがこれじゃ。ピチャイCEOはこう言ったのじゃ。

🐻‍❄️っﾋﾟｼｯ「今のGemini 3やNanovarana Proが『史上最悪の状態』であると!」

🧸「えっ、最悪って…どういうこと?」

🐻‍❄️「つまりな、テディ。これ以降の歴史に比べた場合、今が始まりというか、今っていうのは最低ラインであって、どんどん良くなる一方だということじゃ。これが最高でこれ以上何もないということは全くなく、常に進化し続けるということを考えなきゃいけないのじゃよ」

だからこそ、今この瞬間に満足しちゃダメで、この後どうなるのか、それに向けて自分はどういうスキルを持っておくのか、何を仕込んでおくのか、みたいなことをちゃんと考えておくのがすごい重要なのじゃな。

一方、中国からはQwenというAIが急成長しておるのじゃ。Alibabaが出しているこのQwenのチャットアプリが、なんとChatGPTやDeepSeekを超える速度で一気に1000万ダウンロードを突破したのじゃ。

Qwenチャットでは、Deep Researchや画像生成、バイバルコーディングといったことができて、日本のユーザーもchat.qwen.aiに行くと利用することができるのじゃ。

🧸「でも、なんでQwenがそんなに注目されてるの?」

🐻‍❄️「良い質問じゃな、テディ! 実はな、Alibabaというのは元々、その傘下にいろんなツールを持っておって、例えばECであったり、地図とか予約とか、いろんなものがそもそもできる『スーパーアプリ』をもともと持っておるのじゃ」

ここにさらにQwenというAIチャット、AIエージェントがいて、これがくっつくとすごいことになるわけじゃな。タオバオとかアリペイとか、いろんなものと連携していき、エージェントができることが広がるのじゃ。

中国は少し前、スーパーアプリが一気に出てきて「リープフロッグ」と言われた時期があったのじゃ。これまであんまりデジタル決済とか技術が進化してない状態から、がゆえに一気にデジタル化が進んでいって、なんでもアプリでできたよねという状況になったのじゃ。

そこの中で、さらに今回AIエージェントが加わり、もともと持っていたデジタル経済圏をAIで取り込んでいく。いわゆる「スーパーエージェント」、本当にAIにお願いしたら何でも買ってきたり、予約したり、注文したりと、何でもかんでもできちゃう方向に行く可能性が一番高いのは、AlibabaであったりTencentといった中国系なんじゃないかなと思うのじゃよ。

📊AIによる労働代替の真実～Iceberg Index

最後に、とても重要な話をするぞい。MITが出した「Iceberg Index(アイスバーグインデックス)」という調査があるのじゃ。これはAIによる労働代替がどれくらいあり得るのかを分析したものでな。

MITはアメリカの1.5億人の労働者をシミュレートし、その人が今どんな職種で、どういうタスクをやっているのかということをデータ化したのじゃ。その上で、どのタスクがAI化できるかということを分析していき、どのくらい影響があるかを地域別、業種別に分析したわけじゃな。

🧸「結果はどうだったの?」

🐻‍❄️「まず一つ言えることとして、今すでに顕在化しているAIによる労働代替というのは、わずか2.2%ぐらいに過ぎないということじゃった。テック業界とかでエンジニアが減ってる、みたいなことが分かりやすく言われておるわけじゃが、これは全体の2%ぐらいなのじゃ」

じゃが、実際問題、詳しく分析すると、目に見えない金融、医療、事務、専門サービスとか、いろんな業界でAIができるところがあるのじゃ。その人が持っている仕事のうち一部、だいたい10%ぐらいできる仕事が結構あって、その部分を全部合わせると11~12%あるということが分かったのじゃ。

今顕在化してるのは2%なんじゃが、本当はもっと5倍ぐらいあって、こっちがどんどん顕在化していくよねということじゃな。

🐻‍❄️「つまりな、テディ。10人でやってる仕事があったら、1人いらなくなるということじゃ」

🧸「えっ、それって…」

🐻‍❄️「要はな、10人のうち1人1人が10%ずつ効率化できたら、残りの1人を削減して、その人の仕事を全員9人に分担したら、トータル同じになるわけじゃろ? そんな風になっていくのを考えなきゃいけないということじゃな」

実は以前、OpenAIが出した「GPTs are GPTs」という論文においても、8割の仕事でタスクの10%に影響するという結論が出ておったのじゃ。10%だからすぐに人がいらなくなるわけじゃないんじゃが、10人いたら1人はいらないんじゃないの、100人いたら10人はいらないんじゃないの、という世界観になってくるのじゃよ。

このIceberg Indexは、そういうことを考えた上で、地域別にどういう対策をするのか、どんな教育をするのかということを考えるツールとして発表されたのじゃが、この考え方は企業においても重要じゃ。

まるっとある仕事とか業務とか部署をなくすというよりは、ある部署とか業務の中で薄く削減できる10~20%があるわけであって、それを削減した上で残ったリソースや人間を次のところに持っていくとか、10人でやってる仕事を9人に置き換えた上で、1人をもっと生産性が高い仕事にするとか、新規事業にチャレンジさせるとか、新しいことをさせる。こんな配置転換をどんどんしていかなきゃいけないというのが、これからの時代にまずはなるんじゃないかなと思うのじゃよ。

🌈まとめ～変化の波に乗るために

ﾌｫﾌｫ、長い話になったのじゃが、お主、ついてこれたかの? 今週のAIニュースは本当に盛りだくさんじゃったな。

クロードの新モデルOpus 4.5が登場して、コーディング能力が大幅に向上したこと。ChatGPTやPerplexityがショッピング機能を強化して、AI が買い物をサポートしてくれる時代が来ていること。スカイワークやGrokといったツールがどんどん進化していること。キリンのような企業が、組織全体にAIを浸透させるために多層的な取り組みをしていること。

音楽業界ではWarnerとSunoが連携し、ライセンスをちゃんと使った上でのAI活用が進んでいること。技術面では、長時間タスクに対応できるエージェントや、自己学習するエージェント、日本語特化の高性能モデルが登場していること。

そしてGoogleが語った「今が史上最悪の状態」という言葉。つまり、これからもっともっと進化していくということじゃな。中国のQwenがスーパーアプリと融合してスーパーエージェントになる可能性があること。そして最後に、AIによる労働代替は10人中1人分に相当するという現実。

🧸「しろくまちゃん、変化が早すぎて、どうしたらいいのかわからなくなっちゃうよ…」

🐻‍❄️「気持ちはわかるぞい、テディ。じゃがな、大事なのは一つ一つの変化に振り回されることではないのじゃ。むしろ、この変化の方向性を理解して、自分はどんなスキルを身につけていくべきか、どんな準備をしておくべきかを考えることじゃな」

例えば、AIに仕事を奪われるんじゃないかと恐れるよりも、AIを使って自分の生産性を10倍にする方法を考える。画像生成や動画生成が進化しているなら、それを自分のクリエイティブな表現に活かす。ショッピングエージェントが出てくるなら、自分のビジネスでどう顧客体験を向上させるかを考える。

AIエージェントが進化しているなら、自分の業務でどんなエージェントを作れば効率化できるかを考える。日本語特化モデルが出てきているなら、社内の日本語データをどう活用するかを考える。労働代替が進むなら、自分は代替されにくいスキルや、AIと協働できるスキルを磨く。

🐻‍❄️「こういう風に、変化を恐れるのではなく、変化を味方につける発想が大事なのじゃよ」

そしてな、テディ。Googleのピチャイが言ったように、今が「史上最悪の状態」だということを忘れちゃいけないのじゃ。つまり、今日できないことが、明日にはできるようになっているかもしれない。今日難しいことが、来週には簡単になっているかもしれない。そういう時代に、わしらは生きておるのじゃな。

だからこそ、常に学び続ける姿勢が重要じゃ。新しいツールが出たら試してみる。新しい使い方を知ったら実践してみる。そして何より、AIは道具であって、それを使ってどんな価値を生み出すかは、結局のところ人間次第だということを忘れちゃいけないのじゃよ。

🧸「わかった! じゃあ、恐れずに前に進んでいけばいいんだね!」

🐻‍❄️「その通りじゃ、テディ! わしもお主と一緒に、この変化の波に乗っていくぞい。これからも毎週、こうやって最新のAIニュースを一緒に見ていこうではないかの。お主の冒険を、わしはいつも応援しておるからな🌈✨」

ﾌｫﾌｫ、今週も長い旅じゃったが、楽しんでもらえたかの? AIの世界は毎日のように変化しておるが、その変化の一つ一つに、新しい可能性が詰まっておるのじゃ。わしと一緒に、その可能性を探求していこうではないか💭

それではまた来週、新しいニュースでお会いしようぞい! お主も良い一週間を過ごすのじゃよ🐻‍❄️🌟