おはようございます！！2025年10月16日木曜日、AIが私たちの仕事をどう変えるのかを“今日すぐ試せる視点”でやさしく解説します。通勤の合間に、実務で活かすヒントを一緒に拾っていきましょう！
Dfinityが「会話だけ」で本番アプリを作るAIプラットフォームCaffeineを公開
Dfinity財団が、自然言語の指示だけでWebアプリを作って公開までできるプラットフォーム「Caffeine（カフェイン）」を一般公開しました。人がコードを書くのではなく、AIが設計・実装・デプロイ（公開）まで担当するのが特徴です。裏側では、独自の分散インフラ（Internet Computer Protocol）と専用言語（Motoko）を使い、アップデート時のデータ消失を防ぐ仕組みも備えています。
ポイントは「発注→改善」をぜんぶ会話で回せること。ちょっとした業務アプリ、イベント登録、社内ポータルなど、“作って直す”を素早く回せるので、従来の受託や社内開発より試行錯誤のスピードが上がりそうです。非エンジニアでも動くプロトタイプを作れる時代が一歩近づきました。まずは“小さな内製”から、アイデア検証用のツールづくりに活用してみるのが良さそうですね。
Liberateが5000万ドル調達、保険バックオフィスをAIエージェントで自動化
保険（損保）向けのAIスタートアップLiberateが、評価額3億ドルで5000万ドルを調達。音声AIアシスタントが顧客対応をし、裏側では各種システムにまたがるタスクをAIエージェントが完了させる“分業型”で、売上+15%、コスト-23%などの効果をうたいます。災害時のクレーム処理の迅速化など、実務インパクトも具体的です。
「問い合わせ→調査→記録→更新」といった一連の事務処理は、どの業界にもあります。まずは“人が最終確認する前提”で、入力作業・照合・定型連絡をAIに任せ、担当者は例外処理や顧客への丁寧な説明に集中する——そんな役割分担が現実解です。現在の業務フローを分解し、「AIに渡せるチェックリスト」を作るところから着手するとスムーズです。
同僚の“デジタル分身”に質問できるVivenが3500万ドル調達
Eightfoldの共同創業者らが立ち上げたVivenは、メールやSlack、Googleドキュメントなどの社内情報をもとに、従業員ごとの「AIデジタルツイン（分身）」を生成します。休暇中や時差のある同僚でも、その分身に聞けばプロジェクトの背景や手順を教えてくれる、という発想です。共有先や範囲を細かく制御し、質問履歴も本人に見えるなど、プライバシー対策も特徴です。
属人化（特定の人にしか分からない状態）の解消は、働き方の大きな課題。まずは自分の仕事を“社内向けQ&Aが作れるレベル”に文書化しておくと、将来のデジタルツイン活用にそのままつながります。議事録、決定の理由、再現手順——これらをテンプレ化し、検索しやすい形で残す文化づくりが鍵です。
長期タスクに強い計画役「EAGLET」でAIエージェントが粘り強く
清華大・北京大などの研究チームが、長い手順のタスクでAIエージェントの完了率を高める“計画専用モデル”EAGLETを発表しました。実行役とは別に、上流で全体の段取りを作る「グローバルプランナー」を足すことで、寄り道や手戻りを減らす狙いです。学習も、強力なLLMが作る合成プランを使うため、手作業のラベルづけが不要という工夫。
現場でのヒントは“計画と実行の分離”。人間のチームでも「設計・段取り」と「手を動かす」を分けると効率が上がりますよね。AI活用でも、上位モデル（設計）と軽量モデル（実行）を組み合わせ、チェックポイントを決めて進めると、長丁場の自動化が安定します。社内のRPAやエージェント運用でも応用できます。
Anthropicの小型モデル「Claude Haiku 4.5」が無料提供へ、マルチエージェント時代を後押し
Anthropicが小型で高速なAIモデル「Claude Haiku 4.5」を発表し、無料ユーザーでも使えるようにしました。上位モデル（Sonnet 4.5）に近い賢さを保ちつつ、低コスト・低レイテンシー（遅延の少なさ）が強みです。上位モデルが大まかな計画を作り、Haikuが“サブエージェント”として並列で実行する——そんな役割分担を前提にした使い方が推されています。
高速・低コストのモデルが手に入ると、業務の“待ち時間”が減って回転が速くなります。まずは社内ボットやドキュメント要約、フォーム入力の自動化など、反応速度が重要なタスクに投入し、効果を定量（処理件数、所要時間、エラー率）で見える化しましょう。評価指標を最初に決めておくと、導入判断がぶれません。
AIと共に進化する働き方
今日は「会話で作る内製アプリ」「分身で知識共有」「計画役×実行役の分業」「高速・低コストAIの普及」がキーワードでした。共通点は、AIを“ひとりの相棒”ではなく“チームメンバー”として配置し直すこと。設計・実行・振り返りをうまく分けると、ムリなく成果が出やすくなります。
小さな実験からはじめて、AIと肩を並べて働く土台をつくっていきましょう！