おはようございます！今日もAIと働き方にまつわる最新ニュースをお届けします。企業のAI活用がどんどん進化している今、私たちの仕事はどう変わっていくのか、わかりやすく解説していきますね！
企業のAI基盤を誰が握るのか？Glean CEOが語るエンタープライズAIの未来
TechCrunchの報道によると、企業向けAIサービスを手がけるGlean（グリーン）のCEOが、これからの企業におけるAI活用の方向性について語りました。同社はもともと社内の情報を横断的に検索できるツールとしてスタートしましたが、今では「AIワークアシスタント」、つまり実際に仕事を手伝ってくれるAIへと進化を遂げています。
ポイントは、AIがただ質問に答えるチャットボットの段階を超えて、組織全体の業務を実行できるシステムへと変わりつつあるということです。社内に散らばった資料やデータをAIが統合的に読み取り、部署をまたいだ仕事にも対応できるようになってきています。これからの働き方で大切になるのは、個別のAIツールを使いこなすだけでなく、「社内のどんな情報をAIに任せるか」「AIが出した結果をどう判断するか」という業務設計の視点を持つことではないでしょうか。部署の壁を超えたコラボレーションが、AIの力でもっとスムーズになる時代が近づいています！
出典：TechCrunch
https://techcrunch.com/video/who-will-own-your-companys-ai-layer-gleans-ceo-explains/
ChatGPT解約運動「QuitGPT」が広がる背景とは
MIT Technology Reviewの報道によると、ChatGPTの有料プランを解約する「QuitGPT（クイットGPT）」という動きが広がっています。主な理由は、プログラミングの出力精度への不満や、回答の質が以前より下がったと感じるユーザーが増えていることです。
一方で同じ記事では、AIによる体操競技の採点システムの導入や、アフリカにおけるEV（電気自動車）の普及予測、次世代原子炉の開発など、テクノロジーが社会のさまざまな分野に浸透している現状も伝えています。ただし、その精度や倫理面で新たな課題が生まれているのも事実です。
このニュースから見えてくるのは、AIツールを「万能な存在」として盲信しないことの大切さです。便利だからとひとつのツールに頼りすぎるのではなく、自分の仕事に合った最適な手段を柔軟に選べる力が問われています。また、体操の採点AIのように、データに基づく客観性と、人間にしかわからない文脈や感覚をどう組み合わせるかは、マネジメントの現場でもこれから大きなテーマになりそうですね！
出典：MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/2026/02/11/1132724/the-download-inside-the-quitgpt-movement-and-evs-in-africa/
Amazonが生成AIで物流拠点の検証作業を劇的に効率化
AWSのブログによると、Amazon（アマゾン）は新しい物流拠点を稼働させる前に行う検証作業に、生成AIモデル「Amazon Nova（アマゾン・ノヴァ）」を導入しました。従来、1つの拠点で20万個以上の部品を目視で確認するのに約2,000時間もかかっていた作業を、AIが画像から自動的に判定する仕組みに切り替えたのです。
技術的に面白いのは、ひとつのAIモデルだけに頼るのではなく、部品の検出にはNova Proを、部品の説明文生成にはClaude Sonnetを使うという「適材適所」の組み合わせを採用している点です。まるで、目の良い人と文章が得意な人がペアを組んで作業するようなイメージですね。
この事例は、「どの作業にどのAIを組み合わせれば最も効果的か」を設計する力が、今後のビジネスで大きな武器になることを教えてくれます。目視確認のような地道な作業をAIに任せ、人間は例外対応や最終判断という付加価値の高い仕事に集中する。こうした業務の切り分けを考えられる人材が、ますます求められる時代になっていきそうです！
出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-uses-amazon-nova-models-to-automate-operational-readiness-testing-for-new-fulfillment-centers/
投資の思い込みをAIが突く！LinqAlphaの「デビルズ・アドボケート」
AWSのブログによると、ボストンに拠点を置くLinqAlpha（リンクアルファ）という企業が、投資判断を批判的に検証するAIエージェント「デビルズ・アドボケート」を開発しました。「デビルズ・アドボケート」とは、あえて反対意見を述べる人のことです。このAIは、投資家が立てた仮説の前提条件を細かく分解し、膨大な資料の中から「その仮説を覆す証拠」を自動で探し出します。
たとえば、「この会社の株は上がる」と確信していても、人間にはどうしても自分に都合の良い情報ばかり集めてしまう癖（確証バイアス）があります。このAIは、あえて「本当にそうですか？」と問いかけてくれる存在で、手動で同じ検証をするよりも5〜10倍速いそうです。
これは投資の世界に限った話ではありません。新規事業の企画書を作ったとき、プロジェクトの方向性を決めるとき、自分のアイデアに死角がないかをAIに「壁打ち」してもらうという使い方は、あらゆるビジネスシーンで応用できます。AIを「賛同してくれるアシスタント」としてだけでなく、「鋭いツッコミを入れてくれる相棒」として活用する発想が、これからの意思決定の質を大きく左右しそうですね！
出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-linqalpha-assesses-investment-theses-using-devils-advocate-on-amazon-bedrock/
Uber Eats、テキストや写真から自動で買い物カゴを作るAIアシスタントを導入
TechCrunchの報道によると、Uber Eats（ウーバーイーツ）が食料品の買い物を助けてくれる「カート・アシスタント」というAI機能をリリースしました。たとえば「今夜カレーを作りたい」とテキストで伝えたり、冷蔵庫の中身を写真で送ったりすると、AIが必要な食材を判断して自動的にカートに入れてくれるそうです。
これまでのネットスーパーでは、商品を一つひとつ検索してカートに入れる手間がありました。AIがその面倒な作業を丸ごと代行してくれるわけです。「検索して選ぶ」という行為自体をなくしてしまうのは、ユーザー体験の大きな転換と言えます。
仕事の場面に置き換えると、AIが「調べる→選ぶ→実行する」という一連の流れを自動化できるようになってきたということです。今後は、AIに何をしてもらうかを的確に伝える力と、AIが出した結果を素早くチェックして判断する力の両方が大切になります。「自分で全部やる」時代から「AIと分担する」時代への転換が、買い物という身近なところからも進んでいますね！
出典：TechCrunch
https://techcrunch.com/2026/02/11/uber-eats-launches-ai-assistant-to-help-with-grocery-cart-creation/
NVIDIAの加速コンピューティングが科学実験をリアルタイムで操縦する時代へ
NVIDIAの開発者ブログによると、大規模な科学研究施設で、実験をリアルタイムに操縦できる技術が実現しつつあります。これまで科学の実験では、データを集めた後でじっくり分析するのが普通でした。しかしNVIDIA（エヌビディア）の加速コンピューティング技術を使えば、膨大なデータを瞬時に処理して、実験の最中に「次はこうしよう」と軌道修正できるようになるのです。
これは最先端の科学研究の話ですが、ビジネスの現場にも通じるヒントがあります。売上データや顧客の反応を後からまとめて分析するのではなく、リアルタイムで状況を把握して素早く判断を変えていく。そんな「即座にフィードバックを回す」という働き方は、変化の激しい市場で成果を出すための重要なスキルです。データを「貯める→後で見る」から「流れる→すぐ活かす」へ。この発想の転換が、AI時代の仕事の進め方を大きく変えていくかもしれません！
出典：NVIDIA Developer Blog
https://developer.nvidia.com/blog/using-accelerated-computing-to-live-steer-scientific-experiments-at-massive-research-facilities/
OpenAIがAIエージェント向けAPIを大幅強化、ターミナル環境もサポート
VentureBeatの報道によると、OpenAI（オープンエーアイ）がResponses API（レスポンシズAPI）という開発者向けの仕組みを大幅にアップデートしました。これにより、AIエージェント（自律的に仕事をこなすAIプログラム）がパソコンのターミナル環境でコードを実行したり、長い作業でも文脈を忘れずに処理を続けたりできるようになります。
わかりやすく言えば、AIが「指示を受けて一言返す」だけの存在から、「自分の作業スペースを持って、コツコツ仕事を進められる同僚」のような存在に近づいているということです。さらに、異なるAIプラットフォーム間で「スキル」を共通規格で定義できるようになり、一度作った機能を別のAIでも使い回しやすくなりました。
今後は「プログラミングそのもの」よりも、業務のどの部分をAIに任せるかを設計し、複数のAIを束ねて指揮する「オーケストレーション能力」が重要になってきます。AIが作った成果物をチェックしたり、セキュリティを管理したりする新しいスキルも、キャリアアップの鍵になりそうですね！
出典：VentureBeat
https://venturebeat.com/orchestration/openai-upgrades-its-responses-api-to-support-agent-skills-and-a-complete
今日のまとめ：AIと共に進化する働き方
今日のニュースを振り返ると、AIが「便利なツール」から「仕事を一緒にこなすパートナー」へと確実に進化していることがわかります。企業のAI基盤、物流の自動化、投資判断の支援、買い物の自動化まで、あらゆる分野でAIの役割が広がっています。
これからの時代、大切なのは、
最新技術の波に乗りつつ、自分らしい働き方を一緒に見つけていきましょう！