おはようございます！！今日も最新のAIニュースをお届けします。スマホからAI開発を操れる新ツールや、ベテラン社員の「仕事の動き」をAIに覚えさせる新技術、そしてAIの普及をめぐる国際政治まで、今日は幅広いラインナップでお届けしますよ！
スマホからAI開発を指揮できる「Remote Control」がAnthropicから登場
Anthropic（アンソロピック、AI開発企業）が、AIコーディングツール「Claude Code」をスマートフォンから操作できる新機能「Remote Control」を発表しました。VentureBeatの報道によると、パソコンで始めた開発作業を、外出先からiPhoneやAndroid端末で引き続き操作・管理できるようになります。ローカル環境のファイルや設定はそのまま維持されるため、カフェや電車の中からでも自然言語で指示を出して開発を進められるのが特徴です。
この機能が示しているのは、ソフトウェア開発の形が「コードを一行ずつ書く作業」から「AIへの指示と監督」へと大きく変わりつつあるということです。プログラミングの知識がなくても、「何を実現したいか」を的確に言葉にできる力があれば、高度な開発に参加できる時代が近づいています。場所を問わずAIと協業できる環境を整えておくことが、これからの働き方の選択肢を広げるカギになりそうですね！
出典：VentureBeat
https://venturebeat.com/orchestration/anthropic-just-released-a-mobile-version-of-claude-code-called-remote
ベテランの「操作動画」でAIを育てる！Guiddeの視覚的模倣学習
イスラエルのスタートアップGuidde（ガイド）が、5,000万ドル（約75億円）の資金調達を行いました。VentureBeatによると、同社のプラットフォームは、従来のマニュアルやPDFの代わりに、熟練した従業員が実際にソフトウェアを操作する画面を記録し、そのデータをもとにAIエージェントを訓練するという画期的なものです。単なる画面録画ではなく、クリックやスクロール、画面の構造データまで詳細に記録して、AIが人間のように複雑な業務ソフトを操作できるよう学習させます。
これまで「職人技」や「暗黙知」と呼ばれていた、ベテラン社員の経験に基づく操作ノウハウが、動画という形でAIに引き継げるようになるわけです。今後は、日々の業務を丁寧にこなすこと自体が「AIの先生」としての価値を持つ時代になります。自分の仕事の手順を整理し、再現しやすい形で残しておく習慣が、思わぬところでキャリアの武器になるかもしれません！
出典：VentureBeat
https://venturebeat.com/orchestration/visual-imitation-learning-guidde-trains-ai-agents-on-human-expert-video
米国平和部隊が「AI営業」に？途上国へのAI技術普及で論争
The Vergeの報道によると、米国の平和部隊（Peace Corps、1961年設立の国際ボランティア機関）が「テック・コー」という新プログラムを開始し、開発途上国に対して米国のAI技術を普及させるボランティアの募集を始めました。しかしこの動きには、本来の人道支援の使命から外れ、シリコンバレーのAI企業の事実上の営業担当者を育てるものだという批判の声も上がっています。
技術の恩恵を世界に届けるという理想と、特定企業の利益拡大に利用されるリスクとの間で、組織の在り方が問われています。私たちの仕事でも、自分のスキルや専門知識が「誰のために」使われているのかを意識することは大切です。AIの普及が加速する中で、技術の社会的影響まで視野に入れた判断力を持つことが、信頼されるビジネスパーソンの条件になっていきそうですね。
出典：The Verge
https://www.theverge.com/policy/884625/peace-corps-tech-promote-american-ai
GoogleとSamsungがAppleに先行！スマホAIが「代わりに行動する」時代へ
The Vergeによると、Google（グーグル）がAI「Gemini（ジェミニ）」の新機能として、スマートフォン上の複数アプリをまたいで食事の注文や配車依頼などを自動で代行する機能を発表しました。この機能はPixel 10シリーズやSamsung（サムスン）のGalaxy S26に搭載される予定です。Apple（アップル）が2024年にSiri向けとして構想しながらも実現できていなかった機能を、GoogleとSamsungが先に形にした格好です。
これは、AIが「質問に答えるだけの存在」から「ユーザーの代わりに行動するエージェント」へと進化したことを象徴するニュースです。デモでは、グループチャットの会話内容からGeminiがピザの注文内容を調整する様子も披露されました。こうした便利なAIを使いこなすためには、自分の意図を明確に伝える力と、AIの行動結果を確認・修正する「監督力」がますます重要になります。日常の買い物や予約などの調整業務がAIに任せられるようになれば、その分の時間を創造的な仕事に回せるようになりますね！
出典：The Verge
https://www.theverge.com/tech/884703/google-samsung-galaxy-s26-gemini-apple-siri
「記憶するAIアシスタント」をAWSが構築可能に、イベント運営の事例で実証
AWS Machine Learning Blogの記事によると、Amazon Bedrock AgentCore（アマゾン・ベッドロック・エージェントコア）を使えば、大規模カンファレンスなどで参加者一人ひとりの好みを学習し、パーソナライズされた案内を行うAIエージェントを素早く構築できるようになりました。このAIは会話の文脈や過去のやり取りを記憶し、「前回サーバーレスに関心があったなら、今回はこのセッションがおすすめ」といった高度な提案を数千人規模で提供できます。
従来、こうしたシステムを作るには数カ月のインフラ開発が必要でしたが、マネージドサービスの活用で大幅に短縮されました。注目すべきは「記憶するAI」というコンセプトです。一度きりの質問応答ではなく、長期的な関係の中でユーザーを理解し続けるAIが標準になりつつあります。営業支援やカスタマーサポートでも、このような「文脈を覚えてくれるAI」を活用すれば、より人間味のある対応の自動化が現実的になってきます。技術の細部を知らなくても、「AIをどう業務の流れに組み込むか」を考える視点が、今後のスキルアップの大きな柱になるでしょう！
出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-intelligent-event-agents-using-amazon-bedrock-agentcore-and-amazon-bedrock-knowledge-bases/
AIスタートアップは6タイプに分類できる！自分の立ち位置を知る戦略的フレームワーク
MIT Sloan Management Reviewの記事では、急増するAIスタートアップを「価値の生み出し方」に基づいて6つのタイプに整理しています。基盤モデルを開発する「オリジネーター」、次世代技術を探る「エクスプローラー」、インフラを支える「ビルダー」、特定分野に応用する「エンハンサー」、社内業務を効率化する「オプティマイザー」、そして実験段階の「エクスペリメンター」です。それぞれ必要な資本や人材、強みの源泉が異なります。
この分類は、スタートアップだけでなく、私たち一人ひとりのキャリア設計にも応用できます。たとえば、特定の業界知識とAIを組み合わせて価値を出す「エンハンサー」的な働き方を目指すなら、業界の深い専門知識こそが最大の差別化要因になります。あるいは社内の業務改善に取り組む「オプティマイザー」なら、AIによる業務フローの再設計スキルが武器になるでしょう。「自分はAIの世界のどこで価値を出したいのか」を明確にすることで、身につけるべきスキルの優先順位が見えてきますよ！
出典：MIT Sloan Management Review
https://sloanreview.mit.edu/article/six-types-of-ai-startups-explained/
AIの出力を「型」にはめる技術が登場、ビジネスシステムとの連携が加速
AWSのブログ記事では、AI（大規模言語モデル）の出力をJSON（ジェイソン、データを整理するための書式）などの決まった形式に確実に変換できるフレームワーク「Dottxt Outlines（ドットテキスト・アウトラインズ）」が紹介されています。従来はAIの回答を後から検証して修正する方法が主流でしたが、この技術ではAIがテキストを生成する段階でリアルタイムに制約をかけることで、98%という高いスキーマ準拠率と最大5倍の速度向上を実現しています。
たとえるなら、AIに「自由作文」を書かせてから添削するのではなく、最初から「決まった書式の報告書」を書かせるイメージです。金融や医療など、ミスが許されない分野でAIを活用するためには、こうした「出力を制御する技術」が不可欠です。私たちの日常業務でも、AIを導入する際に「どう使うか」だけでなく「出力の品質をどう保証するか」まで考えられる人材の価値が高まっています。AIの不確実性を理解した上で、既存のシステムと確実につなぐスキルは、今後ますます重宝されるでしょう！
出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-structured-output-from-llms-with-dottxt-outlines-in-aws/
ペンタゴンがAnthropicにAI安全制限の緩和を要求、緊張が高まる
Ars Technicaの報道によると、米国のピート・ヘグセス国防長官がAI企業Anthropic（アンソロピック）に対し、同社のAIモデルに設けられた安全上の制限をあらゆる合法的な軍事用途向けに緩和するよう要求しています。これには国内監視や、人間の直接的な判断を介さない攻撃任務も含まれるとされ、今週金曜日までに合意しなければ国防総省のサプライチェーンからの排除や、国防生産法の発動も検討するとの警告が出されています。Anthropic側は現時点でこの要求に応じていません。
この対立は、政府が民間企業にどこまで介入できるのかという根本的な問いを投げかけています。私たちの職場に置き換えると、大きな権力を持つ相手から自社の方針に反する要求を受けたとき、どう判断するかというテーマに通じます。日頃から自分や組織の倫理的な基準を明確にしておくことで、いざという時にブレない判断ができるようになります。また、特定のベンダーや取引先への過度な依存を避けてリスクを分散させる視点は、IT戦略に限らずあらゆるビジネスで重要になってきますね。
出典：Ars Technica
https://arstechnica.com/ai/2026/02/pete-hegseth-wants-unfettered-access-to-anthropics-models-for-the-military/
ホワイトハウスがAI企業に電力コスト負担を要求、主要企業は応じる姿勢
TechCrunchの報道によると、米ホワイトハウスは大手AI企業（ハイパースケーラー）に対し、AIの開発・運用に伴う電力需要の急増で生じる電気料金の値上げ分を自ら負担するよう求めています。AIモデルの訓練や運用には膨大な電力が必要で、これが一般家庭や他産業の電気料金を押し上げかねないという懸念が背景にあります。これに対し、主要企業の多くはすでに電力コストの上昇分をカバーする意向を公に表明しています。
AIの利便性ばかりが注目されがちですが、その裏には巨大なエネルギー消費という現実があります。このニュースは、AIを業務に活用する際に「効率化」だけでなく「環境や社会への影響」まで考える視点の大切さを教えてくれます。AIツールを選ぶ際にも、性能やコストだけでなく、そのサービスがどれだけ持続可能な運営をしているかまで意識できると、より責任あるビジネス判断ができるようになるでしょう。
今日のまとめ：AIと共に進化する働き方
今日紹介したニュースから見えてくるのは、AIが「使うもの」から「一緒に働くパートナー」へと本格的に変わりつつある姿です。スマホから開発を指揮したり、ベテランの動きをAIに学ばせたり、アプリをまたいで行動を代行したり——AIとの協業の形はどんどん広がっています。
これからの時代、大切なのは、
最新技術の波に乗りながら、自分らしい働き方を見つけていきましょう！