おはようございます！今日は6本のニュースをお届けします。AIにパソコン操作や契約業務を教える取り組み、会話を覚えておけるAIアシスタントの作り方、そしてAIの「意外な失敗」から学べることまで、AIと一緒に働くときのヒントがそろいました！
OpenAIとIroncladが契約業務でAIエージェントを訓練・評価
OpenAI（ChatGPTを開発するAI企業）の公式サイトで、Ironclad（契約業務のソフトウェアを手がける企業）と進めている、AIエージェント（目的に向けて自分で作業を進めるAI）の訓練と評価の取り組みが紹介されました！題材は、複雑な契約まわりの業務の流れ（ワークフロー）です。ねらいは、専門職の仕事での「コンピューター利用」（AIが人と同じように画面を見て、パソコンを操作する技術）を前に進めることだそうです。
契約書の確認や承認の回覧のように、いくつもの画面を行き来する仕事は身近にもありますよね。自分の担当業務を「どの画面で何を確かめ、どう進めるか」まで書き出しておくと、AIに任せる部分と人が見る部分を分けて考える土台になりそうです！
出典：OpenAI
https://openai.com/index/advancing-computer-use-with-ironclad
AtlassianとOpenAIが提携を拡大、企業の知識とAIをつなぐ
OpenAIの公式サイトによると、Atlassian（Jiraなどチーム向け業務管理ツールの企業）とOpenAIが、2023年からの提携を広げます！最先端のAIモデルと企業の中にたまった知識をつなぎ、チームが仕事を計画し、形にし、届けるまでを手助けするのがねらいです。
今回の拡大で、OpenAIのモデルがAtlassianの製品群やAI機能「Rovo」のエージェントを支えることになります。Atlassianでは3,000人以上の開発者がCodex（OpenAIのプログラミング用AI）を使い、OpenAIも社内の重要な業務の管理にJiraを使い続けるそうです。
AIが社内の知識を使えるようになるほど、どこに何が書いてあるかが大事になってきそうです。議事録や手順書を、あとから誰が読んでもわかる形で残しておくことは、AIと一緒に働くチームの土台づくりといえますね！
出典：OpenAI
https://openai.com/index/atlassian-partnership
端末の中で動くAIアシスタント「Underdog」が登場
TechCrunchによると、シリコンバレーの有力者たちが支援するSigil Wen氏が、AIアシスタント「Underdog」を招待制のベータ版として公開しました！インターネット上のサーバーではなく、手元の端末の中で動く「オンデバイスAI」で、プライバシーが完全に守られること、日常の作業をこなせることをうたっています。今はMacとWindowsのパソコン向けで、Linux、iPhone、Android版も近く出る予定です。アプリは当初無料で、広告は今後も入れないそうです。TechCrunchは、「Instinct」や「Muse」の競合と位置づけています。
仕事でAIを使うとき、「この情報を入力して大丈夫かな？」と迷う場面は多いですよね。新しいツールを試す前に、データがどこで処理されるのか、会社のルールで何が許されているのかを確かめる習慣をつけておくと、便利さと安心を両立しやすくなります！
AWSが会話を覚えるAIアシスタントの作り方を紹介
AWS（Amazonのクラウドサービス）の公式ブログで、過去の会話を覚えていくAIアシスタントの作り方が紹介されました！ふつうのAIアシスタントは会話のたびに一からで、事情を毎回説明し直す必要があります。そこでAmazon Bedrock AgentCore（AIエージェントの基盤）でOpenClaw（オープンソースのAIエージェント）を動かし、短期と長期の記憶を組み合わせます。
例は園芸用ですが、設定を差し替えれば社内ヘルプデスクなどにも応用できるそうです。文章と画像の読み取りで別のAIモデルを使い分け、料金は使った分だけで、軽い個人利用なら月5〜9ドルほど（2026年7月時点の見積もり）。
同じ前提を何度も説明し直す手間は、人とのやり取りでもよくありますよね。AIに覚えてもらう仕組みが広がるほど、何を覚えさせて何を残さないかを決める目線が大切になります。自分の好みや仕事の前提を短いメモにまとめておくと、どんなツールでも役立ちそうです！
出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-context-aware-ai-assistant-on-agentcore-and-openclaw/
AIの「意外な失敗」は何を教えてくれるのか
Microsoft Research（Microsoftの研究部門）のポッドキャストで、パートナーリサーチマネージャーのジェニファー・ネビル氏が、主任応用科学者のチャド・アタラ氏と対談しました！ネビル氏は数学や認知科学などを経て、コンピューターサイエンスにたどり着いたそうです。
話題は、使う人の目的に合わせたAIの評価や、ふだんのベンチマーク（性能テスト）の外で見つかる「意外な失敗」です。ネビル氏らの研究では、条件を1回で伝えると高い性能を出すAIも、何回かに分けて足すと性能が大きく落ちました。結果が期待と違うときにデータをよく見る大切さも語っています。
指示を小出しにして話がこじれるのは、人どうしの仕事でもありますよね。期待どおりの結果が出なかったときは、自分の伝え方や条件の抜けを見直してみる。うまくいかなかった理由を具体的に言葉にするクセは、仕事の振り返りにもそのまま生きてきます！
出典：Microsoft Research
https://www.microsoft.com/en-us/research/podcast/what-ai-gets-wrong-and-what-failure-teaches-us/
UAEの方言と文化を学ぶLLM「Falcon-Emirati」
研究機関のTIIが、Hugging Face（AIモデルの共有サービス）上のブログで、LLM（文章を理解して作り出すAI）「Falcon-Emirati-7B」を発表しました！アラブ首長国連邦（UAE）では、ニュースや教科書のアラビア語と、日常会話のエミラティ方言が違います。この方言は主に話し言葉で、ネット上の文章が少ないのが難しさだそうです。
TIIによると、母語話者から集めた1,173問のテスト「Alyah」で84.83%と、比較した中では何倍も大きなモデルを含めて最高でした。ただし重要・公的な用途では、事前に自分の用途で評価するよう勧めています。
AIに文章を頼むとき、言葉の背景にある文化や、その場ならではの言い回しまで伝わっているかは気になるところです。社内用語や業界の言い回しを使うときは、意味をひと言そえて渡すだけでも、AIとのすれ違いを減らせそうです！
出典：Hugging Face Blog
https://huggingface.co/blog/tiiuae/falcon-emirati
今日のまとめ ~ AIに任せる前に、伝え方と確かめ方を整える
今日のニュースからは、AIにパソコン操作を教えたり、社内の知識や会話の記憶とつないだりと、AIを仕事の中で使うための工夫が進んでいる様子が見えてきます。その一方で、Microsoftの研究者が語ったように、AIは条件の伝え方しだいで意外な失敗もします。
これからの時代、大切なのは、
AIとの付き合い方は、ちょっとした準備で大きく変わります。今日も一歩ずつ、自分らしい働き方を育てていきましょう！