働き方 x AIニュース！2026年2月20日

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、わかりやすくお届けします。AIが私たちの仕事をどう変えていくのか、一緒に見ていきましょう！

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スタートアップCEOたちが語る「AIは人間の仕事を奪わない」という本音

TechCrunchの報道によると、カタールで開催された大規模テクノロジーカンファレンス「Web Summit」で、AIスタートアップのCEOたちが興味深い見解を示しました。会議メモの自動作成ツールを手がけるRead AI（リード・エーアイ）と、カスタマーサポート向けAIを開発するLucidya（ルシディア）のトップが口をそろえて述べたのは、「AIが置き換えるのは人間そのものではなく、特定の作業だ」ということです。

たとえば、会議の議事録を書く作業やお客様からの問い合わせへの定型的な対応など、決まったパターンの仕事はAIが得意です。一方で、お客様の気持ちに寄り添った提案をしたり、チーム内の意見をまとめて新しいアイデアを生み出したりする仕事は、やはり人間の出番です。「AIは脅威ではなく、面倒な作業から私たちを解放してくれるパートナー」という考え方は、これからのキャリアを考えるうえで大きなヒントになりそうですね！

出典：TechCrunch
https://techcrunch.com/2026/02/19/web-summit-qatar-read-ai-lucidya-notetakers-customer-support/

AWSが営業支援AIエージェント「CAKE」を構築！情報収集が数時間から10秒に

AWS（アマゾン・ウェブ・サービス）の公式ブログによると、同社は営業担当者の情報収集を劇的に効率化するAIエージェント「CAKE（ケーキ）」を開発しました。このシステムは、Amazon Bedrock AgentCore（ベッドロック・エージェントコア）という基盤技術を使って構築されています。

営業の仕事では、お客様の状況を把握するために複数のツールやデータベースを横断して情報を集める必要がありますよね。これまで数時間かかっていたその作業を、CAKEなら自然な言葉で質問するだけで、わずか10秒以内に回答してくれるそうです。しかも単純に数字を出すだけでなく、「なぜこのお客様の取引額が減ったのか」といったビジネスの背景まで説明できるのが特徴です。まるで、あらゆるデータに詳しい優秀なアシスタントがそばにいるようなイメージですね。こうしたAIエージェントが広まると、私たちは情報を集める時間を減らして、お客様との対話や戦略を考える時間を増やせるようになります！

出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-unified-intelligence-with-amazon-bedrock-agentcore/

AIエージェントが「集団」で学び合う新手法「GEA」が登場

VentureBeatの報道によると、カリフォルニア大学サンタバーバラ校の研究チームが、AIエージェントの画期的な学習方法「GEA（Group-Evolving Agents＝グループ・エボルビング・エージェンツ）」を発表しました。

従来のAIエージェントは一人ひとりが独自に試行錯誤して学ぶ仕組みで、せっかくの学びが他のAIに共有されないという課題がありました。GEAでは、AIエージェントたちがチームのように知識を共有し合います。ある一体のAIが見つけた良い方法やコードの修正パターンを、グループ全体で分析して次の世代に引き継ぐのです。これはまるで、職場で先輩の成功事例をマニュアル化して新人に伝えるようなものです。しかも、この仕組みで進化したAIは追加コストなしで運用でき、ソフトウェア開発の作業では人間が設計したシステムと同等の性能を発揮したそうです。「個人の学びを組織の財産にする」という考え方は、私たちの職場づくりにも通じる大切な視点ですね！

出典：VentureBeat
https://venturebeat.com/orchestration/new-agent-framework-matches-human-engineered-ai-systems-and-adds-zero

AI開発の「試作→本番」の壁を解消するワークフローツール

AWSの公式ブログで紹介されたのは、AIや機械学習の開発現場が抱える大きな悩みを解決するツールです。Union.ai（ユニオン・エーアイ）2.0とFlyte（フライト）というワークフロー管理ツールを、Amazon EKS（アマゾン・イーケーエス）というクラウド基盤の上で使う方法が解説されています。

AI開発では、研究段階でうまくいったものを実際のサービスとして動かす段階に移すとき、インフラ（基盤となるコンピューターシステム）の複雑さに悩まされることが多いそうです。このツールを使えば、開発者はPython（パイソン）というプログラミング言語だけで、小さな実験から大規模な本番運用まで一貫して管理できます。必要に応じてコンピューターの処理能力を自動で増減させたり、エラーが起きたら自動でやり直したりしてくれるのです。技術者がインフラの管理作業から解放されれば、その分だけ本来の「AIをもっと賢くする」という仕事に集中できるようになりますね！

出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-ai-workflows-on-amazon-eks-with-union-ai-and-flyte/

グーグル、AIの力で2025年に175万件の悪質アプリを排除

TechCrunchの報道によると、グーグルは2025年にGoogle Playストア（アンドロイドスマホのアプリストア）で約175万件もの悪質なアプリの公開を阻止したと発表しました。この数は前年より減少しているものの、依然として膨大な量です。

ポイントは、こうした不正アプリの検知と排除にAIシステムが大きく貢献しているという点です。人間のチェックだけでは到底追いつかない数のアプリを、AIが自動的に分析して危険なものを見つけ出しています。これは、セキュリティの世界でAIが「見張り番」として活躍している好例です。私たちの日常の仕事でも、大量のデータチェックや不正検知のような「膨大な量を素早く正確に処理する作業」はAIに任せ、人間は判断や対策の立案に集中するという役割分担が、ますます重要になっていきそうです！

出典：TechCrunch
https://techcrunch.com/2026/02/19/google-says-its-ai-systems-helped-deter-play-store-malware-in-2025/

マイクロソフトが「本物とAI製」を見分ける技術の標準化に本腰

MIT Technology Reviewの報道によると、マイクロソフトがオンラインコンテンツの真偽を証明するための技術指針を発表しました。同社の研究ブログでも詳しく解説されており、電子透かし（目に見えない形でデータに埋め込む印）やデジタル指紋（コンテンツ固有の特徴データ）、C2PA（シーツーピーエー）という来歴記録の規格など、60通りもの手法を検証した結果をまとめています。

最近はAIで作られた精巧な偽画像や偽動画（ディープフェイク）が社会問題になっていますよね。マイクロソフトの取り組みは、「この写真はどこで作られたか」「途中で加工されていないか」を追跡できるようにするものです。ただし注意点があって、この技術はコンテンツの「出どころ」は示せますが、「内容が正しいかどうか」を判断するものではありません。つまり最終的には、私たち自身が複数の情報源を確認して判断する力が必要です。ビジネスの場面でも、情報の「由来」を確認する習慣を身につけることが、誤った判断を防ぐための大事なスキルになっていきそうですね！

出典：MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/2026/02/19/1133360/microsoft-has-a-new-plan-to-prove-whats-real-and-whats-ai-online/

出典：Microsoft Research Blog
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/media-authenticity-methods-in-practice-capabilities-limitations-and-directions/