おはようございます！2月最後の金曜日ですね。今日もAIと働き方に関する注目ニュースをお届けします。AIが「デジタル同僚」として進化したり、大企業がAI運用を劇的に効率化したりと、私たちの仕事の未来を感じさせるニュースが盛りだくさんです！
マイクロソフトが発表した「CORPGEN」 ~ AIが本当の”デジタル従業員”になる日
マイクロソフトが、実際のオフィス業務をこなせるAIエージェントのフレームワーク「CORPGEN」を発表しました。これまでのAIは「メールを1通書く」「資料を1つまとめる」といった単発の作業が中心でしたが、CORPGENは複数の仕事を同時に進められるのが大きな特徴です。たとえるなら、これまでの AI が「一品ずつしか作れない料理人」だったのに対し、CORPGENは「前菜・メイン・デザートを段取りよく同時に進められるシェフ」のようなイメージです。
注目すべきは、CORPGENが「経験から学ぶ」仕組みを持っていることです。過去にうまくいった手順を記憶して次に活かせるので、使い続けるほど賢くなります。さらに、メールやTeams（マイクロソフトのビジネスチャットツール）を使ってAIエージェント同士が自律的に連携し、まるで仮想的なチームのように動くこともできるそうです。標準的なAIと比べて約3.5倍のタスク完了率を達成したとのこと。
こうした技術が広まると、私たちの役割は「自分で全部やる人」から「AIチームを見渡す監督」のような立場に変わっていくかもしれません。複雑なマルチタスクはAIに任せて、自分はより大きな判断や創造的な仕事に集中する。そんな働き方がぐっと近づいてきましたね！
出典：Microsoft Research
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/corpgen-advances-ai-agents-for-real-work/
ServiceNow、社内IT対応の90%をAIが自動解決！新フレームワークで企業展開も
ServiceNow（企業向けIT管理プラットフォームの大手）が、自社のIT関連リクエストの90%をAIで自律的に処理し、人間の担当者より99%速い対応を実現したとVentureBeatが報じています。パスワードのリセットやアカウント設定など、いわゆる「定型的だけど数が多い」タイプの業務をAIがほぼ完全に引き受けているわけです。
この実績をもとに、同社は「Autonomous Workforce」という新しいフレームワークを他の企業にも提供し始めました。最大のポイントは「役割ベース」の設計思想です。従来のAIは一つひとつの作業について「これをやっていいですか？」と確認が必要でしたが、新しい仕組みでは「IT担当者」のような職務権限をAIにまるごと渡します。すると、その権限の範囲内であれば、AIが一連の業務をスムーズに処理できるようになります。
この事例が教えてくれるのは、最先端の派手なAI技術よりも、地道な定型業務の自動化が確実な成果を生むということです。自分の仕事の中で「繰り返しやっているけど判断があまりいらない作業」を見つけて、そこからAI化を始めるのが効果的ですね！
出典：VentureBeat
https://venturebeat.com/orchestration/servicenow-resolves-90-of-its-own-it-requests-autonomously-now-it-wants-to
レガシーシステムの近代化にAIを活用 ~ AWSが語る成功の教訓
AWSが、古いメインフレームで動くCOBOL（1960年代から使われているプログラミング言語）のシステムを現代の技術に移行する際の教訓を公開しました。銀行や保険会社などでは、数十年前に書かれたプログラムが今でも基幹業務を支えていますが、その維持管理はとても大変です。AIを使えばコードの書き換えは得意ですが、システム全体の複雑な依存関係や、法規制への対応までは自動でやりきれないことがわかっています。
そこでAWSが提案するのは、まず「決まったルールに基づく分析」で既存システムの仕様を正確に読み取り、そのうえでAIにコード生成を任せるという二段構えのアプローチです。BMW（ドイツの自動車メーカー）などがこの手法を採用し、テスト時間を75%削減しテストカバレッジを60%向上させることに成功したそうです。
ここから見えてくるのは、AIに丸投げするのではなく、AIが力を発揮できるように人間が「お膳立て」する重要性です。問題を小さく分解して、AIが処理しやすい形に整えるスキルは、プログラマーだけでなく、あらゆるビジネスパーソンにとって役立つ考え方になりそうです！
出典：AWS
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/learnings-from-cobol-modernization-in-the-real-world/
AT&T、1日80億トークンの壁を突破！AI運用刷新でコスト90%削減
米国の大手通信会社AT&Tが、AI運用の構造を根本から見直し、コストを90%も削減したとVentureBeatが報じています。同社では1日に80億トークン（AIが処理するテキストの単位）もの膨大なデータを扱っており、すべてを高性能な大型AIモデルに任せていては費用も処理時間も膨らむ一方でした。
そこで採用したのが、「スーパーエージェント」と呼ばれる司令塔役のAIが、タスクの種類に応じて専門特化した小型モデルに仕事を振り分ける仕組みです。簡単にいえば、「何でも屋の高給社員1人」から「チームリーダー＋専門スタッフ数名」の体制に切り替えたようなものです。この結果、コストは10分の1になり、処理能力は3倍以上に向上しました。さらに、10万人以上の従業員がノーコード（プログラミング不要）で業務自動化ツールを利用しているとのこと。
この事例は、AIの使い方にも「適材適所」が大切だということを教えてくれます。高機能なAIをすべてに使うのではなく、タスクの難しさに合わせてモデルを使い分ける視点は、私たちが日々の仕事でAIツールを選ぶときにも参考になりますね！
出典：VentureBeat
https://venturebeat.com/orchestration/8-billion-tokens-a-day-forced-at-and-t-to-rethink-ai-orchestration-and-cut
「インダストリー5.0」が描く人間中心の働き方とは？
MIT Technology Reviewが、AIやIoT（モノのインターネット）を活用した産業変革の次のステージ「インダストリー5.0」について報じています。前段階のインダストリー4.0が技術の導入そのものに注力していたのに対し、5.0では「人間の可能性をどう広げるか」「持続可能な形でどう成長するか」が中心テーマになっています。
調査によると、多くの企業がまだ効率化やコスト削減にばかり投資を集中させている一方で、本当に大きな価値を生んでいるのは、人を中心に据えた取り組みや成長戦略だそうです。技術を入れるだけでは不十分で、組織の文化を変え、リーダーシップのあり方を見直し、人間とAIの新しい協力関係を築くことが成功の鍵になります。
「AIで効率化」も大事ですが、それだけを追いかけると限界があります。AIをパートナーとして、自分の創造力や判断力を伸ばしていく。そういう発想が、これからの働き方を切り拓くポイントになりそうです！
出典：MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/2026/02/26/1133707/finding-value-with-ai-and-industry-5-0-transformation/
Mistral AIがアクセンチュアと提携 ~「マルチモデル時代」が本格化
フランス発のAIスタートアップMistral AI（ミストラルAI、オープンソースのAIモデルを開発する企業）が、世界的なコンサルティング企業のアクセンチュアと提携したとTechCrunchが報じています。注目すべきは、アクセンチュアがOpenAI（ChatGPTの開発元）やAnthropic（クロード、対話型AIの開発企業）ともすでに提携しており、主要なAI企業との連携を次々と広げている点です。
これは、企業のAI活用が「一つのAIに絞る」時代から「目的に応じて複数のAIを使い分ける」マルチモデル時代に入っていることを示しています。コストを抑えたいときはオープンソースのMistral、機密性が高い業務にはセキュリティに強いモデル、高度な分析にはまた別のモデル、といった具合です。
私たち個人にとっても、同じ発想が活きてきます。ChatGPTだけ、Claudeだけ、と一つに頼るのではなく、それぞれのAIの得意分野を理解して使い分けるリテラシーが、これからの仕事力を高めてくれるはずです！
出典：TechCrunch
https://techcrunch.com/2026/02/26/mistral-ai-inks-a-deal-with-global-consulting-giant-accenture/
グーグルの新画像生成AI「Nano Banana 2」がGeminiに登場！
グーグルが、新しい画像生成AIモデル「Nano Banana 2」を発表し、AIアシスタント「Gemini」で利用可能になったとArs Technicaが報じています。このモデルは、プロ向けの高品質な画像生成と、軽量モデルならではの処理スピードを両立しているのが特徴です。
特に注目したいのは、AIが苦手としてきた「画像の中のテキスト表示」の精度が大幅に改善されたことです。これまでは、AIが生成した画像に文字を入れると読めないほど崩れることが多かったのですが、Nano Banana 2ではインフォグラフィック（情報を視覚的にわかりやすくまとめた図）やプレゼン資料に使えるレベルの正確さを実現しています。
この進化は、デザインの専門知識がなくても、プレゼン資料やSNS投稿用の画像を短時間で作れるようになることを意味します。「文章を書く」だけでなく「見せる」コミュニケーションにもAIを活用できる時代がやってきました。新しいツールをどんどん試して、自分の表現力を広げていきたいですね！
出典：Ars Technica
https://arstechnica.com/ai/2026/02/google-releases-nano-banana-2-ai-image-generator-promises-pro-results-with-flash-speed/
今日のまとめ：AIと共に進化する働き方
今日のニュースからは、AIが「便利なツール」の段階を超えて、「デジタル同僚」や「仮想チームメンバー」として私たちと一緒に働く時代が着実に近づいていることが見えてきます。
これからの時代、大切なのは、
AIとうまく協力しながら、自分らしい働き方を見つけていきましょう！