働き方 x AIニュース！2026年10月29日

おはようございます！木曜日の朝、いかがお過ごしですか？今日は注目のニュース12本をお届けします。AIエージェントに指示を出して仕事を始める場面が広がるなかで、「何を任せて、誰がどう管理するか」を考えさせられる話題がそろいました！

コンテンツ

GitHubの年次調査で見えた、エージェントと進める開発

GitHub（プログラムの保管・共同開発サービス）が、公式ブログで年次レポート「Octoverse」の2026年版を公開しました！過去12か月にコードが送り込まれた（プッシュされた）回数は179億回で、2024年と2025年の合計を上回ったそうです。9月にはプルリクエスト（変更の提案）の40%超がAIエージェントの下書きから始まっていて、3月の17%から大きく増えました。今年作られたリポジトリ（コードの保管場所）では、エージェント用の設定ファイルがあるものは、ないものの平均8倍のコミット（変更の記録）がありました。

まずエージェントに指示を出し、返ってきたものを見直して整える。開発の現場で増えているこの進め方は、ほかの仕事にも応用できそうです。資料づくりをAIに頼むときも、先に「何をどこまで任せるか」を一言で書き出してから始めてみませんか！

出典：GitHub Blog
https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-commits-pushes-reach-new-highs-in-2026-as-developers-build-with-agents/

オラクル、社員がAIで業務アプリを作れる新ツールを発表

Publickeyによると、オラクル（業務ソフトやデータベースの大手企業）が、米国ラスベガスで開催中の年次イベント「Oracle AI World 2026」で、新ツール「Oracle App Composer」を発表しました！社員がAIを使って業務アプリを自動で作り、Oracle Cloud（オラクルのクラウドサービス）上に置いて使えるというものです。作ったアプリは社内で共有できます。さらに、情報部門（社内のIT担当部署）がこのツールをまとめて管理でき、責任者を設定したり、使われていないアプリを廃止したりできるそうです。提供開始は2027年春の予定です。

現場の人が自分でアプリを作れるようになると、「作ったあと誰が面倒を見るか」も一緒に考える必要が出てきます。業務の小さな仕組みをAIで作るときは、使う人、直す人、やめると決める人を最初にメモしておくと、あとで困らずに済みそうです！

出典：Publickey
https://www.publickey1.jp/blog/26/aioracle_cloudoracle_app_composeroracle_ai_world_2026.html

AI時代のエンジニアに求められる「システム思考」とは

IEEE Spectrum（技術者の学会IEEEの技術誌）に、IEEE会員でGoogleに勤める筆者が、AI時代のエンジニアの役割について寄稿しました！AIを使えば、調べものや設計案づくり、シミュレーションといった初期の作業を一人でも進めやすくなります。それでも各分野の深い専門知識は必要で、先に進むかどうかの最終判断は人の責任として残るとしています。そこで大切になるのが、問題の全体を見渡す「システム思考」です。AI時代はそこに、何をAIに任せ、何を人が確かめ、いつ専門家に判断を委ねるかを決めることも加わるとし、エンジニアの価値は「全部を知っていること」ではないと述べています。

自分の専門の外にある問題も、AIを使えば入り口までは自力でたどり着きやすくなりました。その先で「ここからは誰に聞くべきか」を判断できることは、どの職種でも強みになりそうです。AIの答えを使う前に、どんな前提で出てきた答えかを一度考えてみませんか！

出典：IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/systems-thinking-vital-in-ai

GitHubが年次イベントでCopilotの新機能を発表

GitHubが年次イベント「GitHub Universe 2026」で新機能を発表しました！公式ブログでは、開発者の仕事は「すべてのコードを書く」ことから「多くのエージェントを指揮する」ことへ変わり、大事なのはコードの量ではなく完成した仕事だと述べています。新機能には、作業に合わせて1つまたは複数のAIモデルの使い方を決める「Copilot Fusion」や、複数のリポジトリでエージェントの作業を並行して進める「Copilot projects」などがあります。GitHub Enterpriseの利用者は、別のCopilot契約なしで全機能を使え、使った分のAIクレジットを払う形です。

「完成した仕事こそが成果」という考え方は、AIで作業が速くなるほど大事になりそうです。資料やメールをAIで量産できても、相手に届いて用が済まなければ仕事は終わりません。今日の作業を「何が完成したか」で振り返ってみると、手応えが変わるかもしれません！

出典：GitHub Blog
https://github.blog/news-insights/company-news/github-universe-2026-evolving-every-layer-of-the-stack/

AIエージェントを複数チームで運用するための、AWSの設計図

AWS（Amazonのクラウドサービス）の公式ブログで、AIエージェントを社内で安全に広げるための基盤の設計が紹介されました！記事によると、エージェントを本番で使うときの壁は、モデルやツールそのものより、複数のチームが安全に開発できる環境や、費用と稼働状況の見える化といった周りの仕組みだそうです。紹介された設計は「連邦型」と呼ばれる運用の形で、中央のプラットフォームチームがルールや共通の仕組みを管理し、各事業のチームは独立した区画でエージェントを作って運用します。設計図のひな形はGitHubで公開されています。

「ここまでは全員共通のルール、ここから先は各チームの判断」という線引きは、AIに限らずチームの仕事の分け方にも生かせそうです。自分の職場で、決まりが細かすぎて動きにくいところと、決まりがなくて困っているところを一つずつ探してみませんか！

出典：AWS Machine Learning Blog
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-an-agentic-ai-platform-on-amazon-bedrock-agentcore/

米銀行キャピタル・ワン、監査や顧客対応にAIを活用

MIT Sloan Management Review（米MITのビジネス誌）が、米国で資産規模8位の銀行キャピタル・ワンのAI活用を紹介しています！同社によると、リスクやコンプライアンス（法令順守）の監査に担当者向けのAIアシスタントを入れたことで、品質上のミスが85%減り、数カ月で、監査担当者30人の合計で推定5,000時間の作業が減りました。顧客対応では、AIによる通話の要約を数百人のオペレーターが使っています。同社のAI責任者は四半期ごとの投資対効果より顧客の満足を重視していて、新しい仕組みを入れるときは道具を渡して終わりにせず、研修にしっかり投資しているそうです。

道具を配るだけでなく、使いこなすための研修までセットにする考え方は、個人の学び方にも通じます。新しいAIツールを試すときは「触ってみた」で終わらせず、一つの作業でどれだけ時間が変わったかを測ってみると、続ける理由が見えてきそうです！

出典：MIT Sloan Management Review
https://sloanreview.mit.edu/article/ai-is-thriving-at-capital-one/

Metaの広告配信AI、モデルとハードを一体で設計

Meta（FacebookやInstagramの運営企業）が技術ブログで、広告の候補を最初に絞り込むAI「Meta Andromeda」の次世代版を紹介しました！生成AIのツールで広告が大量に作られ、候補が急増したことが背景です。そこで、AIモデルとシステム、NVIDIA（半導体メーカー）と協力したGPU（AIの計算に使う半導体）の使い方をまとめて設計し直しました。本番では1台のGPUサーバーで毎秒10億件を超える広告を処理でき、2024年版の100倍になったそうです。Andromedaによって、2025年以降のFacebookでのコンバージョン（購入などの成果）は2.4%増えたとしています。

一部分だけを速くしても、流れのどこかで詰まっていれば成果は出にくいものです。自分の仕事でも、時間がかかっている作業を一つ選んで、その前後の受け渡しまで含めて見直すと、思わぬ詰まりどころが見つかるかもしれません！

出典：Engineering at Meta
https://engineering.fb.com/2026/10/28/ml-applications/meta-andromeda-next-gen-ads-retrieval-gpu-co-design/

Alphabet決算、AI投資で検索が伸びていると説明

The Vergeによると、Googleの親会社Alphabetが2026年7〜9月期の決算を発表しました！サンダー・ピチャイCEOは声明で、AIへの投資が、商品やサービスを探す検索を含む検索全体の伸びをけん引していると述べ、前年同期比の検索数の伸び率は過去5年で最も高いとしています。売上高は前年同期比25%増の1,276億ドル、「Google検索とその他」の売上は12%増でした。Google Cloud（Googleのクラウドサービス）の売上は103%増の307億ドルと、2倍を超えています。

決算の数字は、会社がAIへの投資の成果をどう説明するかを知る手がかりになります。自分の職場でAIを導入するときも、「何が増えたら成果と言えるか」を先に決めておくと、続けるかどうかを判断しやすくなりそうです！

出典：The Verge
https://www.theverge.com/tech/1020811/alphabet-google-earnings-q3-2026

Googleが新モデル「Gemini 4 Carbon」を発表

Ars Technicaによると、Googleが「Gemini 4 Argon」の公開からわずか2週間で、その改良版となるAIモデル「Gemini 4 Carbon」を発表しました！ただしArgonと同じく段階的に提供を進めていて、使えるようになるまでには時間がかかるかもしれません。Googleは、コーディングやエージェントとしての作業、科学的な分析で新しい水準に達したとしています。Googleによると、脆弱性（セキュリティ上の弱点）のないコードを書く可能性はArgonの2倍で、Chromeのチームは、質の高い修正プログラムを作る力が、比較した他社の大型モデルの10倍以上だったとしています。

発表されたばかりのAIは、すぐに自分の仕事で使えるとは限りません。新しいツールの話題を見かけたら、性能の数字だけでなく「いつ、誰が使えるのか」もあわせて確かめておくと、期待しすぎて予定が狂うのを防げそうです！

出典：Ars Technica
https://arstechnica.com/ai/2026/10/google-announces-gemini-4-carbon-its-latest-frontier-ai-model-that-you-cant-use/

事業をたたんだスタートアップのデータ、AI開発に売られる

MIT Technology Reviewのニュースレター「The Download」で、事業をたたんだスタートアップのデータがAIの開発会社に売られている話題が取り上げられました！公開データや合成データ（人工的に作ったデータ）だけでは足りなくなり、AIエージェントの学習に使える実際の記録を求める需要が高まっているそうです。会社の閉鎖を手伝う企業がデータを売る市場が広がっていて、暗号資産のスタートアップを閉じた起業家が、コードや社内の作業データを売って数万ドルを得た例もあります。一方で、こうした売買には法律や倫理の面での課題もあるとしています。

毎日の仕事で残しているチャットや資料も、データとして値段がつくものだと考えると見え方が変わります。社内のやり取りに、外に出ては困る情報を書きすぎていないか、ふだんの書き方を一度振り返ってみるのもよさそうです！

出典：MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/2026/10/28/1147767/the-download-dead-startups-fueling-ai-interspecies-communication/

あわせて押さえたいニュース

ここからは、あわせて知っておきたいニュースを手短にお届けします！

Legora、OpenAIのAIで法律業務を効率化
OpenAIの公式サイトで、法律業務向けのAIを開発するLegoraが、OpenAIのモデルやChatGPT、Codexを使って法律業務の流れを速め、契約書の分析を広げ、弁護士がより価値の高い仕事に集中できるようにしている事例が紹介されています。

出典：OpenAI
https://openai.com/index/legora

Anthropic、AIへの支出の中身を企業に示すツールを公開
TechCrunchによると、Anthropicが、利用企業がAIに払ったお金で何を得ているかを確かめられるツールを公開しました。計画している新規株式公開（IPO）を前にした動きだそうです。

出典：TechCrunch
https://techcrunch.com/2026/10/28/anthropic-just-launched-tools-to-show-companies-what-their-ai-spending-is-buying/