# Voicy2025炎上の後 ... → 2025最高AIベスト5 → Meta社が大型買収 こんにちは、たてぱちちゅんです。今回はVoicy限定の放送でお届けします。 今収録しているのが2025年12月30日ということで、 2025年はもうすぐ終わりという頃です。 現在私は妻の実家である岡山の子供たちにとってはおじいちゃんおばあちゃんのお家で過ごしているんですけども、 今夜ですね、子供たちをちょっとママが寝かせている間に撮っています。 なんでVoicy限定かということなんですけども、 最近ではVoicyから発展してYouTubeやSpotifyにも同時放送し、動画付きで、というかほぼ動画メインのコンテンツとして広く拡散するようなテーマを選んでお届けしているんですけども、 今回はタイミング的には動画も撮れそうもないですし、音声のみで、それからYouTubeとかで全体的に伝えるようなことじゃないんだけども、 このタイミングでVoicyを聴いていただいているぐらいのコアなタイミングでお届けしたいと思ってテーマを設けております。 今年Voicyもいろいろありましたよね。Voicyに広告が導入されることから始まり、Voicy Premiumというプレミアムプランが登場し、その直後に無料の会員は1.2倍速より速い速度では再生できないという機能制限なんかが設けられたりしました。 結局これは炎上というかかなりマイナスの方に働いて多くの人が反対したわけでして、Voicy側もその機能制限は撤廃したという状況に至っています。 そうした展末を経て、いろんなVoicyのパーソナリティさんがVoicyでの配信をやめてしまったり、もしくは別のポトキャストメディアに進出したり、同時投稿を始めるといった流れが結構大きな流れとしてありました。 例に漏れず、私もSpotify、そしてYouTubeの方にも動画付きでマルチ配信するというような運用になってきました。 そういう方針転換を私もしてきて、YouTubeとかSpotify、特にYouTubeなんかは多くの人に動画として届けられる、拡散しやすいので、そういうテーマを選んでポストしていくということを10回ぐらい続けてきたということであります。 確かにYouTubeの方が再生数は多くなりますし、多くの人に拡散されやすいという側面はある。 その一方で、なんかちょっと違和感を感じてきたなというのが、YouTubeでポストするほどではないんだけども、ちょっとした話というのがあんまりポストしにくくなってきているんですよ。 だから、もともとはそういう裏話とかオフレコのような話をするメディアがVoicyだと思うんですよね。 なので、やっぱりその原点には立ち返りたいなと思っていまして、今回は年乗せにVoicy限定での配信をしたいと思っています。 やっぱり今年のVoicy争動もあって、リスナーさんとして、一ユーザーとしてVoicyから離れちゃったという人も割といると思うんですよね。 私もVoicyが炎上した時に、いろんなコメントを募りまして、どんな感じなのかと、皆さんどう思ってますかということを聞いたところ、 やっぱりVoicyじゃなくてPodcastで聞いた方がいいやっていう人もいますし、でも自分はVoicyに残ったリスナーとして続けているという人もいましたし、いろいろだと思います。 私自身もやっぱりVoicyのユーザーとしては、リスナーとしてのスタンスも続けてはいる。でもPodcastメディア、Spotifyとかも聞いてはいるっていうスタンスですね。 だから今のこのVoicy限定放送を聞いていただいている時点で、今聞いていただいているあなたはですね、Voicy残留組と、私と同じですね、Voicy残留組ユーザーだと思います。 だからそうしたコアな方に向けたお話ができたらいいなということで、今回は年乗せにとっております。 ということでね、今回の話なんですけども、2025年総括してAIツールですね。どんなAIツールを私は特に好んで使ってきたのか。 個人的ベスト5ということで、チャットGPTをはじめとする仕事に役立つ日常を豊かにしてくれたAIツールをベスト5紹介していきたいと思います。 さらに今後どうなっていくのか、2026年はどうなるのかということを軽く予測すると。 実は今朝ポストしたばかりで非常に大きなニュースが入りまして、FacebookとかInstagramを運営しているメタ社がですね、大きなAI企業の買収をしたんですね。 私も最近使っているManasっていうAIエージェントツールがあるんですが、その会社をメタが買収しますと。 これ非常に大きなニュースになってまして、これ今後メタ社がAI業界旋風を起こしていくんじゃないかとも言われています。 この辺りも含めてですね、2026年どうなっていくのかなということを軽く話したいと思います。 # 1位 ChatGPT 王者。しかし、最近かげりが...? はいそれではですね、2025年の生成AIツール個人的ベスト5ということで、 ランキング形式でお伝えしていきたいと思います。 担当直入ね、もう1位から言ってしまいます。もったいつけずにですね、 トントン拍子でお伝えしていきたいと思うんですが、 1位は安定の1位ということでChatGPTですね。 王者ChatGPTということで、生成AIのツールの業界ではトップリーダーでもあり、 最もユーザー数を抱えているChatGPTです。 例に漏れず私も一番日常的に使っているというところがありますね。 生成AIって日常的によく使うってなると、やっぱりスマホなんですよ。 私自身子育てと仕事の両立ということを掲げながら、パソコンも開いて仕事も もちろんするんだけども、パソコン開けないスマホのみということも非常に多いんですね。 日常で生活の中でポケットの中に使えるAIというのがあるというのは非常に 心強い。スマホにおけるChatGPTはアプリの使い勝手が今のところやっぱり最強ですね。 使い勝手がめちゃくちゃよく、レスポンスも早いということです。 何より日常で一番使うAIの機能って何かというと検索なんですね。 やっぱりこのリサーチや検索の機能が最も強いのがChatGPTだと思います。 特に2025年、今年ですね、春頃にオープンAIO3というモデルが出てきました。 これはOシリーズというシリーズが出てきて、懐かしい話になっちゃいましたけども、 チェインオブソート、連鎖的思考という多段階で推論、考えていくというモデルが出てきて、そのO3というモデルね。 多段階で考えながら、しかもウェブでリサーチをしていくという強力なリサーチ機能を備えているのがO3だったわけです。 どういうことかというと、何か調べてと私が質問した場合、まず最初に下調べみたいなことをしてウェブでリサーチする。 その結果を経て、じゃあ今度はこっちを調べようか。 こっちを調べた方が良さそうだなって、また推論、考えることをして、また違う検索を行う。 という試行錯誤とリサーチを自分で勝手に繰り返していく。 まさに人間がリサーチを行っているような多段階の考えることとリサーチすることを繰り返した上で、 最高の答えを返してくるというのが出てきたわけで、このリサーチ能力が非常に高いということでした。 夏頃にGPT-5というものになっても、そのリサーチ能力は継承されていて、今はGPT-5.2というものに年末にはなりましたけども、 依然として私が触っているすべてのAIモデルの中で、チャットGPTがリサーチ、調べ物については最強かなと考えています。 日常のIKEAとかで買い物をするときに、この商品はこの店舗の中の売り場のどこにあると思う?みたいなことを、 IKEAの店員さんに聞くんじゃなくて、チャットGPTに調べさせるというレベルでも答えてくれるんですよ。 IKEAの公式サイトとか、店舗のサイトとか、フロアマップとかを調べて、自分でこのフロアマップのここにこれがあるから、 その商品はこの辺にあるはずだ、みたいなことを答えてくれる、調べてくれる。それも当たっているわけなんですね。 なので日常の様々な試行錯誤やリサーチ、考えて決定する、意思決定をするという行動の中に、チャットGPTが非常に私にとっては相棒になっています。 例えば今年は、AtlusというチャットGPTのブラウザーが出てきまして、ウェブを閲覧したりとか、ウェブ上での作業をするときにサイドバーにチャットGPTが常駐している感じですね。 そしてエージェント機能といって、操作を支持することができる、みたいなものが出てきました。 まだまだ発展途上でもあるし、まだMac版しか出てないし、いい加減にWindows版を出してくれと思っているんですけども、 AIが操作を実行、代行してくれるということが、分かりやすく直感的に実感できるようなサービスアイテムだなと思うんですよね。 2025年は、AIエージェント元年とか言われています。 エージェントというのは、自分のユーザーの代わりにAIが実行とか操作までもやってくれるというニュアンスでよく言われているんですけども、 その片鱗を見たというのが、Atlusというブラウザでした。 2026年になると、おそらくなんですが、もっと高い精度で人間の操作の代行をできるAIエージェントが、より実用的になっていくということは、自然の流れとしては分かると思います。 ただ、ちょっと限りが見えたなと思っているのが、料金プランなんですよね。 2025年には、チャットGPTのプロプランという、約3万円の月額するという高いプロプランが出てきたんですよ。 それを2025年、私は多くの月ではそのプロプランを契約してやっていました。 それは最先端のチャットGPTの機能を使えたり、あるいはディープリサーチという機能とか、O1とかO3みたいな先端モデルを回数制限をかなり緩和してというか、ほぼ無制限で使えるとか、 あるいは今年の春頃に出てきたチャットGPTの画像生成、ネイティブモデルとか言われてますけども、それもかなり精度が高く話題になりました。 そういうものをほぼ無制限で使えるからという理由でプロプランを使っていました。 なんだけども、年末にきまして、いや、これプロプランいらないんじゃないという仮説が私の中にも出てきました。 というのが、第2位で言いますGeminiですね。 Google GeminiがGemini 3というものになったり、ナノバナナプロという画像生成モデルを出してきたというところで、そっちでできる作業が結構増えてきた、割合的には増えてきたんですね。 それに対してチャットGPTも、今まではプロプランにしないと、なかなか毎日の利用回数制限とかで、ちょっと使ったら待たなきゃいけないとかあったんですけど、 最近なんかやってるとプラスプランでいいんじゃない、あんまり制限かからないよねっていうことにふと気づいてきたんですよね。 で、今年の2025年12月にはですね、ついに私プラスプランにダウングレードしまして、月額20ドルと。 で、約1ヶ月プラスプランだけで運用してみたところ、特に困らなかったんですよね。 あれ、おかしいなと。3万円のプロプランでやってきたのに、試しにプラスに戻して1ヶ月生活してみたが、特に困った様子がないぞと。 それは逆に困ったなという感じで、もしかしてこれしばらくプラスプランでいいんじゃない、ということで経費削減にもなりますし、 もちろんプロでしかできないことが非常に魅力的みたいな局面が出てきたら、私はプロに戻すと。 3万円にするというような用意、心づもりはあるんだけど、今のところ困ってないという状況があり、しばらく様子を見ようかなという感じですね。 プロプランに限りありという私の認識です。では続いていきましょう。 # 2位 Gemini 情報発信の味方 / 「バナナ旋風」がものすごい 続いて、2位ですね。Googleのジェミニ。Googleのジェミニですね。 何と言ってもジェミニは私がこうした発信活動をしているというところもあり、日本語の文章生成が一番上手いというので重宝してるんですよね。 もともとジェミニは日本語文章上手いんですけども、やっぱりブログを書くとか、あるいはプレゼンテーションの台本を書くとか、あらゆる日本語での文章生成、下書きを書いたりとかですね、自分の文章を成形してもらうという時に、やっぱり日本語のライティングが一番自然で上手いというのがジェミニなんですよね。 これはもうずっと重宝しているという部分があります。どうしてもチャットGPTとかは頭はいいんだけども、文章を書かせるとちょっとどうしてもぎこちないというかロボットっぽい、なんとなく英語の文章を日本語に直訳するとそうなるよねみたいな印象を受けやすくてロボットっぽいAIで書いたっぽいんですけど、 ジェミニはかなり自然な表現をしてくれるし、自分が書いたよりも上手い表現をしてくれたり、そういう切り口で書くとわかりやすいのかというキャッチーなフレーズとかを使ってくれるので重宝しています。 それから今年2025年の11月の終わり頃に出たナノバナナプロという画像生成モデル。これはかなり重宝していますね。画像生成にもかからずテキスト、文章をその画像に載せることが非常に上手く日本語の文章もつけてくれるので、図解とかプレゼンスライドみたいなものを作りやすいというところです。 今年2025年の春ぐらいにチャットGPTにもそれに近い画像生成モデルが出ていました。これも話題になったんです。なったし、図解とか作れるじゃんということで私も驚いたし、非常に話題になったところであります。 そうなんですけども、やっぱりそういう画像生成は従来チャットGPTなんかの画像生成だと日本語の文章を画像に含めさせると、それが文字化けしたり字がミスったり、難しい漢字がぐちゃぐちゃってなってしまったり、やっぱり完璧ではなかったというところがあるんですよ。 そういう図解を作らせたんだけども、字が潰れちゃってたり文字化けするから、じゃあその文字化けをどう直すかというのが結構ネックになっていて、いろんな技術とかテクニックとかキャンバーでこういう風に直すとかいうテクニックが流行ったし、情報も出回ったし、私も試しました。 ただ、一周回ってこれめんどくさいねと。そこまでめんどくさいことをするんだったら最初からPowerPoとかで作るし、あるいはWebコーディング、プログラミングでそういう図解を作らせた方が確実だし早いねというようなところがあったんですよ。 そこに来て年末に近づいていきなり出てきたNano Banana Proですよ。図解とかを画像生成させたらほぼほぼ日本語が完璧と。多少細かい文字とかを出させると潰れちゃったりしちゃうんだけども、ほとんど問題ないぐらいのものが出てきた。これは便利だよね。ビジネスに使いやすいよねというところです。 Nano Banana Proの活用方法については私もウェビナーを12月に開催しましたし、先日出たばかりですがそのウェビナーを元にした図解作成のですね、あらゆるものを図解にするAI活用ですという電子書籍をリリースしております。 そのAmazon、Kindle、電子書籍で出ている新しいNano Banana Proを活用した図解を作るプロンプトのコツみたいなものは絶賛発売中ですので、もし興味がある方はこのチャプターのリンクからお求めください。 そのNano Banana Proがすごいなというところはもちろんそうなんですけども、いろんなGoogle関係のサービスにそのテクノロジーが入ってきているんですね。 例えば有名どころで言うとGoogleのパワーポイントであるGoogleスライド。 このGoogleスライドの中にも作ったスライドを画像生成で見やすくするというNano Banana Proのテクノロジーが入ってきています。 あとスライドで作っているものをそのまま図解にしてそのままスライドに挿入するという機能なんかも入っています。 あと有名どころですね、Notebook LMというGoogleのAIサービスがありますけど、そこでもNotebook LMにインプットした資料をもとにスライドを作らせるとか、 インフォグラフィック図解を作らせるという機能が新設されまして、そこでもNano Banana Proのテクノロジーが使われているんですね。 なので、このNano Banana Proという高精度な画像生成モデルがですね、Googleの全てのサービスにどんどん入ってきていて、 このGoogleの力の入れようが凄まじいというところですね。 他にもGoogleのGeminiはですね、とにかくマルチモーダル性能が高いということで、 マルチモーダルというのはAIの文脈でいうと、つまり文章だけじゃなくて画像も処理できたり、動画も処理できたり、音声も処理できたり、 そういった様々な形でデータを処理できるということなんですよね。 特にGeminiは、例えばOCRと呼ばれるですね、画像の中からテキスト、文章を読み取る精度が高いんですね。 だから写真をパシャって撮って、例えばレシートの写真を撮って、その中にどんな商品が載っているかとか、価格、金額が載っているかみたいなことも写真から読み取ってくれたりしますし、 今年は結構私のXでもバズったのは、動画で撮っちゃうと。 スマホでレシートをパラパラめくっている動画を撮っておいて、Geminiにアップロードしたら、そのパラパラめくっていたレシートのデータを全部Geminiが共有してくれたみたいなものが結構バズったんですけども、 そういうところがGeminiのマルチモーダル性能の高さの象徴的なエピソードではないかなと思います。 やっぱりそういうタスクはGeminiに任せることが多くて、逆にChat GPTとかにやらせると、一応最近Chat GPTできるんだけど、めちゃくちゃ時間がかかるんですよ。 Chat GPTはそこまで文字の読み取り精度が高くないので、すごい推論しながら何分も頑張ってくれていて、 その部分の画像を切り取って、Pythonで処理して、OCRかけるとこう書いてあるとか、すごい頑張ってくれてるんだけど、めちゃくちゃ時間がかかると。 その一方でGeminiだったら、ものの数秒で完璧に文字起こししてくれたりするので、本当にPDFファイルとかもですね、画像のみのPDFファイルを数百ページとか与えても結構内容かなり高い精度で要約してくれたり、 もちろんその内容、力がノートブックLMなんかにもテクノロジーとして使われているので、ノートブックLMというのは画像でアップロードしまくっても、その中に含まれているテキストをちゃんと読み取ってくれているというところが、 非常にビジネスや学習とかインプットですね、性能が高く有益であるというところは強いなというふうに思います。 一方でGeminiが最高なのかというと、そうでもないと私は感じていまして、ちょっとポンコツなところもあるなと感じます。 やっぱり対話していたり、何か問題を解決したりとか、質問したり、調べ物とかリサーチとかさせたいと思ったときに、どうしてもChat GPTの方がその精度は高いし、 対話が自然であると、キャッチボール、言葉のキャッチボールが自然にできて、こちらの意図をちゃんと汲み取ってくれるのはChat GPTの方が精度は高い。 そしてリサーチ、ウェブでの検索とかをさせたときに、圧倒的にChat GPTの方がその精度は高いし、情報の取ってくる幅なんかも広いというところがあります。 なので最近私もXでポストしていますが、Chat GPTは自分のブレインである、右腕、片腕、自分の三胞みたいな役割ですね。 ジェミニは自分の召使いとか、優秀な雑用係というふうに使い分けているんですね。 雑用係というと印象が悪く感じるかもしれませんが、雑用も大事というところがあります。 むしろ自分がやりたくないことをAIにやらせたいというのが本質としてあると思うんですね。 そういうのを処理してくれるのがジェミニさんなんですね。 やりたくないことや面倒なこと、大量のデータ処理とかそういうものをやってくれるのがジェミニ、雑用係ということですね。 一方で自分では気づかないことを示唆してくれるとか、あるいはリサーチしてもなかなか自分では調べきれないようなことまでも隅々まで調べてくれるというのがChat GPTのいいところだと考えています。 # 3位 Claude 実は「プロジェクト」が優秀＆デバッグの最終兵器 続いて3位ですね。3位はクロードというAIツールです。 アンスロピック社のクロードですね。クロードはね結構職人型っていうかですね、目立つところはやっぱり文章生成とかプログラミング、コーディングなんですよ。 で、このChatGPT、Gemini、クロード、3つ、 だいたいこう3トップみたいな感じでよく使われているんじゃないかなと思うんですけども、 一番この3つの中で最初にプロジェクト機能っていうのを導入してきたのが、やっぱりクロードなんですよね。 プロジェクト機能というのは、自分やチームの中で特定のテーマの特化したワークスペースというか、作業場所を作れると。 で、自分のチャットの履歴をフォルダーのようにそこに分けておけるというような優れた機能となったり、 その後ですね、ChatGPTも同じようなプロジェクト機能というのを作ったわけなんですね。 このプロジェクト機能が非常に仕事や業務でAIを使うときに役に立つというところがあり、 例えば私だったら、メールの返信の専用プロジェクトを作っています。 で、メールを返信を提案してほしいと、AIに書いてほしいというところがあったときに、 いつもメールではこういう文体で書いてほしいとか、メールにはこういう内容を含めてほしいみたいな基本的な指示ってあると思うんですね。 あと日程調整だったら、基本的には平日の何曜日と何曜日の何時から何時が基本は都合が良いので、 もし日程調整の相談のメールを書くときには、これをベースに書いてくださいみたいな基本的な指示も決めておきます。 そういうものをプロジェクトでは既定の指示としてもうそこに保存しておくんですね。 だから次回から新しいチャットを立ち上げたときには、いちいちそういう前提は書かなくてするというところがあります。 だからこそプロジェクトを立ち上げれば、相手から来たメールをとりあえずコピペしする。 そうすれば適切な返信メールを、私の方針に従った適切なメールの案をすぐに書いてくれるわけなんですね。 そしてプロジェクトの中でチャットも相手ごとに分けて保存していて、1人の取引相手につき1チャットで連続してチャットを繰り返しているところがあります。 なのである取引先に対するメールを1つのチャットの履歴の中に、もう連続的に何をやり取りしてきたかというのが文脈としてたまってきています。 だからこの人と何の話を以前したっけというのは、そのクロードのプロジェクトの中のその単体のチャットに質問すれば、 ああ、あの時あんな質問をしましたねとか、相手がこんなことを言ってましたみたいなことをすぐに答えてくれるんですね。 このプロジェクトに既定の指示を保存しておけると、それから相手先ごとにチャットを分けて文脈をため込んでいるというところが非常に有益で、 私自身何度もこのクロードに助けられたというところがありますね。 例えば会議の直前、ミーティング直前になって、今日のミーティング議題どういうんだっけとかですね、 今日ミーティングに同席される人って誰だっけメンバーみたいなことが分からなくなっちゃって、直前に思い出さなきゃいけないという時に、 とりあえずそのクロードに聞くことによって履歴から遡って、こうこうこういう内容ですよとか教えてくれるということで何度も救われたことがありますね。 実際はそういう機能こそGmailとかOutlookについているネイティブなAIがやってくれればいいというところなんですけども、 残念ながら今のところGmailに搭載されているGeminiはそこまでの精度は高くないし、 あとOutlookの中のCopilotもそこまでのことをやってくれるわけじゃないので、もっと頑張ってほしいなと思ってるんですけど、 今のところメールの管理に対して自分のブレインになってくるというのはクロードであるというところです。 これはプロジェクトという機能のおかげというところがあります。 もちろんChatGPTにもプロジェクト機能はありますよというところで、そっちでやってもいいんですけど、 というかそっちでもやっていたんですよ。 やっていたんだけどChatGPTのプロジェクト、私は日常でもよく使っているんだけど、読み込みがめちゃくちゃ遅いんですね。 これはちょっとやっている人しかわからないと思うんですけど、ChatGPTで起動して自分のプロジェクトを立ち上げようとしたときに、読み込みがめちゃくちゃ遅いと。 最初に表示される何個かのプロジェクト名は出てくるんだけど、それより以前のプロジェクトが読み込むのに30秒ぐらいかかるのかな。 だからやっぱり日常の作業の中でちょっとこの人にメール返したいみたいなときに、プロジェクトを立ち上げるのに時間がかかるというのは致命傷なんですよね。 その中でクロードの方のプロジェクトはサッと立ち上がってくるというところがあるし、やっぱりレスポンスの速さというところがあったりします。 あとは職業柄ですね。 ChatGPT、Gemini、クロードといった3大モデルには日常的に常に日頃から触っておきたいなという意味もあり、 そのどれも有料プラに入っているというところもあります。 これは余裕があったり、あるいは生成AIや伝える側の仕事をしている人の場合に限るかなとは思うんですけども、 それぞれAIモデルを触っておくことができているというのは非常に良いことなのかなというふうに思います。 あとクロード、何といっても今年出ているオーパス4.5というモデルがありまして、 プログラミングのデバッグの最終兵器として、このクロードのオーパス4.5を使っております。 これ特にどういうときかというと、他のAIにやらせていたらバグが直せなくて、ループにはまっているというときに、 最後の最後にクロードオーパス4.5さん教えてください。どうしたらいいですかと。 何が間違っているかをあのAIに教えてあげてくださいみたいなときに最終兵器として使うと。 あとで次に紹介するGenSparkね。私よく使っているんですけども、GenSparkでAIデベロッパーっていうエージェント機能があって、 ウェブ上でですね、ブラウザ関係でアプリを作れとかねウェブサイトを作れというものがあって、 それで基本的には何か開発したりとかね、ツールを作ったりとかいうことはしてるんだけども、 GenSparkではどうしてもエラーにはまっちゃって原因がわからないし解決できないというときに、 丸ごとじゃあ今あるファイルをZIPで保存して、ZIPごとオーパスに与える。 クロードオーパス4.5にアップロードできる。これね、ZIPごと与えられるというのがいいんですね。 ZIPごといろんなファイル入ってるんだけど、ボンとクロードオーパス4.5にアップロードすると、 クロードさんが中のZIPの中全部開いてくれて、ファイル構成、中にどういうものが入っているか、 どういうソースコードがあるかみたいなものを全部読んでくれて、 総合的に見るとこの辺りのここが間違っていると思うので、みたいなことを回答してくれるんですね。 それで何度も救われていまして、例えばGeminiとかでCanvasで作らせたプログラムはどうしてもバグ直らないとか、 どうしてもここが理解してもらえないというところをオーパスさんに頼んでですね、 こういうソースコードになってるんだけどどうしても直んないんですよとヘルプをしてもらうとか、よくありますね。 そういう時の頼みの綱に使わせてもらってというところにまして、 やっぱクロードはエンジニアさんにも人気があるというのはそういうところで頷けるかなというふうに感じます。 ちなみに私はクロードはプロかな、20ドルのプランに入っていて、それより高いプランには入っていません。 一時的に無料プランでもこれそんなに高い頻度で使ってないから無料プランでいけんじゃないかと思って、 一時期ダウングレートして無料プランにしてみたこともあるんですけども、 さすがに無料プランでは1日の利用回数制限に達してしまうことが多かったので、 とはいえクロードにおけるプロジェクト機能はずっと重宝してるし、 これは続けたいなと思って課金は続けているという状況ですね。 # 4位 Genspark とんでもなく変化した一年 4番目ですね。4位はジェンスパークです。 ジェンスパークね、非常に2025年は変化が大きく、さらに躍進した年だったと思います。 というのも、いまだに記憶には残ってるんですけど、最初の頃ジェンスパークって検索エンジンAIだったんですね。 検索に特化したAIで、初期の頃のジェンスパークは、Googleをやっつけるみたいな、Google検索を覆すAIになっていくみたいなことを言ってたんです。 ところが、2025年になってからですかね、だんだんめちゃくちゃ多機能になってきて、ファクトチェックっていう機能が出てきてですね、 あるテーマ、トピックを与えると、検索をしまくって、裏取り、情報の裏取りをしまくって、本当にファクトなのかということを多重検索によって確認してくれるみたいなエージェント機能が出てきて、これ面白いなと思ってたんですね。 さらに、1月、2月くらいかな、ディープリサーチ機能、これも出てきて流行りましたね。 もちろん、ChatGPTのディープリサーチ機能とか、Google GEMINIのディープリサーチとか、ディープリサーチが流行る時期みたいなのがあったんですね。 GEMSPARKもディープリサーチをリリースしてきて、なんかわかんないけど、GEMSPARKって検索モデルというよりは多機能モデルになってきたよねと思ってたんです。 あと、画像生成ができるようになったとか、いろんな機能を付け始めて、GEMSPARKって検索エンジンじゃなかったの?と思って、ちょっと迷走してるのかなと思ってたんですね。 そしたら、春頃にSUPER AGENTっていう機能をリリースしました。 要するに、検索だけに限らず、いろんな問題解決をするSUPER AGENTですという機能として、今までと全然コンセプトが違うサービスになってしまったと思うんですね。 基本的にGEMSPARKとか、後で紹介するMANASとかは、自分のAIモデル、頭脳を使っているわけじゃなくて、他の先端のAIモデルを頭脳として使っていると。 曲がりしているという感じです。例えば、CHAT-GPTのGPT-5とか、GEMINIのGEMINI3とか、CLOUDのCLOUD-4.5とか、そういうAIモデルを内部的には利用しており、でも開発力によって独自のサービスとか、面白いサービスや面白い機能なんかを付けているというような性格があります。 GEMSPARKの面白い機能は、例えば、ダウンロードエージェントなんて機能がありまして、いろんなファイルを支持すればダウンロードしてくれるんですよ。GEMSPARKの中でドライブみたいなファイルを溜め込んでおける倉庫みたいなのが設けられていて、そこにファイルをどんどん溜められるんですね。 例えば、ポッドキャストのあるエピソードをダウンロードしてとか言うと、そのエピソードを音声ファイルとして保存してくれるんですね。それを文字起こししてくれと言うと、ダウンロードした音声ファイルを元に文字起こしをして内容を要約するとか、そういうことが余裕でできると。あと、YouTubeの動画をダウンロードしてくださいとか言うと、普通にやってくれるんですね。 そういうのってChatGPTとかGeminiじゃできないんですね。やはりこの4位、5位で紹介するGEMSPARKやManasだと、大手のChatGPT、GeminiとかCloudとかに支持しても、それはできませんよ。ちょっとできません。著作権の問題でできませんよとか、ちょっと跳ねられてしまう。 AIに拒否されてしまうようなことでも、GEMSPARKやManasに支持すると、プログラム的にそういうのは可能なのでやりますよみたいな。普通にやってくれたりするんですね。ちょっと大手モデルだと、支持してもなかなかやってくれなかったり、できないと言われるようなことをGEMSPARKやManasならやってくれるというような裏技感のあるエージェントだと思うんですね。 もちろん、ダウンロードエージェントみたいなものは取り扱いには注意ですけどもね。他にも私が重宝しているのがGEMSPARKですね。Apple Watchで擬似録が取れるという機能です。今年の夏ですね、Apple Watchを買ってみて、GEMSPARKの機能を入れてみたんですけども、本当に時計持ってて、そのボタンをポチッと、Apple Watchでボタンを押すだけで、その場で話したことが擬似録化すると。 結構打ち合わせとかですね、何かの契約をするときのその説明とかを録音しておいて文字起こしして、後で何を言ったら言わないということを確認するなんてこともできますし、子供の保育園の見学説明会とかを参加したときにもそれ録音しておいて、あの時何言ってたかなとか、入園時の持ち物なんだっけみたいなことをメモしておくことができますし、 それがApple Watchという普段身につけているデバイスだけでできるというのが最高なんですよね。 擬似録を取るみたいなデバイスっていろいろあると思うんですけども、普段持っている、持ち歩いているデバイスと違うものを新たに持ち歩かなきゃいけないことが多くて、 なんかプラウドって言うんですかね、プラウドノートとかあると思うんですけども、それが私は煩わしかったと。ところがジェンスパークのApple Watch連携だと、もう時計持ってりゃいいわけじゃないですか。 ボタンポチってやるだけですし、めちゃくちゃストレスが少なく重宝しているというところがあります。 あとですね、ジェンスパークで一番今年使ったなと思うのがAIデベロッパー機能ですね。いわゆるバイブコーディングという言葉でよく言われますが、AIに支持するだけでコードの中身がわからなくても、何かツールを作ったりウェブサイトを作ることができると。 私の場合だったら、今年はウェブサイトをよくAIデベロッパーに作ってもらいました。なぜ作ったかというと、チャットGPTのAtlasとかAIブラウザーの実力を試すために、実写サイトをいろいろ作りたかったんですね。 要は、業務用のサイトみたいなものをいろいろダミーで作って、AIブラウザーというものがどこまで自動化できるのか、どういう自動操作ができるのかをいろいろ試したかったので、そのためのプレイグラウンドというか、実験のための場所、ウェブサイトをいろいろ作りたかったんですよ。 だから、在庫管理システムみたいなダミーサイトを作りましょうとか、入力フォームみたいなものを作ってとか、マネーフォワードクラウドみたいな会計入力サービスのダミーを作ってくれとか、いろいろそういうダミーのためのものを作らせたというのが、Jens ParkのAIデベロッパーだったというところです。 これは非常に良くて、ブラウザー上でそのViveコーディングが完結するというのが良かったですね。何がなくてもスマホでもいいし、パソコンでもいいし、とにかくブラウザが1個あればエージェントの指示ができて、作らせる、ツールを作らせたり追加機能を作らせる。 デプロイというか、ウェブ上でそのサービスを公開するというところまで、ワンストップでJens Park上でブラウザだけで完結する。スマホだけでもOKというところがありまして、隙間時間を活用したり、自分にとっては重宝しましたね。 ただ一方で、使うAIモデルが中で決めとかなきゃいけなくて、モデルを選択することによって消費するクレジットというポイントみたいなものを消費しながらJens ParkとかManasは使っていくので、あんまり賢いモデルを使っちゃうと、クレジットをあっという間に消費しちゃうんですよ。 だから、Cloud 4.5、ソネットという中ぐらいのモデルを基本として使っていたんですけど、なかなかバグとかが直らないことがあって、解決できないときなんかは丸ごとそのプロジェクト内のファイルをダウンロードして、CloudのOpus 4.5にそのまま投げて、さっき言ったような、Cloudさん、Opusさんに直してもらうみたいなことはしてましたね。 そういうバグ解決みたいなことは、テクニックみたいなものは必要だとは思うんですけども、かなりカジュアルにバイブコーディングができるというのが、Jens Parkのデベロッパー機能だなというふうに感じました。 年末頃になりましたが、Nanobanana Proの画像を修正できる独自のツールとして、これでええやんというタイトルを付けてですね、ノート、有料ノートで販売なんかもしていますけども、それを作ったのもJens ParkのAIデベロッパー機能でして、それだけ多くの人に、今200人以上の方にノート教材買っていただいてますけども、 多くの人に使ってもらえるようなツールがJens ParkのAIデベロッパーだけでできたというのは、非常に有益だったなと思います。 # 5位 manus 自動化では最強 そして5位なんですけども、これはねマナスというものですね。今年の夏頃に世界的にリリースされたばかりのものでして、シンガポールに本社を置いている会社なんですね。 で、今一番ニュースになっているのはそのマナスが買収されたと。その買収元はメタ社。 つまりフェイスブックとかインスタグラムなんかで何十億ユーザーを抱えている巨大なテック企業ですよね。 そのメタ社がもちろん独自のAIモデルにも力を入れてきたんだけども、今回年末、本当に年末ですよね、マナスを買収したという報道が出てですね衝撃だったという事でございます。 マナスなんですけども、私はもう毎日使っているというよりは、ほぼほぼ自動的にマナスを動かしているものでして、タスク機能ってですね、決まった日時にルーティン的にこの指示をやらせるみたいな機能を爆回ししています。 こういう機能ってですね、タスク機能とかスケジュール機能っていうのは大手のチャットGPT、ジェミニといったモデルにもあるんだけども、マナスはできることが全然違うと。 例えば特定のYouTubeチャンネルを毎日要約してレポートしてくださいみたいなこともできます。これは残念ながらチャットGPT、ジェミニにはできません。 それから特定のポッドキャスト番組なんかを指定して、毎日これを要約してください、レポートにしてくださいみたいなこともマナスならできます。 あと私がやっているのはXね、X上での特定のアカウントが昨日どんな発信をしたかと要約してくださいみたいなこともマナスにやらせてますし、もちろんウェブサイトを毎日チェックさせるみたいなこともできるので、 海外のAI発信、情報発信ブログみたいなものを毎朝マナスにチェックさせて日本語に要約させるみたいなこともしてます。 そういうウェブから情報を取得させるのをルーティン化し、しかもナノバナナプロを使って図解にしてくださいみたいなこともできるわけです。 特にやっぱりYouTubeとかだと、見たいと思ってるんだけども情報発信の量が多くて見逃しちゃうみたいなチャンネルとかもあるんですよね、有益なものが。 あとXなんかもそうで、この相手のポストは有益だから見逃したくないんだけども、情報発信量が多いからどうしても流れてしまうというのがあると思うんですけども、 そういうのをマナスに毎日チェックさせ、毎朝レポートさせてるので見逃しが少ないというところがあります。 で、そういったことがなぜできるのか、マナスならできるのかということなんですが、自律的に仮想のコンピューターみたいなものをマナスが持ってるという感じなんですね。 Ubuntuというですね、LinuxベースのOS、ご存じの方はご存じだと思うんですけども、 いわゆるマナスの場合は、エージェントが自分の中に仮想のコンピューターを持っていて、そこでウェブのブラウザを開いて調べ物をさせたり、 Pythonのプログラムを実行させたり、いろんな処理をさせるということができるので、まるで人間が作業しているかのように操作をしたりできるし、ウェブサイトをアクセスできるという強みがあるんですね。 それで私はタスク自動化なんかをしていて、毎日の膨大な情報なんかをマナスに要約させてレポートさせたり、図解化させるみたいなことが最近は実現しています。 あとタスクの自動化で言えば、例えばですね、メールチェックさせるのですね。 メールをチェックさせて、この1週間で請求書が添付ファイルでPDFできましたと、そういうPDFファイルを全部チェックさせて、 請求書だったら適切な日付やタイトルなんかをファイル名として、そしてGoogleドライブの適切なフォルダにアップロードしてくださいみたいなことも自動化してるんですね。 これがマナスだけでできるというのは非常に有機で、今まで私はそういう自動的なワークフローなんかをZapierっていう別のサービスを使って構築していたんですよ。 Zapierは結構老舗のそういうワークフロー自動化のサービスだったんですけど、それなりに月額もかかるし、ある自動化のためだけにZapierを使うとなるとちょっとコスパが悪いなっていうところがあったんですね。 試しにマナスでこれを自動化できないのかということでやってみたら、Zapierの代わりになっちゃったということで、ちょっと来年からZapier解約しちゃおうかなみたいな感じで、マナスでやっていけるならばこれでいいじゃんというふうに思ってたりします。 あと最近なんといってもですね、Google GeminiのNanobanana Proの画像生成、非常に有益なんですが、マナスでもできますというかですね、APIという仕組みを使っていて、マナスにも支持すればNanobanana Proを使った画像生成ができます。 私は実はもっぱらマナスを使ってですね、画像生成してるんですね。 なぜかというと使い勝手がめちゃくちゃいいからですね。マナスで画像生成をすると、デザインキャンバスという画面が立ち上がってきます。 そこでNanobanana Proによる画像生成をさせると、作った画像、生成した画像がキャンバスというところに表示されるんですね。 一部を変更してくださいとか、こういうふうに画像を調整してくださいみたいな指示をすると、キャンバス上に連続的に配置されていくので、後から2個前のあの画像に戻りたいんだけどとか、そういうのが全部遡れるんですね。 だしキャンバス上だとテキストの変更とか、一部だけを指し示してここを編集したいんだけどみたいな指示とか、あと画像をアップスケール、高画質にしてダウンロードしたいとか、そういうのが非常に操作性が高くグラフィカルにできるというところがあって、 本家のジェミニで画像生成するよりも、マナスの方がよっぽど使いやすいというところがあるんですね。 なので最近は本当に、Nanobanana画像生成するときはマナスを使っているというところがあり、実務的にも実用的にも非常に助かっているところがあります。 そんな感じで、今年の終盤になってきて、画然使いやすくなってきたマナスなんですけども、そんな中で年末に差し掛かって、このマナスの買収と、しかも相手がメタということで非常に大きなインパクトを私も受けましたし、 じゃあ来年どうなっていくのかなというところも気になっているので、それをチャプター分けて次に話したいと思います。 # 2026年どうなる？manusが「Meta」に買収される大ニュース はいでは最後のチャプターとしてですね2026年を予測するということで私もね 正直なところAI業界、生成AI業界全体で1年間 2026年全体を予測することはちょっと無理かなと思っています。 というのも1年間この先1年間というのも非常に長いスパンになっており 生成AIという激動の業界においては何が起こるか全く予想がつかないというところなんですね。 昨年からの時点でも1年前ってチャットGPTオープンAI社がO1というモデルをリリースしたりそのぐらいの段階でして まだまあ私も含めて多くの人がO1だから何?みたいな感じだったんですよ。 O1っていうチェーンオブソート、連鎖的思考を使ったモデルが出てきて、今までよりも多段階で思考してくれるし賢いんですよ みたいな感じだったし、だから何なの?みたいな感じだったんですね。 あとGoogleのGeminiがディープリサーチを出したばかりだったというのが去年だと思います。 ジェーンスパークなんかはまだただの検索型AIサービスだったというところがあって、今と全然違う姿をしてるんですね。 また、マナスというサービス自体が全く出ていなかったというところがあります。 それですら1年間で全く違う今の業界の様相を出していますし、正直なところ今後1年間で何が起こるかというのは長期的すぎて予想がつきません。 なんですが、全体的な方向性をふわっと予測するというか、今の延長線でいうとこうなるということはもちろんなんとなくはイメージができますし、 それから直近で大手のメタ社がマナスを買収ということで、どうなっていくのかなという予想というよりは 夢広がるよねみたいなところとか、どうなるのかなというところを話すというふうに留まるんですが、聞いていただければと思います。 まず画像生成の旋風が無強化というのは言うまでもないかなと思います。 GoogleのGeminiに搭載された画像生成モデルのNanobanana Pro、これが2025年の終わりに衝撃だったというところですね。 というのも、例えばビジネスでAIを使いますと、AIに何をさせたいかな、雑務を自動化させたいとかありますけれども、 例えばその中で非常にニーズが大きいので、プレゼンの資料を作らせたいとか、いろんな資料を作らせるというのはニーズが高いと思うんですよ。 今まで長いこと、いろんなAIモデルの各社がやってたのが、じゃあプログラミングでPythonとかを使ったり、あとHTMLとかWebを作るための言語、プログラミングをして、 それでスライド資料を作ろうみたいなね。それでどうやってかっこいいスライドを作るとか、ビジネスに使えるスライドを作ったり、 あとPowerPointに変換できるようにしたいとか、できるかということをいろいろ競っていたと思うんですよ。 それについてはChatGPTしかり、Google Geminiもやっていたし、Anthropic Cloudなんかもやっていたし、 GenSparkもスライド生成エージェントとか、Manasなんかもやっていました。 そういうのとは全く違って、もう画像生成、画像にテキストを含められればいいじゃんと。 それで一発で資料みたいに作れるよねと、やってしまったのがNanobanana Proなんですよね。 それがGoogle Geminiはもう強みとして、ガンガンGoogle関連サービスに導入しているというのはさっき言いました。 Googleスライドの中にもNanobanana Proを入れていってますし、Notebook LMというサービスにもNanobanana Proを入れていってますし、 とにかくアウトプット、何かを分かりやすい資料にするというのは画像生成でいいじゃんということをガーッとやっているのがGoogleだと思うんですよね。 それはChatGPT OpenAIではなかなかまだ再現できていないところだと思います。 ChatGPT OpenAIもNanobanana ProとかGemini 3というのをリリースを受けて、 オープンAI社の中でもコードレッド、赤信号が社内で発令されたと言われていまして、ちょっとGoogle Gemini強い動きをしているから、 ChatGPT OpenAIも早急にモデルを改善しなきゃいけないということで、12月になってからGPT 5.2というAIモデルを急いで出しましたし、 それから画像生成もレベルアップしましたと。GPT Image 2という画像生成モデルを出して、ほらレベルアップしましたよみたいなことを言いましたけど、 やっぱりそのインパクトなんかを見ても、まだNanobanana Proほどビジネスに活用できるようなモデルになってないよねというのが、特に日本のユーザーからの反応だったと。 やっぱりまだまだChatGPT画像生成は精度は上がったんだけども、日本語の資料とか図解とか作らせても、まだ文字分けが結構ひどいし、 Nanobanana Proほど使えるものを作ってはくれないよねというのが見えてきました。そこを見てしまうと、今のところ画像生成だけで資料を一発でボンと作れるみたいな領域で言うと、 Nanobanana Proが一強だよねという感じがしています。ただ、今のところユーザーの不満というか、あと少し良くなったらなと思っているニーズというのは、 結局画像で作られているので、その資料を編集できなかったり修正できない。修正が一苦労というのがありますよね。画像生成によって作られた資料というのはもう一枚のJPEG画像とかになってしまっているので、 それを文字だけ直そうと思っても、そこだけを画像から抽出して直すというテクニックだったりとか、編集技術とか必要なんですよ。 その部分をどう解決していくかというのは、Googleも非常に力を入れて今後やっていくと思いますし、その辺が2026年は当然のごとくいろんなツールによって解決されていくんじゃないかなと思います。 私自身もノートで有料販売しているノート教材の中に、そういうツール、ナノバナナプロで作ったスライドとか図解なんかを一部修正できる簡易ツールみたいなのをつけており、 その名前がこれでええやんというちょっとおちゃらけた名前なんですけども、結構それは好評を得ているというところがあります。 だから作ったものをどう修正するかみたいなものは、もちろん2016年にはいろんなツールが出てくるんじゃないかなと思います。 それからマナスが買収されたということですけども、メタ社が買収したというのはこれは大きなところかなと思いまして、 メタってもともとAIモデルを作っているし、そのAIモデルをオープンソースというかですね、その自社モデルを公開することで世界中の開発者が使えるようにしたりとか、 結構面白い動きというかね、他のAI各社とは違う動きをしているというのは大きいなと思っていました。 けどじゃあAIツールのサービスとしてプレゼンスというかね、人々がじゃあAIモデル何使ってますか、うちの会社何ですかというところで、 マイクロソフトのコーパイロットを使っている会社が多いですとかですね、チャットGPT導入してますとか、 ジェミニ使ってますとか、クロード使ってますとかいると思うんですけども、メタ社のやつ使ってますというのはあんまり聞かないというのが現状だと思うんですね。 メタの強みは何と言っても世界中に何十億人というですね、インスタグラムとかフェイスブック、これのユーザー数が爆発的に多いというか、 そういうプラットフォームの強みだと思うんですけど、そこでAIモデルが活かされているというところもあり、人々が自分なりのスタンプを作れるとかね、 AIで作れるとか、そこに広告を出すビジネスユーザーが広告文とかをAIで生成できるとか、そういうユースケースはあると思います。 一方で、じゃあ仕事の中でそういう機能を使うかというと、別に仕事でインスタ使わないし、仕事でね、フェイスブックぐらいもしかしたら使うかもしれないけど、 じゃあそれがものすごい業務改善につながるかというと違う気がするんですね。 というところで、あんまりメタのAI作る、めっちゃ便利、めっちゃ業務改善に使えるじゃんみたいなのはあんまり聞いたことないんですけど、 メタとしてはその辺りを実務にガンガン使えるAIサービスとして、マナスを手に入れたっていうのは、メタサイドからするとインパクトが大きいんじゃないかなと思うんですよね。 今私もマナス使ってて分かるのは、マナスの中で使われている内部モデルというかね、対話に使われているモデルはクロードが主に使われてるんですよ。 なので基本マナスで対話してるつもりだけど、中のAIモデルはクロードっていう感じなんですけど、 メタに買収されたことによって、もしかして今後マナスの内部モデルがメタ社のモデルになってくるんじゃないかなと思っていて、 実はだから同じマナスなんだけど、中身のAIモデルがクロードからメタ社製にすり替わってくるんじゃないかと思って、 メタかけるマナスの開発のミックスによって、また新しいマナスが生まれていくかもしれないし、 その中で自然にユーザーをどんどん獲得していって、いわゆるビジネスユーザー、仕事でガンガン使ってるユーザーがメタのAIモデルを使うことになり、 マナスの中身はメタなんだ、メタのAIモデル結構いいじゃんみたいなことになっていくと、 ビジネスユーザーがどんどんメタのモデルを使っていくという入り口になっていくのかなというふうにも思いますね。 とにかくマナスは毎日使っているサービスでもあるので、今後メタの色に染まっていって、どう変わってしまうのか心配でもあるし、今後楽しみでもあるというのが感想となります。 # 2026年は、AIエージェントの「実践投入」に備えよ？ もう一つ話しておかなければいけなかったので、追加で収録しております。 2026年どうなるか、今の延長でわかる限りなんですけども、 AIエージェントがより実践投入されていくというのは、間違いない既定路線だとは思うんですね。 2025年は、AIエージェント元年と言われている年でした。 いろんなメディアで満場一致で言われていたのが、AIエージェント元年ということだったんですね。 次の2026年どうなるかということなんですが、元年だったAIエージェントが今度は実践投入されていったり、 実務の中に組み込まれていくという年になるだろうみたいな、ちょっと曖昧な表現がよくされているというところですね。 今年の2025年で、特に私、Excel兄さんですので衝撃的だったのが、 Excelのエージェントモードというものがあったんですね。 ExcelのCopilotというExcelに付いたAIがあったんですけど、いまいちCopilotはまだ役に立つものではなかった気がしていて、 限定的なユースケースで使い勝手だったと思います。 ところが、エージェントモードというものがベータ版で出てきて、これ触ったときにぶっ飛んだというところがあります。 とにかくサイドバーのエージェント、AIに支持すれば、本当にExcelを操作して、 いろんなデータとかを作ってくれたりとか、集計や分析なんかもしてくれるし、できないことがほぼないというところだったんですね。 こういうところで、エージェントがユーザーの代わりに操作をしてくれるという片鱗を感じました。 あと今年出てきたのが、AI搭載ブラウザーで、ChatGPT AtlasというAI搭載ブラウザーも出てきましたし、 あとPowerPlexityが出したCometというブラウザーもあって、これを私も攻略してウェビナーなんかもやりましたけれども、 あれもブラウザー、ウェブを閲覧したり操作するというようなデバイスの中で、AIエージェントが自分の指示通りに操作してくれると。 これって自動操作、自動処理じゃんということに気づいたんですね。 ウェブ上の面倒な作業、フォームを順番に入力していくとか、会計ソフト、経営利用のソフトにエージェントに指示したら、 自動的に仕分けデータを書き込んでくれるとか、そういう面倒な作業の自動化ができるということで、 かつては自動操作のためにRPEAとか、ExcelのマクロVBEAとか、そういうプログラミングに近いこととか、 プログラミングをしないとできなかった自動化が、エージェントに自然な言葉で指示するだけで、 ノーコードでできるという世界を垣間見まして、まだ全てが完璧な操作ができているわけじゃないけど、その返りが見えたなと思うんですね。 他にも、チャットGPT、しっかりディープリサーチという、リサーチを多重に行ってくれる。 ウェブでの調べ物を何でも任せられるみたいなものも出てきましたし、 2025年はとにかくエージェント機能みたいなものが、いろいろ実験的にリリースされてきたし、 ユーザーである私たち自身も試行錯誤して、これをどうやって何か使い道があるのかなみたいな、 そういう試している時期だったと思うんですね。 その2025年は元年、エージェント元年なので、企業側、開発者側もそれを試行錯誤しながら出してきたし、 使い手側もどう役立てるのか、どういうふうに働き方変えていけばいいのかなみたいなものを、 探り探りやっていっているというのが年だったと思います。 2026年に言われているのは、エージェントをいよいよ仕事の中のワークフローに組み込んでいくとか、 組織とか企業の中で特定の業務において人間の代わりにエージェントを使うとか、 いろんな仕事の組織のワークフローの中に自然にエージェントを組み込んでいくというのが、 実践投入されていくだろうということがよく言われています。 一方で企業や組織の中でエージェントを使うとなると、そのガバナンスとかよく言われていますけれども、 企業の中でしっかり情報を漏洩とかもしないように守ったり、エージェントが間違った処理を行って支障をきたしてしまうとかしないようにとか、 いわゆる仕事の業務のフローの中でエージェントが入ったことで悪いことが起きないように、 いろいろ整備していかなきゃいけないところもあるし、いよいよ実務に組み込んでいくときに発生する問題点とかリスクとかをどう回避していくみたいなところが、 実務ベースで取り組まれていくだろうというふうに言われていますね。 特に2025年私が試していた、例えばAI搭載ブラウザーを使うとどういうことが自動化できるのか、逆にリスクは何なのかとかも明確にしたりしましたし、 Excelのエージェントモードも使えばめちゃくちゃ自動操作できるんだけど、こういうところでリスクあるよねみたいなのも明確になっていったりもしました。 じゃあその2026年になって、じゃあ本格的に仕事にこれが投入されていったときに、もうすでにこういうリスクがあるよねとか、 業務の中でこういう使い方したら絶対データ全部消されるとか、そういうのがあるので、 そういう部分をルール作りしたりとか、組織で導入するときにこれがやっちゃダメとか、 エージェントにはここは触らせたほうがいいんだけども、触らせちゃいけない部分もあるよねと、規定していくときにまた新たに発生していくのかなと思います。 特にチャットGPTとか生成AIがここ数年で出てきて、じゃあ生成AIを企業で導入していくときにはこういう問題があるよねと、 リスクはこういうのがあって、こういう用途には使わないほうがいいけど、こっちは得意だよねみたいなのは、やっぱりいろいろ議論されてきたし、 やっぱり導入するにあたってルール作りとか急速に行っていたんだと思うんですね。 それがエージェントというさらに強い力を得たときに、またそのルール作りとか対応というのが求められていくんじゃないかなと思います。 その上で個人としてもそこを理解した上でAIエージェントを活用していく必要があると思いますし、 生成AIというワードが広まっていたときに勉強が必要ということが、またエージェントというキーワードでもう一度勉強が必要になっていくんじゃないかと、 そういうような予感を感じているというところですね。 # 最後に 以上ですね、2025年こんなAIツールを個人的に重宝してきましたベスト5という話をしつつ、 マナスが大手の、超大手のメタに買収され今後どうなのか。 引いては2026年どうなっていくのかということを、今の延長線でのみわかるような話を簡単に解説させていただき、 またマナスどうなっていくの、メタの色に染まっていった先にマナスどう変わっていくのかとか、 業界の勢力図変わっていくのかなという取り留めのない話となりましたが、共有させていただきました。 もうですね、12月30日の夜となっておりますので、翌日31日となり、この音声を聞いていただいている方はですね、もう年明けかもしれないんですけども、 今年もお世話になりました。来年2026年もですね、ボイシーで、また普段YouTubeやSpotifyなどで取り上げるまででもないんだけども話したいみたいなお話をボイシーで限定で放送できたらなと思っておりますので、 引き続きよろしくお願いします。それではご静聴いただきありがとうございました。