気になるIT＆DX情報vol.3-　※一部有料

AIが雇用に与える影響は、単純な「奪う」か「補完する」かの二元論では語れません。最新の調査では、特に若手の頭脳労働において雇用減少が見られる一方、AIでは代替困難な肉体労働や人間的なケアを必要とする職種では雇用が安定しています。AIが得意とするのは、学校で学ぶような形式知であり、経験豊富なベテランが持つ暗黙知は再現が難しいのが現状です。企業はAI導入による効率化だけでなく、人材育成と組み合わせた戦略が不可欠です。AIと共存し、AIを使いこなす人材を育成することが、これからの社会で求められています。

一巻は次です。

※一部有料コンテンツが含まれます。

#AIの愛と哀 ：AIは本当に人間の仕事を奪っているのか？

若手が減り、ベテランが残る。最新データが示す雇用の現実

🧠 米スタンフォード大学による大規模調査が、「AIによる雇用破壊」が現実に起きていることを証明しました。特に影響を受けているのは、若手×頭脳労働の職種です。

📊 AIが影響を及ぼす職種とは？

● 陰：雇用が減った職種

（若手が大きく減少）

職種 若手雇用の変化 特徴 ソフトウェア開発者 -20%（22〜25歳） AIに代替されやすい定型業務 データベース管理 -10% 経験の浅い人材から減少 カスタマーサポート -10%（22〜25歳） 自動応答ツールに置き換え セキュリティ管理 -9% ルールベースな判断はAI向き

🧑‍💻 若手ほど仕事を奪われやすい理由
→ 学校で学ぶ「形式知（book knowledge）」はAIの得意分野。
→ ベテランの「暗黙知（tacit knowledge）」はAIに再現困難。

● 陽：雇用が安定・増加した職種

（年齢問わず堅調）

職種 雇用の変化 特徴 在庫管理者 +3〜5% 体を使う業務、現場対応が重要 介護助手 +4〜6% 人間同士のケアが必要

💪 共通点：AIに代替されにくい「肉体労働」系職種

🌓 陰：AIがもたらす“負の現実”

• 若手エンジニアの雇用が大幅減少

• 給与水準は維持（賃金の下方硬直性）

• OJTや実務経験を積む機会が失われる

• 長期的には「失われた世代」を生むリスク

☀️ 陽：AIがもたらす“可能性”

• AIが「補完的」に働くとき、雇用はむしろ増える

• ベテランのスキルとAIが共存・強化関係に

• AIで効率化された時間を、人間がより創造的に使える

🧭 なぜ若手ばかりが奪われるのか？

🧑‍🎓 若手
→ 習得済みの知識はAIに簡単に再現される
→ 定型業務・マニュアル的作業はすでにAIが対応可能

🧔 ベテラン
→ 職場の経験から得た「現場感覚」や「人間関係調整力」などはAIに難しい
→ 複雑な判断やイレギュラー対応に強み

🧠 モラベックのパラドックスとは？

今回の研究は、まさにこのパラドックスの実証例とも言えます。

📌 最後に：企業と社会への提言

• 若手育成の設計を怠ると未来の職場が枯渇する

• 単に「AIで効率化」するだけでなく、
  人材育成と併せた戦略が必要

• 重要なのは「AIの使い方」次第

📝 ソース元

• 📄 論文：Canaries in the Gold Mine（2025年8月）

• 📰 記事：現代ビジネス：AIは本当に人間の仕事を奪っているのか？

• 「AIに仕事を奪われるのはベテランではなく若手」米スタンフォード大のデータ分析が証明した「AI普及による雇用破壊」の深刻な未来（小林 雅一） | 現代ビジネス | 講談社

#AI無償学習

1. 日本マイクロソフトが無償AI学習『AI SKILLS NAVIGATOR』を公開、300万人リスキリングへ

#AI全般

企業におけるLLM（大規模言語モデル）導入の最新動向

■ 調査概要

• 実施期間：2025年2月末〜3月末

• 対象：ソフトウェア開発者、エンジニア、ITリーダーなど550人

• 実施企業：APIマネジメント企業「Kong」

■ 主な調査結果

1. 生成AIへの投資意欲が拡大

• 約72%の企業が「今後1年以内に生成AIへの投資を増やす」と回答

• そのうち約40%は、年間25万ドル以上の投資を予定

2. 導入の主な障壁

• ガバナンス・セキュリティの懸念：44%（最も多い）

• コスト・予算制約：24%

• 既存システムとの統合の難しさ：14%

3. 利用されているLLM（モデル）の変化

• **Googleの生成AIモデル（Geminiなど）**の利用が急増（69%）

• 次いで、OpenAI（55%）、Meta（38%）、IBM（26%）

■ 傾向・示唆

• セキュリティと統合性が、企業導入における最大の課題

• モデル選定は急激に変化しており、Googleの台頭が顕著

• 投資は積極的だが、慎重な設計・運用が求められる段階

「Copilot」がAIチャットボット市場で急成長--「ChatGPT」は安定した利用者数を維持

2025年3月から6月にかけて、AIチャットボット「Copilot」「Gemini」「ChatGPT」の利用者が増加しており、特にMicrosoftのCopilotは175％と急成長を遂げた。GoogleのGeminiは68％、OpenAIのChatGPTは17.9％増加したが、利用者数では依然としてChatGPTが最多で、デスクトップで3610万人、モバイルで2530万人に達している。モバイルユーザーの85％以上が継続的に利用しており、特にChatGPTのロイヤルティは高い。一方で、Copilotの成長はMicrosoftのエコシステムとの統合や、生産性向上への需要が要因とされている。AI全体では、モバイル利用が5.3％増加し7340万人に達した一方、デスクトップは11％減少したが、利用者は依然多い。AIの利用は急速に拡大しており、日常生活に定着しつつある。

【完全無料】「ホリエモンAI学校」講師直伝！ChatGPT・Gemini・NotebookLM・Felo連携で「情報収集→資料作成」効率化ガイド

• 概要

  • 無料の生成AIツール（ChatGPT、Gemini、NotebookLM、Felo）を活用し、情報収集から資料作成までを短時間で効率化する方法を紹介。

  • 生成AI活用の国内普及率はまだ低く、ツールを使いこなす人が情報発信力で差をつけられる時代に。

• ツール連携のメリット

  • 高速化：従来半日かかった作業が30分で完了。

  • 網羅性と深掘り：Web、論文、統計、動画まで幅広く調査可能。

  • 信頼性向上：出典付きの要約により検証がしやすい。

• 活用ステップ（3ステップ）

  • ChatGPTで調査キーワードを自動生成。

  • Geminiでキーワードごとに深掘り調査とMarkdown形式の要約作成。

  • NotebookLMに要約を貼り、構成案を自動生成 → Feloでスライドデザインを自動作成。

• 実践例

  • テーマ例：「生成AI時代にサラリーマンができること」

  • 4ツールを使い、6枚のスライドを30分で作成完了。

• 活用時の注意点

  • 数値や固有名詞は必ず裏取りすること。

  • 社外秘データはAIにアップロードしない。

  • 明確なプロンプト（目的・形式・制約）を提示して精度を高める。

• 有料版での拡張も可能

  • ChatGPT Plus、Gemini Advancedなどを使えば、分析・出力の幅がさらに広がる。

  • Feloの有料プランではブランドテンプレートや高品質出力も可能。

• まとめ

  • 4つの無料AIツールを連携させることで、質とスピードを両立した資料作成が実現。

  • 一度型を覚えれば、テーマを変えて何度でも使いまわせる。

日本企業の6割が「AIエージェントに関する情報漏えい対策をどこから始めればいいか分からない」　ガートナー調査：AI時代のセキュリティ戦略、3つの論点とは？

• ガートナージャパンが2025年7月24日に、日本のセキュリティ／リスクマネジメント（SRM）リーダー向けに注目すべき論点を発表

• 3つの論点：

  1. AI時代のガバナンス

     • AI技術の急速な進化や地政学リスク、サプライチェーン脅威でSRMは複雑化

     • 世界のCEOの85％がサイバーセキュリティを企業成長の不可欠要素と認識

     • レジリエンス（回復力）を軸にした生存戦略の重要性が増加

     • 今後3年でAI時代に適応した新しいセキュリティ人材の定義と育成が必須

  2. AIエージェントのリスク管理

     • 日本企業の59.3％がAIエージェントの情報漏えい対策の始め方がわからないと回答

     • AIエージェントに過剰アクセス権を与えないため、ID管理が必要

     • 「マシンID」と呼ばれるAIエージェント固有のIDを管理し、従業員がオーナーとして責任を持つ

     • 企業は新たなセキュリティプロセスを整備し、従業員と共に浸透させる必要あり

     • AIエージェント導入により、「データ管理者」と「データ利用者」の責任関係がより明確に

  3. セキュリティオペレーションの進化

     • 生成AIによる高度化したサイバー攻撃に対し、防御側もAIを活用し検知・脅威分析・インシデント対応を効率化

     • セキュリティリーダーはAIを「攻撃分析」「検知強化」「脅威インテリジェンス」「運用課題解決」の4観点で評価・分析が必要

     • 脅威インテリジェンスツールは多機能だが、活用範囲や方法が未確定の組織も多い

     • GartnerはCTEM（継続的脅威エクスポージャ管理）フレームワークで脅威対策の範囲を判断することを推奨

     • AIに面倒な情報収集や分析を任せ、人は意思決定や組織改善に集中すべきとの指摘

• 全体として、日本企業の多くはAIエージェントのセキュリティ対策に手探り状態であり、新たな管理体制と人材育成が急務

• AI時代に即したセキュリティガバナンスの強化と運用効率化が今後の鍵となる

プロンプトエンジニアリングは死んだ？ 松尾研が徹底解剖「AIエージェントの本質」 ｜FinTech Journal

#AITIPS （AIプロンプト）

#AI失敗事例

#システムエンジニア ×AI系

#AWS

AWS、11月2日まで学習プランを無料提供―—EC2やLambda等をハンズオンで学ぶ|CodeZine（コードジン）

#DX （#AIとDX）

生成AI活用でカスタマーセンター業務を効率化 - 1500時間と3600万円のコストを削減

■ 導入概要と背景

• 通信・メディア企業JCOMは、Google Cloudの技術を使ってカスタマーセンター業務に生成AIを導入。

• データ基盤にBigQuery、モデルにGemini、AIプラットフォームにVertex AIを活用。

• 内製AIツール「JAICO」を2024年7月に実装し、1000名以上のオペレーターが活用。約20万件の履歴データや要約データが処理されている。

■ 主な成果

• 業務時間削減：月間で1500時間を削減。

• コスト削減：約3600万円（人員換算で10人分程度）の効果。

• 対応内容の「通話履歴要約」「顧客情報レコメンド」「ナレッジレコメンド」「応対品質・満足度評価」など多様な機能をJAICOが担っている。

■ 品質向上と効果

• 応対後の履歴内容を均質化し、案内ミスや対応の漏れを抑制。

• 顧客の感情（ネガティブ・ポジティブなど）の変化を可視化し、顧客体験を改善。開始時にネガティブだった顧客が、応対後にポジティブに変わる割合が大幅に上昇。

• 通話履歴の要約精度は初期段階でもまずまずだったが、プロンプトのチューニングなどに半年ほどかけて改善。

■ 技術的課題と対応

• 課題：プロンプトが従わない、ハルシネーション発生、ナレッジ引き当て精度が低い等。

• 対応策：プロンプト分割、入力量の工夫、関連データの追加インプット、DevOpsチームと共同で改善。

■ 将来展望

• AIの活用領域を顧客対応だけでなく、マーケティング、レコメンド（番組や商品）、動画ダイジェスト生成などにも拡大検討。

• 全ての入電案件に対して「仮想TNPS」（取引後の顧客満足度指標）の取得を目指し、入電のすべてを分析可能にする体制構築を計画。

AIのおかげで4000人のカスタマーサポート要員を削減できたとSalesforceのCEOが語る

　Salesforceは、自社開発のAIエージェント「Agentforce」の導入により、カスタマーサポート部門の人員を約4,000人削減したと報告しています。　　CEOのマーク・ベニオフ氏は、AIが顧客対応の約半分を担うようになり、従業員を営業部門に再配置できるようになったと述べています。

　「Agentforce」は、生成AIとエージェント型AIを組み合わせた高度なAIエージェントで、顧客とのやりとりの解決や製品への関心が高い顧客の選別、マーケティングの見直しなどの意思決定やアクションを自律的に実行します。これにより、従来のカスタマーサポート業務の効率化が進み、人的リソースの再配置が可能となりました。

　また、Salesforceは2025年に新たなAIパッケージ「Agentforce」を発表し、月額125ドルからの価格で提供しています。これにより、ユーザーは生成AIやエージェント型AI機能を活用した生産性向上を図ることができます。

　さらに、Salesforceは2025年に新たなAIパッケージ「Agentforce」を発表し、月額125ドルからの価格で提供しています。これにより、ユーザーは生成AIやエージェント型AI機能を活用した生産性向上を図ることができます。

　Salesforceは、AI技術の導入により業務効率化を進める一方で、従業員の再配置や新たなスキルの習得支援など、人的資本の再構築にも注力しています。今後もAI技術の進展とともに、企業の業務運営における変革が期待されます。

#DX

キヤノンMJ、映像技術を活用し農業DX--愛媛県で実証実験 - ZDNET Japan

大日本印刷、社内の業務文書を生成AIで活用できるように整備しチャットボットとして利活用するサービス - クラウド Watch

　大日本印刷（DNP）は、社内業務文書を生成AIで活用できるように整備し、チャットボットとして利活用するサービス「DNPドキュメント構造化AIチャットボット」を提供しています。

　このサービスは、PDFやWordなどの非構造化データをDNP独自の技術「ドキュメント構造化AI」により、AIが理解可能な「AIリーダブルデータ」に変換します。これにより、業務マニュアルや報告書、設計資料などの社内文書をAIが参照・活用できるようになり、ナレッジの共有や業務効率化が進みます。

　また、レイアウトや図表も認識し、業務に即したナレッジとして活用可能な形式に整えるため、従来AIで読み取れなかった情報も効果的に活用できます。さらに、AIだけでは処理が難しい結合表やプロセス図、読み取り困難な箇所は専門オペレータが補正することで、精度の高い情報提供が実現されます。

　このサービスは、製造業、金融業、流通業などの企業や官公庁・自治体を対象に、属人的に蓄積された文書をAIが活用できる形に変換し、組織内での共有を可能にします。これにより、組織全体での知識の再利用を促進し、業務の効率化と生産性向上を実現します。

　「DNPドキュメント構造化AIチャットボット」は、2025年9月26日より提供が開始され、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援する重要なツールとなっています。

#CSP

CSP: #AWS

AWS、日本の企業におけるAI導入調査の結果をまとめたレポートを公開|

調査概要

• 調査名称：「日本のAIの未来を切り拓く」

• 実施者：アマゾン ウェブ サービス（AWS）とストランド・パートナーズ

• 対象：日本のビジネスリーダー1000名、一般市民1000名

• 発表日：2025年9月2日

• 目的：日本企業におけるAI導入状況、課題、期待、法規制認識などの実態把握

AI導入の現状

• 日本企業の約72％は効率化やプロセス合理化などの基本的ユースケースにAIを活用

• 新製品開発や産業破壊といったイノベーションを推進している企業はわずか13％

• AI導入が中間段階にある企業は7％にとどまる

• スタートアップは積極的かつ革新的にAIを導入し、84％が既にAI活用

• スタートアップの36％がAI駆動型の新規製品を開発し、技術活用を最大化

• 大企業でAI駆動型製品・サービス提供企業は11％、包括的AI戦略を持つ企業は8％に留まる

課題とリスク

• 熟練AI人材の不足が最大の障壁

• 多くの企業がAI技術とビジョンを持つも、それを実現する人材確保が困難

• AIリテラシーの必要性を感じる企業は37％、準備できていると認識する企業は25％

• AI関連の法規制への理解が浅く、説明できる企業は14％に過ぎない

• 企業のAIコンプライアンス関連コストは予算の22％を占め、47％が3年内に増加予想

• スタートアップと大企業間でのイノベーション格差（「二層経済」）のリスク

AWSとストランド・パートナーズの取り組み

• AI導入支援ツール・サービスの提供

• AI人材育成プログラムによるスキルアップ支援

• データ整備のための技術支援

• 日本企業のAI活用促進に注力

今後の展望と提言

• AI導入企業の増加、AI活用による競争力強化と新規事業創出の加速が予想される

• AIリテラシー向上と専門人材育成が不可欠

• 高品質データ活用によるAI効果の最大化が鍵

• 「二層経済」出現回避のための３つの優先行動提案：

  1. デジタルスキルを持つ労働力の育成：業界特有のデジタルスキルプログラムの投資・構築推進

  2. イノベーション促進のための規制整備：予測可能で成長促進型のAI関連規制を明確化

  3. 公共セクターのデジタル変革促進：医療や教育分野を中心に公共調達でイノベーションを推進

AWSが「Amazon Q Developer」にCLIとカスタムエージェント機能を追加：プロジェクトごとに最適化されたエージェントを利用可能に

Amazon Web Services（AWS）は2025年7月31日、生成AIを活用した開発支援サービス「Amazon Q Developer」に新機能としてCLI（コマンドラインインタフェース）とカスタムエージェントを追加したと発表しました。

CLIにより、開発者はローカル環境のターミナルから直接コード生成やデバッグ、タスク管理などのAI支援機能を利用可能となり、スクリプトや自動化パイプラインへの組み込みも容易になります。

カスタムエージェント機能は、プロジェクトや組織のニーズに応じてAIの動作を柔軟にカスタマイズでき、使用ツールやアクセス権限、参照情報などを細かく設定可能です。例えば、フロントエンド開発用にReactやFigma連携を組み込んだり、バックエンド向けにPythonやPostgreSQLに特化したアクセス制御を設けるといった運用ができます。

また、このカスタムエージェントはチームで共有できるため、コードレビュー基準や成果物のフォーマットなどのルールを統一的に適用可能。これによりプロジェクト間の環境切り替え時の負担が軽減され、開発効率と品質の向上に寄与します。

新機能により、Amazon Q Developerはプロジェクト固有のワークフローやルールに適応し、チームの知見共有や新規メンバーの迅速な立ち上がりを支援します。

CSP: #Azure

CSP: #Google Cloud

CSP: #OCI

オラクル、GoogleのGemini AIモデルをOCIで提供開始　企業向けAI活用を促進|CodeZine（コードジン）

#デジタル庁

デジタル庁が内製した生成AIツール「源内」　職員110人が語った“使える点・物足りない点”

デジタル庁は2025年5月に生成AI環境「源内」を運用開始し、約950人が利用、6万5000回以上の利用実績を記録した。最大の特徴は行政業務特化のAIアプリを20種以上内製開発し、法制度調査支援AI「Lawsy」などで効率化を図る点。職員の約8割が業務効率化を実感する一方、モデルの古さやトークン制限への不満もある。管理職層の利用は低調で、利用者は「100回以上」と「5回未満」に二極化。2026年度以降、他省庁や地方公共団体への展開を予定している。

#DXの進め方・実行編・成功例

ASCII.jp：元保育士が挑戦した建設業のDX化　現場経験ゼロでつまずくも“DX認定”で大逆転

DXの“押し付け”がハラスメントに！？　クレディセゾンのデジタル人材育成を成功に導いた「三層構造」とは：見えない圧力

#そのほか

【3技術】自治体DXの切り札、DID/VCと電子透かしで偽情報封じ

生成AIの進化によって偽情報の拡散が巧妙化する中、NABLASとNTT東日本は、総務省の「インターネット上の偽・誤情報等への対策技術の開発・実証事業」に採択され、2025年8月25日から実証事業に着手しました。構成技術は、(1) 電話音声フェイク検知—AI合成された声を電話環境でも高精度に見分け、電話アプリに組み込んで検証、(2) DID/VCによる投稿者の信頼性確認、(3) 偽画像・偽映像検知と電子透かしによる改ざん検証を組み合わせた対策。さらに、ファクトチェックAIエージェントも開発し、長野県伊那市で実証実験を予定。NABLASは画像／映像フェイク検知・電子透かし・ファクトチェックAIを担当、NTT東日本は電話フェイク検知・DID/VC・システム評価を担い、最終的には自治体の広報・防災・危機管理業務への実用導入を目指します。

銀行の非効率業務にメス！ 本部人員4割を費やした問い合わせ対応、AIでどう変わった？ | DXマガジン

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