AIは現場を知らない――それは、あなたが現場を言語化できていない裏返し
「AIは現場を知らない」。 たしかに、その通りだ。AIは職場で働いているわけではないし、利用者や顧客と直接やり取りしているわけでもない。職場独自の空気感や、長年積み重なった暗黙のルールまで最初から知っているはずもない。 ただ、「AIは現場を知らない」と感じたとき、少し別の見方もで…
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#生成AI
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2026年
AIは超能力者ではない――「こんな簡単なプロンプトで作れます」が生んだAIへの過剰期待
「こんな簡単なプロンプトで資料が作れます」「一言入力するだけで企画書が完成します」「AIなら数分でブログ記事を書けます」。 生成AIが広がり始めてから、こうした紹介をかなり多く見るようになった。 もちろん、AIを難しいものだと思っている人にとって、「簡単に使える」という説明は入口…
「AIっぽいから中身が薄い」は少し違う――問題はAIではなく、作り方ではないか
「コンテンツがAIっぽいと、顧客の半分は離れる」という調査を見た。調査としては面白い。ただ、AIっぽいか、人間っぽいかを気にする前に、成果物の中身を見た方がいいのではないかと思う。 内容は正しいのか。具体性があるのか。役に立つのか。判断材料になるのか。本来の評価軸は、そこではない…
Vercelが6MB級のAIエージェント「fx」を作った――面白いのは「小さいこと」ではなく「埋め込めること」
Vercel Labsが、Zig製の小型コーディングエージェント「fx」をオープンソースで公開した。 最初にニュースを見たときは、「Vercelもコーディングエージェントを作ったのか」と思った。 しかし公式情報を読むと、少し違う。 fxの面白さは、Claude CodeやCode…
AIの亜種が増えている――AIモデルはブランドから消耗品へ
AIモデルの数が、明らかに増えている。OpenAI、Anthropic、Googleだけでなく、DeepSeek、Qwen、Mistral、GLM、MiniMax、そして各種オープンモデルまで選択肢は急速に広がった。2026年8月には「Ornith-1.5」も登場し、大型モデルか…
AIモデルは「安いほど勝つ」わけではなかった――Vercel AI Gatewayの実データが示すAIの使い分け
生成AIでは、「どのモデルが一番賢いのか」「どのAPIが安いのか」という比較がよく行われる。 しかし、実際の企業が本番環境でどのAIモデルを使い、どこにお金を払っているのかを見ると、少し違った景色が見えてくる。 Vercelが公開している「AI Gateway Productio…
AIに仕事を奪われないために――これから人に必要なのは「Director」と「Conductor」かもしれない
生成AIの使われ方は、短期間でかなり変わった。 最初は「良いプロンプトを書けば、AIをうまく使える」という時代だった。次に、AIにコードを書かせてツールやアプリを作る流れが広がった。そして今は、「AIエージェントを◯人雇った」という表現まで出てきている。 では、その次は何だろう。…
「AIエージェントを◯人使って売上◯倍」は本当か――一人社長の本当のボトルネックは「意思決定」にある
最近、「一人社長がAIエージェントを10人使って売上3倍」「AI社員を20人雇って会社を回す」といった話をよく見かけるようになりました。 面白いとは思います。ただ、見るたびに少し引っかかります。 本当に大変なのは、AIエージェントを何人使うかではありません。 そのAIエージェント…
VercelはAI時代の「レゴの土台」になるのか――全部作らず、全部つなぐという戦い方
Vercelの進化を見ていると、最近は「新機能が増えた」というより、会社として狙っている場所そのものが変わってきたように見える。 以前のVercelは、Next.jsを中心としたWeb開発とデプロイの基盤という印象が強かった。ところが現在は、AI Gateway、AI SDK、H…
「Google AI Studioすげー」を聞かなくなった――AI開発の主役が「モデル」から「Agent・Skills・Runtime」へ移ったからか
半年ほど前までは、「Google AI Studioすげー」という声をSNSやブログでよく見かけた気がする。Geminiの新しいモデルが公開されるたびに、「AI Studioで試した」「長いコンテキストを扱える」「動画まで読み込める」といった話題が飛び交っていた。 ところが最近、…