xAI /goal・OpenAI Codex・Claude Code・GitHub Copilotなど自律エージェントが広がる中、どんな仕事なら任せていい？任せちゃダメ？任せる範囲の決め方、承認ゲートの使い方、安全とコストの考え方を、確認できた事実だけで中立に整理する。
AlibabaのQwen-Robot Suiteをきっかけに加速する身体性AI。なぜ2026年の今、AIが物理世界へ広がっているのか。VLMの進化・データ・人手不足という背景と、わたしたちの仕事や暮らしへの影響を中立に考える。
Snapが新規コードの65%超をAIが生成すると公表し約1,000人を削減、Atlassianも約1,600人を削減。2026年のテック解雇は約15万人。何が置き換わり何が残るのかを深掘り。
企業の生成AI支出が2023年17億ドルから2025年370億ドルへ激増。お金の流れから見るAIの本気度と、それがわたしたちの仕事にどう降りてくるかを深掘り。
OpenAI Foundationが初期$250MをAIによる雇用の混乱への対応に投じると発表。3本柱の中身と、わたしたち働く側がどう備えればいいかを6つの理由で深掘り。
Google DeepMind CEO Demis Hassabisが4月Y Combinator Podcast＋India AI Impact SummitでAGI 2030予測を強調。『あと1〜2個のbig idea』『産業革命の10倍』『火・電気級』と発言、エージェント路線を支持。Nobel化学賞受賞者の予測の重みと私たちの職業準備を解説。
Snapの1000人解雇からPwCのAI格差調査まで。AIが雇用構造を変える中で、『AIネイティブ企業』の雇用モデルはどうなるのか。個人がとるべきアクションを考察。
Gartnerが2026年末までに企業アプリの40%にタスク特化型AIエージェントが搭載されると予測。2025年の5%未満から8倍の急拡大。AIエージェント市場$10.9Bの全貌と、わたしたちの働き方への影響を解説。
Atlassianが全従業員の10%にあたる1600人をレイオフ。AI投資を理由としたテック業界のリストラ波の実態と、働く人への影響を解説。