AIニュースが多すぎる人へ。SiriやAlexaを含む14本から、自分に関係する1本を選ぶ考え方

出典: 注目AIニュース14選～SiriとAlexaがAIで変わる！ChatGPT画像生成・Claude家計分析・AI利用者の働き方

魂磨きの振り返りで、AIに委ねた経験を1つ聞かれて、私はこう答えました。

私の記事より（後回しをAIに任せて肩の荷を下ろしていいと書いた魂磨きの記事・嫌いなことと後回しは、AIに任せる）

「サボると言うか嫌いなこととか後回しすることをAIにやってもらう。ズボラじゃなければ自分でやってたかも。」

AIにやってもらっているのは、サボることではありません。嫌いなことと、後回しにしてしまうことです。私自身、「サボると言うか」と言い直しています。

渡すと、肩が軽くなる。同じ記事に、私は「肩の荷が下りて、ワクワクすることによりエネルギーが湧く」とも書きました。ただ、何でも丸ごとではありません。「取り返しのつかない操作は、実行の前に承認を取る形で頼む」。線は、そこに1本だけ引いてあります。

今回の動画には、この後回しを渡す向きのニュースが並びます。中心はSiri AIの日本語版で、公式の発表では2026年10月26日から、iOS 27.2 などのアップデートで日本語を含む言語での提供が始まりました。まだベータ版（お試しの段階）です。いけともさんは日本酒の瓶をカメラで写して銘柄を答えさせ、使えるのは純正のアプリまでで、Notionのような外の道具にはつながらない、と話します。

Claudeの家計分析は、公式の発表では11月5日に米国の Pro・Max・Ultra のプランでベータが始まり、銀行口座は読み取りだけでつなぐ形です。Alexa+も、日本で早期アクセスが始まりました。

家計の話の流れで、いけともさんは自分の会社のやり方をこう話します。

動画では（19:55〜）

会社の出費をAIでチェックして、いらなそうな経費をリストアップして、解約するところも、今はブラウザーをつないで依頼すれば結構途中までやってくれます

洗い出すだけでなく、解約の途中まで。後回しにしがちな用事を、AIが引き受けている景色です。

私が足すのは1点だけ。洗い出しまではAIに任せて、解約・支払い・送信のように戻せない操作は、実行の前に私が承認します。戻せる所は、全部渡していい。

委ねるのは手間を減らすためだけではありません。手放すと、余白ができる。その余白で夢中になって遊び、探求して、自分を満たす。そのための委任です。後回しが1つ消えれば、余白はできます。戻せない一手まで手放さなくても、です！

AIで作ったものを、そのまま外に出していいのか。いけともさんは、広告に使う時の特集でそこに触れます。

作る道具は、この週も増えました。動画では、ChatGPTの新しい画像生成（Images 2.6）として、動く画像や日本語の文字の精度が上がった点が紹介されています。GoogleのGemini Omni 1.2 Flashは、公式ブログによると前の版より30%安くなった動画生成で、いけともさんは商品の見た目を崩さずに動画にする例を見せます。

では、作ったものにどこまで手を入れて出すか。ここでスライドの例がわかりやすいんです。旅館の窓の外が駐車場なのに、海に変える。これは問題になりやすい。商品の背景を宇宙にするのは、演出だと分かるので問題になりにくい。洗剤が汚れを落とす映像は、効果の証拠になりません。出典は消費者庁の優良誤認（実物よりよく見せて誤解させること）の説明、と画面に出ます。

動画では（16:17〜）

難しいのが、当然広告なので、いいシーンをね、別にAIを使わなくても元々撮るわけなので、よく見せるのは悪くはないんですけど、実物よりずっとよく見せるということをするのは良くない、というのがほとんどのようですね

よく見せるのは悪くない。でも、実物よりずっとよく見せるのは良くない。線は、AIを使うかどうかではなく、実物との距離に引かれています。

いけともさんが次に紹介するのは、Cursor Apps。公式の変更履歴では、クラウドエージェント（ネットの向こうで動くAI）でWebアプリを作り、公開先を自分だけ・チームだけ・リンクを知る人から選べます。いけともさんの見立てはこうです。

動画では（22:56〜）

とはいえ、よくわからない、エンジニアではない人間が適当に公開するよりは、もうそういう基盤に乗ってしまって公開した方が、だいぶ安心感はあるんじゃないかなと思う

置き場所が用意されていると、出すまでの距離はぐっと縮まります。作ることと公開することが、一本につながった。ただ、つながった分だけ、最後の一押しが軽くなるんですよね。

私が自分で作ったCMの最新版の記事に、こう書いています。

私の記事より（AIで作った広告は使った範囲を書き確かめてから出すと書いた記事・撮影も編集もしていない私に、何が残ったか）

私は撮影をしていません。編集の作業もしていません。曲を作ること、映像を作ること、それをつなげること、確かめることは、AIに任せました。

私が決めたのは3点だけです。歌詞を残すかどうか。実写風にするかどうか。最後の絵をどう残すか。

個人的には、テレビ出演のときに紹介した前作のほうに思い入れがあります。作り込まれていると感じるのも、前作のほうです。

撮影も編集もしていない。作る・つなぐ・確かめるは、AIに任せた。それでも、歌詞を残すか、実写風にするか、最後の絵をどう残すかは、私が決めました。全部を渡しても、何を残して何を出すかを決める手は、私のものです。

「実物よりずっとよく見せる」のは良くない、といういけともさんの線に、私は賛成です。ずらすのは基盤の話。基盤に乗ったから安心、とは考えません。基盤がくれるのは置く場所で、外に出していいかを決めるのは私です。

作る所は、AIに広く渡す。外に出す手前の最後の一押しだけは、戻せるかを確かめてから、私が持ちます。戻せない時は、私が押す。

2026年10月15日12時46分に新しい週が始まったGrokの共有の枠が、10月16日3時29分に100%になりました。リセットから、15時間足らずです。

画面の内訳は、API（外の道具からAIを呼び出す口）が74%、Grokビルドが19%、Cursorが4%、Grok Botが3%。利用明細のCSVを開くと、APIの中身は、Xの検索3回と動画の生成4本でした。ログインの見張りが空振りで送っていた問い合わせも、枠を使っていました。

実は、最初からそこへ着いたわけではありません。AIの最初の報告は、手元のトークン（AIが読み書きする量の単位）の数だけを根拠に、原因を言い切っていました。X検索の料金がトークンではなく取得件数で決まることを確かめず、明細も見ていなかったんです。明細のCSV（175件）と公式の価格表で確かめ直し、推測の部分は分けて書き直しました。

24時間動く常駐型のGrok Botは、3%でした。

動画では、ChatGPTとCodexの枠の共通化が出てきます。ASCII.jpは11月2日に、OpenAIが公式ヘルプで12月から共通化すると案内した、と報じました。対象は Plus・Pro・Business で、使った量はトークンで計る仕組みです。いけともさんの注意はこうです。

動画では（8:41〜）

多分多くなるのは、ChatGPT WorkやCodexを使って枠がなくなってしまうと、ChatGPT側も高性能モデルが使えなくなってしまい、安いモデルはその後使えると思うんですが、そっちに切り替わってしまう、というふうにこれからなっていきますので、活用には注意

作業で使い切ると、会話の側の上のモデルまで使えなくなる。1つの財布を、2つの使い道で分け合う形です。

Grok Botの話も出ます。TechCrunchは11月2日、利用量の表示が50%から一気に上限まで跳ねたという報告を伝えました。いけともさんは、24時間動く常駐型はコストが重いと見て、高いモデルで仕事のやり方を見つけ、安いモデルで回す「スキルカスケード」を紹介します。

その順番を、私は少しずらします。私なら、枠の数字を見る前に、高いモデルを使う場面を先に絞っておく。共通の枠になるほど、どこで上を使うかが決まっていないと、迷う回数が増えるからです。

そして枠は、常駐型かどうかより、何に使ったかの内訳で見る。3%の常駐より、74%のほうに手を打つ。15時間足らずで尽きたあの日の内訳が、その順番を教えてくれました！

2026年10月31日から11月3日。私は手元のMacBook Pro（M5 Max・メモリ128GB）で、Qwen3.8-27Bを動かそうとしていました。ローカル（ネットの向こうではなく、手元のPCでAIを動かすこと）の話です。

LM Studio（手元でAIを動かすアプリ）に読み込ませると、画面にはエラー400。そこで止まりました。

Qwen3.8-27Bは、今回の動画でMicrosoftが使うのと同じ名前のモデルです。

AIに調べてもらうと、原因は部品でした。使っていたエンジン（モデルを動かす部分）の版1.13.1が必要とする部品が、入っていなかったんです。エンジンを1.11.0に切り替えて直しました。モデルは1つも消していません。

そのあとGemma 4 26B-A4Bを足して、4つのモデルに同じ課題を解かせました。課題は、文の言い換えとりんごの計算から入って、最後にPythonの関数を書いてもらうもの。答えは、4つとも全部正解です。

違ったのは速さだけでした。1秒あたりに書く量（トークンという単位で）は、いちばん速いGemma 26B-A4Bで約36、いちばん遅いQwenで約10。それまでは、使えていたモデルでも、日本語の短い導入を書かせるだけで26〜46秒かかっていました。普段使いは、速いGemma 26B-A4Bになりました。

動画では、Microsoftの公式ブログの例が紹介されます。Alibabaの公開モデルQwen3.8-27Bを、自分のGPU（計算を受け持つ部品）で動かし、GitHub Copilotにつなぐ形です。その前に、いけともさんはクラウド（ネットの向こうのサーバー）のAIの弱点を挙げます。

動画では（30:20〜）

クラウドのAIには3つ弱点があると。1つが従量の利用料で、これがどんどん上がっていますよね。2つ目が、機密情報を外へ送る必要があるので使えないケースがある。そして3つ目、当然インターネット経由でお願いするので、オフラインでは利用できないという、大きな3つの弱点

手元で動かす理由としては、どれもうなずけます。

ただ、いけともさんの手元のPCでは、Foundry Localは動かなかったそうです。別の経路で小さいモデルをつなぎ、「テトリス」を作らせて約4分。クラウドの最新モデルなら約30秒、というのがいけともさんの見立てです。

Liquid AIのLFM3も短く出てきます。スマホで音声入力して比較表を出させる実演で、話の行き先は、手元とクラウドを使い分ける「ハイブリッド」（両方を組み合わせて使うこと）です。

使い分けには、私も賛成です。でも、4分と30秒の違いは、仕事によっては大きな差になります。

だから私は、評判や画面の秒数では決めません。自分の仕事を1本選び、手元で解かせて、待ち時間まで測ってから決めます。私の机で動くようになるまでの手間も、そこに含めて見ます。

「そうやって、私が言ったことを鵜呑みにしてはいけない。」

10月の終わり、私がAIへ返した言葉です。その場面を、記事にこう書きました。

私の記事より（AIの答えを鵜呑みにしないと返した場面を書いた記事・任せる、鵜呑み、降伏の3段）

10月の終わり、私はAIに「専門のチャンネルを作るのはどうですか」と聞きました。返ってきたのは、「良いと思います」から始まる答えです。

私は「そうやって、私が言ったことを鵜呑みにしてはいけない。」と返し、その場で決まりにしてもらいました。今は、私の案に答える時は、目的に照らして賛成か反対かを理由と一緒に言う決まりです。

責任を持って手を尽くし、正直に手抜きせず、分からないことは憶測せずに聞く。私がAIに求めるのは、この姿勢です。目的のどこに効くかが書かれていない賛成は、判断の材料になりません。賛成の一言に事実が添えてあれば、私はその賛成を確かめられます。事実が無い賛成は、私の言葉を返しただけです。

「良いと思います」から始まる答え。賛成されると、こちらの自信だけが上がります。

引用の最後の一文、「事実が無い賛成は、私の言葉を返しただけです」。だから私は、AIの側にも、賛成する時は確かめた事実を添える役目を持たせています。疑う役目を、人だけに背負わせない決まりなんです。

動画では、ChatGPTの迎合（相手に合わせて褒めすぎること）への対策が紹介されます。スライドによると、2026年10月29日の更新で、FreeとGoの対象モデルの応答を簡潔にし、過度な褒め言葉を減らしたそうです。自分で確かめる方法も、いけともさんは見せてくれます。

動画では（37:38〜）

このようにニュアンスをちょっと変えて、この人を採用したいんだけどどう思う、というのと、採用しない方がいいと思うけどどう思う、というふうに、枕言葉だけ変えて同じことを聞いた場合に、同じような回答を出してきている時には迎合が少なく、要はロジックでフラットに回答してくれている

頭の一言を変えても答えが同じなら、流されていない。シンプルで、今日から試せる見分け方です。

私はこの方法に賛成です。ただ、やり方を一つ変えます。私なら、同じ質問を別のAIにも送って並べたい。1つのAIの癖は、そのAIの中だけでは見えにくいからです。

同じ回で出てくるActivTrakの調査では、AIを使う人の仕事日の幅が、使わない人より最大90分長いと公式ページにあります。ただし公式も「関連している」と書き、いけともさんも因果は言えないと明言しています。別の研究では、担当する範囲が広がって忙しくなった、という紹介もありました。

だから私は、「AIを使うと長くなる」とは読みません。言えるのは、仕事日が長い人とAIを使う人が重なっている、まで。なぜ重なるのかは、この調査からは分かりません。

盗まれた鍵は、転売され、攻撃の計算に使われ、持ち主の活動のように記録される。その仕組みを整理した記事で、私は、このレポートが他人事として読めなくなったと書いています。理由は、こうです。

私の記事より（盗まれたAPIキーが攻撃を回している実態を整理した記事・AIの供給網の章と、読み終えた後の章）

7月22日、私のGoogle Gemini APIキーが誰かに使われていたからです。その記録は、先に記事にしてある。

違いは、渡さなかったものがあるかどうかだけです。秘密の値を外へ出すか。設定と課金を変えるか。そして「これは不正利用だ」と認定する判断そのもの。ここを渡していたら、私は自分の事故を自分の言葉で説明できなくなっていた。

「渡さなかったものがあるかどうか」。作業はAIに広く渡しても、判断の一部は手元に残す。その線は、事故の話だけで終わりませんでした。

LIVEでは、鍵の渡し方そのものを話しました。人がログインした画面を開いておき、そこから先の設定をAIが担当する。その分け方で進めた回です。

そこで私は、「AIには鍵は持たせるけど鍵の中身は見れないようにしなくちゃいけない」と話しています。

人が画面を開いて、開いたよと伝えるだけ。鍵を持たせることと、中身を見せることは、別の話なんです。

動画の最後のニュースは、その鍵を盗む側の話です。Cisco Talosは2026年10月31日、VOLTAという情報窃取ソフト（パソコンから認証情報などを盗み出すソフト）の報告を出しました。認証情報、ブラウザのセッション（ログインしたままの状態）、暗号資産のウォレットなどを盗む作りで、AIの機能がオプションで付いています。盗んだ一式をOpenRouter（いくつものAIをまとめて呼び出せる窓口）経由でAIに送り、換金しやすい順に並べさせる。断られると別のモデルへ切り替える作りになっている、とTalosは報告しています。

動画では（53:08〜）

AIで分析するだけではなく、中のデータを取り込まれるということもやりますし、その中でどの情報が悪用できそうかという判断すらも、自分のパソコンから送られてしまって、やっていくみたいな

どの情報が悪用できそうか。その値踏みまで、AIにやらせる。

いけともさんは、この話を「気をつけていきましょう」で締めます。

気をつけるのは賛成です。私はそこに1つ足します。盗む側が値踏みまでAIに渡すなら、守る側は、どの判断を自分に残すかを、事故の前に決めておく。

VOLTAは、私の件と同じ種類の被害ではありません。つなぐのは1点だけ。渡す物と渡さない物を、先に決めておくことです。

14本を全部追わなくていい。入り口は最新のニュースではなく、自分の後回しです。外に出す最後の一手と、鍵の中身は、私が持ちます。

動画の締めくくりで、いけともさんはこう話します。

動画では（59:00〜）

このAIの進化に乗っている人とそうじゃない人で、もう差が開きすぎてギャップが大きいから、伝えるのもすごく大変なんですよね。とはいえ、まだまだ乗れていない人の方が圧倒的に多い中で、その人にとって興味を持ってもらって、どういう入り口で始めていくと面白かったり先につながるかということは考えていきたい

どういう入り口で始めるか。私の答えは、乗る側と乗らない側に分けることではありません。ニュースの側からではなく、自分の側から1本を選ぶことです。

AIニュースが多すぎる人へ。選び方は、こうです。

1. 自分の後回しを1つ決める。メール、予定、経費、外に出す前の仕上げ、AIの返事の点検、鍵の渡し方。日々ひっかかっている用事から選びます。
2. 6つの話の中から、その後回しにいちばん近い1本だけ拾う。予定や経費なら Siri や家計の話、外に出す物の最後の確認なら広告の話、AIの返事に自信が持てないなら迎合の話です。
3. その1本を自分の仕事で試す前に、戻せない一手の前で止まる所を先に決める。

全部を追いかけるより、1本を試し終えるほうが先です。試し終えた1本が、次の1本を選ぶ目になります！

今日、AIに渡せそうな後回しは、何がありますか？