【新春生成AIスペシャル】2025年を振り返り、2026年をどう迎えるか — AIニューストピックスまとめ

おはようございます。3方よしAI共創コンサルタント兼おうちCEO、田中啓之（ひろくん）です。2026年の幕開けですね！年始の朝にサクッと整理しておきたい「生成AIのこれまで」と「これから」を、実践者の視点でガッチリまとめました。昨年（2025年）一気に進化した生成AIのトレンド、注目の最新デバイス、そして現場でのリアルな使い方と、2026年に向けた具体的なアクションプランまでを解説します。少し長めの記事ですが、最後まで読めば「今年、何をやるべきか」がクリアになりますよ。

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目次

• 新春の挨拶と会の趣旨 🎍
• 2025年の生成AIの“何が変わったか” 🔍
• 世界的なイベントと競争の加速 🌍
• 製品・デバイスの潮流と注目ポイント 🕶️
• 生活・子どもとAIの関係性 — 10年後の視点で考える 👶
• スマートリング、AIペット、ロボットの実用性検証 💍
• AR体験の“これから” — レストランメニューやライブドキュメントの具体例 🧾
• 企業でのAI導入は“段階的実践”が鍵 🏢
• 私の2026年に向けた戦略とあなたへのアドバイス 🚀
• 倫理・安全・ローカルAIの話 — 見落としがちなポイント ⚖️
• よくある質問（FAQ）❓
• 具体的な導入チェックリスト（実務向け） ✅
• まとめ — 行動が全て。まずは試して改善する文化をつくろう 💪

新春の挨拶と会の趣旨 🎍

まずは目的の確認から。私たちが共有したいのは、「生成AIがこの1年で何を変えたのか」「次の1年でどう動くべきか」という実務目線の地図です。AIはもはやニュースの中だけの話ではなく、毎日の料理や洗濯、会社の経理業務に至るまで、生活のインフラとして浸透し始めています。

私自身、会社運営を助ける「分身AI（自分専用のAI秘書）」の整備を進めており、仕事の効率化と家族時間の増加という「3方よし」の変化を実感しています。本日は友くんが作成した素晴らしいまとめスライドをベースに、要点を深掘りしていきます。

（動画 00:41）新年の開始挨拶と今日の趣旨。配信は毎週の定例で行い、情報のアップデートを継続していきます。

2025年の生成AIの“何が変わったか” 🔍

2025年は「AIの専門化」と「エージェント化」が決定的になった年でした。料理で例えるなら、これまでは「万能包丁」一本で何とかしていたのが、「皮むき器」「フードプロセッサー」「自動調理鍋」といった専用ツールが揃い、さらに「献立を考えて下ごしらえまでしてくれるシェフ（エージェント）」が登場したような進化です。

• GPT系のカスタム化とGPTsプラットフォーム：自分専用の「味噌汁ロボット」を作るように、特定の業務（例：日報作成、メール返信）に特化したAIを誰もが作れるようになりました。
• 新しいプレーヤーと機能の登場：OpenAIの推論強化モデル（o3-mini等）や、中国発のDeepSeekなどが登場。特にGeminiのDeep Researcherのような機能は、ネット検索からレポート作成までの「下調べ」を数分で完結させ、リサーチ業務の常識を覆しました。
• AIエージェントの実用化：単に質問に答えるだけでなく、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」が普及。指示待ち人間ならぬ「指示待ちAI」から、先回りして動く「秘書AI」へと進化しています。

（動画 03:40）OpenAIや主要プラットフォームの機能追加の振り返り。これらの進化が、現場の仕事スピードを劇的に変えました。

個人的に面白かったのは、生成AIが「文章作成ツール」から「思考のパートナー」へ変わったこと。壁打ち相手として、アイデア出しや企画の抜け漏れチェックに欠かせない存在になっています。

（動画 04:02）Deep ResearcherやGeminiなど、専門能力を持つツールの登場で“日本語での深いリサーチ”も自然に行えるようになりました。

世界的なイベントと競争の加速 🌍

2025年はGoogle I/Oや各社の発表会を通じ、開発競争がさらに激化した年です。特に「高性能なのに安い」モデルの登場（DeepSeekショックなど）が市場を揺るがしました。また、NotebookLMのような「資料を読み込ませて対話する」ツールや、モバイル向けの軽量AIモデルの進化により、PCの前だけでなくスマホや専用デバイスでのAI利用が当たり前になりました。

（動画 05:57）SoftBankやMetaなど、大手企業のAI戦略と、それが国内産業へ与えるインパクトについて。

製品・デバイスの潮流と注目ポイント 🕶️

ここからはハードウェアの話。2025年はデバイスが“再定義”された年です。スマホの画面を覗き込む時代から、空間や身体そのものをインターフェースにする時代へ移行しつつあります。特に以下の3つは、私たちの生活を変えるポテンシャルを持っています。

• AR/VR（Apple Vision Pro、Meta Questなど）：操作方法が進化し、情報を現実空間に重ねるUIが実用的になりました。ジェスチャー一つで画面を操作する体験は、SF映画から日常のツールへと降りてきています。
• スマートリング：指輪型のウェアラブルデバイス。健康管理だけでなく、決済や鍵の解錠にも使えます。買い物袋で両手が塞がっていても、指輪をかざすだけで改札を通れる体験は革命的です。
• ロボットペット・小型ロボ：PanasonicのNICOBO（ニコボ）のような「あえて完璧じゃない」ロボットや、介護・教育向けのAIペットが普及。孤独対策や子供の遊び相手として、家族の一員になりつつあります。

（動画 11:25）Meta Questなどのヘッドセットへの言及。デバイスの成熟がアプリの幅を広げました。

（動画 12:05）Apple Visionが話題になった場面。現場で使える体験が増えています。

（動画 14:15）最新デバイスのレンタルサービス。いきなり高額商品を買うのではなく、まずはレンタルで「体験」してから購入へ移る賢い消費スタイルが生まれています。

生活・子どもとAIの関係性 — 10年後の視点で考える 👶

私が特に注視しているのが“子どもとAI”の関係です。生まれた時からAIと会話できる環境で育つ「AIネイティブ世代」は、10年後にどんな大人になるでしょうか？

• ポジティブな影響：一人ひとりの理解度に合わせた学習（個別最適化）、創造性を広げる遊び、発達に特性のある子へのサポート。
• リスク：思考のアウトソース（自分で考えなくなる）、プライバシーの問題、依存性。おやつの時間を決めるように、AI利用にも「家庭のルール」が必要です。

（動画 08:00）子どもとおもちゃ型AIの話題。幼少期からの接触が将来に与える影響について議論しました。

スマートリング、AIペット、ロボットの実用性検証 💍

スマートリングやAIペットは、もはやギークだけのものではありません。「体験の常備化」をもたらす生活必需品になりつつあります。

1. スマートリング（EVERINGなど）：大阪メトロでの実証実験など、交通系ICやクレジットカードの代わりとして普及。財布もスマホも出さずに「手をかざすだけ」で改札を通れる体験は、一度味わうと戻れません。
2. AIペット：住宅事情やアレルギーでペットを諦めていた家庭への福音。月額サブスク型も増え、手軽に導入可能です。「散歩がいらない」「死なない」という点はドライですが、高齢者の孤独対策やアニマルセラピーの効果は本物です。
3. 家電連携ロボ：掃除機や冷蔵庫と連携し、家事をサポート。Panasonic等の大手メーカーも参入し、生活に溶け込むデザインが増えています。

（動画 21:04）スマートリングの決済・鍵代替としての可能性。セキュリティ（紛失時の停止機能など）も進化しています。

（動画 14:32）AIペットの話。小型化と低価格化で、一般家庭への普及フェーズに入りました。

（動画 15:18）Panasonicなど大手の取り組み。家電×ロボの連携で実用性が高まっています。

（動画 16:01）デバイスの価格感。最初は高額ですが、レンタルや分割払いで導入ハードルが下がっています。

AR体験の“これから” — レストランメニューやライブドキュメントの具体例 🧾

AR（拡張現実）は、日常の情報の「見せ方」を変える魔法です。例えばレストランでメニューを開くと、料理の立体映像が浮かび上がってボリューム感を確認できたり、会議中に空間にドキュメントを並べて全員で編集したり。これらは未来の話ではなく、すでに実装されている技術です。

（動画 27:34）レストランメニューのAR表示やライブドキュメントの例。体験が直感的になり、言葉の壁も超えやすくなります。

この変化で重要になるのは以下の2点：

• 開発スピード：ユーザーの反応を見て、すぐにUIを改善できるチームが勝つ。
• 情報の整理術：ただ情報を表示するのではなく、「見やすく、直感的に」デザインする力が求められます。

企業でのAI導入は“段階的実践”が鍵 🏢

生成AI導入でよくある失敗は、「いきなりフルコースを作ろうとして挫折する」こと。私が推奨するのは、まず「目玉焼き」から始めるようなスモールスタートです。

• ステップ1：業務の棚卸し（例：毎日のメール返信、議事録作成など、時間がかかっている単純作業を見つける）
• ステップ2：限定的なプロトタイプ作成（いきなり全社導入せず、まずは自分の部署や特定のタスクだけでAIを使う）
• ステップ3：効果測定とルール作り（どれくらい時間が浮いたか？ ミスはなかったか？ を検証）
• ステップ4：教育と拡大（成功事例を元に、AIリテラシー教育を行いながら適用範囲を広げる）

この段階的アプローチなら、失敗しても傷は浅く、成功すれば確実に前に進めます。まずは部門単位で小さな成果（Win）を作ることが近道です。

（動画 24:14）AI導入の進め方を示すスライド。完璧を求めず、まずは実行することが最重要です。

私の2026年に向けた戦略とあなたへのアドバイス 🚀

私、田中啓之は「分身AIで社長無人化計画」を進行中です。これは社長が仕事をサボるためではなく、ルーチンワークをAIに任せ、人間は「創造的な仕事」や「家族との時間」に集中するためです。2026年は以下を重点的に行います。

1. 分身AIの高度化：社内FAQ、顧客対応、請求処理などをAIに任せ、週次で「教育（フィードバック）」を行う。AIを新入社員のように育てます。
2. デバイス戦略の検証：ARデバイスやスマートリングを自ら使い倒し、業務や店舗での実用性を判断する。
3. 人の価値を上げる教育：AIに使われるのではなく、AIを使いこなすためのスキル（プロンプト設計、倫理観）を社内で徹底する。
4. コミュニティで学ぶ：一人で悩まず、勉強会やハッカソンで知恵を共有し、「失敗をネタに改善する」文化を作る。

推奨する3ヶ月アクションプラン：

• 1ヶ月目：小さな課題を見つけ、AIで解決するPoC（実証実験）を開始。
• 2ヶ月目：運用データを集めて、AIへの指示（プロンプト）やルールを修正。
• 3ヶ月目：成果をまとめ、次のステップや他部署への展開を決める。

（動画 31:41）私の2026年に向けた決意。理論より実践、そして改善を楽しむ一年にします。

倫理・安全・ローカルAIの話 — 見落としがちなポイント ⚖️

生成AIは便利ですが、包丁と同じで使い方を誤れば怪我をします。企業や個人が守るべき最低限のルールです。

• データガバナンス：顧客情報や機密データを、学習データとして利用される設定のままAIに入力しないこと。
• ローカルAIの検討：ネットに接続しない「ローカル環境」で動くAIの導入。機密性を保ちながらAIの恩恵を受けられます。
• 透明性と説明責任：AIが出した答えを鵜呑みにせず、最終的な判断の根拠を人が確認できる仕組みを残すこと。

（動画 08:20）ローカルAIの重要性についての議論。情報の流出や誤用を避ける観点で欠かせない視点です。

よくある質問（FAQ）❓

Q1. 生成AIを業務に導入する最初の一歩は何？

まずは「業務の棚卸し」です。冷蔵庫の中身を確認するように、自分が1日で何に時間を使っているか書き出してください。その中で「単純作業」「繰り返し作業」を見つけ、そこだけAIに任せてみる（PoC）ことから始めましょう。60点の出来で良いので、時間を浮かせることが目標です。

Q2. スマートリングやARデバイスは今すぐ買うべき？

いきなり高額なものを人数分揃えるのはリスクがあります。まずはレンタルサービスを使ったり、数台だけ購入してテスト運用（実証実験）を行いましょう。実際に使って「便利だ」「費用対効果がある」と確信してから本格導入するのが賢いやり方です。

Q3. 子どもにAIを使わせても大丈夫？

大丈夫ですが、親の管理は必須です。YouTubeを見せる時と同じで、どんなコンテンツに触れているか、長時間使いすぎていないかを見守りましょう。何でも答えを聞くのではなく、「一緒に考えるパートナー」として使うよう促すのが良い教育になります。

Q4. AIエージェントとチャットボットの違いは？

チャットボットは「聞かれたことに答える受付係」、AIエージェントは「目的を達成するために自分で動く営業マン」です。例えば「出張の手配をして」と言えば、フライト検索からホテル予約、スケジュール登録まで自律的に行うのがエージェントです。

Q5. 分身AIを作るにはプログラミングが必要？

必ずしも必要ありません。重要なのは「業務を言語化する力（マニュアル作成能力）」です。AIへの指示出し（プロンプト）や、データの整理ができれば、ノーコードで分身AIを作るツールも増えています。

具体的な導入チェックリスト（実務向け） ✅

明日から現場で使える、簡易チェックリストです。

1. 対象業務の特定：削減したい業務の時間と担当者を数値化する。
2. 目標設定（KPI）：PoCで達成したい成果（例：残業時間を月10時間減らす）を決める。
3. データ管理：扱う情報が「社外秘」かどうか確認し、適切なAIツール（クラウドorローカル）を選ぶ。
4. 役割分担：誰がAIを管理し、誰が品質をチェックするか決める。
5. 定期レビュー：3ヶ月ごとに振り返り、上手くいかない場合はやり方を修正する。

（動画 24:14）導入フローの概念図。仕組み作りが9割です。

まとめ — 行動が全て。まずは試して改善する文化をつくろう 💪

長くなりましたが、結論は「使うか、使われるか」です。完璧な準備なんて待つ必要はありません。自転車の練習と同じで、転びながら覚えるのが一番早いです。私のモットー「成功 = 考え方 × 熱意 × AI共創能力」を胸に、まずは小さな一歩を踏み出してください。失敗は改善の種、成功への近道です。今年も一緒に挑戦していきましょう！

最後に、動画の注目シーンをタイムスタンプ付きでまとめました。リンクをクリックすれば、その場面から再生できます。

• 00:41 新年の挨拶と会の趣旨
• 03:40 OpenAIの機能拡張振り返り
• 04:02 Deep ResearcherとGemini言及
• 05:57 大手企業の動き
• 08:00 子どもとおもちゃ型AIの話
• 11:25 Meta Quest の話
• 12:05 Apple Vision 言及
• 13:02 アプリ更新とOSの話
• 14:15 デバイスレンタルの話
• 14:32 AIペットの話
• 15:18 家電メーカーの取り組み
• 16:01 デバイス価格感
• 17:43 ARの重要性
• 20:01 Apple Visionのジェスチャー
• 21:04 スマートリングの説明
• 23:19 地下鉄のVISA実証（大阪）
• 27:34 レストランメニューのAR表示
• 31:41 2026年の決意とプラン
• 34:36 未来へのメッセージ

この記事が、あなたの2026年を飛躍させるガイド役になれば嬉しいです。今日の担当は多田啓二（ただっち）不在でお送りしましたが、スライド作成などでは友くんに協力してもらいました！それでは、素晴らしい一年を始めましょう。

— 田中啓之（ひろくん）

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