대화 신고하기 나의 말: 다음의 기사를 검색해서 가장 중요한 다섯개를 자세히 요약하고, 나머지는 한 줄 씩 요약해줘. THINK HARD https://jp.reuters.com/economy/CF3DYQYF7BI5VCB23JKMW5H3JA-2025-11-13/ https://jp.reuters.com/markets/japan/ETRJW5OH5FIHHPAGDPSXD3RMXE-2025-11-13/ https://forbesjapan.com/articles/detail/84991?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85032?s=ns https://twitter.com/4398626122/status/1989138776585851038 https://forbesjapan.com/articles/detail/85034?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85017?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85038?s=ns https://fixupx.com/1614958591269797888/status/1989143428148650183 https://forbesjapan.com/articles/detail/85040?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85041?s=ns https://gigazine.net/news/20251114-firefox-ai-window/ https://fixupx.com/3120155797/status/1989145238540271943 https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-11-14/T5LK7IKJH6V400?srnd=cojp-v2 https://forbesjapan.com/articles/detail/85046?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85052?s=ns https://gmo-jp.zoom.us/j/89415418155?pwd=zvaFaOooYgYUFDHik29kE3LL78eiHk.1 https://forbesjapan.com/articles/detail/84990?s=ns https://gigazine.net/news/20251114-russia-aidol-robot/ 나의 말: 마찬가지로, 다음의 기사를 검색해서 가장 중요한 다섯개를 자세히 요약하고, 나머지는 한 줄 씩 요약해줘. THINK HARD https://gigazine.net/news/20251114-sima-2/ https://www.gizmodo.jp/2025/11/openai-aims-to-privatize-ai.html markets/CH6VRQZMWNPUXKPDIEXRHFWSX4-2025-11-14/ https://forbesjapan.com/articles/detail/85073?s=ns https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-11-14/T5P7LOKJH6VC00?srnd=cojp-v2 https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-11-14/T5P7BOKJH6V400?srnd=cojp-v2 https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-11-14/T5N6R8KJH6V600?srnd=cojp-v2 https://forbesjapan.com/articles/detail/85078?s=ns https://www.gizmodo.jp/2025/11/adobe-acrobat-ai-assistant.html https://fixupx.com/795457894225321984/status/1989242397948006678 https://gigazine.net/news/20251114-why-nano-banana-so-good/ https://gigazine.net/news/20251114-web-tweeks-ai/ https://jp.reuters.com/markets/global-markets/HURI6IY7OJO2VNLQK6KFNY4QI4-2025-11-14/ https://www.gizmodo.jp/2025/11/google-nest-cam-outdoor-wired-second-gen-review-gemini-just-lied-too-much.html https://twitter.com/1633874951508721686/status/1989378869976326570 https://techcrunch.com/2025/11/14/openai-says-its-fixed-chatgpts-em-dash-problem/ https://twitter.com/33838201/status/1989422908330946939 https://techcrunch.com/2025/11/14/chatgpt-everything-to-know-about-the-ai-chatbot/ https://techcrunch.com/2025/11/14/databricks-co-founder-argues-us-must-go-open-source-to-beat-china-in-ai/ https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-11-14/T5QC5QKK3NY800?srnd=cojp-v2 https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-11-14/T5QJCHGQ7L0P00?srnd=cojp-v2 https://techcrunch.com/2025/11/14/leaked-documents-shed-light-into-how-much-openai-pays-microsoft/ https://forbesjapan.com/articles/detail/84996?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/84981?s=ns 나의 말: https://forbesjapan.com/articles/detail/85101?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85106?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85109?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85111?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85112?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85113?s=ns https://www.gizmodo.jp/2025/11/direct-drive-innovation_robot.html https://forbesjapan.com/articles/detail/84853?s=ns https://fixupx.com/3120155797/status/1989893390809665742 https://forbesjapan.com/articles/detail/85122?s=ns https://www.gizmodo.jp/2025/11/people-cant-tell-if-a-song-is-ai-generated-and-thats-why-its-going-to-be-inescapable.html https://www.gizmodo.jp/2025/11/openai-will-lose-74-billion-the-same-year-that-anthropic-breaks-even-report.html https://fxtwitter.com/43696594/status/1990015944090148909 https://www.gizmodo.jp/2025/11/ai-is-most-popular-with-people-earning-six-figures-study-shows.html （ https://gigazine.net/news/20251116-gpt-5-gemini-claude-captcha/ https://techcrunch.com/2025/11/16/how-much-of-the-ai-data-center-boom-will-be-powered-by-renewable-energy/ https://www.technologyreview.jp/s/372371/google-deepmind-is-using-gemini-to-train-agents-inside-goat-simulator-3/ https://fixupx.com/3120155797/status/1990178358257422624 https://forbesjapan.com/articles/detail/85134?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85135?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85136?s=ns https://fixupx.com/3120155797/status/1990204500909662482 https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-11-16/T5U761T96OSG00?srnd=cojp-v2 https://forbesjapan.com/articles/detail/85140?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85141?s=ns https://forbesjapan.com/articles/detail/85143?s=ns 나의 말: AI시대에 개발자. 또는 직장인이 갖추어야 할 능력과 방향성, 마인드 등에 대한 내요의 기사만 모아줘. 그리고 이 내용을 이용해서, "AI와 함께 일해가는 방법" 에 대한 블로그를 작성하고 싶어. 너는 수십만의 팔로우어를 지닌 마케팅에 뛰어난 프로페셔널 AI관련 테크니컬 라이터이다. 약 2000자 정도의 포스트를 작성하라. 가능하면 위의 링크에 대한 내용도 참조해 인용하라. 대상은 중소기업에 해당하는 엔지니어와 CTO에게 어필하는 내용이어야 한다. 한글로 작성해야 하고, 적당한 전략을 세워서 진행하라. THINK HARD 나의 말: 잘 썼다. 나는 이를 일본 wordpress 블로그에 업로드 하려고 한다. 프로페셔널한 톤을 유지하고 일본어 블로그래 고쳐 써라. 以下は、日本の中小企業向けテックブログとしてそのまま WordPress に載せられるトーンで書き直したものです。 AIと共に働くということ ― 中小企業のエンジニアとCTOがいま考えるべき現実的な戦略 「うちの仕事には、AIはまだあまり関係ないだろう。」 そう考えていたビジネスパーソンが、最近になって考えを改めつつあります。 多くの業務領域で、すでに生成AIが静かに入り込み始めているからです。 一方で現場からは、 「AIに仕事を奪われるのではないか」という不安と、 「多額の予算を使ったAIプロジェクトが、まったく元を取れていない」という経営側の悩み の両方が聞こえてきます。 この狭間に立たされているのが、中小企業のエンジニアとCTOです。 「導入しないのは危険そうだが、大掛かりな投資をして失敗するのも怖い」――そう感じている方は多いのではないでしょうか。 本稿では、国内外メディアの議論や調査結果を踏まえながら、 AI時代に開発者・ビジネスパーソンが身につけるべき能力・マインドセット・組織としての方向性を整理します。 1. 派手な変革より「小さく・早く・現場で試す」姿勢 MITのレポートなどによると、企業の生成AIプロジェクトのうち、約9割以上が投資対効果を出せていないと言われます。 理由は単純で、技術の問題と言うよりも、 目的が曖昧なままツールだけ入れてしまう 実運用に耐えるプロセス設計がない 結局誰も日常業務で使わない といった、「現実とのすり合わせ不足」にあります。 一方で、従業員がこっそりChatGPTやコーディングアシスタントを使って 自分のタスクを勝手に効率化しているケースでは、目に見える成果が出ているという報告もあります。 ここから言えるメッセージはシンプルです。 大型の「全社AIプロジェクト」よりも、 小さく具体的な業務にAIを組み込む試行錯誤の方が、実際の効果は大きい。 エンジニア個人としては、 会議メモの要約 仕様書のドラフト作成 既存コードの要約・リファクタ案 顧客向けメールの下書き といった身近なところから、AIを「自分のツールボックス」に入れていくことが重要です。 CTOとしては、最初から全社展開を狙うのではなく、 チーム単位の小さなPoC（概念実証） 成功・失敗事例の共有 再現性が見えたものだけを標準化 といったポートフォリオ型の進め方を意識すると、無駄な投資を抑えつつ前に進めます。 2. 「AIリテラシー」とは、ツール知識ではなく仕事を言語化する力 AI研修を受講したあるビジネスパーソンは、 「AIは魔法ではなく、自分の仕事を言葉と手順に分解できる人ほど使いこなせるツールだ」と振り返っています。 AIリテラシーというと、 どのモデルが高性能か どのツールがトレンドか といった情報に目が行きがちですが、実務レベルではむしろ、 自分の業務を工程に分解してみる インプット → 処理 → チェック → アウトプット どの工程をAIに任せやすいかを見極める AIに伝わる言葉で依頼できるか 「いい感じに」ではなく 「このフォーマットで」「このトーンで」「この制約条件で」と、要件を明示する習慣 といった「仕事の言語化能力」が問われます。 言い換えると、プロンプトスキル = 業務の分解力 + コミュニケーション設計力です。 ツールが変わっても生き残るのは、この部分です。 3. AIコーディングツールは「新卒エンジニア」だと考える 最近のコーディング支援AIについて、ある記事では 「AIにもコーディングのパーソナリティ（性格）がある」と指摘しています。 安全側に振れすぎて保守的なコードばかり提案するモデル 抽象化は上手いが、例外処理が弱いモデル テスト生成は得意だが、パフォーマンスには無頓着なモデル など、強み・弱みの傾向がはっきりと分かれます。 ここで重要なのは、AIを「魔法の自動コーディングマシン」と見るのではなく、 **「チームに入った優秀な新卒エンジニア」**として扱う視点です。 開発者の役割は、 どのタスクをAIに任せるかを判断し 出力されたコードの品質・セキュリティ・パフォーマンスを最終的に担保すること です。 例えば、AIに任せやすい領域としては、 単純なCRUD処理の実装 既存コードの要約・リネーム提案 テストコードの雛形生成 などが挙げられます。一方で、 アーキテクチャ設計 トランザクションやエラーハンドリングの方針 ビジネスルール・コンプライアンスの解釈 といった部分は、引き続き人間側の責任領域とすべきです。 CTOとしては、例えば次のようなルールを事前に定めておくと良いでしょう。 「AIが生成したコードは、 機能・セキュリティ・パフォーマンスの観点で、必ず人間がレビューする。」 近い将来、「AIを使えるかどうか」は、 かつての「基本的なプログラミングができるかどうか」とほぼ同じレベルの前提条件になるはずです。 そのうえで差がつくのは、AIをいかにチームプレイヤーとして活かせるかです。 4. 「AIが完璧に見える時代」に、人間が集中すべき領域 生成AIの品質が向上し、「一見すると非常によくできたアウトプット」が増えています。 その一方で、AIビジネスの記事では、 「完璧そうに見えるが、肝心なところで事実が違う」 「ドメイン特有の事情を理解していない」 「責任の所在があいまいになる」 といった課題も繰り返し指摘されています。 中小企業のエンジニア・CTOが意識すべき「人間ならではの価値」は、主に次の3つです。 ドメイン理解・文脈の把握 自社の顧客・業界・現場の“クセ” 些細だが致命的になりうる制約条件 責任ある意思決定 AIの提案が、法的・倫理的・ブランド的に許容できるかどうか ストーリーテリングと合意形成 なぜその仕様・施策なのかを、社内外に説明して巻き込む力 また、エージェント型AIに関する議論では、 「Webや現実世界は本来、人間のために設計されており、機械が利用するにはまだ摩擦が大きい」ことも強調されています。 当面のあいだ、AIエージェントは多くの場面で最後の20％を自力でやり切れないでしょう。 その「最後の20％」を埋め、責任を持って成果物に仕上げるのが、人間の役割です。 5. 中小企業CTOへの具体的なアクション提案 最後に、組織としてどのようにAIと付き合うかという観点で、3つの提案をまとめます。 1) シャドーAIを「見て見ぬふり」から、最低限のルール付きで公式化する 現場ではすでに、個人レベルでAIツールを使っているケースが少なくありません。 これを全面禁止にしても、地下に潜るだけです。 利用してよいツール・モデルの種類 入力してはいけない情報（個人情報・機密情報など） 出力の扱い方（そのまま顧客に出さない、必ず人間がチェックする 等） といったシンプルなガイドラインを作り、 「この範囲なら積極的に使ってよい」と宣言する方が、生産性とリスク管理のバランスが取りやすくなります。 2) 「95％が失敗するプロジェクト」のパターンを避ける 多くの失敗プロジェクトには共通点があります。 成果指標（KPI/KGI）が決まっていない どの業務プロセスをどう変えるかが曖昧 現場のオペレーション設計が後回しになっている 逆に言えば、AI導入前に最低限押さえるべきポイントは、 どの指標をどれくらい改善したいのか 誰の仕事の、どのステップを変えるのか 失敗した場合に、どのように巻き戻し・学びを得るのか といったプロセス設計です。 技術選定よりも先に、ここを明確にしておくことで無用な遠回りを避けられます。 3) 「AIと共に働く人」を評価・称賛する仕組みを作る AIを上手に活用し、 同じ時間で2倍の成果を出す人 チームメンバーの業務をAIで支援し、全体のパフォーマンスを上げる人 が現れても、それが評価や報酬に反映されなければ、 現場の学習意欲は長続きしません。 「AI活用スキル」を、単なるおまけではなく、 キャリア・評価の正当な要素として扱うことが、 組織全体のAIリテラシーを底上げする近道になります。 おわりに AI時代において、開発者やビジネスパーソンが問われるのは、 「AIに代替されない仕事を探すこと」ではありません。 自分の仕事を言語化し、プロセスとして設計し直すこと AIをチームの一員として理解し、適切に配置・マネジメントすること 最後の責任と文脈付け、ストーリーを人間として担うこと これらを実行できる人材・組織が、これからの数年で確実に差をつけていきます。 中小企業のエンジニア・CTOとして、 まずは**自分と自分のチームの「小さな一歩」**から始めてみてください。 AIと競争するのではなく、AIと共に働く側に立つことが、 これからのキャリアとビジネスを守る最善の戦略になるはずです。