AIツールとどう向き合うのか｜2026年2月16週の情報整理

2026年2月19日

毎週AI、SEO、WEB3の情報を収集していて。

その中で気になったものや、意見が出るものをピックアップして記事にしてきましたが。

記事にする頃には熱が冷めていることも多いのです。

なので、これから毎週タイミングを見て今週気になったものをまとめてみることに。

定期的にできるようにしたいと思ってます。

2026年2月16日の週はAIツールとの向き合い方についての記事に引っかかりました。

考える元となったリンクを先に示し、後の内容は記事に全く関係ないかもしれない私個人の考えです。

あしからず。

AIと人(組織)の間に立つ人材

◯エンジニアの61％がAIに危機感、今後求められるのは「翻訳者型」の技術者：MONOist

AI時代のキャリア指向についてのアンケートがまとめられていたMONOistさんの記事から。

AIが猛威を振るっていると共に、様々なツールが開発され。

さらにはAIエージェントによる自動化など。

AIという言葉を聞かない日はなくなりました。

プログラムを熟知しているかどうかという意味では、あまり競争力が無いように思えるかもしれません。

しかし、AIにプロンプトという言葉を入力するのは、私達人間。

そして、AIに「やってもらうこと」を考えるのも、私達人間です。

情報技術の利用が当たり前の中で、知識を持っているエンジニアはこの中間に立てる存在。

経営者やチームなどの意思決定とAIをつなぐ存在であると言えます。

記事の中で、

・ビジネス意図の理解
・技術的な選択肢の整理
・関係者と共に価値を創出する

という3つの役割がエンジニアに求められているとしています。

これらの3つを満たす「翻訳者型のエンジニア」が今後求められるエンジニア像であると。

AIではなく「関係者と共に」というところがポイントだと思います。

以前にAIの技術的な記事と共に、人間関係の記事が増えた気がすることについての記事を投稿しましたが。

ビジネス上のコミュニケーションスキルを磨くのも、AIで空いた時間に取り組みたいものです。

逆に仕事は増えている

◯AIは仕事を減らさず増やすことがテック企業を対象にした調査で明らかに：Gigazine

AIで時間が空いたと書いたばかりですが、逆に仕事を増やしている実態が明らかになったそうです。

仕事が進みやすくなった反動とも言えそうですが、原因としては以下の内容。

・委譲していたものに自ら取り組む
➾外注したり、メンバーに頼む必要がなくなり、自分自身で作業するようになっている。

・自分がいない時にAIに仕事をさせている
➾休憩時間やON/OFFの境界が崩壊している。

・マルチタスクの増加
➾AIをパートナーとして同時進行できるけど、認知的負荷が増大している。

この3つはどれも思い当たるフシがあります。

「できる人がやった方が速い」という風潮が、「AIを使える人がやった方が速い」に変わっただけとも言えますし。

AI自体が最先端技術でもあるので、使う側もあまり気苦労なく使うことを了承してしまうのかなとか。

まぁ、顔色を見たり頼むのが面倒という声も多そうですけどね。

少し席を外したり、他の作業と平行してAIを動かしていることは多々あります。

このようにブログ記事を書きながら、他のプロジェクトのスライドを作成してもらったり。

事務処理をこなしながら、企画の提案をいくつか出力してもらったり。

言われてみれば、休憩はAIの生成物を読みながら取るという状態になっている気がしますね。

これが続くと、過重労働の源泉となり、離職率の上昇を招く恐れがあるとも。

AIの利活用をしっかりと定義し、偏りを排除することが、ワーク・ライフ・バランスの実現には必要ですね。

AIを使って貰う人にも、AIにも。

・役割を明確にする
・目標をはっきりとする
・なぜAIを使うのかという動機も明確にする

という見える化も必要なのでしょう。

できたらいいなが少しずつ

今のところGoogleAI推しなのが私です。

notebookLMとGeminiは毎日触っていて、次いでChatGPTという感じ。

ChatGPTのDeep researchもたまに使っていますが、ソースを指定できるようになったそうです。

◯OpenAI、ChatGPTの「deep research」を強化　GPT-5.2ベースでソース指定が可能に：ITmedia

Web検索でもネット上の情報を集めてくれて、便利に使ってはいますが。

ソースとしてはどうなの？というところが稀に入ることがあります。

あとは個人的に、ソース指定したいことが多いので、notebookLMを良く使っています。

今回の変更でレポート形式でまとめてくれるみたいなので。

近々使ってみたいなと。

そして、WindowsアプリでClaude Coworkが使えるようになったことですね。

◯AIに作業を丸投げできる「Claude Cowork」がWindows対応：Impress Watch

AIエージェント開発や自動化というものが言われていますが。

気軽(？)に試しやすいのがこれかもしれません。

まだ試して無いので正確には分かりませんが。

自動化できないかなぁと思っていたことを実現できそうです。

「できたらいいな」と思っていたことが、各AIで実現されてきました。

学習の効率化も

短い時間で学習をするのに、AIを活用されている方は少なくないと思います。

ここらへんだと、学習に必要と感じるものが一通り揃っているnotebookLMが一歩リードでしょうか。

◯NoteBookLMを使ったら勉強がめちゃくちゃ捗った話：Qiita

◯忙しい社会人のための最強勉強法【ChatGPT × Obsidian × NotebookLM】：Qiita

私自身、仕事でも学習でも活用しているものなので。

色々と捗るツールであることに間違いは無いです。

使う目的によって

AIに関する情報ばかり拾ってしまったような気がしますが。

AIツールはこれからが本領発揮だと思います。

個人で楽しんでみる分には、ガンガン使って見るというのは良いと思いますが。

「AIが仕事を増やしている」で書いた、「なぜ使うのか？」「何をAIに代替するのか？」ということは考えるようにしたいものです。

じゃないと、AIによる得意と不得意みたいなものを見過ごして、延々と使い続けた結果非効率・・・という思考停止状態になってしまうかもしれません。

それはもったいない状況だと思うのです。