活用は当たり前として使い方が問われ始めるAI｜2026年3月16日週の情報収集

2026年3月20日

「AIを利用しない選択肢はない」という言葉は、当ブログでも散々使ってきた言葉です。

AIを利用するのは当たり前として、これまでの感覚では話題になる前で特定のサービスにべったりでも対応できていました。

しかし、AIの場合は用途によって使い分けることが最適解。

つまり、各AIモデルは何ができるのか。

これを把握する大切さを、今週の一連のニュース記事から感じました。

AIを使い分ける時代

参照：ChatGPT一強から“使い分け”時代へ…AIの選択基準は「性能」から「仕事の導線」へ：AI JORNAL

冒頭で書いた事は主にこの記事の内容から感じたことです。

Gemini3の登場以降、クオリティの高さから利用者の増加が見られるようになり。

その後、Google WorkSpaceと統合されることで更に増加が見られた。

とのことです。

AIエージェントやエージェントAIの活用が今年の主流というのが、去年末から日本の主な大企業が参加するオンラインミーティングの様子を視聴した時の感想でした。

つまり、単なるAIとチャットして生成物を利用するのではなく。

プロンプトと情報のありかを示すことで、AIに単純作業を代替させるという流れです。

それをある意味個人向けに寄せたものが、GoogleのWorkSpaceとGeminiの統合だと思います。

AIエージェントという、複数のモデル同士で対話させるのではなく。

業務使用のファイルやデータをAIに作成・操作してもらう。

私達に必要なファイルが揃っているプラットフォーム上に、生成AIが導入されたと言えるでしょう。

となると、私達がAIに求める作業自体も多様化してきているとも言えます。

チャットで提案してくれるなら、それをドキュメントにしてもらいたい。

ドキュメントを作れるなら、分かりやすい挿絵も作成して欲しい。

そのドキュメントを元に、スライドの作成もして欲しい。

このような感じです。

そして、記事の中でも触れられていますが、同じテキスト生成AIでも得意とすることが違います。

また、生成AIでも画像生成や動画生成など様々です。

これらの違いを把握し、使い分けていく。

「AIをマネジメント」する力が求められるようになってきている。

とのことです。

進化の速度を踏まえても、生成AIの機能を自分一人で試すのには限界がありますし。

情報を取り入れるようにしていきたいところですが。

情報を集めることが目的にもなってしまいそうなので、気をつけないとですね。

一応、私の使い方は他の記事で書いてますのでよろしければ。

オンザフライでコーディング

参照：AI ModeとGemini 3で進化するGoogle検索、パーソナライズとエージェントの時代へ：海外SEO情報ブログ

Googleといえば検索です。

Googleの生成AIであるGeminiがWEB検索をできるようになったことも画期的でしたが。

AIモードで検索自体を生成AIとのやり取りで完結できるようになったのも、衝撃的でした。

Gemini3の性能もあり、AIモードよりもそれ以外の生成AIツールやGemini自体が話題になることが多い印象です。

たぶん、Google内でチームそれぞれでGeminiモデルのサービスへの組み込みがなされているんだとは思います。

とはいえ、Googleのミッション「世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにすること」の通り、検索が軸であることには代わりは無いでしょう。

上記の記事も、Google検索の展望についてプロダクト担当VPである、ロビー・スタイン氏がインタビューに答えた内容の要約でした。

Google WorkSpaceとGeminiが接続されたことで、パーソナライズ化が進むんだろうなと思ってましたが。

「Gemini3 Proのオンザフライでのコーディング」でハッとしました。

生成AIの利用と考えると、どうしても自分がどう使うかや。

生成AIのマルチモーダルや推論能力を使って、どのようなサービスを提供するかと。

どんな役に立つものを生成するかという観点になってしまうのが、私です。

しかし、コーディングができるのであれば、動かす環境を整える事ができれば、コードを生成して動かすことができても当然です。

コーディングツールに搭載されている生成AIでは、仮想環境を与えればテストもしてくれますし。

それを、検索に入れることで。

記事内で紹介されているような、「住宅ローン計算ツール」の生成もできると。、

検索が単なる調べ物から、ツールになる未来も見えてきましたし。

AIモードなどのテキストチャットの途中(サブウィンドウもありそうですが)で。

生成したツールを使いながら、Geminiとの議論をすることもできそうです。

生成AIをサービスに活用するだけでなく、生成AI自体にサービスを提供させる。

そんな時も近づいてるのかもしれません。

生成AI研修を必修化

参照：入社時研修で“生成AI”を必修化。プロンプトから始めない独自プログラムを新設：日本の人事部

WEB3以降、LINEヤフーの先端技術への参入速度は目をみはるものがありますが。

入社時研修で、生成AI研修を必修化するそうです。

生成AIの使い方の前に、思考設計から研修を行い。

AIを使う意義や、AIを効果的に使う考え方、利活用の場面などを行うとのこと。

AIの利活用を推進するにおいて、活用の習慣を定着させるのに、入社初期の利用環境に関連がありそうだと。

以前に見た記事では普段の利用と仕事の利用の間には壁がありそうだというのも見たので。

どのように活用できるかを知れることは良い事ですし、会社の方針を早い段階で知れるのも良いことだと思います。

そんな中、AIが浸透しても日本では新卒採用の縮小傾向は見られないという記事もありました。

人手不足のため、業務内容が変わっても新卒採用の重要さは変わらないそうです。

組織文化や業務の継承という、企業の存続の意味合いでも新卒採用に期待している企業は多いみたいで。

作業よりもソフトスキルを求める形のようで・・・少し、会社と新卒者の間ですれ違いが起きそうな印象を持っていました。

なので、新卒研修からのAI研修というのは、このすれ違いを減らす一つの方法なのかなと。

MCPやRAGで社内のナレッジを蓄積しておいて、生成AIの社内利用環境を知れば。

前提知識を生成AIで共有しつつ、仕事のコミュニケーションが取れそうですしね。

やはり、「仕事」というものについて考え直す時期は来ているんだなぁと。

そんなことも感じます。

使い方や考え方

AIの使い方や考え方の記事は良くチェックしていますが。

今回は色々と考えさせられたり、気付きとなるものが中心だったという印象です。

特定のAIの使用手順や「こんなことができるよ！」というのは、少しお腹いっぱい気味なので・・・

ちょうど良い情報収集でした。