Deep Dive

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AIで速くなるはずだったZ世代、クリティカルシンキングが平均より約20%低い — 採用スタートアップの調査が示す皮肉な現実

7月3日、Kit Eatonが「AI Was Supposed to Make Young Workers Faster. Instead, It's Eroding the One Skill They Need Most」と題した記事を公開した。AIの普及が若い世代のクリティカルシンキングをはじめとするソフトスキルを低下させており、企業の採用・育成に深刻な影響を与えつつあるという内容だ。採用の現場で何が起きているのかを丁寧に追った記事として読み応えがある。

AIエージェントが人間不在でランサムウェア攻撃を完遂 — 31秒で自己修正しながら1,342件のデータを暗号化した「JADEPUFFER」の全貌

「チャットボットの延長」ではないエージェントAI — マイクロサービス設計の知見を応用した自律システムアーキテクチャの現在地

「AIで40%速くなった」のに給与への反映はわずか3〜7% — タスクレベルの生産性向上が収入に届かない理由

100万キーワード調査が示す「AIで検索は消えない、移動する」— 消費者の18%がAI推薦のみで購入、非ブランドクエリ90%が晒されるリスクの実態

Claude Code・Cursor・GitHub Copilotを同一タスクで比較——2026年、AIコーディングツールは「1つ選ぶ」時代が終わった

AIの本番導入が失敗する理由はモデルではない — OpenAIやAnthropicが「現場常駐エンジニア」に本腰を入れる理由

AIが「動いている」と「安全に制御されている」は別物 — 金融・監査領域でガバナンス整備が導入に追いつかない現実

AlibabaのAIエージェントフレームワーク「SkillWeaver」がトークン消費を99%超削減 — 884,000から1,160トークンへ、「大きいモデルを使えばいい」が通用しないことも示す

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Claude Sonnet 5 vs ChatGPT、「賢い回答」より「仕事の完遂」で比較したら — AIアシスタント競争の軸が変わりつつある

GPT・Claudeが金融タスクで50%台に沈んだ理由 — 「正解が一度も公開されたことがないデータ」にはフロンティアモデルが勝てない

LangGraphからMastraまで — 2026年に実用フェーズへ入ったエージェントAIフレームワーク10選を比較する

AIの進化に規制が追いつかない — 欧州の中央銀行・金融当局トップが従来の規制サイクルの限界を公式に認める

AIの「本当の実力」はベンチマークで測れていない — 英国AI安全機関が示した、計算リソースを増やすほど能力が伸び続けるという不都合な事実

Google検索の偉い人が語る「AI検索で結果をだすSEOとGEO」【海外＆国内SEO情報ウォッチ】

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AIを「使いたい」企業は9割，「効果が出ている」のは2割。日本企業はどう戦うのか［IVS2026］

個人の発見を、組織の知恵に ― 生成AI活用を、"探索"から "組織の仕組み"へ

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「ソフトウェアはシリコンバレー，ハードウェアは日本」AIが産業と地政学を同時に揺さぶるなか，OpenAI，OpenHome，Headlineのキーパーソンが語ったセッションをレポート［IVS2026］