技術

AMDは最も根強い競争上の問題、すなわちCUDAエコシステムのギャップを、AIモデルそのものを橋渡し役とすることで解決しようとしている。サンフランシスコで開催されたAdvancing AIイベントで、同社はROCm.AIを発表した。このプラットフォームは最先端の大規模言語モデルを活用し、AMDのInstinctハードウェア上でAIモデルのデプロイ、デバッグ、最適化を自動化するもので、従来NvidiaのCUDAスタックを有利にしてきた手動の低レベルプログラミングを効果的に回避する。 このプラットフォームは既存のコードアシスタント（Claude Code、OpenAI Codex、GoogleのAntigravity、Cursor）に統合され、AMDのハードウェアドキュメントとツールチェーンを提供する。開発者がAMDハードウェア向けにモデルを最適化するようアシスタントに指示すると、ROCm.AIはコンテナ内で推論サーバーを起動し、ベンチマークを実行してベースライン性能を確立し、ワークロードをプロファイリングしてボトルネックを特定し、構成設定を調整したりカスタムカーネルコードをその場で生成したりする。AMDによれば、Hyperloomと呼ばれるツールを活用したこのプロセスにより、新たに発売されたHeliosラックシステムでのテストにおいて、モデルの性能がベースライン比で38%向上したという。 ROCm.AIの背後にある核心的な洞察は、最先端モデルが機械可読な命令セットアーキテクチャ仕様を読み取り、最適化されたGPUカーネルを記述する能力をますます備えつつあることだ。これは以前は専門的な知識を必要とするタスクであった。AMDのAIソフトウェア担当副社長であるAnush Elangovan氏は、AMDが各GPU世代に対応した機械可読なISA仕様を公開しており、最先端モデルがAMDハードウェアに直接プログラムできることを意味すると述べている。 AMDはまた、OpenAI、Anthropic、その他のモデル開発者と協力し、翻訳レイヤーを必要とせずに、彼らのモデルがAMDのハードウェアおよびソフトウェアアーキテクチャをネイティブに理解できるよう訓練されるよう取り組んでいる。このアプローチは、最適化の負担を開発者の専門知識からモデルの能力へと移行させるものであり、AIモデルの品質向上の軌道が人間の開発者パイプラインの拡大よりも速く改善し続けるという賭けである。 より広範な競争環境がその緊急性を説明している。PyTorchやJAXといったフレームワークはすでにCUDAのエンドユーザーロックインの多くを侵食しており、コードを最小限の修正でどちらのプラットフォームでも実行できるようにしている。しかし性能最適化は依然として差別化要因であった。手動で調整されたCUDAカーネルは、一般的なROCm互換カーネルよりも高いスループットを引き出す傾向があった。ROCm.AIは、より多くの人間のカーネルエンジニアを雇うのではなく、GPUプログラミングの人材が集中している状況では難しい選択肢だが、AIにチューニングを任せることで、その性能ギャップを埋めることを目指している。 このプラットフォームはコマンドラインツールおよび主要なコーディングアシスタント向けのプラグインとして利用可能である。性能の向上が幅広いモデルアーキテクチャと展開シナリオにわたって持続するかどうか、そして開発者が本番環境でAI生成のカーネルコードを信頼するかどうかが、ROCm.AIがCUDAの堀を真に浅くするという約束を果たせるかを決定するだろう。 出典：The Register（2026年7月24日）；AMDプレス資料（2026年7月24日）；The Next Platform（2026年7月） 雅子 訳

半導体業界で最も目に見えにくいボトルネックは、ドイツ南部の町オーバーコッヘンにある。ここでカール・ツァイスSMTが、ASMLの極端紫外線リソグラフィスキャナーすべてに搭載される光学システムを製造している。ツァイスのミラーとレンズ、現存する物体の中で最も精密に製造されたものの一つ、がなければ、ASMLはEUVマシンを一台も出荷できない。過去数年にわたり、この依存関係がEUV生産の制約要因となり、ひいては世界の半導体産業が最先端チップを生産する能力を制限してきた。 ツァイス・セミコンダクター・マニュファクチャリング・テクノロジーは、オーバーコッヘンキャンパスの複数年にわたる拡張計画の第一弾として、新棟を開設した。これにより、生産および生産関連スペースとして約2万5000平方メートル（約26万9000平方フィート）が追加される。この建物は計画された複数棟の最初のもので、キャンパスの造成工事は4年前に始まっていた。今回の拡張は、ASMLが生産目標を引き上げる中で行われた。オランダの同社は現在、従来の計画よりも大幅に多くのリソグラフィシステムを今後2年半で納入する見込みであり、2026年の売上高予測は2025年の327億ユーロから430億〜450億ユーロ（約490億〜510億米ドル）に引き上げられた。 ASMLの2025年年次報告書は、同社の生産量がツァイスSMTの容量によって制限されていることを認めており、この事実は半導体装置サプライチェーン内ではよく知られているが、これほど直接的に表明されることは稀であった。両社の提携は30年以上にわたり、ASMLはカール・ツァイスSMTの24.9％の少数株を、長期の生産能力および研究開発投資契約の一環として10億ユーロ（約11億4000万米ドル）で取得している。 オーバーコッヘンでの拡張は、現行世代のEUV光学系と、より大型で複雑なミラーを使用して3ナノメートル以下のチップ生産に必要なより細かい解像度を実現する高NA（高開口数）システムへの移行の両方に対応する。高NA光学系は、現在のEUV設備で主流の0.33NAシステムよりも、はるかに多くの製造スペースとより厳しい公差を必要とする。 より広い文脈としては、AIブームが最先端チップに対する前例のない需要の急増を引き起こし、それがリソグラフィサプライチェーンの脆弱性を露呈した。ASMLはEUVスキャナーの唯一の供給元であり、ツァイスはEUV光学系の唯一の供給元、そしてトランプフはプロセスを駆動するCO2レーザーの唯一の供給元である。これらのリンクのいずれか一つが全体のチェーンを制約する。オーバーコッヘンの拡張は、ツァイスが需要の軌道が少なくとも今後10年間は持続すると見込んでいることを示している。 出典：Tom’s Hardware（2026年7月26日）; EE Herald（2026年7月）; Heise Online（2026年7月15日）; ASML年次報告書2025 雅子 訳

労働者にAIスキルが必要かどうかという問いは、キャリアの選択肢の問題から、基礎的な雇用可能性の問題へと変化した。増え続ける雇用者調査と労働市場データは、あらゆる業界の組織（テクノロジー企業だけではない）が、現在では応募者に対し、AIツールと概念に関する実用的な知識を少なくとも持っていることを期待していることを示している。 この変化は急速に進んでいる。全米大学及び雇用者協会（NACE）によると、2026年の新卒者向け求人の3分の1以上が現在、何らかのレベルのAI能力を求めており、2025年秋に報告された割合の約3倍となっている。労働市場分析会社ライトキャストは、AI関連求人の51％が現在、従来のIT職種以外（マーケティング、人事、オペレーション、事業開発）にあると報告している。LinkedInのデータによると、AIスキルを必要とする求人は2021年以降、全求人の3.5倍の速さで増加している。 雇用主がAIスキルに求める意味合いも変化している。需要の中心は機械学習エンジニアやデータサイエンティストではなく、これらは依然として専門職である。より広範な労働力需要はAIリテラシーにある：生成AIツールがどのように応答を生成するかを理解し、出力が不正確または偏っている可能性がある場合を認識し、いつAIに頼るべきか、いつそれを無効にするべきかについて判断を下す能力である。PwCの調査では、労働者の74％が雇用され続けるために新しいスキルを学んだり再訓練を受けたりする意思があるが、手頃な価格の訓練へのアクセスは依然として不均等である。 AIに精通した労働者に対する賃金プレミアムは大きい。PwCの2025年グローバルAI雇用バロメーターは、AIスキルを必要とする職種の賃金プレミアムが56％であり、前年の25％から上昇したと報告した。ライトキャストは28％のプレミアムを確認した。この格差は、AIリテラシーの定義が技術分野を超えて広がっているにもかかわらず、AIに精通した労働者の供給が需要に追いついていない労働市場を反映している。 この変化は、雇用者と労働者の両方にとって構造的な課題を生み出している。組織は訓練プログラムを実施するよりも速くAIツールを導入しており、多くの従業員が独学で学ぶことを余儀なくされている。一部の企業は社内のスキル向上施策で対応している：アマゾン、JPモルガン・チェース、AT&Tは、全く新しいチームを雇うのではなく、既存の労働力の再訓練に数十億ドルを投資している。しかし、GSMAの最近の労働力準備態勢に関する報告書は、ほとんどの組織が依然として非技術系スタッフのAI能力を評価または認定するための正式な枠組みを欠いていることを指摘した。 より広い動向は、AIスキルが1990年代から2000年代初頭のデジタルリテラシーの軌跡をたどっていることを示唆している：かつては差別化要因だったものが、やがて最低限の要件となり、最終的にはほとんどの専門職において暗黙の前提となる。雇用者と教育システムの双方にとっての問いは、この移行がどれだけ速く進むのか、そしてどれだけの労働者がそのギャップに取り残されるのかということである。 出典：TechRadar（2026年7月26日）；NACE Job Outlook 2026 Spring Update；PwC Global AI Jobs Barometer 2025；Lightcast（2025）；LinkedIn Workforce Data（2025） 雅子 訳

標準的なノートパソコン用充電器は長年にわたり小型化が進んでいるが、ウグリーンのGaN充電カテゴリーにおける最新製品は、その形状をさらに推し進めている。100W Mini Ice GaN充電器（型番X876）は、90.2×55.6×18.2mm 、 分厚いクレジットカードほどの大きさ 、 で、重さは178グラム（約6.3オンス）である。価格は189元、約28米ドル（約22英ポンド）で、多くのノートパソコンに今も付属するかさばる立方体型充電器に代わる旅行向けの選択肢として位置づけられている。 この充電器は窒化ガリウム半導体とウグリーンのAirPyra積層アーキテクチャを採用し、1.09W/cm³の電力密度を実現している。薄型でありながら、2つのUSB-Cポートと1つのUSB-Aポートの計3ポートを備える。各USB-Cポートは単独使用時に最大100Wを出力でき、ウグリーンの内部テストでは2022年製MacBook Airを30分で53%まで充電できる。USB-Aポートは最大22.5Wを出力し、古いケーブルやスマートウォッチ、ワイヤレスイヤホンなどの低消費電力アクセサリに対応する。 内蔵の温度監視システムが内部温度を常時追跡し、過熱を防ぐために電力供給を調整する 、 放熱が表面積によって制限される超小型充電器では一般的な課題である。さらに、この充電器は短絡、過電圧、過電流などの9つの標準安全機構を備える。折りたたみ式プラグは布地への引っ掛かりやバッグ内の他の機器への傷つきリスクを低減する。 対応する高速充電プロトコルはPD 3.0、PPS、QC 3.0、AFC、FCPで、Apple、Samsung、Lenovoなどの主要メーカーが採用する主要な急速充電規格をカバーする。幅広いプロトコル対応により、複数の専用アダプターを必要とせず、ノートパソコン、タブレット、スマートフォン、アクセサリを1台の充電器でまかなえる。 ウグリーンはMini Iceをまず中国でJD.comを通じて発売し、国際的な販売は既存のAmazonおよびグローバル流通チャネルを通じて行われる見込みである。同社は最近、同じカード型デザインの65W版も発表しており、この形状が一回限りの実験ではなく、継続的な製品カテゴリーになりつつあることを示唆している。 出典：Gizmochina（2026年7月25日）；Notebookcheck（2026年7月）；Qoo10ガジェット情報（2026年7月） 雅子 訳

エアバスは、LEIAとして知られるハイブリッド電気アーキテクチャの大規模統合デモンストレーターの立ち上げにより、電化ロードマップにおける次のステップを踏み出した。ファーンボロー国際航空ショーで発表されたこのプロジェクトは、欧州連合、英国、米国から25の産業界および研究パートナーを結集し、複数のハイブリッド電気技術が完全な航空機エネルギーシステムとしてどのように連携して動作するかを検証する。 このプロジェクトは、エンジンそのものを置き換えるのではなく、非推進航空機機能（環境制御、アビオニクス、機内装備）に電力を供給する高電圧電気アーキテクチャに焦点を当てている。従来のジェットエンジンから引き出される電力量を削減することで、燃費効率の向上と航空機全体の重量低減を目指す。LEIAは、個別のハイブリッド電気パワートレインサブシステムに特化したSWITCHプログラムを基盤としている。7月にはコリンズ・エアロスペースがプラット・アンド・ホイットニー、GKNエアロスペース、MTUエアロ・エンジンズとともにそれらのサブシステムの統合実験室試験を完了し、LEIAのより広範な取り組みへの扉を開く重要なマイルストーンとなった。 LEIAデモンストレーターはまず地上で試験される。SWITCH試験の設備はドイツのオットブルンにあるエアバスのサステナブル・テクノロジー・アンド・エンジニアリング・プロジェクト研究所に移されており、エンジニアはハイブリッド電気システムがバッテリーおよびより広範な機体とどのように相互作用するかを評価する。プロジェクトには、スケーラブルなモータージェネレーター、次世代電子制御装置、先進的な配電ハードウェアが含まれる。包括的な地上デモンストレーションは2027年を目標としている。 LEIAのコンソーシアムには、AVL、フラウンホーファー研究機構、リープヘル・エアロスペース、リンクセオ、オランダ航空宇宙センター、サフラン、SAFT、ウォーリック大学、ヴロツワフ科学技術大学などが参加している。欧州連合のクリーン・アビエーション共同事業が支援を提供している。 ハイブリッド電気アーキテクチャは、特に民間飛行の大部分を占める短・中距離路線において、航空排出量削減のための重要な中間ステップとして広く認識されている。大型航空機ではバッテリーのエネルギー密度によって制限されたままの完全電気推進とは異なり、ハイブリッドシステムは機体の完全な再設計を必要とせずに有意義な効率向上を実現できる。LEIAは、持続可能な航空燃料、水素動力航空機の開発、高度な空力研究といったエアバスの他の持続可能性イニシアチブと並び、業界の脱炭素化目標を達成するためのマルチパス戦略の一環として位置づけられている。 地上デモンストレーションのマイルストーンは、この技術が認証と量産機への展開に向けてどの程度迅速に進むことができるかを決定するものとなる。エアバスは、LEIA派生アーキテクチャを初めて搭載する可能性のある具体的な航空機プラットフォームについては発表していない。 Sources: Interesting Engineering（2026年7月26日）；エアバスプレスリリース（2026年7月22日）；Aerospace Global News（2026年7月23日）；The Engineer（2026年7月23日） 雅子 訳

雅子 訳 先週マイクロソフトが4つのオリジナルXboxゲームをPC向けにリリースした際、BLiNX：ザ・タイムスイーパー、コンカー：ライブ・アンド・リローデッド、クリムゾンスカイズ：ハイ・ロード・トゥ・リベンジ、フュージョン・フレンジー、同社はこの動きを後方互換性のささやかな拡大と位置付けた。これらのゲームはGame Passで利用可能となり、技術的な基盤については議論されなかった。 数時間のうちに、モッディングコミュニティが見事にベールを剥いだ。データマイナーは、マイクロソフトがこれらのリリースに同梱したXboxエミュレーターが、オリジナルXboxエミュレーターでは全くないことを発見した。これはXbox 360のXenon Fusion（XeFu）エミュレーターのネイティブx86移植版であり、Xbox 360が内部でオリジナルXboxゲームを実行するために使用していたものと同じソフトウェアである。 独立研究者らによると、ゲームのストアメタデータには「Xbox360BackwardCompatibil」などの内部ラベルが含まれており、バイナリにはXenonアーキテクチャを識別するカーネル文字列が含まれている。結果として、2層のエミュレーションが入れ子になっている：オリジナルXbox（2001年）向けに設計されたゲームがXeFuエミュレーター（2005年）内で実行され、それがマイクロソフトが内部的にXeO3と呼ぶ新たに移植されたエミュレータースタックを介してWindows PC（2026年）上で動作する。 以前PC上でXboxタイトルを実行するための変換レイヤーを開発していたXWine1プロジェクトは、同じエミュレーターがXbox 360 ROMを直接実行できることを実証した。XeO3バイナリとXWine1のSlimEraエディションのコンポーネントを組み合わせることで、チームは安定性にばらつきがあるものの、いくつかの後方互換Xbox 360およびオリジナルXboxダンプの読み込みに成功した。モッダーの@XWineOneがセットアップの動作を確認する映像を投稿し、データマイナーのLunarixusはこの発見は「Xbox 360ゲームも将来的に後方互換になることを確認するものだ」と結論付けた。 マイクロソフトはエミュレーターの正体を公式に認めておらず、PC向けXbox 360タイトルの計画も発表していない。しかし、技術的アーキテクチャは、同社がすでに問題の最も困難な部分、すなわちエミュレーター自体をWindows上で動作させることを解決していることを強く示唆している。残りの作業、ライセンス、エミュレーターの調整、ゲーム認証は、その基盤から派生する。 ゲーム保存への影響は大きい。何百ものXbox 360タイトルが、公式PCリリースのないコンソールハードウェアに閉じ込められたままであり、『ロストオデッセイ』や『ブルードラゴン』などの日本製RPG、『フェイブル2』のオリジナル版、そして後のプラットフォームに移行することのなかった多くのアーケードタイトルが含まれる。機能的なPCエミュレーターは、たとえキュレーションやタイトルごとの最適化が必要であっても、ゲーム一世代全体の保存の計算を変える。 Windows CentralのJez Corden氏は、Xboxの内部プロジェクトを詳しく追跡してきたが、同社の長期的計画を「かなり壮大だ」と表現しつつも、時期について具体的な情報は提供しなかった。より差し迫った問題は、マイクロソフトがXbox 360サポートを正式に発表するか、それともモッダーに独自にコンセプトを証明させ続けるかである。 出典：Tom’s Hardware（2026年7月25日）；Kotaku（2026年7月24日）；Windows Central（2026年7月23日）；Tweaktown（2026年7月24日）

今週、ウラジーミル・プーチン大統領が「この分野でリーダーになった者が世界の支配者になる」と会合で述べたとき、彼は遠い将来を語っていたわけではない。彼はすでに始まっている競争を描写していたのだ。 ロシア大統領の人工知能に関する最新の発言は、今年の公の場で一貫して見られるテーマの一部である。6月のサンクトペテルブルク国際経済フォーラムで、彼はAIを自律システムやプラットフォーム型デジタル経済と並び、世界の権力構造を再形成する三つの基盤技術の一つに挙げた。その演説の議事録によると、自国のAI能力を完全に所有していない国は「外部プラットフォームによる支配の対象」になるリスクがあると警告し、技術的自立を国家主権と同義とする枠組みを示した。 これは新しい主張ではない。2017年9月、ヤロスラヴリでの学生との会合で、プーチン大統領はほぼ同じ声明を発表している。AIで画期的な進歩を遂げた国が「世界の支配者になる」と。当時、この発言は広く伝えられたが、やや抽象的な地政学的見解として扱われた。9年後、状況は劇的に変化した。AIの構築にはほぼすべての主要政府が直接投資を行い、米国、中国、欧州連合がインフラへの資金提供、人材の獲得、基準の設定を競っている。 変わったのは、ロシア自身のAIへの野心の詳細度である。モスクワはすでに国家AI開発戦略を採択している。6月のSPIEF演説で、プーチン大統領は政府に対し、自律システムとデジタルプラットフォームに関する並行した国家戦略を準備するよう求め、2027年初頭の未来技術フォーラムの準備を監督する省庁間作業部会の設置を呼びかけた。メッセージは明確だ。ロシアは独自のスタックを構築し、米国や中国からの輸入に依存しないつもりなのである。 戦略的計算は民生用途を超えて広がる。プーチン大統領は2017年にはすでに、将来の戦争は無人機によって戦われ、無人機が敵の無人機を破壊できる側が相手に降伏以外の選択肢を残さないと予測していた。その後の年月は、自律型および半自律型システムが戦術とタイムラインを再形成したウクライナからナゴルノ・カラバフに至る戦場で、その予測を裏付けてきた。 テクノロジーアナリストは、AIリーダーシップを世界支配の前提条件とするプーチン大統領の枠組みは、西側リーダーがより慎重に表現するにせよ、米国、中国、欧州の政策機関で広く共有されていると指摘する。違いは、ロシアがより率直に、そして監視や安全策に関する留保を減らして主張している点である。 より広い意義は、プーチン大統領の言葉そのものよりも、それらが示す政策の方向性にあるかもしれない。AIの覇権を国家的存続の問題として捉える国は、それに応じて投資し、軽く規制し、他国が越えるべきでないと考える能力を追求する可能性が高い。その戦略が米国と中国との差を縮めるのか、それとも広げるのかが、次の10年を定義する問いの一つとなるだろう。 雅子 訳 出典: TechRadar（2026年7月25日）; SPIEF 2026議事録（2026年6月5日）; AP News（2017年9月1日）; CNBC（2017年9月4日）; TASS AI Journey会議（2025年11月19日）

今年初めに発売されたAppleの低価格ノートパソコンMacBook Neoは、同社の予想を上回る商業的成功を収めた。4月の報道によれば、需要が当初の生産計画を上回り、Appleはサプライヤーと増産に向けた協議に入ったという。約589米ドル（約554ポンド）で販売されるこのデバイスは、学生や予算重視の購入者に、Appleが長年避けてきた価格帯でmacOSエコシステムへのアクセスを提供した。 現在、次世代モデルの詳細が明らかになりつつある。BloombergのMark Gurman氏と台湾在住のコラムニストTim Culpan氏が引用したサプライチェーン情報筋によると、MacBook Neo 2は2027年に発売される見込みで、iPhone 17 Proと同じA19 Proチップのバージョンを搭載し、ユニファイドRAMが8GBから12GBに増加する見通しである。 チップのアップグレードは重要だが、控えめなものだ。A19 ProのCPUは現行NeoのA18 Proと比較して10〜15％の性能向上が見込まれ、GPUは最大40％のグラフィックススループット向上が予測されている。Appleは6つではなく5つのGPUコアを持つビニング版チップを使用しているようで、これによりアクティブ冷却を欠くコンパクトな筐体での熱管理と電力消費を最適化している。GPUコア数は現行モデルから変更されていない。 8GBから12GBへのメモリ増加は、初代Neoに対する最も一貫した批判に対処するものだ。8ギガバイトはカジュアルなブラウジング、ドキュメント編集、メディア消費には十分だが、オンデバイスAI機能（画像生成、要約、オンデバイス言語モデル推論などのApple Intelligenceタスク）は、追加のメモリヘッドルームから大きく恩恵を受ける。12GB構成は、多くの業界観測筋がAI対応コンシューマーデバイスの新たな基準とみなすメモリフロアにNeoを合わせることになる。 初期の兆候が正しければ、Neo 2で変更されないのはデザイン言語である。このノートパソコンは、新しいフォームファクターを採用したり、タッチスクリーンを追加したりするのではなく、複数のカラーで提供される同じコンパクトで軽量なアルミニウムシャーシを維持すると見られる。タッチスクリーンは一部のアナリストが登場する可能性を推測していたが、Appleはハイエンドモデルに取っておくようである。 価格設定の問題は未解決のままである。初代Neoは499米ドル（約470ポンド）で発売されたが、Appleのデバイスおよびサービス担当副社長Shakil Barkat氏は最近のインタビューで、Pixel 11は前モデルよりもコストがかかると認めており、これはメモリとコンポーネントコストの全般的な上昇によるものである。MacBook Neo 2が価格を維持できるか、あるいはアップグレードされた内部部品が適度な値上げを余儀なくさせるかが、Appleが初代モデルの販売実績を再現できるかどうかを左右する。 現在のMacBook Neoの生産は中国とベトナムの施設に分散されており、DigiTimesはAppleが次世代モデルに向けて組み立て拠点の多様化を進めていると報じている。 出典：Gizmochina（2026年7月24日）；MacRumors（2026年4月7日）；Bloomberg/Mark Gurman（X経由、2026年7月24日）；iThinkDiff（2026年4月）

企業がチャットボットの試験運用を超え、タスクを自律的に実行し、ワークフローを管理し、内部システムと連携するAIエージェントの導入を進めるにつれ、新たなスキル分類法が形成されつつある。エネルギー、資産管理、プロフェッショナルサービスに至るまで、あらゆるセクターのテクノロジーリーダーたちは、AIエージェント時代に不可欠な3つの役割を特定するフレームワークに収束しつつある。 第一のカテゴリーは「技術的イネーブラー」と呼ばれるもので、AIエージェントを機能させるインフラを構築・維持するエンジニアやデータ専門家である。これらは従来の意味でのプロンプト作成者ではない。彼らの仕事は、エージェントが正確で文脈を認識したアウトプットを生成するために必要なデータパイプライン、セマンティックレイヤーツール、ガバナンスフレームワークを整備することである。英国のEDFのような企業は、中央の技術チームがエージェント機能を構築し、事業部門がそれを自社のワークフローに合わせて調整するハブアンドスポークモデルを採用している。Snowflake Semantic Tables、データカタログ、カスタムコーディングアシスタントなどのエージェントオーケストレーションツールが、これらのイネーブラーが管理する技術スタックを構成する。 第二のカテゴリーは、一部の実務家が「コースコレクター」と呼ぶものである：深いドメイン知識を持つ主題専門家（多くの場合、その分野で20〜30年の経験を持つ）が、エージェントのアウトプットを監視し、AIが不正確、不完全、または文脈的に不適切な結果を生成した場合に介入する。資産運用会社、法務部門、規制コンプライアンスチームは、エージェントが初期処理を行い、ドメイン専門家が検証、修正、承認を行うという人間参加型モデルを中心にワークフローを構築し始めている。アドホックな監督から構造化されたエージェントガバナンスへの移行は摩擦を生み出しており、特にAI主導の決定に対する説明責任が法的に曖昧な規制産業では顕著である。 第三の役割は「成果重視のコラボレーター」である。既存のサイロ化されたプロセスを自動化するのではなく、これらの専門家はエージェントが追求すべきビジネス目標を定義し、その成果から逆算してワークフローを設計する。これは技術的専門知識の適用方法におけるシフトを表している：ソフトウェア開発においては、例えば、重要なスキルは実装（コードを書き、テストを実行すること）からスペック定義へと移行しており、望ましい結果の明確な定義が、エージェントが効果的に実行できるかどうかを決定する。Formula EのCTOであるDan Cherowbrierは、これを既存のプロセスから出発して自動化しようとするのではなく、「達成したい成果」を理解することだと説明している。 3つの役割モデルは、企業が人材を評価する方法におけるより広範な構造変化を反映している。従来の技術的流暢さは依然として価値があるが、プレミアムは問題を正確に特定し、現実世界の知識に対してAIのアウトプットを検証し、エージェント主導の作業を測定可能なビジネス成果に結びつける能力へとシフトしている。FreshworksのCTOであるMurali Swaminathanは「まず信頼を構築する」アプローチを強調している：徹底的にテストし、システムが再現可能な結果を生み出すことを検証し、その後スケールする。ZoomのLouise Newbury-Smithは、AIが人間の貢献を置き換えるのではなく強化するというダイナミクスを提示しており、この区別は、組織がエンパワーメントを安全にするための監督とガバナンスの構造に投資した場合にのみ意味を持つ。 BCGのAI時代のオペレーティングモデルに関する最近のレポートはこの見解を強化し、エージェント中心のワークフローを中心に再編成している企業は測定可能な効率性の向上を実現しているが、効果的なコースコレクターとコラボレーターを生み出す人材パイプラインにも大規模に投資する必要があると論じている。Google Cloudの2026年AIエージェントトレンドレポートも同様に、人材のスキルアップはエージェント導入における「ビジネス価値の究極の推進力」であると結論付けており、これは実務家の経験から生まれた3つの役割フレームワークと密接に一致する結果である。 出典：ZDNet（2026年7月24日）；BCG（2026年6月9日）；Google Cloud AI Agent Trends Report 2026；EuropeSays/ZDNet syndication（2026年7月24日） 雅子 訳

2024年、計算社会科学者のPhilipp Lorenz-Spreen氏は、欧州の政治家がオンラインでどのようにコミュニケーションを行い、どの程度分裂的な言葉を使用しているかの調査を開始した。2024年2月に完全施行されたEUのデジタルサービス法（DSA）は、TikTok、X、Facebook、Instagramから必要なデータを要求する法的権利を同氏に与えた。 その後に続いたのは1年にわたる官僚的なもどかしさの連続だった。Xは繰り返し追加質問を行った後、説明なしに申請を拒否した。TikTokはアクセスを提供したが、他の研究者らは同社が共有したデータに大きな欠落があることを報告していた。Metaは2万5000人以上のフォロワーを持つアカウントのみのアクティビティを収集するオンラインダッシュボードを提供した。この閾値により多くの欧州の政治家が除外された。 2022年に制定されたDSAは、まさにこのような妨害を防ぐために設計された。同法第40条は、月間EUユーザー数が4500万人を超える超大規模オンラインプラットフォームに対し、選挙介入、ヘイトスピーチ、公衆衛生への影響などのシステムリスクを研究する資格のある研究者と内部データを共有することを義務付けている。欧州委員会は2025年7月に法律上および技術上の要件を明確にする委任規則を採択し、研究者が申請を提出するための中央集約型DSAデータアクセスポータルを設立した。 しかし執行は一貫していない。2025年10月、欧州委員会はTikTokとMetaの両社が、研究者に十分な公開データへのアクセスを提供するDSA上の義務に違反しているとの予備的見解を発表した。欧州委員会は両社が「煩雑な手続き」を課し、研究者に不完全または信頼性の低いデータセットを残していると非難した。同時にMetaに対しては、ユーザーに違法コンテンツを報告する簡単な仕組みを提供していないことも指摘した。 Xはより早期に執行措置を受けていた。2025年6月、欧州委員会はXの透明性義務遵守に関する行動計画を受け入れ、拘束力を持たせた。プラットフォームが厳しい割当量、遅延した審査、過度に狭い適格基準によって研究者のアクセスを制限していることが判明したためである。規制当局は、研究者は狭く定義された「システムリスク」のみを研究できるというXの主張を明確に拒否し、プラットフォーム設計、コンテンツモデレーション手順、アルゴリズムの挙動に関するより広範な調査への道を開いた。 重要事項は学術的関心を超える。2024年のルーマニア大統領選挙では、何年もマニキュアやファッションについて投稿していたアカウントが突然、無名の政治家を宣伝し始めた。研究者は、企業がその後制限したプラットフォームデータを用いてのみこのパターンを特定できた。同様の現象は複数の加盟国でのEU議会選挙でも発生し、研究者がプラットフォームの内部データを監査できなかったため、組織的な影響力キャンペーンが検出されずにいた。 Metaは遵守に必要な措置を既に講じていると確信していると主張している。TikTokはDSAのデータ共有要件がEUのプライバシー規制と緊張関係にあると述べている。しかし研究者や市民社会団体は、DSAはまさにその緊張を解決するために起草されたものであり、プラットフォームが悪用できる抜け穴を作るためではないと指摘している。 次の試練は、より多くの研究者が欧州委員会のポータルを通じて正式なデータアクセス申請を提出し、プラットフォームが期限を守るか、数十億ユーロに達する可能性のある罰金が段階的に科されることになる。法律は枠組みを提供する。実際に機能するかどうかは、欧州委員会が最後まで行動する意思があるかにかかっている。 出典: Wired（2026年7月24日）、欧州委員会プレスリリース（2025年10月24日）、Science（2025年10月29日）、ECAT DSA研究者アクセスFAQ（2025年7月3日） 雅子 訳