「人工知能基本計画」を読む:閣議決定からわずか半年で「第Ⅱ期」へ、日本のAI国家戦略の全体像
2025年12月、日本初のAI国家戦略「人工知能基本計画」がAI推進法第18条に基づき閣議決定された。政府は開発投資の出遅れを自ら認め、わずか半年後の2026年7月には「第Ⅱ期」へ改定し、日本AX路線へ舵を切った。3原則から4原則への変化と、変わらない骨格を一次資料で整理する。
2026年7月26日 ・ 約14分
AI過渡期のデータと趨勢
AI通信
2025年12月、日本初のAI国家戦略「人工知能基本計画」がAI推進法第18条に基づき閣議決定された。政府は開発投資の出遅れを自ら認め、わずか半年後の2026年7月には「第Ⅱ期」へ改定し、日本AX路線へ舵を切った。3原則から4原則への変化と、変わらない骨格を一次資料で整理する。
2026年7月26日 ・ 約14分
注目記事
2025年の特殊詐欺被害額は確定値で1,423.1億円と前年比98.0%増、過去最悪を更新した。警察官をかたる「ニセ警察」詐欺も1万件を超えて急増している。AIによる音声・映像の偽造で手口が巧妙化するなか、家族の合言葉や折り返し確認など警察庁が示す防衛策を整理する。
2026年7月15日 ・ 約11分
Awarefyの2026年2月調査(n=858)で、生成AIに「気軽に相談できる」と答えた割合は87.9%に達し、親友45.6%を上回った。相談相手の序列が変わる関係性の変化と、利用者の約4割が自覚する依存傾向を、一次データで両面から整理する。
2026年7月13日 ・ 約14分
UNESCOは学生に批判的判断や市民としての責任など4つの視点からAIコンピテンシーを求め、教師には「脱専門化」からの保護を提言する。文部科学省もガイドラインVer.2.0で教職員の校務利用を学習活動より慎重さの少ない形で先行させる設計を取る。国際規範と国内実装の重なりを整理する。
2026年7月11日 ・ 約10分
生成AIをビジネスで使うための横断ガイド。部門別ユースケース、ツール選定、2週間PoC設計、社内ガバナンス、ROI/KPIフレーム、失敗パターンを実務担当者向けに整理する。ChatGPT・Claude・Gemini・NotebookLM・Copilotを業務目的別に使い分けるための判断軸も解説する。
2026年6月20日 ・ 約25分
OpenAIのChatGPTを基礎から解説。GPT-5.6のSol/Terra/Lunaと推論レベルの選び方・料金プラン・カスタムGPT・Projects・Canvas・Codex・Deep Research・音声・画像生成(ChatGPT Images 2.0)・安全性まで網羅した2026年最新の完全入門ガイド。
2026年6月8日 ・ 約31分
AnthropicのAI「Claude」とは何かを基礎から解説。アカウント作成・Artifacts・Projects・Claude Code・MCP・Opus/Sonnet/Haikuのモデル選択・無料/Pro/Max/Teamプラン・安全性まで網羅した2026年最新の完全入門ガイドです。
2026年6月6日 ・ 約29分
総務省調査でAI・RPA導入済み自治体は64.5%に達した(令和6年12月31日時点)。出雲市はAI電話サービスで高齢者約70人を対象に9か月の実証実験を行い2026年4月に商用化、山形市は生成AIと専門職のハイブリッド相談で孤独・孤立を抱える住民を支える。行政AI実装の現在地を一次データで読み解く。
2026年7月17日 ・ 約11分
OECD雇用見通し2026は、AIによる雇用調整が「転職」でなく「失業」を経由し労働者に傷痕を残すと分析する。Gallupは導入企業で採用と解雇が同時に増え、大企業では縮小が拡大を逆転する実態を報告した。複数の一次データから雇用「再編」の中身を整理する。
2026年7月10日 ・ 約12分
生成AIは「導入したかどうか」ではなく「使った後に何が起きているか」が問われる段階に入った。ハルシネーション(AI幻覚)への対応・SHRM調査が示す「AIスロップ」自己認識と週4時間の修正作業、帝国データバンクが示す社内の「使いこなし格差」を、日米のデータから整理する。
2026年7月9日 ・ 約12分
Reuters Institute「Digital News Report 2026」とICT総研調査から、ニュース目的のAIチャットボット利用が7%から10%に伸びる一方、信頼度は20%にとどまる実態を整理する。検索からAIへ移る情報接触の変化と、メディア運営者が備えるべき論点を解説する。
2026年7月8日 ・ 約15分
総務省・令和7年版情報通信白書の一次データで、生成AIの個人利用率26.7%の内訳を世代別に読み解く。20代44.7%に対し60代15.5%と3倍近い開きがあり、家計管理や行政手続き、防災情報の受け取り方にまで及ぶ生活面の実利用格差の中身と、非利用理由から見える埋め方の視点を整理する。
2026年7月6日 ・ 約11分
クリエイターの反AI運動は、個別の抗議から業界団体のキャンペーン、SDCCの全面禁止という制度・プラットフォーム規範の形成へと進んでいる。日本のPixiv・TEGAKIと米国の動きを比較し、著作権訴訟の広がりを背景に、生成AIを活用するクリエイター側の視点も併せて整理する。
2026年7月4日 ・ 約16分
AIを使うほど疲れる、という違和感には根拠があるのか。HBR×BCGの認知疲労研究と、MIT・OpenAIの孤独感研究から、AI利用の心理的副作用を米国の一次情報ベースで整理する。
2026年7月3日 ・ 約14分
求職者の半数超がAIに人手を介さず落とされ、多くはAI評価自体を知らされない。一方で候補者側のAI面接カンニングも急増したと報告されている。採用選考が両側からAI化した2026年の実態と、日本の就活生データから見える対応点を整理する。
2026年7月2日 ・ 約12分
生成AIの専門用語を、意味・目的・使われる場面まで図解でわかりやすく解説しています。
モデル
じんこうちのう
人工知能(AI)とは、人間が行うような認識・推論・判断・学習などの知的な働きを、コンピュータで再現する技術の総称です。意味・目的・特徴・利用場面を解説します。
学習・チューニング
しんそうがくしゅう
深層学習(ディープラーニング)とは、人間の脳の仕組みをまねた多層の構造を使い、大量のデータから複雑なパターンを学び取る機械学習の手法です。意味・目的・特徴を解説します。
学習・チューニング
きかいがくしゅう
機械学習とは、コンピュータが大量のデータから規則性やパターンを自動で学び取り、予測や判断を行えるようにする技術のことです。意味・目的・特徴・利用場面を分かりやすく解説します。
アーキテクチャ
にゅーらるねっとわーく
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞のつながりをまねて作られた、データから学習するための計算の仕組みのことです。意味・目的・特徴・利用場面を分かりやすく解説します。
モデル
せいせいえーあい
生成AIとは、文章・画像・音声などの新しいコンテンツを、入力に応じて自動でつくり出すAIのことです。意味・目的・特徴・使われる場面を解説します。
モデル
だいきぼげんごもでる
大規模言語モデル(LLM)とは、大量の文章データで学習し、人間のような自然な文章を理解・生成する深層学習モデルのことです。意味・目的・特徴・利用場面を解説します。