Adobe Sneaks 2026で、AIペルソナエージェントを使ってA/Bテストをシミュレートする「Project Face Off」がベストデモ賞を受賞した。実際の広告配信前にキャンペーン結果を予測するもので、マーケターがテスト期間と予算を節約できると説明されている。ペルソナ設定されたAIエージェント群に広告を見せ、反応を集計する仕組みだ。

A/Bテストという長年の作業がエージェントで内製化される、という転換点の一例。

GoogleがGoogle Workspace for EducationにGeminiを統合し、教師がレッスンプラン・小テスト・プレゼンテーションをAIで自動生成できる機能を提供開始した。既存のGoogleドキュメントやスライド上で直接AIに指示を出せる形式で、追加のツール切り替えなく利用できる。

教育現場でのAI浸透は、子どもを持つ親にとっても間接的に無視できない変化だ。

LinkedInで拡散中のスコット・ウォレス博士の投稿によると、現在普及するメンタルヘルスAIツールの多くが臨床的に検証された基準を満たさないまま実際のユーザーに使われていると指摘されている。心理カウンセリングや感情サポートを標榜するAIアプリが規制の空白地帯で展開されており、脆弱なユーザーへのリスクが高まっていると警告する。

検証なき共感AIが最も傷つきやすい層に届いている、という構図が問題の核心。

AI for Business Automation（AIFBA）の実務家コミュニティが、AI導入企業に頻出する「自動化負債」の問題を提起している。ツールを増やすほどワークフローが断片化し、システム同士の連携失敗・管理コスト増大・担当者の混乱が蓄積するという構造的な問題だ。AI導入を急いだ企業で、手動対応が増えるという逆説的な結果が出ているケースが報告されている。

ツールを入れるほど仕事が増える、というのはAI導入あるあるになりつつある。