どうも、stakのあつきです。
今回は、2025年を振り返りながら、AIが仕事にどんな変化をもたらしたのかを整理します。
1）2025年1月、AIはまだ赤子だった
2025年の年明け時点では、ChatGPTはGPT-4系、Geminiは2.0、Claudeは3.5あたりが主力でした。
質問すればそれなりに答えてくれるものの、仕事を任せられるレベルではありませんでした。
資料作成やリサーチも、AIはあくまで補助。
人が考えて、人が仕上げるのが前提です。
今振り返ると、この頃のAIはまさに赤子だったと言えます。
3）10年に一度のゲームチェンジが起きている
ここで、少し視点を引いてみます。
30〜20年前
インターネットの登場
→ 情報共有が一気に高速化し、物理的に会わなくても仕事が成立する時代に
10年前
スマートフォンの登場
→ インターネットを持ち歩く時代に突入し、SNSが一気に普及
現在
AIの登場
→ 私生活にも自然に溶け込み、仕事のやり方、考え方、役割分担が根本から変わり始める
今は、まさにAI混乱期のど真ん中です。
対応が遅れると、セキュリティ、マーケティング、業務効率など、さまざまな面で影響が出始めています。
4）2025年の究極トピック、印象的だったAIニュース7選
2025年は、正直言ってAIニュースを追うだけで息切れする1年でした。
毎月どころか、毎週レベルで前提が書き換わる。
昨日の常識が、今日にはもう古い。
そんなカオスな1年の中でも、「あ、ここで世界がガラッと変わるな」と感じたAIニュースを7つに絞って振り返ります。
① ディープシークの登場
2025年の空気を一変させた、年初最大の衝撃です。
中国発の推論モデル「DeepSeek」が無料公開されました。
性能は当時の最強クラスと同等で、しかも学習コストは従来の約10分の1規模！
従来は約100億円規模かかるとされていた大規模モデル開発を、約10億円で実現したと報じられています。
このニュースをきっかけに、NVIDIAの株価が1日で約17%下落したのは象徴的でした。
高性能AIには巨大資本が必要という常識が崩れた瞬間です。
② Gemini 2.5 Pro
春に登場したGemini 2.5 Proは、OpenAIの推論モデルに真正面から殴り込みました。
しかもGoogle AI Studioで無料提供、、、（笑）これは正直、やりすぎです。
これまで推論モデルは、有料で一部の人のものたったのが、一気に一般ユーザーへ解放されました。
調査や要約にかかる時間は、「60分 → 15分」程度まで短縮されるケースも増えて、考えるAIが初めて日常業務に溶け込んだタイミングでした。
③ ChatGPTの高品質画像生成
ここで一気に、一般層まで火がつきます。
ChatGPTの画像生成が進化し、日本語文字のバグが激減しました。
スライド、バナー、図解資料といった、簡単なデザインでこれまで外注に投げて「2 〜 3日」かかっていたものが、自作でわずか「5分」程度で作成することができるように！
修正待ちのストレスが、ほぼ消えました。
さらにジブリ風変換がSNSで大流行しましたね。
AIは難しいものから、触って楽しいものへ、裾野が一気に広がった瞬間です。
④ Claude 4 と Claude Code
ここから、空気が一段と変わります。
AIが「実務」に本気で入り込んだ瞬間です。
Claude 4とClaude Codeの登場で、コーディングエージェントが一気に実用段階へ進みました。
特にインパクトが大きかったのは価格！
低価格プランで大量利用が可能になり、個人開発から社内ツールまで一気に普及しました。
コードを書くAIではなく、一緒に実装するAIがスタンダードとなり、AIコーディングエージェント時代の幕開けです。
⑤ GPT-5 と「GPT-4を返して」運動
夏の主役は、間違いなくGPT-5でした。
性能は大幅に向上しましたが、日常会話の相性に違和感を覚える人も続出しました。
結果として起きたのが、「GPT-4を返して」という運動です。
この出来事は、かなり象徴的でした。
AIは、「どれだけ賢いか」だけでなく、「一緒にいて心地いいか」という、性能一辺倒では評価されなくなった瞬間です。
AIが、完全に相棒扱いされ始めました。
⑥ Sora 2（動画生成）
動画生成も、ついに現実ラインへ来ました。
Sora 2の登場で、高品質な動画生成が一般化しました。
今ではSNSでもAI生成だと気づかれない動画が日常に流れるようになっています。
一方で、ディープフェイク問題も顕在化して、「表現の可能性」と、「倫理やリスク」、この両方を同時に突きつけられた出来事でした。
⑦ Gemini 3・アンチグラビティ（AntiGravity）・Nano Banana Pro
2025年後半は、完成度の暴力でした。
Gemini 3は、デザイン力と画像認識で一気に存在感を発揮！
アンチグラビティは、無料のAIコーディングエディタとして話題に！
Nano Banana Proは、高精度な画像編集と、日本語描画の衝撃完成度！
スライドや図解作成が、最初からAI前提で回り始め、実務利用が一気に現実へ降りてきた感覚です。
5）1年でここまで変わった
同じプロンプトでも、ここまで変わった
2025年初期と年末では、同じプロンプトでも結果は別物です。
細かく指示しなくても、意図を汲み、構造化して返す。
画像も動画も、そのまま使える品質になりました。
具体的に職場はこう変わった
マーケティングでは、企画の叩き台作成が一気に高速化しました。
営業では、リサーチや準備をAIに任せられるようになりました。
バックオフィスでは、議事録やFAQ対応が自動化され始めています。
その他、普段の業務でAIを活用するのが当たり前の時代に一気に加速して、使う人と使わない人の差が顕著に現れるようになりました。
5）AIの進化を「すごい」で終わらせるのは危険
AIを「へぇ、すごいね」で止めてしまうのは、正直かなり危険です。
「使う人」と「使わない人」の差は、もはや時間の差ではありません。
今は、言語レベルの差になり始めています。
例えるなら、日本語しか話せない人と英語だけで会話するような感覚です。
Switchにプレステのカセットを入れようとするようなもので、前提そのものが噛み合いません。
このズレは、かなり身近な仕事の場面ですでに起きています。
例えば営業の資料作成で、上司が部下に「この資料、2〜3日でまとめといて」と指示を出したとします。
部下がAIを使いこなしている場合、「え、この内容なら2〜3時間で終わるけど…」と違和感を覚えます。
このパターンは、まだ大きな問題にはなりにくいです。
本当に危険なのは逆パターンです。
上司がAIを使いこなしていて、「この資料ならリサーチ含めて5時間くらいだな」と判断し、「5時間でお願い」と振ったとします。
ところが部下がAIをほとんど使えない場合、「5時間？どうやって？」と完全にフリーズしてしまいます。
これは能力の問題ではなく、仕事を進める前提条件がズレて噛み合わなくなります。
この現象は、営業資料に限らず、マーケティング、企画書作成、リサーチ、議事録、社内マニュアルなど、あらゆる業務で同じズレが起き始めています。
AIを「すごい技術」として眺めているだけだと、気づいたときには会話も仕事も噛み合わない状態になってしまいます。
5）直面する3つの課題
ここからは、AI時代に避けて通れない現実的な話です。
AIが業務に入り込むことで、今まで曖昧でも回っていた部分が、一気に表面化しています。
① AI・人間・システムで業務の見直しが必要
これまでの仕事に、AIが突然「バコーン」と入ってきました。
どの業務でAIを使うべきかを見定めないまま進めると、便利になるどころか現場が混乱します。
例えば、営業は準備が8割と言われます。
提案先のリサーチや情報整理といった準備部分をAIに任せ、判断や最終調整の2割を人間が担う。
それだけで、仕事の進み方は大きく変わります。
結果として、月に10件程度だったアポイントが、無理なく回せる範囲で増えていきます。
一人あたりの生産性向上が、これまで以上に強く求められるようになります。
② AIは「標準搭載」の時代へ
これまでAIは、意識して使いに行くツールでした。
しかし今は、PCやスマホ、LINE、メールなど、日常的に使うツールの中に自然に組み込まれ始めています。
便利な一方で、無意識のうちに情報を入力してしまう。
AIが生成した、使ってはいけない画像や文章をそのまま使ってしまう。
こうしたトラブルのニュースも増えています。
だからこそ、社内で最低限の基準やルールを整備する必要があります。
AIを使うな、ではなく、どこまでなら使っていいのかを決める時代です。
③ 内製化できないと取り残される
今は「10年に1度のゲームチェンジ」が起きています。
AIが生活導線に入り込み、ユーザーの行動そのものが変わり始めています。
このスピードに対応し、先回りするためには、社内にAIを理解している人材が必要です。
外部の専門チームのサポートは重要ですが、それだけでは追いつきません。
最終的には、内製化が欠かせなくなります。
6）来年の予測と今後
2026年は、AIが「便利な道具」から「お手伝いさん」になる年です。
しかも1人ではなく、用途ごとに何人も同時に動かせる存在になります。
イメージはピクミンです。
調べるピクミン、まとめるピクミン、下書きを作るピクミンを同時に動かす。
人は「どれを使うか」、「この内容でOKか」を判断する役に回ります。
これまでの仕事は、自分で調べて、自分で考えて、自分で作るのが当たり前でした。
来年は、複数のAIに同時に仕事を振り、結果を見て選ぶのが当たり前になります。
仕事が早い人とは、作業が早い人ではなく、AIをうまく使える人になります。
本当に大きな変化は、毎回細かく指示しなくてもAIが動く点です。
予定を見て整理したり、会議後に要点をまとめたり、前の流れを覚えたまま次の仕事を続けます。
しかも、動かせるピクミンは1体ではありません。
仕事用、資料用、調査用と、目的別に複数のAIが並行して動きます。
プライベートも同じです。
旅行を考える、買い物を比較する、悩みを整理する。
「何から考えればいいかわからない」をAIが肩代わりします。
行動できる人と、考えて止まる人の差は、ここで一気に広がります。
良い方向に差がつくのは「AIに雑でもいいから頼む人」です。
悪い方向に差がつくのは、「最後まで自分1人でやろうとする人」です。
これからの時代、数名規模の組織でも数十億、数百億の売上を出す企業は確実に増えていきます。
stak, Inc.も、その未来を体現する存在でありたいと考えています。
7）まだ間に合う。けど急いで！
ここまで読むと、もう遅いのではと思うかもしれません。
ですが、今からでもまったく遅くありません。
個人であれば、思考整理やアウトプットの下書きをAIに任せるだけで、仕事は確実に楽になります。
・思考整理をAIに任せる
・アウトプットの下書きをAIに作らせる
・学習スピードを上げる
etc…
企業であれば、業務の棚卸しとデータ整理を行い、AIが入れる余白を作るところから始めましょう。
・業務の棚卸して、AIに任せる領域を明確にする
・社内データを整理してAIでいつでも取り出せる環境を作る
・AIが入り込める余白を作って、仕組み化を図る
etc…
これだけでも、日々の仕事は確実に楽になります。
完璧を目指す必要はなく、まずは早急に小さくても試しす。
それだけで、2026年の差は確実に開き始めます。
さいごに
2025年は、AIが「未来の話」から「現場の相棒」になった年でした。
1年前と比べるだけでも、その進化スピードは異常なレベルです。
そして2026年は、AIを使うかどうかではなく、AIとどう分担して働くかが問われる年になります。
難しい勉強や完璧な理解は必要ありません。
まずは、ちょっと頼んでみる。
そこからすべてが始まります。
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