「調べる」なら、検索よりChatGPTの方が“身につく”。 ジョージア工科大・ミシガン大などの研究チームが、参加者80人を8週間追跡(最終35人)した実験で、こんな結果を報告しました(6/15報道)。 同じテーマを調べても、ChatGPTを使ったグループの方が、知識の応用や概念の比較といった“深い理解”で優位だった——直感とは、少し逆かもしれません。

なぜ差がつくのか。研究は、ChatGPTの「対話的なやり取り」が、調べ方そのものと時間の使い方を変えると見ています。リンクを巡回する検索より、問い返し・言い換えが自然に起きやすい。 ただし同じ研究は、逆の落とし穴も指摘します——ChatGPTが“完成した答え”をそのまま出すと、自分で考える過程を飛ばしてしまう。効くかどうかは、結局「使い方」次第。 学びに変える3つのコツ: ① 答えを写さず「なぜ?」「他の例は?」と問い返す ② 出力を自分の言葉で要約し直す ③ 反対意見や別解をわざと聞く ※80人規模の小さな研究です。過信は禁物。

「FDE」ではなく「RDE」。 アクセンチュアのジュリー・スウィート会長兼CEOが、日経クロステックの独占取材(6/12公開)で、AI時代の中核人材像を新しい言葉で打ち出しました「RDE(Reinvention Deployed Engineer)」。 いまテック業界が奪い合う「FDE(Forward Deployed Engineer＝顧客先に入り込む技術エキスパート)」とは、あえて違う人材だと言います。何が違うのか。

スウィートCEOの定義はシンプルです。「RDEは、技術に加えて、業界や業務プロセスを理解している人材」。 FDEが“技術のプロ”なら、RDEは“技術 × 業務理解”の両刀。AIを現場に効かせるには、モデルの賢さより「どの業務に、どう効かせるか」が分かっている人がいるという読みです。 自社で「RDE的人材」を見極める・育てる3つの問い: ① AI・データの仕組みを自分の言葉で語れるか ② 自社の業務を工程レベルで説明できるか ③ その2つを“つないで”実装まで持っていけるか 採用も育成も、「技術だけ」「業務だけ」を増やす段階は、もう終わりかけています。

9割が導入、成果は6カ国で最下位。 PwC Japanが最新の「生成AI実態調査」(日米英中独韓の6カ国比較・6/11報道)を公表。日本企業の生成AI「活用中・推進中」は87%で、前回から 11ポイント、未着手・断念はわずか4%へ半減しました。 なのに、その成果を財務や顧客価値に「還元できている」企業は40%。米英の7割超に大きく離され、6カ国で最下位です。

なぜ「導入は進んだのに成果が出ない」のか。日本は“還元”でつまずいています。成果を財務や顧客価値に一切つなげられていない企業が19%と突出。「入れて満足」で止まっている。 経営側が今週やる3つ: ①効果を「便利だった」でなく「どの指標(売上・コスト・時間)がいくら動いたか」で測る ②PoCや部分導入で止めず、「どの業務の成果か」を1つに絞り、最後まで数字に還元させる ③成果が出た部署のやり方を社内の“標準”へ格上げする(個人技で終わらせない) 道具はもう世界トップ級。次は、成果への“変換”力です。

三井住友FG、大和証券、MS&AD 日本の金融大手8社が、同じAIで一斉に動き出します。 NECと米Anthropicが6/11発表。8社が生成AI「Claude」を使い、業務効率化とセキュリティ強化の共同検討を始めると明らかにしました。 驚きは「1社で囲い込む」のではなく、ふだん競い合う金融機関どうしが、業界の枠を越えて手を組んだことです。

なぜ、競い合う金融大手が、同じAIで一緒に動くのか。 発表された共同検討は3つの柱でした。 ① 金融サービスの品質向上と新たな付加価値 ② オフィスワーク中心の業務プロセスの効率化 ③ クラウドシフトによるセキュリティ環境の強化 鍵は「開示できる範囲で各社が知見を持ち寄る」という設計。AI活用のノウハウは、1社で抱えるより、競争にならない領域でなら共有した方が速く伸びる——その判断が透けて見えます。 自社で明日から効く3つの問い: ・どの業務を「自社だけ」で抱え込んでいるか ・同業と組める“非競争領域”はどこか ・AIを「試す」段階から「業務に組み込む」段階へ進めているか

『日本66%、米国62%』 職場でのAI日常利用率で、日本が米国を上回りました。 BCGが6/10に発表した第4回グローバル調査「AI at Work」(14カ国・1万1,749人)より。世界平均は74%で、昨年の51%から20pt超の急上昇。インドは95%、中東は93%に達します。 「日本はAI後進国」という通説は、利用率に関しては崩れ始めています。ただ、この数字には続きがあります。

続きはこうです。「AIで週1営業日以上の時間が浮いた」人は42%。一方で「浮いた時間の使い途に会社の指針がない」が66%。時間を生んだのに、行き先を決めていない。 そして成果を分けたのは導入率ではなく、業務プロセスを再設計したかどうか。再設計した企業は事業成果 24pt・時間創出 22pt・満足度 20ptの差がつきました。 経営側がやるべき3つのこと: 1. ツール配布で終わらせず、対象業務の手順そのものを書き直す 2. 浮いた時間の再投資先(顧客・企画・学習)を明文化する 3. AIエージェントは理解が先(実装済み30%、でも「理解不足」52%)

「74件」 コンサル業界の倒産が、過去最多ペースで増えています。 東京商工リサーチによると、2026年1〜5月の「経営コンサル」倒産は74件（前年同期69件を上回り、集計開始以降この期間で最多）。休廃業・解散も168件（前年比 12.8%）。市場からの退出は、累計242件に達しました。 AIを“導入する側”だったはずのコンサルが、AIに淘汰される側へ回り始めています。

なぜ淘汰が進むのか。生成AIが、コンサルの“下流”をまるごとコモディティ化したからです。基礎的なデータ収集・分析・資料作成・汎用研修——もうAIが数分でこなす。「調べて・まとめて・それっぽい提案書」型は、価格から崩れていく。補助金申請代行のような“代行ビジネス”も、新規参入と審査の厳格化で息切れしています。 コンサルを“使う側”が、今週やる3つ。 1. 外注している業務を、AIで内製できる下流／できない上流に仕分ける 2. 払う価値を「きれいな答え」から「組織を実際に動かす推進力」へ置き換える 3. “代行型”でなく、判断に伴走してくれる相手を選ぶ 残るのは、AIに出せない問いと判断を持つ人だと、現場で痛いほど感じます。

「国の守りを、海外のAIに託す」 日本がいま、静かにその判断を重ねています。 6/8、日立がAnthropicの最先端AI「Claude Mythos（ミュトス）」へのアクセス権を取得。NEC（4月に提携）、富士通（5月）、そして日本政府（6/4）に続く動きです。 Mythosは、ソフトに潜む“脆弱性”を自ら見つけ出すAI。27年前から動き続ける古いシステムの穴まで検出できます。狙いは、チャットでの効率化ではなく——電力やインフラの、サイバー防衛です。

なぜ、大企業も政府も、同じAIに動くのか。 鍵は「プロジェクト・グラスウィング」という枠組み。Google・Apple・Microsoft・NVIDIAなど150社規模が参加し、最先端モデルへ“先に”アクセスできる。AIの強さが、そのまま防衛力・競争力に直結する時代に入ったからです。 経営目線で、今週考える3つ。 1. AIの使いどころを「文書作成」から「セキュリティ・脆弱性検査」など“守り”へ広げられないか 2. 自社で内製すべき領域と、外の最先端に乗るべき領域を、はっきり線引きする 3. どのフロンティアAIに賭けるか——“目利き”そのものが競争条件になると捉える 「作れるか」より、「どこに乗るか」で差がつきます。