AIツール実践ラボ ～ITツール、AI、そして働き方～

あなたは、自分のことをギバーだと思いますか？それとも、テイカーだと思いますか？

※配信中で紹介した本

Adam Grant著「Give and Take: A Revolutionary Approach to Success」（邦題: GIVE & TAKE 「与える人」こそ成功する時代）

https://amzn.to/3PmVxKC

AIエージェントの時代は確実に近づいてきていると思います。

※今回の話で引用した情報

・Goldman Sachs Research「AI agents to boost productivity and size of software market」（goldmansachs.com）

・TomさんのXのポスト

https://x.com/0x__tom/status/2020678990990893309

アジャイル開発という考え方は、もはやソフトウェアの世界だけのものではなくなってきています。ハードウェアの開発現場でも、デジタルコンテンツの制作でも、この「小さく作って、フィードバックをもらって、改善する」というサイクルは非常に有効だと思います。

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※※今回のお話のソース情報

- 成功確率データ: Standish Group「CHAOS Report 2015」

- アジャイル: 成功39% / グレーゾーン52% / 失敗9%

- ウォーターフォール: 成功11% / グレーゾーン60% / 失敗29%

- 参考: https://www.infoq.com/articles/standish-chaos-2015/

- 参考: https://www.scrum.org/resources/blog/key-lessons-standishs-2015-chaos-report

- 日本のアジャイル導入率: IPA「DX白書2023」（日本: 約23%、米国: 53%以上）

AI音声の便利さや効率性は認めた上で、それでも人の声には人の声の良さがあると思います。

同じAI音声でも、自分の中で「これはいい」と思うものと「これはちょっと違う」と思うものがある。その違いを考えてみると、「AIが届ける」と「AIが別物に変える」という境界線が見えてきたように思います。

AIで何かを自動化しようとしているなら、「自分がいなくても回る仕組み」ではなく、「自分がいるからこそ価値が出る仕組み」を考えてみると、長く続けられるかもしれません。

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個人的には、n8nはこれからさらに日本でも広まっていくんじゃないかなと思っています。

オープンソースでセルフホストもできるという強みもありますし、AIとの連携機能も充実してきているからです。

私もn8n講座をさらにアップデートしていきたいと思っています。

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2026年1月、私のUdemy講座を受講してくださった方のトータルの学習時間が、10万分を超えました。

マークダウン（markdown）は2004年に生まれた記法ですが、今後もAI時代における一般的な文書の作成方法として残り続けるんじゃないかと思っています。

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自分の評価と、他人からの評価は違う。このことを覚えておくと、少し気持ちが楽になるんじゃないかなと思います。