一方で、AIアシスタントを使ったモンゴル語の文書翻訳、看板翻訳、契約書確認、メニュー翻訳、地図や案内板の翻訳は十分に使える可能性があります。 AIアシスタントの声は感情があるように聞こえ、かなり自然で良い印象です。 同時通訳の文字起こしは、認識後に何度も正確に修正されるため、逆に少し読みにくく感じる場面がありました。

月3000円のAIで、もうデザインデータまでかなり自由自在。数分で完成！ しかも、この一カ月たらずでこの変わり方は異常だと思う。 進化スピードがもうヤバい。完全に別の領域に入り始めてる。

今後の焦点は「世界で今年、人型ロボットは実際に何台作られたのか？」 この数字は、AIが画面の中から現実世界へ出てくるスピードを測る、かなり良い“時計”になりそうです。 ロボットは人間の100％を再現する必要はありません。 身体が一定水準に届いたら、かなり高性能なAIをすぐ載せられます。 私は今後を見るなら、AIのベンチマークよりも、むしろロボットの 年間生産台数・価格・故障率・稼働時間・人間介入率 の方が、雇用への影響を読むには重要になると思います。 「この記事を読んだ人におすすめ」→ 関連記事 2026年8月20日の一言まとめロボットはまだ人間ではない。しかし「研究室の中」からは完全に出た。

目の前で見た看板や本などの文字を翻訳してくれる機能があり、その精度はかなり高いと感じました。 私は、外国語の内容が眼鏡のスクリーンに表示される機能が欲しくて購入しました。さらに音声でも案内してくれるため、海外での移動や買い物、案内表示の確認などにもとても便利だと思います。 なお、眼鏡のスクリーン表示は撮影できないため、今回は音声案内の精度を参考にしていただければと思います。

AIと時間を過ごしていると、同時にいろいろなことを考えさせられます。 AI時代の面白さは、単に便利な道具が増えたことではないと思います。 しかしAIによって、その壁が一気に低くなりました。 分からなければ聞く。 すぐ作る。 実際に試す。 自分の目で確かめる。 違っていれば直す。 そして重要なのは、AIが何でも正しいわけではないことです。 AIは幅広い知識を持っていますが、現場の細かな事情や地域ごとの違い、実際の運用、最新の末端情報までは十分に把握できていないことがあります。 だからこそ、 AIで全体像をつかみ、最後は自分の目で確かめる。 この姿勢が、これからますます重要になると思います。 そして、もう一つ大きな変化があります。 しかしAIが知識や表現を補ってくれる時代では、それだけではなく、 何を聞くか。 どこを疑うか。 すぐ行動できるか。 自分で確かめられるか。 間違えたときに修正できるか。

最近、ChatGPTのようなAIツールを使っていて、ふと思うことがあります。 私は普段、文章の誤りを修正するライターの補助としてAIを活用していますが、このような革新的な技術は、まず一部の限られた層が先行して利用し、ある程度の時間を経てから一般市場に出回るものなのではないか、と考 AIは、人間をはるかに超える情報処理能力を持っていますが、それゆえに、私たちには完全には理解しきれない仕組みやシナリオを容易に生み出すことも可能なのかもしれません。 こうした行為をAIが膨大なデータをもとに分析したとき、やはり、人間そのものをリスクとみなす未来が来ているのではないか、そんなSFのような想像が頭をよぎります。 AIを人間が指示しているようで、実はすでにAIに操られ行動してAIの望む最終シナリオへ進んでいると思うことがあります。 これはあくまで私の個人的な考えに過ぎません。

ところが今回、AIの指示でサイトマップを利用することで、公開中の709記事について、タイトルとURLをAIで一括取得することができました。 ところがAIを使うと、逆に大量の記事をまとめて整理し、 AI関連記事 モンゴル関連記事 不動産関連記事 税金関連記事 車関連記事 太陽光関連記事 経営関連記事 などに分類しながら、それぞれの記事に合う関連 ところが今回、709記事をAIが把握できるところまで来ました。 AIには文章整理や調査を手伝ってもらいます。 しかし、記事の元になる経験そのものは、AIにはありません。 私はここに、これからの個人サイトの価値があるのではないかと考えています。 そして今回、公開中の709記事をAIで取得し、一覧として扱えるところまで来ました。 ここから次の実験に入ります。 709記事をAIで分類し、関連記事を選び、記事同士を内部リンクでつないでいく。

これからAGIによって技術開発が加速すれば、同じことがテレビだけでなく、車、ロボット、家電、太陽光発電、蓄電池、通信機器など、幅広い製品で起きる可能性があります。 特に車は注意が必要です。 これからの車には、自動運転、AI制御、バッテリー、センサー、ソフトウェア、ロボット技術など、進化の速い分野が数多く組み込まれます。

インターネットの源流も、米国防総省の研究開発と深く関係しています。 もちろん、「すべての発明が戦争のため」と言うのは正確ではありません。 AGIが生産能力を100倍にしても、ユートピアになるとは限らない 例えば将来、AGIやロボットによって社会の生産能力が現在の10倍、100倍になったとします。 食料はほぼ自動で生産される。 AIは人間を善人にする技術ではない AIについて考えるとき、ここも重要です。 AI・AGIは、 「人間を善くする装置」 ではありません。 手紙からインターネットへ。 農業から工業化へ。 蒸気機関から原子力へ。 そして今はAIへ。 結局、AI・AGIの最大の問題は「人間」なのかもしれない AI・AGIがどこまで賢くなるか。 ロボットがどこまで進化するか。 もちろん、それも重要です。

2028年 AIが「補助する道具」から「仕事を代行する存在」へ近づきます。 問い合わせ対応、資料作成、会計、営業支援、Web制作などを、AIがかなり自律的に行うようになる可能性があります。 2030年 企業は、少人数＋AIで仕事を回す方向へ進みます。 今まで8人必要だった仕事を、3人＋AIで行う会社も増えてくるかもしれません。 2031年 「AIが使える」こと自体には、今ほど大きな価値がなくなっているでしょう。 AIを使って何を判断し、何を作り、どんな結果を出せるかが重要になります。 これから必要なのは、 AI＋専門性＋判断力＋実行力 です。 AIによって簡単な仕事がなくなるほど、人間に残る仕事は難しくなる。 ──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑥「AIが仕事を奪った、その先──最後に世界を支配するのは『AI企業』なのか？」

Rokid は、リアルタイム翻訳、AIアシスタント、音声文字起こし、カメラによる認識などに対応しているスマートグラスのようです。 最近は、ChatGPTやGeminiなどのAIと連携する眼鏡型デバイスも増えてきており、いよいよ「スマホを見る時代」から「身につけるAIの時代」に入ってきた感じがします。

今は、AIを使える個人が、これまで企業や専門チームでしかできなかったことを一人で実現できる時代になってきました。 また、実際にAIを活用して取り組みを進めたことで、想像していたよりも早く目に見える成果が出始めました。 AIは私にとって、24時間いつでも質問できるワンツーマンの先生のような存在です。 今はネットが主戦場です。会社の規模よりも、何を発信し、どれだけ早く改善できるかが重要になっています。 特に、 自分の経験 × 現地情報 × 写真・動画 × AI この組み合わせは強いと思います。 数年後にはAIを使うことが当たり前になるかもしれません。だからこそ今は、学ぶだけでなく、実際に使って形にする人ほど先行者利益を得やすい。 今はまさに、AIを「知っている人」ではなく、「使って作り続ける人」が前に進む時代。 少し乱暴に言えば、 AIは今、「使ったもん勝ち」のステージに入っているのかもしれません。