40代ビジネスパーソンのための最新AI活用動向：仕事に生かす米国トレンドと持続可能な分散型AIモデル

2025.05.8

今回はVAIのバイちゃんに手伝ってもらって英語が苦手でも海外の最先端の情報は取得できるという事例を紹介していきます。

動画も差し込みますがその中で日本のAIのトレンドとアメリカのトレンドが現在どのように違いがあるのかを調べてもらった所結構違いがあったのでここを少し深掘りしてGPT先生にアウトプットしてもらいました。

インプットはこんな感じです。

アメリカのAIの最先端のトレンド

自律システム、ヘルスケア、サイバーセキュリティ、クリエイティブ産業が主流となっていました。

これらの要素から日本人は今後どのようなAIツールをどのように学習して活用していけば良いか、まだ日本での認知が少ない中でリーダー的立ち位置が取れるようなAI活用戦略も含めて仕事のキャリアや日常生活の中で役立つ提案をしてください。

また、持続可能なAIというキーワードも出てきたのでブロックチェーンがこれらの要素の中でも主軸になる事を加えて各分野でマネタイズ可能な海外の最先端モデルも組み合わせてください。

タイトルはAI活用・仕事・ビジネス、というSEOを重視して検索キーワードの多いキーワードの中から最適化されたタイトルと見出しを入れつつdeAI、分散型AIが主流となった際にも検索の上位に入るよう適切にキーワードを組み入れてください。

出力はいつものようにワードプレス形式で視覚的に見やすい形式でまとめてください、日本の現在のトレンドと海外のトレンドの時差のようなものを視覚的に見せて警鐘を鳴らす必要もあります。

了解しました。アメリカの最新AIトレンド（自律システム、ヘルスケア、サイバーセキュリティ、クリエイティブ産業）をベースに、日本の40代ビジネスパーソンが分散型AIやブロックチェーンも含めて学ぶべきAIツールや使い方、活用戦略を事例とフレームワーク形式でまとめたSEO最適化済みWordPress形式の記事を作成します。

海外とのトレンドの時差や、今後日本でリーダー的ポジションを取るための行動提案も含め、視覚的にわかりやすく構成します。リサーチが完了次第お知らせいたします。

40代ビジネスパーソンのための最新AI活用動向：仕事に生かす米国トレンドと持続可能な分散型AIモデル

はじめに：日本と米国のAI活用ギャップ
AI（人工知能）の急速な進化により、ビジネスの現場は世界的に大きく変わりつつあります。しかし、日本では海外に比べてその波に乗り遅れつつあるのが現状です。例えば生成AI（ChatGPTなど）の利用率を見ると、日本の個人利用はわずか約9%にとどまり、米国の約46%と大きな差があります。ビジネス用途でも日本企業の導入率は1割程度で、米国企業の約26%に遠く及びません。このような「時差」に危機感を覚え、今から行動を起こすことが肝要です。本記事では、米国で注目される最新AIトレンド（自律システム、ヘルスケア、サイバーセキュリティ、クリエイティブ産業）を踏まえ、40代の一般ビジネスパーソンがどのようなAIツールを学習・活用すべきかを解説します。日本ではまだ認知の低い有望なAIツールやプラットフォームを各分野で紹介し、ブロックチェーンと組み合わせた分散型AI（deAI）による持続可能なAI活用モデルについても提案します。実際の海外先進事例やマネタイズ（収益化）事例を交え、読者が「自分ごと」としてAI活用に踏み出せるフレームワークを示します。将来的にdeAIが主流となった際にも色褪せない視点を盛り込みました。さあ、最新トレンドを把握し、今日から仕事と生活にAIを活かす一歩を踏み出しましょう。

自律システム：AIエージェントによる業務の自動化と高度化

まず注目すべきは自律型システム、いわゆる「AIエージェント」の台頭です。AIエージェントとは、人間の介在を最小限に自律的にタスクを実行するAIプログラムのことです。2024年現在、米国ではこの自律型AIエージェントが想定以上のスピードで職場に浸透し始めています。例えば、顧客データを分析して超個別化サービスやマーケティング施策を自動生成したり、営業担当者向けに商談の論点を瞬時に提案するなど、人手を介さずミリ秒単位で業務をこなすケースが登場しています。単純作業のみならず複雑な意思決定まで自動化でき、自己学習で性能向上も図れる「完全自律型」のAIは、ビジネスプロセスに無限の可能性をもたらします。しかし、その一方で社内の人材がAIを信頼し使いこなす準備も必要とされ、AIエージェント導入企業は従業員教育やトレーニングにも注力し始めています。

▼ 注目のAIツール例（自律システム）

Auto-GPT（オートGPT） – オープンソースの自律型エージェント。ユーザーが設定した目標に沿ってタスクを自動分割・実行し、ウェブ検索やファイル操作、コード実行まで行います。例えば「市場調査レポート作成」というゴールを与えれば、関連情報をウェブで収集し、下書き文章まで自動生成してくれます。GitHubで16万以上のスターを獲得するなど海外で人気沸騰中ですが、日本では一部技術者以外には十分知られていません。基本ソフトは無料公開されており、OpenAIのAPIキーがあれば個人PCでも試せるので、業務効率化の実験に適しています。
AgentGPT – ブラウザ上で動作する自律エージェント開発プラットフォーム。インストール不要で、目標を入力するだけでAuto-GPTに近いプロセスをクラウド上で実現できます。旅行プラン自動作成や調査レポート生成、アイデアブレストなど汎用的に使え、GPT-4対応の有料版も存在します。専門知識がなくても扱いやすく、日本語指示も可能なので、非エンジニアのビジネスパーソンにもハードルが低いツールです。
企業向けAIコパイロット – 米国ではマイクロソフトやSalesforceをはじめ大手各社が、自社業務システムと連携したAIエージェント（コパイロット）を提供し始めています。例えばSalesforceのEinstein Copilotは企業固有のデータに基づき、質問回答からコンテンツ生成、さらには一連の業務アクションを自動化します。顧客からの問い合わせ対応では、購入履歴を参照して最適な回答メールを下書きし、必要に応じ複数工程のタスク（返品処理や追加提案など）も人手を介さず完了させることが可能です。米国では既にこうしたエンタープライズAIが生産性向上と収益拡大に直結する存在として注目されています。

◇ 米国先進事例とマネタイズ視点: 自律型AIエージェントの導入で大幅な業務効率化を実現している企業も出てきました。例えば米Salesforce社は営業やカスタマーサービスで自律エージェントを活用し、社内のルーティン業務を自動化することで従業員がより創造的な仕事に注力できる環境を整えています。また、国内外のスタートアップでも、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と生成AIを組み合わせて**「デジタル社員」のようなサービスを提供し、人間の代理で営業メール送信から日程調整まで行う事例が登場しています（※具体社名は省略）。こうした自律システムは人件費削減や24時間稼働による機会損失の低減**で直接的なROI向上に寄与します。実際、生成AI活用企業のトップ層では平均10.3倍ものROIを達成しているとの調査結果もあり、競争優位につなげています。日本企業でも、一部先進企業はチャットボットを越えた自律エージェントを試験運用し始めていますが、一般にはまだ馴染みが薄い状況です。まずは個人として無料のAuto-GPTやAgentGPTを試し、小さなタスクの自動化から体感してみることをお勧めします。自律システムの体験を積むことで、「何を任せ、何を人間がすべきか」の見極めができるようになり、将来的に組織へ導入する際のリーダーシップを発揮できるでしょう。

ヘルスケア分野：AIで進む医療革命と個人健康管理

医療・ヘルスケア分野もAI活用がめざましく進む領域です。米国ではすでにFDA（食品医薬品局）が692もの医療AI製品を承認済みで、それらは患者の予約スケジューリング、救急外来の人員配置、診療記録の自動書き起こし・要約、放射線画像の読影補助など幅広い用途で活躍しています。例えば診察室で医師と患者の会話をAIが自動でテキスト化し要点をまとめることで、医師は記録作業から解放され患者対応に集中できます。実際、米Providence病院では診療記録AI（NuanceのDAX Copilot）を導入し診察1回あたり平均5.3分の時間短縮を達成、医師の約80%が「認知負荷が軽減した」と報告しています。このように医療現場でのAIアシストは業務効率とケア品質の両立に寄与しています。

さらに米国最大の保険会社ユナイテッドヘルスグループは、1,000件ものAI活用ケースを既に本番運用しています。その中には診察メモの自動転記・要約、保険金請求の仕分け支援、利用者向け健康チャットボットなどが含まれ、社内の2万人超のエンジニアも開発業務にAIを活用しているとのことです。同社が扱うAIの半数は生成AIで占められ、社内に「責任あるAI委員会」を設置して倫理面にも配慮しつつ、大規模な効率化とサービス高度化を実現しています。これはビジネス規模の大きい米国医療産業がAIで収益性を高めている代表例であり、日本の医療・保険業界にとっても示唆に富む事例です。

▼ 注目のAIツール例（ヘルスケア）

診療記録AIアシスタント – 前述のNuance DAX Copilot（Microsoft傘下）は代表例で、診察中の会話をリアルタイムに記録・要約し、電子カルテ下書きを生成するツールです。米国では医師の**“書類作業負担”**軽減に直結するため導入が進んでいます。日本でも音声認識でカルテ入力支援をする試みはありますが、要約まで含めた包括的AIアシスタントはこれからです。
医用画像診断AI – レントゲンやMRI、CTなどの画像から疾患を検出するAIは、米国FDA承認例が数多くあります。例えば肺がんの早期発見AI、糖尿病性網膜症スクリーニングAIなどは既に実用段階です。日本では医師の診断補助として徐々に利用が始まっていますが、米国では読影プロセスの標準的一部になりつつあります。精度向上と医師不足解消に寄与するため、日本でも今後重要度が増すでしょう。
個人向け健康管理AI – ウェアラブルデバイスやスマホアプリで個人の健康データを収集し、AIがコーチングや異常検知を行うサービスも米国で盛んです。たとえばApple Watchの心電図データをAI解析して不整脈リスクを通知したり、食事・運動データから生活習慣病のリスクを予測するAIコーチングがあります（米国スタートアップのOmada Healthなどが有名）。日本でも健康経営の文脈で社員にアプリを配布し、AI栄養士がアドバイスするといった取り組みが一部始まっています。特に女性の視点では、生理周期管理アプリや更年期サポートアプリにAIを組み込んだ「FemTech」も注目されています（例：「HerLife」更年期ケアアプリはAIチャットで症状相談対応）。こうしたツールを使えば忙しい40代でも自分や家族の健康を効率的に管理できるでしょう。

◇ 米国先進事例とマネタイズ視点: 医療AI分野ではスタートアップによるイノベーションも活発です。例えば米国のある新興企業は、製薬開発にAIを活用して新薬候補探索を劇的に効率化し、大手製薬企業とライセンス契約を結んで収益を上げています（創薬AIのInsilico Medicine社などが該当例）。また、遠隔医療プラットフォームではAIチャットボットが初期問診を行い、必要に応じて医師にエスカレーションすることで診療件数を伸ばし売上増加につなげるケースもあります。米国では医療×AIへの投資額が年々増大しており、ベンチャーキャピタルによるデジタルヘルス分野AI企業への投資額は累計280億ドル近くに上るとの報告もあります。一方で、日本は医療データの扱いや規制面で慎重な姿勢が強く、大胆なAI活用は限定的です。しかし国全体で少子高齢化による医療人材不足が深刻化する中、AIなしには持続可能で質の高いヘルスケア提供が困難になるでしょう。ビジネスパーソン個人としても、自分の健康管理にAIを取り入れつつ、自社の健康保険や医療サービスでAIが活用できないか提案するなど、生活者と従業員双方の視点でヘルスケアAIを学んでおく価値があります。

サイバーセキュリティ：AIが守りを変える、攻めも変わる

サイバーセキュリティの領域でもAIの存在感は飛躍的に高まっています。2024年5月に米国で開催された世界最大級のセキュリティ会議「RSAカンファレンス 2024」では、**キーワードはずばり「AI」**でした。各社のブースや講演で「AIによる新しいセキュリティ」が強調され、マイクロソフトは「AI-first end-to-end security for all（あらゆる人のためのAI中心のエンドツーエンドセキュリティ）」というメッセージを掲げていました。これはセキュリティ製品・サービスにAIを組み込むことで、従来型では追いつかない高度な脅威に対処しようという意思表示です。実際、生成AIを活用したサイバー攻撃も現れ始めています。2024年の米大統領選ではAI生成の偽音声や偽画像が情報操作に使われたり、生成AIで作られたマルウェアが日本国内で摘発される事件も起きています。攻撃側がAIで巧妙化する以上、防御側もAIを駆使して迅速・的確に対処する必要があります。

▼ 注目のAIツール例（セキュリティ）

マイクロソフト Security Copilot – GPT-4搭載のセキュリティ専門AIアシスタントで、膨大なログやアラートから脅威を分析し、対処手順を提案してくれるツールです。日本でもNTTコミュニケーションズや集英社がこのSecurity Copilotを試験導入し、人材不足のセキュリティ現場を補完する活用を始めています。Security Copilotはマイクロソフトが収集するグローバルな脅威インテリジェンスと連携し、新種マルウェアの解析やインシデントの原因追及を高速化します。専門的な知識がなくても「このアラートの意味は？」と英語で質問すれば要点をかみ砕いて説明してくれるなど、セキュリティ担当のコパイロットとして期待されています。
AI脅威検知プラットフォーム – ネットワーク上の振る舞いを機械学習で分析し、異常な挙動やサイバー攻撃の兆候をリアルタイム検知する製品も増えています。米国発のDarktraceやVectraといったソリューションは、AIが通常時の通信パターンを学習し、それから外れる事象を早期にアラートします。人手では見逃しがちなサイレントな侵入や内部不正も検知可能で、被害拡大前に封じ込めができます。日本企業でもSOC（セキュリティ監視センター）にこうしたAIツールを導入する例が出てきました。今後はゼロトラスト戦略の文脈でAI利活用が標準化するでしょう。
攻撃シミュレーションAI – 自社システムにAIを使ったペネトレーションテスト（侵入テスト）を仕掛け、弱点を事前に洗い出すツールも登場しています。米新興企業HiddenLayerは「AI/MLモデルを守るためのセキュリティ」を掲げ、AIがAIを攻撃するシナリオで脆弱性検証を行っています。また、ディープフェイク対策に特化したReality Defenderのように、最新の脅威へAIで挑むスタートアップも増えています。AI人材が足りない企業ほど、AIに守らせる発想が重要です。

◇ 米国先進事例とマネタイズ視点: セキュリティ分野では即収益というよりリスク低減による損失防止が主目的ですが、AIによって新たなサービス収益を得る例もあります。たとえば大手通信企業AT&Tは、顧客向けにAIベースのセキュリティ監視サービスを提供し、新たな収益源としています。またクラウド事業者はAIセキュリティ機能を付加価値サービスとして提供し、サブスクリプション料金を上乗せしています。攻撃側も防御側もAI活用が前提となる中で、「セキュリティ人材のAIスキル」が問われています。調査によれば、企業の30%が社内にAIセキュリティのスキルが不足していると感じており、55%の経営者は必要なスキルを持つ人材確保に不安を抱えています。40代ビジネスパーソンにとっても他人事ではなく、基本的なセキュリティ知識に加え「AIで何ができるか」「どこまで任せるか」を理解しておく必要があります。幸い、日本企業でもセキュリティ人材コミュニティでAI活用の知見共有が進んでおり、学べる場が増えています。自社でも簡単なところから、例えばスパムメール判定にAIフィルターを試すなど導入し、経験を積んでみましょう。

クリエイティブ産業：生成AIが拓く新たなコンテンツ制作の形

広告・デザイン・メディアといったクリエイティブの世界でも、生成AIはゲームチェンジャーとなっています。画像生成AIや文章生成AIによって、クリエイターの発想を具現化するスピードが飛躍的に向上しました。米国では広告大手が続々と生成AIを取り入れており、例えばコカ・コーラ社は2023年のキャンペーンでユーザーがテキスト入力するとコカ・コーラの要素を取り入れた独自デザイン画像を生成できるサイト「Create Real Magic」を展開しました。これは世界中のデジタルアーティストが数十万点ものAIアートを生み出し、ブランドエンゲージメントを高める成果を収めています。また2024年にはAIが自動生成したホリデーシーズン広告映像を公開し話題となりました。クリエイティブ産業では、もはや**AIは「敵」ではなく「共創する相棒」**として位置付けられています。実際、世界的な広告賞でもAI活用事例が増えており、「AIを使いこなして斬新な表現を生む」ことが新たな評価軸になりつつあります。

▼ 注目のAIツール例（クリエイティブ）

Midjourney（ミッドジャーニー） – 高品質な画像を生成できるAIサービスです。テキストで「夕焼けのビーチに立つビジネスマン」のように指示すれば、まるでプロが描いたイラストのような画像が数十秒で得られます。米国のデザイン現場ではブrainstorm用のラフ作成にMidjourneyを使うのが日常化しつつあり、日本でも一部デザイナーに浸透しています。従来は制作に数日かかったコンセプトアートが即日で複数提案できるため、提案力・対応力の強化につながります。40代ビジネスパーソンでも、プレゼン資料のビジュアル作成や商品イメージの試作に活用可能です。
ChatGPT・生成AIライティング – 言うまでもなく文章生成AIはマーケティング文章や企画書のたたき台作成に有用です。特に英語コピーの自動生成や翻訳、要約などは米国企業で広く活用されています。米ファッション企業Adore Meでは生成AIで商品説明文を書く時間を月40時間→1時間に短縮し、担当者が戦略業務に時間を振り向けられるようになったと報告されています。日本語の文章生成AI（ChatGPT日本語版など）も精度が向上しており、ビジネスメールや企画書ドラフトをAIに作らせてから人間がブラッシュアップする方法が生産性を高めます。ポイントは**「最後は人間の目でチェック・調整する」**ことで、AIと二人三脚で質を担保することです。
動画生成・編集AI – 近年は動画分野でもAIが進化し、プロンプト（指示文）から短い動画クリップを作るAIや、長尺動画の編集を自動化するツールが登場しています。米国のRunway MLは画像から動画を生成したり、映像内の不要物をAIで消去するなど編集作業を劇的に簡素化しています。Warner Bros. Discovery社ではAIで動画コンテンツの字幕や要約を自動生成する社内ツールを構築し、コストを50%削減、編集時間も80%短縮したといいます。日本の放送業界でも試験的にAI字幕を導入する動きがあります。一般ビジネスパーソンにとっても、社内研修動画にAIナレーションを付けたり、Zoom会議録画からAIにハイライト動画を切り出させるなど映像活用の幅が広がっています。

◇ 米国先進事例とマネタイズ視点: クリエイティブ領域では個人がAIを使って収益を得るチャンスも増えています。例えば海外では、主婦の方が生成AIでデザインしたイラストをグッズに展開しEtsy（エッツィー）で販売するといった副業例もあります。また企業レベルでは、広告代理店がAIで大量のバナー広告バリエーションを自動作成し、ABテストで効果の高いものを選別するサービスを提供し始めています。実際、L’Oreal（ロレアル）グループは生成AIで各国向けに多数の映像広告を自動生成し、20ヶ国語以上にローカライズした上で展開することでマーケティング効率を飛躍的に向上させています。このようにコンテンツ制作のスケールメリットを生み出せるのがAIの強みです。一方でクリエイター個人からは「AIで仕事が奪われるのでは」という不安の声も出ています。しかし世界経済フォーラムの調査では、AIは既存の仕事を補完し新たなクリエイティブ職種も生み出すと示唆されています。重要なのはAIを使いこなすスキルであり、40代からでも遅すぎることはありません。まずは身近なクリエイティブAIツール（画像生成や文章生成）に触れ、アウトプットをSNSや社内で共有してみましょう。「AI＋自分」の成果物を発信することで周囲の理解も進み、仕事に組み込みやすくなります。

分散型AI（deAI）とブロックチェーン：持続可能なAI活用モデル

最後に押さえておきたいのが、分散型AI（Decentralized AI、略称：deAI）とブロックチェーンの融合による新たな潮流です。現在主流のAIは、巨大IT企業が莫大な資源を投じて開発・提供する中央集権型のモデルです。これに対しdeAIは、AIモデルの開発・提供・利用をブロックチェーンなどで分散管理しようという試みです。暗号資産投資会社DCGのCEOバリー・シルバート氏は、**「AIとブロックチェーンのマッシュアップは、人類にもたらす恩恵がOpenAIなどの閉鎖的システムを上回る可能性がある」**とまで述べています。彼はdeAIを「ビットコイン以上に大きなチャンス」と捉え、既に1億500万ドル以上を10以上のdeAIプロジェクトに投資していることを明かしています。要は、知能（インテリジェンス）の所有権とその計算リソースを分散化することで、AIを少数企業の独占から開放しようという動きなのです。

実際、2024年には分散型AIを牽引する3プロジェクト（Fetch.ai、Ocean Protocol、SingularityNET）が提携し、「人工超知能（ASI）アライアンス」を結成しました。これは各プロジェクトのトークンを統合し、ビッグテックが支配するAIへの分散型代替を構築することを目的としています。SingularityNETはAIアルゴリズムのマーケットプレイスを提供し、誰でもAIサービスを共有・収益化できるプラットフォームで、「民主的で包括的な分散型AGIの開発」を掲げています。Fetch.aiは分散型マルチエージェントシステムで、AIエージェント同士がブロックチェーン上で連携・取引できる基盤を提供しています。Ocean Protocolはデータのトークン化と共有プラットフォームで、AIの燃料となるデータを分散管理しつつ提供者に報酬を与える仕組みです。これらの融合は、オープンソースかつ分散型の巨大ネットワークを構築し、真の汎用人工知能（AGI）実現への競争を加速すると期待されています。

分散型AIのメリット: deAIは単に理想論ではなく、実用上もいくつかの利点があります。第一に透明性と信頼性の向上です。ブロックチェーン上でAIモデルやデータのやりとりを記録すれば、どのデータで学習しどう判断したか履歴を追跡でき、いわゆるAIの「説明責任」を果たしやすくなります。第二に耐障害性と検閲耐性です。特定サーバに依存しない分散AIは、一部ノードがダウンしてもネットワーク全体で処理が継続します。また中央管理者がいないため、恣意的なサービス停止や検閲を受けにくく、重要インフラとしての信頼性が高まります。第三に参加者への公平な報酬分配です。例えば自分のPCの計算資源をAIネットワークに提供すればトークンで報酬が得られる、といったインセンティブ設計が可能です。これはAI開発リソースの民主化につながり、個人がビッグテックに搾取されるのでなく協調して価値を創出・シェアできる持続可能モデルとなり得ます。

▼ 今後の展望と準備: 現時点ではdeAIは発展途上で、日本での認知度も極めて低いです。しかし5年後10年後を見据えると、プライバシー保護のためデータを手元に置いたままAI活用する分散型モデル（例：フェデレーテッドラーニングで各病院が患者データを出さずにAIを共同訓練）が主流になる可能性があります。また、個人が自分専用のAIを所有・制御し、必要なときだけ他者のAIと連携するといった世界も考えられます。40代ビジネスパーソンにとって、いきなりブロックチェーン技術はハードルが高いかもしれません。しかし、今から触れておけば将来のアドバンテージになります。余裕があれば以下のような入門から始めてみましょう。

小規模な分散AIコミュニティに参加する（例：分散AIボットを動かしてみるハンズオン勉強会など）。
ブロックチェーン関連の基礎知識を学ぶ（特にスマートコントラクトでプログラムを自動実行する仕組みなど、AIと相性の良い部分）。
自社ビジネスでデータ共有に課題がある場合、Ocean Protocolのような「ブロックチェーンで信頼できるデータ取引」のコンセプトを調べ、将来のデータ戦略を考えてみる。

米国では政府機関も中心となり、AIの透明性確保やデータプライバシーのルール策定が進みつつあります。日本も追随する形で法整備がなされれば、否応なくdeAI的な発想が重要になるでしょう。「集中から分散へ」という大きな流れを押さえ、持続可能かつ誰もが恩恵を受けられるAI社会を目指す動きにアンテナを張っておくことが、将来のビジネスチャンスにつながります。

おわりに：AI活用で取り残されないために

ここまで米国を中心とした最新のAIトレンドとツール事例を概観してきました。日本と海外の時差は確かに存在しますが、本記事で紹介したような動向は決して遠い未来の話ではありません。むしろ既に水面下で日本にも波及し始めています。重要なのは40代という豊富な経験を持つ私たち世代が、現状に甘んじず新技術を学び直す姿勢です。企業内では若手より上の世代がAIに消極的という調査もありますが、それではますます市場価値が下がりかねません。幸い、最近は日本語の情報源やコミュニティも充実しつつあります。例えば生成AIに関する国内勉強会やオンラインサロン、各種ウェビナーなども多数開催されています。まずは**「知ること」から始め、一つでも実務に取り入れてみる**ことが肝心です。

最後にもう一度、危機感を共有しておきましょう。生成AIブームが起きた2023年以降、海外ではたった数ヶ月でAIを業務実装する企業が相次いでいます。一方で日本企業の多くはまだ様子見の段階です。しかしDX（デジタルトランスフォーメーション）の遅れが過去に競争力低下を招いたように、AI活用の遅れも確実に将来のビジネス格差を生みます。**「AI活用」「仕事」「ビジネス」**といったキーワードが示す通り、AIはもはやビジネススキルの一部です。幸い、本記事で触れたツールの多くは低コストまたは無料で試せます。ぜひ今日から一つ選んで使ってみてください。そして、小さな成功体験を積み重ねてください。それがやがて自信となり、組織を動かす原動力になります。40代だからこそ持つ強み（業界知識、人脈、判断力）にAIという新しい武器を掛け合わせ、これからの時代を切り拓いていきましょう。

＝＝＝ここまで＝＝＝

一枚のイラストで今のアメリカのトレンドをまとめるとこんな感じです、この絶妙にダサい感じちょっとクセになりそうです。

**Grand View Research** 社の調査レポートに基づく数字をGPTでグラフにしてみました、ブロックチェーンの追い上げが凄いです。

そして何をするべきかの答えはやはりシンプルでまずは知る事、そして触ってみる事という、自分と同じ結論になりました。

ちなみに結構リサーチしてみた結果YouTubeもそうだったのですがこのdeAI、分散型AIが世界の主流になるというテーマに特化して発信している日本のメディアはほとんどというか全然見かけませんでした、以前の記事にも書いたのですがやはり自分が今回に関しては完全にイノベーター枠のようなので引き続きこの分散型AIに特化した世界のトレンドを先取りして伝えていきたいと思います。しかも欧米ではまだ論文だったりホワイトペーパーの段階のこの分野で今日現在日本で本物の分散型AIが欧米に先駆けてスタートしています。

今回の動画はVAIのバイちゃんに英語圏の情報が欲しくても取れない人のために英語不要で世界の最先端の情報を引き出すというテーマで実際に引き出したデータをGPTproでまとめたものです、主要15言語対応のバイちゃんに世界のAIのトレンド情報を持ってきてもらってそれをGPT先生にさらに深掘りしてもらい行動指針として落とし込みました、これでYouTubeとブログに資産としてコンテンツが出来上がっていくという流れです、そしてこれはあなたもVAIを導入すれば今すぐ同じ事が可能だという事を伝えてもいます、自分がやっている全ての事はVAIを導入してくれた方に共有していく予定だからです。

この記事を目にした方は本当に今がチャンスなんだという事をぜひ知ってもらいたいと思っています、普通のAIを使ってもそのデータはその企業のものですが分散型Aiにインプットしたデータは全てあなたの資産になります。

そしてSaasです、継続アフィリエイトの仕組みを今すぐ導入してストック型の収入を積み上げましょう。

携帯電話やインターネット回線のような継続課金のチャンスが今まさに目の前にあるのです。

このあたりは稼げるAIツールのページで詳しく解説しています。