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2026年7月、デザインカンパニーの株式会社グッドパッチが運営するデザイナー特化型キャリア支援サービス「ReDesigner」は、AI時代におけるデザイナーのキャリアと可能性に向き合うプロジェクト「The Designers’ Turn 2026」を開始した。

（引用元：PR TIMES）

近年、自然言語で指示を出すだけでUIデザインやプロトタイプが生成できるツールが相次いで登場し、制作の前提が劇的に変わりつつある。同サービスは2万5,000名を超えるデザイナーが登録する国内有数のプラットフォームだが、日々の面談の中で見えてきたのは、AIの進化を好機と捉える一方で、不安や戸惑い、疲労感を抱いている現場のリアルな姿だった。

この混乱期を乗り越える転機を提供するため、プロジェクトでは4つのアプローチが順次展開されている。第一に、登録者や企業へのアンケートに基づくデータレポートの公開。第二に、AI時代だからこそ大切にしたい感情や迷いを同業者同士で語り合うオフラインイベントの開催だ。

第三に、AI人材を積極採用する企業が登壇して視野を広げるオンラインイベント。そして第四に、企業が用意した課題にAIを活用して解決に挑む実践型プログラムである。本プログラムはすでにエントリーを締め切り、現在は参加者による課題提出期間へとフェーズを進めている。

これら多角的な視点を通じ、作り手たちが自らの現在地と未来の可能性を捉え直すための実践的な環境が整えられている。

新しいテクノロジーが急速に普及する過程において、現場の最前線で手を動かしてきたクリエイターたちが強い不安を抱くのは当然の反応である。これまで何年もかけて磨き上げてきた職人技とも言える「美しく作る」という工程が、AIによってわずか数秒で代替されてしまうからだ。

しかし、この環境の激変は、デザイナーという職業の価値が失われることを意味するのではない。むしろ、その役割がより上流へと拡張されるための決定的なチャンスと捉えるべきだ。画面のレイアウトを組み上げる作業から解放されたとき、作り手たちには「そもそも誰のために、どんな課題を解決する体験を創るべきか」という、ビジネスの根幹に関わる「価値の定義」に深くコミットする余白が生まれる。

だからこそ、不安や迷いといった生々しい感情に蓋をせず、仲間たちと共有し合う場が設けられたことの意義は計り知れない。自らの感情を整理し、客観的なデータで市場の現在地を把握したうえで、実際にAIをツールとして活用し、企業の課題解決に挑む。この一連のステップを踏むことで、得体の知れなかったAIという存在は「脅威」から「自らの思考を拡張する強力な武器」へと変わっていくだろう。

ビジネスとデザインを高度に融合させ、AIを自在に操る人材は、大企業だけでなく、リソース不足に悩む地方の中小企業にとっても喉から手が出るほど欲しい存在となる。作り手たちがこの転換期を力強く乗り越え、新しいテクノロジーとの共創体制を築き上げたとき、その研ぎ澄まされた創造力は日本中のあらゆるビジネスを根底からアップデートする力となる。変化を恐れず、自らのキャリアを再定義して突き進むその姿が、日本の産業全体を次なるステージへと引き上げていくはずだ。

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2026年7月、東京大学の松尾・岩澤研究室は「GENIAC-PRIZE 2026 AI開発コンテスト」の参加メンバー募集を開始した（※）。このコンテストは、経済産業省とNEDOによるプログラムの一環であり、フィジカルAIの技術を担う若き開発者の発掘と育成を目的としている。

（※）現在はメンバー参加のみ8/31から9/30の昼12時までに延長。チームリーダー参加は7/31で締め切り

（引用元：PR TIMES）

政府が2026年3月に策定した「AIロボティクス戦略」では、多用途ロボット市場は2040年に60兆円規模へと急拡大する見通しだ。しかし一方で、それを開発・運用する人材が339万人も不足すると推計されており、次世代の人材育成は国家的な急務となっている。

コンテストに参加する学生たちは、LLM（大規模言語モデル）を用いて、言語指示と環境情報からロボットを動かす制御コードを生成する「ロボット操作エージェント」の開発に取り組む。「引き出しを開けてボウルを中に入れて」といった人間の自然な言葉をAIが理解し、ロボットの動作へと変換する高度な課題だ。

特筆すべきは、学生に用意された開発環境の圧倒的なスケールである。個人では利用が困難な最新鋭のGPUなど、総額4億円相当の計算資源が惜しみなく提供される。全国から最大500名の学生が集い、約20名のチームを組んで開発に挑む。優秀な成果を収めたチームや個人には、総額約3,000万円の賞金が授与される予定だ。シミュレータ環境で開発から評価までが完結するため、実機ロボットの経験がない学生であっても、最先端の技術開発に実践的に挑戦できる手厚い仕組みが整えられている。

今回のコンテストが示唆しているのは、次世代のAI人材を育成するためのアプローチが、単なる「座学」から「圧倒的な実戦経験の場」へとシフトしたという事実である。

日本はこれまで、製造業における産業用ロボットのハードウエア技術で世界を牽引してきた。しかし、ロボットの頭脳となるソフトウエアやAIとの融合においては、海外のテック企業に主導権を握られかねないという強い危機感がある。物理空間とデジタル空間の交差点であるフィジカルAIの領域で勝ち残ることは、日本の産業競争力を維持・発展させるための絶対条件と言える。

この未開拓の領域を切り拓くには、LLMの開発経験とロボティクスの知識を掛け合わせ、複雑なシステムを構築できる高度なエンジニアが不可欠となる。そのような人材は、教科書を読むだけでは決して育たない。今回のような国家規模のコンテストは、学生たちに「実社会の課題をAIでどう解決するか」を構想させ、役割分担をしながらチームで実装までこぎつけるという、実務的な経験を積ませるための戦略的な投資である。

学生時代から世界最高峰の計算資源に触れ、全国の優秀な同世代と切磋琢磨する経験は、若き開発者たちの視座を劇的に引き上げる。失敗を恐れずにシミュレータ上で試行錯誤を繰り返す中で磨かれた知見とチームワークは、彼らが社会の最前線へ出たとき、硬直化した日本の産業構造を打ち破る強靭な力となるだろう。

産学官が一体となって若者の情熱と好奇心を後押しし、世界に通用する才能を育て上げる。この大きなうねりが、停滞する日本経済に新たな活力を与え、未来へ向けて力強く前進していくための原動力となっていくはずだ。

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石川さんは、選考前の企業理解に音声を使う価値があると話す。

「採用広報で音声を使うのであれば、単純に再生数を稼ぐことが目的ではありません。採用サイトなどから企業のチャンネルを聴けるようにしておけば、候補者は社長や社員の声を聴いたうえで選考に進めます。ある程度会社を理解した状態で来てもらえるので、『イメージしていた会社と違った』ということも起こりにくくなります」（石川さん）

採用サイトには事業内容や募集要項があり、社員インタビューや動画を用意する企業も珍しくない。それでも候補者は、公式情報とは別の角度から会社を知ろうと、口コミサイトなどにも目を向ける。

HR領域を長く見てきた土井さんは、企業が公式に見せる姿を「A面」、候補者が知りたい等身大の姿を「B面」と表現する。

「候補者や学生は、その会社の本当の姿を知りたいと思っています。一方で、企業側はどうしても良いところを中心に発信する。採用サイトを見比べても違いが分かりにくくなって、候補者はB面を求めて口コミサイトなど別の情報源を探す。そこで得た情報が、会社を判断する材料になることもあります」（土井さん）

「B面」とは、ネガティブな情報のことではない。経営者の意思決定の背景や事業の今後、社員が感じている仕事の面白さや難しさ、そこで働く人たちの考え方など、採用向けに整理された情報だけでは見えにくい企業の日常を指す。企業自身が語らなければ、候補者は別の情報源から会社像を組み立てることになる。音声は、等身大の姿まで自社から伝える手段の一つになる。

候補者への情報を増やせば、企業理解もその分だけ深まるとは限らない。土井さんは、音声単体ではなく、採用活動全体から考えることが大切だと話す。テキスト、動画、音声にはそれぞれ得意な役割があり、採用プロセスの中で使い分けることが重要だという。

「僕たちも『音声だけでやりましょう』とはお話ししていません。最初に認知してもらったり、基本的な情報を知ってもらったりするのであれば、テキストや動画の方が適している場面もあります。採用全体を設計したうえで、伝える内容に合った手段を選ぶことが大切です」（土井さん）

土井さんは、候補者に提供したい情報を11項目に整理し、「企業の方向性」「働く場所と人」「仕事と評価」「選考・条件」の四つの領域に分けて捉えている。そのなかでも「企業の方向性」と「働く人や場所」は候補者の関心が高く、企業ごとの差が表れやすいという。選考フローや条件面など、正確さが求められる情報は、文字で一覧できる方が確認しやすい。

一方、経営者が業界をどう見ているのか、どのような意思決定をしているのか、事業をこれからどうしていきたいのか。一緒に働く社員は何を考えているのか。こうした情報は、項目として並べるだけでは企業ごとの違いが見えにくい。

「企業の方向性でいえば、経営者がどんな意思決定をしているのか、事業をこれからどうしていきたいのか、社風をどう考えているのか。そうした内容は、トップ自身の言葉で語ってもらう意味があります」（土井さん）

例えば「挑戦できる会社」という言葉も、企業によって意味は異なる。実際にどんな挑戦があり、そこで経営者が何を判断し、社員がどう動いたのかまで語れば、同じ「挑戦」という言葉でも、その中身は違ってくる。

採用で音声を始めるなら、番組名や出演者を考えるより先に、候補者に何を知ってほしいのかを整理したい。文字で伝えるもの、映像で見せるもの、本人の声で聴いてもらうものを分け、既存の採用コンテンツで伝え切れていない情報がどこにあるのかを確認する。その情報を声で届ける意味があるかどうかが、導入を判断する一つの基準になる。

この考え方を採用活動に組み込んでいるのが、関電不動産開発である。

同社は現在、Voicyで二つの番組を運営している。一つは「デべで働く、わたしたちの話。」。採用担当者を中心に、関電不動産開発の魅力や就職活動などをテーマとして、採用イベントだけでは話し切れない内容を発信したり、様々な社員をゲストに招き、採用サイトだけでは知り得ない業務内容やプライベートな一面も発信している。

関電不動産開発が配信する『デべで働く、わたしたちの話。』

もう一つが「ビル開発女子の働くとオフィスの話」である。ビル開発に携わる社員が、どのようなオフィスで働きたいのか、これからどんなオフィスビルが求められるのかといったテーマについて、日々の仕事で感じたことや発見を語る。自社が開発するオフィスビルの計画段階から竣工まで、そして運用中の裏側についても発信している。

関電不動産開発が配信する『ビル開発女子の働くとオフィスの話』

二つの番組は、届ける相手と役割が異なる。

「デベで働く、わたしたちの話。」は採用候補者に会社を知ってもらうことを主眼とする。一方、「ビル開発女子の働くとオフィスの話。」は、デベロッパーとしてどんな仕事をしているのか、社員がオフィスや働き方をどう捉えているのかを発信する。前者は採用候補者に、後者はクライアントにも聴いてもらうことを想定している。関電不動産開発では、届ける相手と目的に応じて二つのチャンネルを使い分けている。

同社では、音声を採用プロセスにも組み込んでいる。土井さんによれば、会社説明会や冊子、インターンシップなどからVoicyへ誘導し、候補者がエントリーする前から選考中にも、社員のリアルな声に触れられるようにした。この運用に変えた後、カルチャーフィットした候補者からの応募が増え、新卒採用では多くの学生に入社を決めてもらえているという。     

エントリー数は、採用施策の成果を測る分かりやすい指標の一つである。同社の運用では、応募前から     会社を深く知ってもらい、候補者自身が「自分はこの会社に合うか」を考えられるようにしている。音声を、応募を促すためだけではなく、応募するかどうか、入社するかどうかを判断するための情報として使っているのである。

採用広報の発信者といえば、社長や人事担当者を思い浮かべることが多い。しかし、候補者が入社後に長い時間を共にするのは、採用担当者だけではない。上司になる人、同じチームで働く人、他部署で関わる人。実際の職場を知るには、そこで働く社員の姿も欠かせない。

関電不動産開発の番組では、複数の社員がパーソナリティを務める。事業部の責任者から新入社員まで、現場で働く様々な社員がゲストで登場し、それぞれの仕事ややりがいについて語っている。社員それぞれが、普段の仕事やそこで感じていることを毎週発信しているという。

サンマーク出版でも、発信を社長や人事だけに限定していない。同社は2023年7月から「VoicyPro」を始めた。社長だけでなく、編集者やPR、営業などの社員が日替わりで登場し、本のことや、会社のこと、コンテンツに対する考え方などを発信している。2025年時点では約50人の社員のうち半数以上が放送を経験し、 2026年の現在では、採用面接を受けに来てくれる方のほとんどがVoicyを聴いてから来てくれるので、目線があった状態でお話しができるのだそう。

サンマーク出版が配信する『SUNMARK VOICE』

部署も職種もキャリアも異なれば、会社の見え方も少しずつ違う。候補者にとっては、その違いも会社を知る材料になる。

「最後に会社を選ぶ段階では、『どんな人が働いているのか』『この人たちと一緒に働いて楽しそうか』ということが判断材料になっています」（土井さん）

社員紹介の記事なら経歴や考え方を整理して伝えられ、動画なら表情や職場の様子まで見せられる。音声では、話す速度や間、言葉の選び方、声の調子が伝わる。第1回でも触れたように、声には話し手の人柄が表れやすい。候補者が知りたい「誰と働くのか」を伝えるには、人事からの説明に加えて、実際に働いている社員自身の声を届ける方法もある。誰に話してもらうかによって、候補者に見える会社の姿は変わる。

採用広報で音声を使うなら、成果の見方も再生数だけでは足りない。どれだけ多くの人に聴いてもらったかだけではなく、どんな候補者に聴かれ、その後の応募や意思決定にどうつながったのかも、成果を考える材料になる。

石川さんは、採用広報を目的とした音声活用を提案するとき、企業側と最初に「何を成果とするか」をそろえることが重要だと話す。

「大きなリーチを取りたいのであれば、ほかの媒体を使った方がいいケースもあります。採用広報を目的に音声を使うのであれば、単純に再生数を稼ぐものではないということは最初にお話ししています。数よりも、企業や人のことを深く理解してもらいたい場合に使う。その目的を最初に共有しておくことが大切です」（石川さん）

できるだけ多くの人に「いい会社だ」と思ってもらうことと、自社に合う人から「ここで働きたい」と思ってもらうことは同じではない。土井さんは、採用において「価値観のマッチング」が重要だと話す。

「今は価値観が多様になっています。全体に向けて同じ広報をするだけではなく、誰に来てほしいのか、その人に何を知ってほしいのかを考える必要がある。候補者側にも、その会社を選ぶ基準が必要だからです」（土井さん）

「挑戦できる会社」「風通しのよい職場」「若手が活躍する組織」。どれも採用広報では珍しくない言葉だ。同じ言葉でも、自社にとって何を意味するのかまで語れば、企業ごとの違いが見えてくる。経営者や社員が具体的な経験を語るほど、その会社が何を大切にし、どんな人が働いているのかも伝わりやすくなる。

そこに惹かれる人もいれば、「自分とは少し違う」と感じる人もいる。企業と候補者が選考の早い段階から互いを知ることは、ミスマッチを減らすうえでも意味を持つ。

採用で音声を使うなら、再生数だけを見るのではなく、候補者の企業理解や選考での対話にどんな変化を期待するのかまで考えておきたい。

番組の内容や話し手を決める前に、候補者が企業を知ってから意思決定するまでの流れを整理したい。会社を知り、関心を持ち、採用サイトや社員情報を調べ、応募を検討する。その後、選考を経て入社先を決める。

石川さんは、音声にリーチも求めるのであれば、VoicyだけでなくSpotifyやradiko（ラジコ）など他の配信先、広告などを組み合わせる方法もあると話す。一方、採用広報で企業への理解を深めてもらうことが目的なら、再生数とは異なる考え方が必要になる。

認知の獲得、応募前の企業理解、選考中の相互理解、内定後の意思決定支援。採用プロセスのどこで音声を使うかによって、番組の内容も評価の仕方も変わる。

関電不動産開発のように、応募前や選考中に会社や社員への理解を深めてもらうこともできる。サンマーク出版のように、多様な社員が継続的に語ることで、採用サイトとは違う角度からカルチャーを伝える方法もある。Voicyでは、採用に関わったメンバーが内定者に音声メッセージを届ける「声のオファーレター」といった活用方法も提案している。

既存の採用導線を見直し、候補者への情報が不足している段階や、会社の人柄が伝わりにくい場面に音声を組み込む。先に考えたいのは番組そのものではなく、候補者にどの段階で、何を知ってもらいたいのかである。

そのうえで、話し手やテーマ、配信頻度、評価指標を決めていく。実際、現場社員への情報伝達に課題を抱え、音声による社内発信を取り入れた企業もある。経営者自身の言葉や、普段接点のない拠点・部署の仕事を声で届ける。こうした社内コミュニケーションの一つの形が、「声の社内報」である。

次回は「『声の社内報』は組織をどう変えるのか」。PCを日常的に使わない現場社員を抱える企業や、従来の社内報が十分に読まれていなかった企業は、なぜ音声を選んだのか。「伝えた」と「伝わった」の間を、音声はどう埋めるのか。次回、実際の企業の取り組みから考える。

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2026年9月、ブロックチェーンなどを活用した真正性証明システムを展開するcycaltrust（サイカルトラスト）株式会社は半導体1個ごとに「履歴書」を持たせ、企業を跨いで真贋を証明する技術について、特許庁より特許査定を受領。権利化が確定したと発表した。

（引用元：PR TIMES）

生成AIや自律型ロボットなど、社会を動かすあらゆるAIは半導体の上で動くソフトウエアである。しかし、人間には経歴を示す履歴書があるのに、半導体には「どこで作られ、誰の手を経てきたか」を個別に証明する仕組みがなかった。従来の流通管理は箱（ロット）単位が基本であり、箱の中身を1個だけすり替えられると検知できない。さらに製造元や商社、組立工場が持つ履歴データは機密保持のために分断され、異常に気づいても原因を追跡できないという構造的な欠陥が存在した。

（引用元：PR TIMES）

この特許技術は、半導体のサプライチェーンにおける物理的な死角を埋めるものだ。半導体1個ごとに固有のIDを付与し、各社が使っている既存のシステムを一切置き換えることなくデータを1本につなぐ。その際、原価などの機密情報は開示せず、検証済みの結果だけを共有する仕組みを採用した。もし履歴のデータに少しでも矛盾が生じれば、システムが原因の候補と確認先を自動で提示し、正しい証拠が揃うまでは出荷を確実にストップさせる。これにより、巧妙な模造品の混入を未然に防ぎ、AIの暴走やシステムダウンといった重大な危機を回避する。

本技術の登場が示しているのは、AI社会における安全保障とは、ソフトウエアの統制だけでなく、それを物理的に支えるハードウエアの完全性を証明して初めて成立するという重要な事実だ。

世界中の企業や国家が、より賢いAIモデルの開発やデータセンターの拡張に熱狂している。しかし、その足元にある半導体が偽物であり、悪意のある裏口が仕掛けられていたとすればどうなるだろうか。金融システムが停止し、自動運転車が誤作動を起こし、国家の防衛網が機能不全に陥る。半導体の真贋を自国で検証できないということは、国のインフラや人命を他国に預けてしまうことと同義である。

この課題に対し、日本のスタートアップが導き出したアプローチは実務的で優れたものと言える。企業間に横たわる「機密情報を見せられない」という壁に対し、すべてを強引に一元化してオープンにするのではなく、守るべき情報を守りながら安全性を担保する仕組みを組み込んだ。既存の業務プロセスを壊さず、異なる企業同士が信頼という糸で緩やかに、しかし強固に繋がる共創の形を見事に実現したのだ。

「履歴書のない半導体は流通できない」という新たなルールが世界のサプライチェーンの常識となれば、日本はAI時代における最も重要な「信頼のインフラ」を握ることになる。特定のシステムに依存せず、オープンとクローズの戦略を使い分けて世界と繋がる。この日本発の堅牢なテクノロジー基盤が、激化するグローバル競争の中で確かな優位性を生み出し、世界のAI社会を主導する競争力の源泉となっていくはずだ。

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子どもの頃の私には、二つの夢がありました。理科の先生になることと、映画の役者になることです。一見、まったく異なるようですが、私の中では自然につながっていました。科学が大好きで、それと同じくらい映画が好きだったからです。

小学生、中学生の頃には、『バック・トゥ・ザ・フューチャー』や『ロボコップ』、『スタートレック』といったSF作品を何度も見ていました。特に惹かれたのが、宇宙や地質、天文の世界です。「面白い」「不思議だ」「もっと知りたい」。科学に触れるたびに、そんな気持ちが湧いてきました。

同時に、SFが描く未来にも強く惹かれていました。空想であることは分かっていても、まだ存在していない世界を思い描くこと自体に、面白さを感じていました。学生時代も、演劇に取り組みながら、理科室で実験をしたり、天体観測をしたりしていました。科学をもっと知りたいという気持ちと、まだないものを自分でつくりたいという気持ち。その二つは、今の私にも変わらず続いています。

やがて仕事として選んだのは、クリエイターの道です。20代には、映像、音楽、舞台、デジタルコンテンツなどの制作に携わりました。自分でパソコンを組み、ウェブサイトをつくり、映像を編集する。シナリオを書き、音を収録してラジオドラマをつくることもありました。

会社員として働いていた時期も、自分の時間の多くをものづくりに使っていました。それが少しずつ仕事の中心へと移っていった、というのが私の20代です。

1990年代半ば、Windows 95の登場とともに、インターネットが一般にも広がり始めました。当時の私がインターネットに感じていた大きな可能性は、新しい技術そのものではありませんでした。「向こう側に人がいる」ということです。

好きなアニメのファンが集まるウェブサイトを自分で立ち上げ、運営していたのですが、特に大切にしていたのは掲示板とチャットでした。完成した作品を一方的に見せるというより、そこに人が集まり、会話が生まれることの方に面白さを感じていたんです。

全国各地の人とチャットで話すうちに、「今度一緒に何かやろうよ」「こんなものをつくろうよ」と、新しい企画やコンテンツが生まれていきました。振り返ってみると、SNSやYouTube、マインクラフトのマルチプレイ、VRと、使う媒体は変わってきましたが、私がそこに感じている面白さの根っこは変わっていません。

私にとって、ものづくりとコミュニケーションは切り離せないものでした。誰かと話し、考え、ときには一緒につくる。その感覚は、インターネットに触れ始めた頃から今も変わっていません。

ここで、マインクラフトそのものについて少し触れておきたいと思います。ご存じの方も多いかもしれませんが、マインクラフトは、ブロックで構成された3D空間を探索し、建築やものづくりなどを自由に楽しめるゲームです。

ただ、「ブロックを積んで遊ぶゲーム」と捉えるだけでは、その特徴を十分には説明できません。大きな特徴の一つは、何をするかをプレイヤー自身が決められることです。何をつくるのか、どこへ行くのか、そこで何をするのか。遊び方そのものに、大きな余白があります。

私がマインクラフトに出会ったのは、登場して間もない頃でした。ゲーム実況の動画を見て、「これはすごいな」と感じたことを覚えています。そして実際に触れたとき、子どもの頃のレゴブロックの記憶がよみがえってきました。

タツナミさんがプロデュースした現実そのままの月面が再現され、月面基地や月面世界独特のブロックやアイテムが存在するワールド「LUNARCRAFT」（引用：タツナミシュウイチ 公式Webサイト）

私はレゴが大好きでした。ただ、自分の家にあったわけではなく、児童館に置いてある共有のブロックで遊んでいたんです。夢中になって何かをつくっても、帰る時間になれば壊して片付けなければなりません。「まだ続きをつくりたい」という思いが、ずっと残っていました。

だから、大人になってマインクラフトに触れたとき、最初に浮かんだのが、「これは、続きができる」ということでした。今日つくったものを残しておき、明日またその先をつくることができる。頭の中で思い描いたものを、時間をかけて少しずつ形にしていける。そのことが、本当にうれしかったんです。そこから「もっとつくりたい」という気持ちが一気にあふれ、マインクラフトでさまざまなものをつくるようになりました。

「マインクラフトは、何がそんなに面白いんですか」今でもよく聞かれます。

そのとき、私は「自由があるからです」と答えています。マインクラフトには、現実世界とは異なるいくつもの自由があります。

一つは、時間からの自由です。現実世界にあるものは、年月とともに風化したり、壊れたりします。一方、デジタル空間につくったものはデータとして残すことができます。私自身、十数年前につくったワールドに今でも入り、当時つくったものを見ることができます。

空間や物理的な制約も、現実とは大きく異なります。現実では大きな制約を伴う建築や空間表現にも挑戦でき、空を飛ぶこともできます。そして教育という視点から見ても興味深いのが、年齢や立場からの自由です。

マインクラフトの中では、子どもも大人も同じ大きさのアバターとして存在します。そして、操作や遊び方については、子どもの方が大人より詳しいことも珍しくありません。

普段は教えてもらう側の子どもが「それはこうやるんだよ」と、父親や母親に教える。現実の世界では固定されがちな「教える側」と「教えられる側」が、デジタル空間では自然に入れ替わることがあります。

もう一つ面白いのが、マインクラフト独特の低解像度の表現です。今はCG技術が進み、現実と見分けがつかないほど精細な映像をつくれる時代です。それに対してマインクラフトは、あえてシンプルなブロック表現で世界が構成されています。

だからこそ、そこに「見立て」の余地が生まれます。

例えば階段として用意されたブロックを、置き方を変えて建物の別の部分として表現する。精巧につくられた部品ほど、本来の用途に見えやすくなりますが、抽象度が高いからこそ、使う人が別のものに見立てる余地が残されています。少なくとも表現という点では、解像度が高ければ自由度も高まるとは限らないと、私は考えています。

むしろ、少し曖昧だからこそ、そこに自分なりの発想を重ねることができる。私は、この「見立てられる余白」も、マインクラフトならではの面白さだと考えています。

では、なぜ私がマインクラフトを教育と結びつけるようになったのか。その原点は、もう一度、子どもの頃までさかのぼります。実は私は、小学生の頃、勉強が大嫌いでした。特に夏休みのドリルは、本当に苦手でした。「なぜ学校の宿題以外に、休みまでこんなことをしなければならないのか」と、本気で思っていました。

ところが、理科の成績だけは例外で、テストはほぼ100点、成績もずっと5でした。その後も理科や化学の分野は得意でした。ただ、自分では「勉強した」という記憶がほとんどありません。振り返ると、学校の勉強とは別に、百科事典や図鑑を夢中で読んでいました。特に覚えているのが、1,000ページを超えるような科学百科事典です。漫画を読むような感覚で、毎日のようにページをめくっていました。

「これは面白い」
「前に読んだあの話と、ここはつながっているんじゃないか」

そんなことを考える時間そのものが楽しかったんですね。さらに原点をたどると、藤子・F・不二雄先生の『キテレツ大百科』に行き着きます。主人公が科学の知識を使ってさまざまなものを発明していく。それを見て、「科学ってすごい」「発明って面白い」と感じました。

そこから「もっと知りたい」と思うようになり、百科事典や図鑑を読むようになった。やがて読むだけでは足りなくなり、親に頼み込んでアルコールランプや試験管、ビーカーを買ってもらい、自分の部屋で実験までしていました。

学校のテストで100点を取ることが目的だったわけではありません。知りたいから調べる。面白いから試してみる。結果として、学校で学ぶ内容をすでに知っていることも多かったんです。この経験は、現在の教材づくりにもそのままつながっています。

私が教材やカリキュラムを考えるときに最も重視しているのは、「いかに子どもの好奇心を刺激できるか」ということです。「知りたい」「やってみたい」と思えれば、子どもは自分から動き始める。これは後から身につけた教育理論というより、私自身の原体験に根ざした考え方です。

現在の活動につながる、もう一つの大きな転機がありました。私自身が親になったことです。

子どもたちは、これからどんな教育を受け、どんな力を身につけ、どんな人生を歩んでいくのだろう。そんなことを考えるようになると、自然と、自分自身がどのように学んできたのかを振り返るようになりました。

同じ頃、学校の先生方と交流するコミュニティに参加し、教育現場の声を聞く機会も増えていきました。先生方が日々さまざまな工夫を重ねていることを知る一方で、教育を取り巻く仕組みの中には、自分が子どもだった頃から続いている課題もあるのではないか、と感じるようになりました。

その中で、学校の外にいる自分だからこそ、別の角度から教育に関われることもあるのではないか。そう考え始めたことが、教育に本格的に関わっていくきっかけの一つになりました。

学校教育が担う基礎学力の重要性は、私自身も強く感じています。四則演算や九九、漢字、英単語など、この先の学びを支える基礎は欠かせません。私は、それを学びの「土台」だと捉えています。

ただ、土台ができた後、その上に何をつくるのかも同じように大切です。科学、スポーツ、数学、建築など、心を動かされる対象は一人ひとり違います。「これは面白い」「もっと知りたい」と思えるものに出会い、自分で問いを持ち、掘り下げていく。その力をどう育てていくのかまで含めて、私は教育を考えたいと思っています。

近年、日本でも探究学習が重視されるようになりました。自ら問いを立て、調べ、考え、自分なりの答えを形にしていく。そうした学びのあり方は、私が大切にしてきた学び方とも重なります。こうした考えを実践する方法を探す中で、私が長く向き合ってきたマインクラフトと、教育というテーマが少しずつ重なっていきました。

多くの子どもたちが親しんでいるマインクラフトなら、「知りたい」「つくりたい」という気持ちと、学びをつなぐ接点をつくれるのではないか。自分自身が子どもの頃に経験した、好奇心から始まる学びを、デジタル空間を通じて支えることもできるのではないか。そう考えるようになりました。

タツナミさんが公私・運営アドバイザーを務めた「ナガノ スーパーサイエンス プロジェクト2026」。信州大学で、小学4年生～中学3年生を対象とした「マインクラフト教室」を開催した（引用：タツナミシュウイチ 公式Webサイト）

ただ、マインクラフトを教育に使うと聞けば、やはりこんな疑問が残ると思います。

「それでも、マインクラフトはゲームですよね？」

私自身、これはとても大切な問いだと思っています。一般的なゲームとマインクラフトは、そもそも何が違うのか。そして、マインクラフトの中で生まれる「つくる」「試す」「誰かと相談する」といった行動を、どうすれば学びにつなげることができるのか。

次回は、マインクラフトが「サンドボックスゲーム」と呼ばれる理由や、教育現場向けの『Minecraft Education（教育版マインクラフト）』の特徴にも触れながら、「遊び」がどのような条件で「学び」へつながるのかを具体的にお話しします。ゲームと教育の組み合わせに疑問を感じている方にも、なぜマインクラフトが学びの場で使われているのか、その理由を知っていただければと思います。

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2026年7月、東京都教育委員会は、都立学校の生徒が生成AIなどを活用して社会課題の解決に挑戦するプロジェクト「都立学校AI Lab」の上級コースとして、「ハッカソンプログラム」の参加受付を実施した。8月までに募集期間を終え、高校生の参加者たちは約5カ月間にわたる実践的な開発プロセスへと歩みを進めている。

（引用元：PR TIMES）

本プログラムは、高校生4人で1チームを組み、対面とオンラインを組み合わせて継続的にアプリ開発を進めるのが特徴だ。技術の習得から始まり、チームでの課題設定、アイデアの具体化、機能のブラッシュアップを経て、最終日には成果発表と審査、そして表彰式が行われる予定だ。
特筆すべきは、第一線で活躍するプロフェッショナルが強力にバックアップする体制である。株式会社MIXIやマイクロソフト株式会社などの有識者がスーパーバイザーとして特別講義や審査を行うだけでなく、システム開発やUXデザインの分野で活躍する社会人メンターが伴走支援する。生徒たちは直接指導を受けながら、自分たちのアイデアを実際のアプリとして形にしていく。

これまでの日本のIT教育には、あらかじめ用意された正解のコードをなぞり、ツールの使い方を覚えることに終始するというイメージもあった。しかし、生成AIが日常的なプログラミングさえも代替しつつある現代において、そうした学習方法の訴求力は急速に薄れている。真に必要とされるのは、社会の中に潜む課題を自ら発見し、テクノロジーをどう組み合わせれば解決できるか、構想する力だ。
本プログラムは、そうした本質的な能力を育む実践的なアプローチと言える。高校生という多感な時期に、プロと同じ目線で開発の現場に立つ意味は大きい。学校という閉じた空間の中だけでは得られない、社会のリアルな手ざわりを感じながら、チームで議論を重ねてプロダクトを作り上げる。この試行錯誤の過程こそが、不確実な時代を生き抜くための強靭な知肉となる。
また、行政が民間企業と深く連携して教育の場を提供している点も見逃せない。大企業の第一線で活躍するエンジニアがメンターとして伴走することで、生徒たちは最先端の開発手法やビジネスの視点に直接触れることができる。こうした産官学の共創体制が確立されることで、教育の質は飛躍的に高まり、社会全体で若者を育てる機運が醸成されていく。
社会の課題を見つけ出し、テクノロジーで解決の道筋を描く。このハッカソンを通じて得た経験は、彼らが大学や社会へと進んだとき、既存の枠組みを打ち破る確かな力となるはずだ。若きイノベーターたちの挑戦が、停滞する日本社会に新しい風を吹き込み、国全体を力強くステップアップさせる原動力となっていくことに期待したい。

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Voicyは音声プラットフォーム「Voicy」を運営する音声テクノロジー企業だ。取材時点の会員登録者数は約280万人。ビジネス、ニュース、教育、子育てなど2000を超えるチャンネルがあり、個人に加えてメディアや企業も番組を持つ。個人パーソナリティには審査制を採用している。

法人領域では、石川さんが広告・ブランディングを、土井さんが採用広報や社内ラジオなどHR分野を中心に手掛けている。

石川さんがTOKYO FMで営業を担った20年余りは、radikoやタイムフリーの登場によって、ラジオの聴取環境が大きく変わった時期と重なる。

「20年以上ラジオの営業に携わってきましたが、その間にradikoやタイムフリーが登場し、聴取環境も広告のあり方も大きく変わりました。環境が変われば、当然、企業への提案も変わります。その時代の環境に照らしながら、音声だからできることは何かを考え続けてきました」（石川さん）

音声コンテンツの形も多様になった。制作チームがフォーマットに沿ってつくるラジオ番組、構成や演出を練り込むPodcast、話し手自身の語りを生かしてタイムリーに発信するボイスメディア。それぞれ、制作の思想も聴かれ方も異なる。

決められた時間にラジオをつけるだけでなく、自分で番組を選び、好きな時間に再生し、気になれば過去回まで遡る。コメントなどを介して話し手と交流することもできる。「放送を聴く」から、「自ら選び、継続して聴く」へ。音声の聴かれ方が変わったことで、企業が生活者や社員に働きかけられる時間帯も広がっている。

企業の情報発信において、動画活用はすでに特別な施策ではない。YouTubeやInstagram、TikTokなどを通じて、商品紹介から採用、企業ブランディングまで幅広く定着している。その状況を踏まえたうえで、石川さんは、むしろ動画が増えたからこそ音声に余地が生まれていると見る。

「企業の情報発信では、動画活用が当たり前になりました。ただ、動画が増えれば『動画疲れ』も出てきますし、一日の中で画面を見られる時間には限りがあります。一方で、耳にはまだ空いている時間がある。企業や広告会社が音声に目を向ける理由の一つは、そこだと思います」（石川さん）

通勤や移動、車の運転、料理や洗濯、散歩や運動。画面を見ることが難しい時間でも、音声なら情報に触れられる。実際、Voicyでは20～40代のビジネスパーソンが多く、「ながら聴き」を情報収集に取り入れている。

ディップで約13年間HR領域に携わった土井さんは、退職後にヨーロッパや米国などを巡り、日本とは異なる音声の浸透ぶりに驚いたという。

「海外では、レストランやホテルがSpotifyで番組を持っていたり、試合後に選手がPodcastで発信していたりする。観客が片耳でPodcastを聴きながらスポーツを観ている姿もありました。音声や“ながら聴き”が、特別なものではなく、日常の習慣として根づいている。そのことが強く印象に残りました」（土井さん）

企業から見れば、動画やテキストとは異なる生活時間にも情報を届けられることになる。音声への関心の高まりは、こうした聴取習慣の変化とも重なっている。

企業による音声活用を考える際、再生数やリーチだけでは捉えにくい側面がある。Voicyは、こうした音声の価値を「共感深度」という言葉で捉えている。何人に接触したかだけでなく、継続聴取や再訪といった行動にも目を向ける考え方だ。

音声では、同じ話し手の声に繰り返し触れることができる。短期間のリーチとは異なり、考え方や人柄を、時間をかけて知ってもらえる点に特徴がある。メディアによって得意とする役割は異なる。

石川さんも、企業へ音声を提案する際には、この違いを最初に確認するという。

「単純に大きなリーチを取りたいのであれば、ほかの媒体を選んだ方がいいケースもあります。音声を選ぶ意味が出てくるのは、リーチの大きさだけではなく、企業や人への理解を、時間をかけて深めてもらいたい場合です」（石川さん）

デジタル音声では、再生数以外の行動も把握できる。どれだけ継続して聴かれているか、フォロワーがどう推移しているか、新しく聴き始めた人が再び訪れているか、といったデータである。例えばVoicyProでは、リスナー数や聴取時間帯、属性に加え、継続率やフォロワー推移、新規リスナーの再訪率なども確認できる。

石川さんが注目している指標の一つに、「バックカタログ再生率」がある。番組を知った人が最新回にとどまらず、過去の放送まで遡って聴いているかを見る指標で、番組への関心を捉える一つの材料になる。

再生数だけを追っていては、こうした聴取行動は見えてこない。継続聴取や再訪、過去回の再生まで見ることで、番組への関心を別の角度から捉えられる。企業が音声の成果を考える際には、こうした時間軸も一つの手掛かりになる。

音声と動画の違いは、情報量の多寡だけではない。石川さんが着目するのは、映像を持たないことによって生まれる「想像の余地」だ。

「テレビや動画では、発信する側が映像を見せます。一方、音声では、聴き手自身が頭の中でイメージをつくることになります。自分で一度考える過程が入る分、記憶にも残りやすいと思います」（石川さん）

商品の形や使い方を一目で示したいのであれば、映像の方が適している。しかし、音声には完成された「画」がない。言葉を聞きながら、自分なりに場面を思い描き、過去の経験や価値観と重ねる。視覚情報がない分、聴き手自身が解釈する余地が残されている。

経営者の判断の背景、社員が仕事に向き合う姿勢、会社が大切にする価値観。こうした目に見えにくい情報ほど、話し手自身の言葉で語る意味が出てくる。動画をそのまま音声に置き換えるのではない。どんなテーマなら、声で語る意味があるのか。そこから企画を組み立てることで、音声を選ぶ理由も明確になる。

音声では、「何を話すか」と同じくらい、「誰が話すか」が印象を左右する。石川さんは、長年のラジオ経験からそのことを実感してきた。

「テレビでは遠い存在に感じる人でも、日常的に声を聴いていると身近に感じるようになります。しかも、身近に感じるのはリスナー側だけではありません。パーソナリティも、お便りや反応を通じてリスナーを近い存在として感じるようになります」（石川さん）

声には、文字に置き換えきれない要素がある。話す速度、間の取り方、抑揚、笑い方。少し言葉を探す時間にも、その人らしさが表れる。Voicyでも、過度に整えすぎず、話し手らしさを残すことを重視している。

「営業のプレゼンでも、よどみなく整っているのに、なぜか心に残らないことがあります。一方で、本当に伝えたいことを自分の言葉で話している人の言葉は、多少言葉が整っていなくても耳に残る。Voicyでも、そうした話し手らしさを損なわないことを大切にしています」（石川さん）

企業の公式な情報に正確性が求められるのは当然である。しかし、整えられた言葉だけでは見えにくいものもある。肩書や企業名だけでは分からない、考え方や人柄が声には表れる。採用や社内コミュニケーションで音声が使われ始めている理由の一つが、ここにある。

企業が音声を使うなら、番組の形式を考える前に目的を定めたい。採用なのか、社内コミュニケーションなのか、顧客との関係づくりなのか。目的によって、音声に担わせる役割は変わる。土井さんは、企業による音声活用を「採用ブランディング」「インナーブランディング」「サービスブランディング」の三つに整理する。

「企業での活用を整理すると、大きくは採用ブランディング、インナーブランディング、サービスブランディングの三つです。最近は特に、採用とインナーコミュニケーションの領域で相談が増えています。目的によって、番組の設計も変わります」（土井さん）

活用の形も、経営者や社員が語る採用広報、通勤や休憩時間に聴ける社内向け放送、顧客向けの企業チャンネルなどさまざまだ。それぞれ目的が異なる以上、話す人も、テーマも、配信頻度も、見るべき数字も変わる。話す人も、テーマも、配信頻度も、見るべき数字も変わる。音声を始めること自体が目的ではない。自社の課題に合わせて、話し手やテーマ、運用方法を設計する必要がある。

次回は「採用」を取り上げる。採用サイトや動画をはじめ、企業が候補者に提供する情報はかつてなく増えている。それでも、企業と候補者の間からミスマッチは消えていない。足りないのは、情報の「量」なのだろうか。次回、その問いを音声メディアの側から考える。

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プロダクトの認知が先行する一方、企業としての思想や目指す姿が、事業の成長に比して十分に伝わらなくなる。成長の過程では、事業の実態と企業ブランドとの間に、そうしたずれが生じることがある。物流DXを手掛けるHacobuも、その課題に向き合った一社だ。2023年に実施したリブランディングは、半年ほどで終えるはずが約1年を要し、一時はプロジェクトそのものを見直すところまで議論が及んだ。議論を前へ進めたのは、目の前のロゴや言葉ではなく、「2035年にどんな会社でありたいか」という未来から考え直すことだった。変えるべきものと、守るべきものをどう見極めるのか。そして、ブランドをいかに事業の成長へ接続していくのか。変革を主導した執行役員CMOの森山美帆さんに、そのプロセスと現在地を聞いた。（文＝JMP総合プロデューサー 長谷川浩和）

【連載一覧】Branding Shift ～変わる時代に、ブランドの本質を問う

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well f.m.一般社団法人

特定非営利活動法人IT整備士協会は、生成AIをバックオフィスの実務で安全かつ効果的に活用できる人材を育成・認定する新資格「AI業務支援士」を創設した。2026年7月より、認定試験の実施を始めている。
生成AIの企業導入は急速に進んでいるが、現場では「導入効果が見えない」「リスク管理が不安」といった課題が山積している。特にリテラシーやスキルの不足から、せっかくのテクノロジーが十分に活用されていないケースは多い。同協会はこうした状況を受け、単純な知識の習得ではなく、実践的なAI活用スキルの向上を目指して本資格を設立したという。

（引用元：PR TIMES）

「AI業務支援士」は、AIを知る人ではなく「成果につなげる人材」の育成を目的としている。システムを構築するエンジニア向けや、導入を決定する経営層向けの資格とは明確に異なり、総務や経理、営業といった「現場でAIを動かす実務者（非エンジニア）」にターゲットを絞っているのが最大の特徴だ。
学習領域は、AIの基礎知識を学ぶ技術領域から、プロンプト活用や文章作成といった実務領域、業務プロセスの整理を学ぶマネジメント領域、そして著作権や情報漏洩対策といったリスク管理まで多岐にわたる。
認定研修の修了と資格認定試験の合格を必須とする、二段階方式を採用。正式に「AI業務支援士」と登録されれば、単にツールを使えるだけでなく、自らの業務フローにAIを組み込み、継続的に運用・改善できる即戦力の人材であると認定される。

この新資格の登場によって、日本企業におけるAI活用のフェーズが、「とりあえず使ってみる」段階から「現場の業務プロセスを設計し直す」段階へと移行したという事実が示されたと言える。
多くの企業がAI導入の失敗に直面している。これはツールを導入すること自体が目的化し、現場の具体的な課題と結びついていないことに起因する。どんなに優れた生成AIであっても、それを自社の煩雑な経理処理や、日々の営業報告のフォーマットにどう当てはめるかを考え、ルール化する人間がいなければ、単なる高性能なチャットツールで終わってしまう。
必要なのは、AIのアルゴリズムを理解しているプログラマーだけではない。求められるのは自部署の業務フローを知り尽くし、どこにAIを挟めば最も効率化できるかを判断できる「現場の人間」だ。本資格は、そうした現場の担当者に対して「AIを安全に業務に組み込むための実践的な知識」という強力なスキルを授ける。
担当者がAIの特性とリスクを正しく理解し、自ら業務プロセスを再構築できるようになれば、組織全体の生産性は飛躍的に高まる。また、非エンジニア職にとって「AI業務支援士」の取得という明確な目標が設定されることは、リスキリングへの意欲を高め、個人のキャリアアップを後押しする重要なステップとなるだろう。
テクノロジーは、それを使いこなす人間の実務力と結びついて初めて真の価値を発揮する。現場の最前線でAIを回す実務者の育成が、日本のバックオフィスを変革し、企業全体の競争力を一段階上のステージへと押し上げていくはずだ。

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『ARGガイド2024 ～過去の名作から『Project:;COLD』まで～』（エレメンツ工房、2024年）

日本能率協会グループのシステムインテグレーターであるJMASが、株式会社ピース企画と共同開発した「LOGIO（ロヂオ）」を通じて提供を開始した「現実世界アンカーデータ」は、生成AIやRAG、フィジカルAI、AIエージェント向けの外部参照データだ。

（引用元：PR TIMES）

LOGIOは、ドコモ・インサイトマーケティングが保有するドコモの会員属性や位置情報（別途同意済み）とNTTタウンページ株式会社が保有する全国のスポットデータを掛け合わせ、特許技術により多様な生活者グループの価値観・ライフスタイルに関するデータを生成し分析する基盤だ。具体的には、全国47都道府県・1,741市区町村を対象とし、性別や年代別に細分化した42,936グループごとの行動特徴量を提供するAI向けの統計データだ。

最大の特徴は、位置情報を単なる座標としてではなく、生活者が普段どのような施設に触れているかを示す「1,000種の施設ジャンルに対する接触機会の特徴を相対化スコア」へと意味化している点にある。地域・属性・施設ジャンル・月次を軸にしたデータキューブ型で構成され、月間4,000万件を超えるデータ項目が継続的に更新される。

（引用元：PR TIMES）

提供形式はCSV納品やAPI連携、RAG向け加工データなど柔軟に対応しており、既存のAIシステムへ大規模な改修を伴わずに組み込むことが可能だ。主な活用領域としては、広告運用のターゲット設計や商圏分析、出店判断、観光・自治体施策など、幅広い分野でのPoCや実務活用を想定している。

JMASによる現実世界アンカーデータの提供が示唆するのは、生成AIの実務活用における競争軸が「モデル自体の性能」から「現実世界を捉えた参照データの質」へ移行し始めたという事実だ。

テキスト情報のみを学習したAIは、一般的な知識を論理的にまとめる能力に優れているものの、地域ごとの細かな生活実態や時期による行動の変化までは把握できない。そこに基地局由来のマクロ行動統計という「客観的な基準（アンカー）」を掛け合わせることで、ハルシネーションを抑え、「この地域では実際にどのような行動差が観測されているか」というファクトに基づいた推論が可能になるのだ。

さらに、本取り組みがもたらす価値は、地域ビジネスや自治体施策における意思決定の高度化にある。「全国平均と比べた地域の特性」や「前月比での施設接触の変化」といった差分を全国同一基準で客観比較できるため、従来は担当者の勘や経験に依存していた施策立案を、データに裏打ちされた再現性の高い戦略へと転換できる環境が整うだろう。

生成AIが真に社会へ根づくためには、現実世界の生活者動向とシームレスに接続することが欠かせない。JMASが提示した現実世界アンカーデータのモデルは、AIが地域や生活者の実態に寄り添い、確かな成果を生み出し続けるための重要な基盤となっていくはずだ。

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2026年7月、新産業のエコシステムビルダーであるSUNDRED株式会社は、「NAGANOスマートシティコミッション（NASC）」の事務局運営支援業務を4年連続で受託したと発表した。

（引用元：PR TIMES）

NASCは長野市、長野商工会議所、信州大学工学部、株式会社八十二長野銀行の発起により2021年に設立された。デジタル技術などを活用した地域課題の解決と持続可能なまちづくりを推進する産学官金の連携組織である。同団体の設立趣旨に賛同する地域内外の企業や高等教育機関などが多数参画している。

（引用元：PR TIMES）

SUNDREDは共創の場づくりや実証プロジェクトの推進に尽力してきた。前年度には、スキーレンタルからリフト券販売、タクシー手配までをワンストップで提供する実証実験を実施し、エコシステム形成の強固な土台を築いている。

今年度はこれまでの成果を基盤に、事業化や持続可能なビジネス創出を見据えた新たな支援プログラムを展開する。大きな特徴は、複数年での伴走支援により持続可能なビジネスへの接続を強化する「2か年支援プラン」の新設だ。

（引用元：PR TIMES）

さらに、ワーキンググループでは生成AIを活用した事業計画の策定や、企業マッチングを実施する。長野市が運営する起業支援事業と連携して資金調達の機会を設けるなど、多様な主体が継続的に連携し、新たな産業や事業を創出するための環境を力強く整えていく構えだ。

地方創生を掲げてコンソーシアムや協議会を立ち上げる自治体は数多く存在するが、実証実験の段階で予算が尽き、一過性のイベントで終わってしまうケースは少なくない。その最大の原因は、アイデアを具体的な事業として自走させるための「持続的な仕組み」が欠如している点にある。

長野市におけるこの取り組みが特筆すべきなのは、実証実験を“やりっぱなし”にせず、2年間の伴走支援プランを新設するなど、「事業化」に執着した骨太な構造を持っている点だ。さらに生成AIを活用した事業計画の策定をプログラムに組み込むことで、リソースの限られた地方企業であっても、高度な戦略立案やスピーディーな仮説検証が可能になる。AIが思考の壁打ち相手となり、地域の隠れた資産を新しいビジネスモデルへと変換するプロセスを強力に後押しするのだ。

大学の知見や金融機関の資金調達力を初期段階から巻き込んでいる点も、実務的なエコシステムの設計と言える。行政の号令だけでなく、民間企業やスタートアップ支援施設と積極的に交わり、異業種がフラットに議論できる交流の場が定期的に機能しているからこそ、地域全体に共創の熱量が波及していく。

テクノロジーは、それ単体で地方の過疎化や産業の衰退を救う魔法ではない。AIやデジタルの力を最大限に引き出すためには、多様な主体がフラットにつながり、互いのリソースを掛け合わせる盤石なコミュニティが不可欠だ。長野の地で育まれるオープンイノベーションの土壌は、地方都市が自立し、力強い経済の循環を生み出すためのモデルとなるだろう。地域の熱気をビジネスの形へと昇華させる着実な歩みが、日本全体を活気づける豊かな原動力となりうる。

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（引用元：PR TIMES）

自由診療クリニック向けAIエージェントCRM「ClinicHub（クリニックハブ）」を展開するzapathは、「ClinicHub」上で稼働する自律実行型AIエージェント「CLINIC BOY」に「AIインサイト機能」を実装した。同機能は、電話・メール・LINEなど複数チャネルにまたがる過去のやり取りをAIが横断的に整理・統合する仕組みだ。同社によると、自由診療向けCRMにおいて、患者インサイト情報をAIが提示する機能としては業界初という。

自由診療の現場では、受付やカウンセリング、施術、アフターフォローなど複数の部門が関わるため、患者の要望や会話の端々に現れる関心が共有されにくい課題が存在していた。本機能では、散らばっていた情報を一人の「患者像」として集約。さらに、過去の対話履歴から、患者自身もまだ明確に言葉にできていない関心や希望の兆しをAIが読み取り、接遇にあたるスタッフへ提示する。

これにより、スタッフは初回来院時のように一から要望を聞き直すことなく、過去の経緯を踏まえたカウンセリングやフォローを行えるようになる。また、電話やLINEでの問い合わせ時にも即座に患者像を参照できるため、担当者が変わっても一貫した応対が可能だ。さらに、経験の浅いスタッフであっても患者の背景を踏まえた接遇がしやすくなり、一歩踏み込んだ提案や細やかな気配りを生み出す環境の実現にもつながっている。

zapathによるAIインサイト機能の実装が示唆するのは、対人サービス業におけるAIが患者理解に必要な情報を整理し、現場スタッフの応対を支援する活用例といえる。

美容医療をはじめとする自由診療では、施術の技術だけでなく、患者との心理的な距離を縮めて不安を取り除くコミュニケーションをとることが、再来院や信頼の獲得に直結する。自費診療という特性上、患者が求めるのは「自分の希望を深く理解し、形にしてくれる体験」にほかならないからだ。こうした繊細な現場においては、AIが表に出て接客を代替するのではなく、現場のスタッフが質の高い対話を行うための「裏方」としてのAI活用こそが効果を発揮する。

また、本取り組みは、属人化しがちだった「患者の意図を汲み取る接遇」を組織全体で再現可能にする点にも大きな価値がある。ベテランスタッフの感覚や記憶に依存していた患者理解をデータとして可視化することで、組織全体の応対品質が底上げされ、スタッフの経験値に関わらず温かみのある接遇を提供できるようになるだろう。

テクノロジーの真価は、人を排除することではなく、人と人との対話を豊かにすることにある。zapathが提示した患者インサイトの活用モデルは、サービス業が対面コミュニケーションの価値を再定義し、持続的な信頼関係を築くための新たな一手となるはずだ。

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『ARGガイド2024 ～過去の名作から『Project:;COLD』まで～』（エレメンツ工房、2024年）

LOX検査（妊娠力検査）の世界展開を目指す久保さんだが、キャリアの出発点は経営ではない。少年時代に抱いた「科学者になりたい」という憧れだった。東京都で生まれ育ち、武蔵中学校・高等学校へ進学。自ら調べ、自ら考えるという校風や、学者肌の教員たちに囲まれて過ごす中で、科学者への思いは次第に強まっていったという。

「子どもの頃から、なんとなく科学者になりたいと思っていました。具体的に何を研究したいというところまではありませんでしたが、サイエンティストという存在に漠然と憧れていたんです」（久保さん）

大学は京都大学理学部へ進んだ。当初は物理学に関心を持っていたが、自分の適性を考える中で出会ったのが、生命現象を分子レベルから解き明かす分子生物学だった。具体的な応用先よりも、生命を成り立たせている普遍的な原理を探究することに惹かれた。

「当時は、さまざまな生物に共通する原理を解き明かすことに学問的な面白さを感じていました。生命がどういう仕組みで成り立っているのか、その普遍的な原理を知ること自体に魅力があったんです」（久保さん）

そのまま大学院へ進み、遺伝子発現を制御する仕組みについて研究した。具体的には、DNAがコンパクトに収納される仕組みやDNAの情報を受け取ってタンパク質の合成に関わるメッセンジャーRNAの末端部分が、どのような仕組みによって制御されているのかを解明する研究である。

しかし、博士課程での研究は決して順調ではなかった。2年目頃まで思うようなデータが得られず、学位取得にも不安を覚えるほど、成果が出ない時期が続いた。

「今振り返っても、かなりつらい時期でした。このまま何の論文も残さずに研究の世界を去れば、自分がここまでやってきたことが何も残らない。それが悔しかったんです。今さら引くくらいなら、学卒や修士の段階で就職しておけばよかったわけですから、もうここまで来たら引けないという気持ちでした」（久保さん）

転機となったのは、一つの仮説を実験によって裏付けられたことだった。それまで十分に解明されていなかったメッセンジャーRNA末端の長さを制御する機構について成果をまとめ、論文として発表。久保さんによれば、この研究は約20年を経た現在も、関連研究で引用され続けているという。そのように基礎研究の分野で長期に渡って引用され続けることは珍しく、久保さんの研究の価値の高さを裏付けるエピソードだ。

久保さん自身が「大逆転だった」と振り返るこの研究成果を評価したのが、米国のコロンビア大学だった。当時、日本人研究者が海外へ渡る際には、国内で研究費や奨学金を得て海外の研究室へ持参するケースも多かったが、久保さんはコロンビア大学側から雇用される形で渡米した。

久保さんにとって、研究者になるなら米国で研究することは、かねて思い描いていたキャリアの一つだった。コロンビア大学には世界各国から研究者が集まっていた。そこで久保さんは、日本で培ってきた発想力や論理的思考が、世界でも十分に通用するという手応えを得た。

「世界中から優秀な研究者が来ていましたが、日本人がまったくかなわないとは感じませんでした。もちろん、突出して優秀な人はいます。それでも、日本でしっかり学んできた人の発想や論理的に考える力は、世界でも十分に通用すると実感しました」（久保さん）

一方、日本と米国の双方で研究を経験する中で、研究の進め方にも違いを感じたという。特に印象に残ったのが、コロンビア大学における研究者同士の議論の活発さと、人的ネットワークを通じた情報流通の速さだった。

「米国で特に印象に残ったのは、情報の流れ方です。一見すると雑談しているようなディスカッションでも、そこでやり取りされている情報の質が高い。日本との違いとして、研究を進める効率の良さは強く感じました」（久保さん）

コロンビア大学での研究生活には、約2年で区切りをつけた。留学中に起きたリーマンショックを機に、研究者としてのキャリアを現実的に考え直すようになったからだ。

日本では基礎研究のポストが減りつつあり、米国に残って研究を続ける道も考えた。しかし、現地の研究者たちと話してみると、一流大学であっても基礎研究のポストが豊富に用意されているわけではなく、アカデミアから企業への転身にも景気悪化やビザなどの壁があった。

「日本にいた頃は、米国へ行けば、もっといろいろなキャリアがあるのではないかというイメージもありました。でも実際に行ってみると、そんなに単純ではない。リーマンショックの直後に下の階の研究室が一夜にして閉鎖されるような現実を30歳を目前に目の当たりにして、研究一本に絞ることで、自分の人生の選択肢まで狭めてしまうのではないかと考えるようになりました」（久保さん）

久保さんは当時、基礎研究を取り巻く環境が厳しさを増していると感じる中で、研究者としてキャリアを築く難しさも意識するようになっていた。自身の研究が国際的に評価されたとしても、それがそのまま安定した研究ポストにつながるとは限らなかった。

「自分より上の世代であれば、これくらいの研究成果を出せば、研究者として生きていけるという感覚があったと思います。でも自分たちの世代になると、研究として評価されることと、それで生活していけることが必ずしも一致しなくなっていました」（久保さん）

帰国後は大学に戻らず、バイオ関連企業へ転身した。研究職ではなく、外部技術の評価や遺伝子検査キットの海外展開、事業開発、マーケティングなどを担当した。

研究者として蓄えてきた知識を使いながら、その技術が誰にとって価値を持つのか、どのような商品やサービスとして届けるのかを考える。研究室とは異なる視点から技術を見る経験を重ねる中で、久保さんは「遺伝子解析によって生活者に直接価値を届ける事業」への関心を強めていった。

「遺伝子解析の技術を使って、エンドユーザーに直接価値を届けられる事業をやりたいという思いがありました。当時は、そうした用途がまだ限られていたので、何ができるのかをずっと探していました」（久保さん）

そんな中で注目したのが、米国で実用化が進み始めていた出生前診断だった。研究機関や製薬企業のためではなく、検査を受ける本人に直接情報を届けられる遺伝子検査である。

この領域を自分の仕事として強く意識するようになった背景には、久保さん自身の家族の経験もあった。パートナーが双子を妊娠した際、妊娠継続に大きなリスクを伴う状況となり、家族として妊娠継続をめぐる重い選択に向き合った経験がある。

「出生前診断をめぐっては、さまざまな考え方があります。技術が結論を決めるのではなく、必要な情報を届け、その上で妊娠している本人が、必要に応じて医師や家族などと相談しながら考えられるようにする。そのために技術が果たせる役割があると考えました」（久保さん）

この経験と問題意識が、出生前診断を起点に自ら事業を立ち上げる動機の一つとなった。2014年には会社員として働きながら、有給休暇を利用して国内の大学を回り、事業化につながる技術を探した。スタートアップ支援の補助金も獲得し、翌2015年にTL Genomicsを設立する。

「これなら絶対に成功できるという確信があったわけではありません。むしろ、やってみない限り何も始まらないという感覚でした。大学院では中退を考えるほど追い詰められた経験もしているので、それなら、もう一度これくらい大きなチャレンジをしてみてもいいのではないかと思ったんです」（久保さん）

創業後、事業化を進める中で明らかになったのが、起点とした大学発技術をそのまま実用化する難しさだった。早い段階で、技術開発の方向転換を迫られた。

そこで、新たにマイクロ流路デバイスなど、自身がそれまで専門としてこなかった領域にも踏み込んだ。企業として研究開発を進める以上、技術の方向転換は、社員や投資家、限られた資金を伴う経営判断でもある。

それでも久保さんは、研究者だった頃よりも精神的には前向きに取り組めたと振り返る。その大きな理由が、社員という仲間の存在だった。

「研究者の頃は、本当に一人で成果と向き合っていました。でも会社には、一緒に考え、意見をぶつけ合える仲間がいる。冷静に状況を振り返るとかなり厳しかったのですが、研究者だった頃より精神的にはむしろ楽でした。それもあって、研究を楽しもうぜ、と口癖のように言っていました。大学院生の頃に自分の力で初めてデータを出して感激したあの気持ちでやろうよ、と。それに、相談しながら進めれば、一人では出てこなかった知恵も生まれますから」（久保さん）

試行錯誤を重ねる中で技術開発は進み、大手企業との連携にもつながった。出生前診断事業は、研究だけでなく事業化を具体的に見据える段階へ進んでいたが、その間にも市場環境は大きく変化していった。

久保さんによれば、事業を構想した当初は1検査あたり1500～2000ドル程度だった出生前診断の価格が、10年もたたないうちに300～400ドル程度まで下落したという。開発は前進していたものの、市場の変化はそれを上回る速さだった。結果として、当初想定していた事業性を確保することが難しくなった。

「技術としては、かなりいいところまで進んでいました。ただ、市場の変化に開発が追いつかなかった。振り返れば、開発に時間を要したことが大きかったと思います」（久保さん）

技術的な手応えがあっても、市場環境が変われば事業としての前提も変わる。創業から長く取り組んできた出生前診断事業だったが、久保さんは継続が難しいと判断し、撤退を決めた。その後、投資家からは、手元に資金が残っている段階で会社を解散する選択肢も示された。しかし久保さんには、これまで培ってきた技術への手応えと、厳しい局面でも会社に残る社員の存在があった。

「出生前診断事業からは撤退しましたが、自分たちにはまだ良い技術が残っているという自信がありました。そして、この状況でも一緒にやってくれる仲間がいた。この技術とチームがあるなら、会社を閉じるのではなく、もう一度挑戦させてほしいと思いました」（久保さん）

こうして2023年、TL Genomicsは、それまで取り組んできた事業を大きく転換する「グランドピボット」に踏み切った。当時は、新しい事業が成功する保証などなかった。久保さん自身、「残りのガソリンも少なかった」と振り返る中で、これまで開発してきた基盤技術を別の領域に生かせないかと模索を続けた。

新たな研究テーマを探る中で、医療分野の研究者との共同研究も進んだ。久保さん自身が研究者だったからこそ、研究の面白さや課題を共通の言葉で議論でき、そのことが信頼関係や研究開発のスピードにもつながったという。

社内にも研究出身のメンバーが多く、将来的な金銭的リターンだけではなく、「この研究は面白い」「この発見には別の可能性がある」といった科学そのものへの関心を共有できたことも、チームを支えた。

「『これが成功すれば、いくら儲かる』という話だけをしていたら、メンバーは離れていたかもしれません。でも、『このサイエンスは面白い』『これが分かれば、いろいろなことに応用できる』という話ならできた。同じ面白さを共有できたことが、チームの結束につながったと思います」（久保さん）

次の事業の可能性を探る中で、TL Genomicsが着目したのが、「LOX（Loss of X chromosome）」と呼ばれる現象である。

女性は通常2本のX染色体を持つが、加齢などに伴い、一部の白血球では細胞分裂の過程でその片方が後天的に失われることがある。TL Genomicsでは、このLOXを低コストかつ高感度で検出する技術を開発。さらに研究を進める中で、LOXの割合と自然妊娠の成立との間に関連を示すデータを得た。

久保さんにとって、それは一つの研究成果であると同時に、長年探し続けてきた事業の形でもあった。企業勤務時代から考え続けてきた「遺伝子解析によってエンドユーザーに直接価値を届ける」というテーマが、妊娠という領域で具体的なサービスになり得ると分かったからだ。

「データが取れた時は、溺れかけているところから少し陸地が見えたような感覚でした。DNAを解析することが、そのままエンドユーザーへの価値に変わる。自分にとっては、新しい大陸が見えたような気持ちでした」（久保さん）

この研究成果をもとに開発されたのが、LOX検査（妊娠力検査）である。ただし、この検査は将来の妊娠を断定するためのものではない。同社が重視しているのは、妊活や不妊治療において、自分が次にどの選択肢を取るのかを考えるための情報を増やすことである。

不妊治療には、タイミング法や人工授精、体外受精などさまざまな選択肢がある。どの方法を選ぶのか、いつ次の選択肢を検討するのかは、年齢や検査結果、不妊の要因、本人やパートナーの希望などによって異なる。

TL Genomicsが公表している研究では、LOX細胞の割合が高い群ほど自然妊娠が成立する割合が低い傾向が示された一方、体外受精ではLOXとの同様の関連は確認されなかったとしている。なお、不妊の背景には女性側・男性側の要因のほか、双方に関わる要因や原因を特定できない場合などもあり、LOX検査だけで妊娠・不妊を説明できるものではない。同社では、この結果を踏まえ、LOX検査を自然妊娠に時間をかけるのか、早めに体外受精へ移行するのかを考える際の判断材料の一つとして位置づけている。

「検査結果を単純に良い、悪いで受け止めるものではありません。自然妊娠を目指す期間をどう考えるのか、体外受精を含めた次の選択肢をいつ検討するのか。医師とも相談しながら、これからどうするかを考えるための一つの材料として使ってもらいたいと思っています」（久保さん）

上川陽子 衆議院議員に説明をする久保さん

久保さんがLOX検査の意義として重視するのが、妊活や不妊治療に伴う時間的な負担である。体外受精を含む不妊治療では、治療の進行に応じた通院が必要となり、仕事との予定調整が負担になる場合もある。専門的な治療を受けるために遠方の医療機関へ通う場合には、移動や宿泊が負担になることもある。

2026年8月の取材時点では、LOX検査はクリニックでの導入が進み、久保さんによれば累計の検査実績は論文発表から半年で数百件まで広がっており、非常に順調な拡大をしめしている。今後は不妊治療を始めた人だけでなく、将来の妊娠や出産を考える人が自身のライフプランを検討する際にも活用できるよう、法人の福利厚生などへの展開も考えている。

国内での普及を進めながら、海外への展開も視野に入れている。その際に久保さんが重視するのが、知的財産の確保とエビデンス、そして「サイエンスのストーリー性」である。

ここでいうストーリーとは、商品を魅力的に見せるための物語ではない。研究から得られた個々のデータが科学としてどのようにつながっているのか、その仮説や論理に専門家が納得できるだけの筋道があるのか、という意味だ。

「すべてのエビデンスをそろえ、研究し尽くしてから事業化することは現実には難しい。その中でも、研究内容を理解する海外の経営者や投資家に伝えるためには、科学的に筋の通ったストーリーを示すことが重要だと思っています」（久保さん）

久保さんは、バイオテクノロジーは技術やニーズが国境を越えて共有しやすく、世界市場を目指しやすい領域だと考えている。

「まだ世界への挑戦は入り口に立ったところです。ただ、技術は世界共通ですし、ニーズにも世界で共通する部分がある。本当に役立つこと、新しい価値をきちんと示していけば、届く相手は必ずいると思っています」（久保さん）

久保さんは現在、静岡県三島市に暮らしている。創業当初は東京で生活していたが、約6年前に三島へ移住した。さらにTL Genomicsも現在、隣接する長泉町のファルマバレーセンターに拠点を置いている。

なぜ久保さんは三島に暮らし、TL Genomicsは静岡県東部に拠点を置くのか。その背景には、コロンビア大学時代に目にした研究者たちの暮らし方がある。

マンハッタンで暮らしていた頃、久保さんは大学教授や弁護士、企業経営者らの生活を目にした。仕事の場はニューヨークの中心部にありながら、自宅は自然豊かな郊外に置く人も多い。実際に教授の自宅に招かれ、自然豊かな環境で暮らしながら、大学では研究に集中する姿を見て、その暮らし方に惹かれたという。

鈴木康友 静岡県知事との一枚

「研究には創造性や独創性が必要です。それは、豊かな自然環境の中で育まれる部分もあると思っています。米国の先生たちの暮らしを見て、仕事と生活をこういう形で分けるのもいいなと思いました」（久保さん）

創業後もしばらくは東京で暮らしながら事業を続けていたが、自然の近くで生活することへの思いが次第に強まり、三島への移住を決めた。

三島を選んだ理由は、自然環境だけではない。三島は新幹線を使えば首都圏へアクセスしやすく、世界へ出ていくことを考えれば、羽田空港への動線も確保できる。国内外の企業や研究者と直接会える距離感と、研究や思考に集中できる生活環境の双方を考えた結果だった。

「首都圏へのアクセス、羽田空港へのアクセス、そして自然環境。あと富士山。そのバランスを考えると、三島は自分にとって非常に理想的でした。世界を見てきたからこそ、静岡を選ぶことにもあまり違和感はなかったんです」（久保さん）

首都圏や羽田へのアクセスを保ちながら、自然に近い環境で暮らす。久保さんにとって三島への移住は、世界から距離を置くためではなく、自分なりの仕事と暮らしのあり方を選んだ結果だった。現在はTL Genomicsも静岡県東部に拠点を置く。

これまでの歩みを振り返ってもらうと、久保さん自身は、これまでの歩みを「誰にでも再現できる成功例」とは捉えていない。研究開発型スタートアップとして自ら技術を生み出しながら事業を続けてきたことについても、「結果論です」と答えた。

「もう一度、同じことをやれと言われても、できないかもしれません。人に簡単に勧められるような道でもない。ただ、研究者として新しい発見をしたいという気持ちは、ずっと自分の中に残っていたんでしょうね。だから、経営者として新しいものやサービスを社会実装したいという想いが強いです」（久保さん）

久保さんは、その感覚を「研究者として一度消したはずの火が、ずっとくすぶっていた」と表現した。

研究職を離れ、経営者になっても、新しい研究や技術に出会えば、その可能性を考えずにはいられない。その感覚は、現在のTL Genomicsの研究開発にもつながっている。創業以来、TL Genomicsが掲げているミッションは「技術をつくり、社会をつくる」。久保さんによれば、社内で何度考え直しても、この言葉に戻ってくるという。

「まず新しい技術をつくり、それを社会に実装する。この順番が自分たちらしさなんです。ここがなくなってしまったら、TL Genomicsという会社の存在意義そのものがなくなると思っています」（久保さん）

そんな久保さんが、社内でもよく話している考え方がある。「犬の散歩理論」だ。

犬の散歩に「行かない理由」はいくらでも思いつく一方、「行く理由」を同じ数だけ挙げようとすると、意外に難しい。だからこそ久保さんは、意識的に「やる理由」を考えるという。

「散歩に行けば気持ちがいいかもしれない。誰かと出会うかもしれない。犬が穴を掘ったら、小判が出てくるかもしれない。もちろん小判は極端な話ですが、やらない理由を一つ考えたら、それより多く、やる理由を考えるようにしています。社内でも同じように問いかけています」（久保さん）

久保さんが問題視しているのはリスクを考えることではなく、「やらない理由」を積み上げるだけで終わってしまうことだ。若い世代や、これから世界へ挑戦しようとする人への言葉を尋ねると、久保さんはコロンビア大学時代に得た実感を語った。

「日本人の発想や論理的に考える力は、世界でも十分に通用します。独創性という点でも、日本人はかなりユニークだと思っています。人と違うところ、自分にしかできないところがあるなら、それを大切にしてほしいですね」（久保さん）

「やらない理由」を考えたら、それより一つ多く「やる理由」を考える。博士課程での研究、海外留学、企業への転身、起業、そして事業転換と選択を重ねてきた久保さんにとって、それは単なる持論ではなく、これまでの意思決定を支えてきた考え方の一つなのだろう。

久保さんとは、今回の取材に先立つ打ち合わせも含め、オンラインで2度お話ししました。最初にお会いした時から印象に残ったのが、研究や事業について語る時の熱量です。「新しい技術を生み出し、それを社会へ届けたい」と語る久保さんの熱量と、「挑戦する人を一人でも増やしたい」という思いでJMPを続けている私自身には、立場こそ違っても通じるものがある。最初にお話しした時から、勝手ながら強いシンパシーを感じていました。

研究開発に長い時間と多額の資金を要するバイオスタートアップの世界で、自ら研究開発を重ね、独自技術を生み出し、それを事業として世界へ届けようとする。その道の難しさは、今回の取材を通じても十分に伝わってきました。それでも研究開発を続け、必要であれば事業そのものを見直しながら、前へ進んできた。「技術をつくり、社会をつくる」というミッションが、会社紹介のためにつくられた言葉ではなく、久保さん自身の歩みから生まれたものなのだと感じました。

そして、幼少期から現在までのお話を時系列で伺うほど、人生の点と点は、後になって線になるのだと感じました。科学者への憧れ、京都大学での基礎研究、コロンビア大学で見た世界、企業で学んだ事業開発。研究者として培った問いの立て方は技術開発に、企業で学んだ事業の視点は経営に生きている。久保さんのお話を聞いていると、それぞれの経験が今の仕事の中でつながっていることがよく分かりました。

妊娠や出産をめぐる選択は、とても個人的なものであり、そこに一つの正解があるわけではありません。だからこそ、自分の身体について知るための情報が増え、必要に応じて医師と相談しながら、自分自身でこれからを考えられることには意味があると思います。LOX検査が、そうした選択を支える一つの材料としてどこまで役割を果たしていくのか、私自身も注目しています。

日本で生まれた研究や技術が社会に新しい選択肢を生み出し、やがて世界へ広がっていく。JMPが応援し、伝えていきたいのは、まさにそうした挑戦です。研究者としての探究心を持ちながら、経営者として技術を社会へ届けようとする久保さんが、静岡を拠点にどのように世界へ踏み出していくのか。結果だけではなく、その過程にある試行錯誤や選択も含めて、これからも追い続けたいと思います。（JMP総合プロデューサー 長谷川浩和）

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（引用元：PR TIMES）

Helpfeelが開始したコンサルティング事業は、AIが用件特定から回答、手続き完了までを自律的に遂行する「オートパイロットコールセンター」の実現を支援するものだ。

本事業では、AIが一足飛びにすべての業務を代替するのではなく、AIの習熟度に応じた6段階（Level 0～5）のロードマップに沿って段階的に自動化率を引き上げていく。最終段階となるLevel 5では、裁量判断や例外対応を含む全業務を自律型AIが担当し、人はAIの監督やマネジメントを行う運用体制を目指す。

（引用元：PR TIMES）

その先行事例として、東北電力におけるAIオペレーター構築プロジェクトの支援が進んでいる。東北電力では、2025年3月に自己解決AI「Helpfeel」を導入した結果、10カ月で月間16万PVに達し、顧客の自己解決が定着。問い合わせの入電量を約20％削減することに成功した。現在はロードマップの「Level 1（人とAIが利用するナレッジ基盤の構築）」を達成し、「Level 2（人を支援するAIの活用）」へと進んでいる。

取り組みの中核をなすのが、業務データの「AI-Ready化」だ。マニュアルやFAQにとどまらず、ベテランオペレーターの暗黙知や複雑な業務フローをAIが正しく理解・判断できるよう、意味付けを行って構造化する。その上で、900サイト以上（2026年4月時点）に及ぶ「Helpfeel」の導入実績で培った知見を活かし、組織体制の設計からシステム連携までを一気通貫で支援する。さらにはコールセンター領域にとどまらず、営業支援やバックオフィスなど企業活動全体のナレッジ構築への展開も見据えている。

HelpfeelによるAI-Ready化支援の登場によって、日本企業における生成AI活用のフェーズが、単なる「ツールの導入」から「現場におけるナレッジの構造化」へ移行しつつあるという事実が浮上してきた。

PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2025春 5カ国比較」によると、国内企業の生成AI導入率は海外と同水準にあるものの、その効果実感は欧米の4分の1にとどまっているという。このギャップを生む大きな要因は、AIが参照すべき現場の知識や業務フローがデータとして整備されていない点にあった。どれほど高度なAIモデルを採用しても、判断の拠り所となる情報が整理されていなければ、精度の高い顧客対応は成立しない。現場の暗黙知を「AIが利用できるデータ資産」へ転換するプロセスこそが、AIの真価を引き出す鍵となりうる。

また、この事業が提示する価値は、人とAIが担う領域を、順を追って高度化させていく設計にある。自動車の自動運転と同様に、段階的なプロセスを経て定型対応や複雑なシステム連携をAIが自律遂行することで、現場のスタッフは例外対応や顧客体験の向上、AIのマネジメントといった、より付加価値の高いコア業務へ集中できる環境が整っていくはずだ。

労働力不足に直面する顧客対応の現場においては、単にツールの導入で人手を補うのではなく、組織に眠る知恵を活かしながら業務プロセスそのものを再設計していくアプローチが不可欠となる。Helpfeelと東北電力が提示したAI-Ready化のモデルは、企業がデジタル変革を加速させ、持続的な競争力を築くための一手となっていくだろう。

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