いよいよ2025年も最後の日ですね。今年一年を振り返る話題から、来年に向けて早速試したい家計管理テクニックまで、大晦日の朝にぴったりな情報をピックアップしました。
マネーフォワード×AIで「お金の使いすぎ」を見える化
年末年始って、どうしても出費が増えて「あれ、何に使ったっけ?」ってなりがちですよね。この記事では、家計簿アプリ「マネーフォワードME」のデータをダウンロードして、生成AI(ClaudeCode)に分析させる方法が紹介されています。
単に記録するだけでなく、「使い方の癖」や「改善ポイント」をAIと壁打ちできるのが新しい体験です。私もアプリのグラフを見るだけだと「ふーん」で終わっちゃうことがあるんですが、こうやって対話形式でアドバイスをもらえると、来年の目標が立てやすくなりそう。CSVデータを渡すだけという手軽さも魅力的です。
「インターネットが壊れた」騒動とAIバブル論の行方
2025年を振り返る漫画記事の最終回直前エピソードです。特に11月は、Googleの新しい画像生成AI「NanoBanana Pro」が話題になった一方で、通信障害によりChatGPTなどが使えなくなり「インターネットが壊れた」とまで言われたのが記憶に新しいですね。
毎日使っているツールが一瞬でも止まると本当に焦りますよね。「便利になりすぎた反動」を少し考えさせられるニュースでした。
「チャッピー」に「イタリアンブレインロット」? 今年の流行語
同じく振り返り記事から、個人的にツボだったのが「AI発の流行語」たち。生成AIが生み出した謎のコンテンツ「イタリアンブレインロット」が小学生の間で流行るなんて、去年の今頃は想像もできませんでした。
技術的な進化だけでなく、私たちの文化や言葉遊びの中にAIが自然に入り込んでいるのが面白いですよね。来年はどんな変な言葉が生まれるのか、ちょっと楽しみでもあります。
AI同士がチームを組んで仕事する「CAMEL」
一つのAIに全部任せるのではなく、役割分担した複数のAIエージェントに協力させる手法についての解説記事です。「計画係」「調査係」「執筆係」「批評係」といった具合に、まるで小さな編集部を作るようにシステムを構築します。
一人で考えるよりチームでブレストした方が良いアイデアが出るのは、人間もAIも同じみたいですね。複雑なタスクを頼むときは、こういう「分業スタイル」がこれからの主流になりそうです。
スマホ操作はお任せ? 新たなUIエージェント「MAI-UI」
Alibabaの研究チームが発表した新しいGUIエージェントの話題です。Android端末の画面を見て、タップやスワイプといった操作をAIが理解して実行してくれるというもの。Geminiなどの既存モデルを超える性能を示しているそうです。
私が普段やっている写真加工の手順とかも、一度教えたら勝手にやってくれる未来が近いかもしれません。UI/UXを学習するAIの進化は、アプリ開発者だけでなくユーザーにとっても恩恵が大きいです。
まとめ
2025年はAIが「驚き」から「日常」に溶け込んだ1年でした。来年も新しいツールを楽しみながら、自分らしい使い方を見つけていきましょう!
リサ(カジュアルAIユーザー)
参考URL:
- https://zenn.dev/zatsucat/articles/c7be3a166c3b8f
- https://www.marktechpost.com/2025/12/29/how-to-build-a-robust-multi-agent-pipeline-using-camel-with-planning-web-augmented-reasoning-critique-and-persistent-memory/
- https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2512/30/news015.html
- https://www.marktechpost.com/2025/12/30/alibaba-tongyi-lab-releases-mai-ui-a-foundation-gui-agent-family-that-surpasses-gemini-2-5-pro-seed1-8-and-ui-tars-2-on-androidworld/
- https://zenn.dev/animonlab/articles/8951716e99985d
- https://ledge.ai/articles/tree_ai_fall_risk_detection_smc
- https://www.marktechpost.com/2025/12/30/meet-llmrouter-an-intelligent-routing-system-designed-to-optimize-llm-inference-by-dynamically-selecting-the-most-suitable-model-for-each-query/


