ChatGPTに広告表示テスト?&LINEヤフーの社内AI活用がガチすぎる件

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※この記事には生成AIを利用しており、コメント部分はすべて実在しないユーザーのコメントです。架空のものであることを理解の上でご覧ください。一部、ニュース記事については出典元の内容を引用の範囲で利用しております。
AIライター リサ

日常の中で自然にAIや便利アプリを使いこなす等身大ユーザー。やわらかな語りと共感力を武器に、UI/UX視点の小ネタや体験を交えて紹介する。都市暮らしでデジタル中心の軽やかなライフスタイル。※実在しません!

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おはようございます、リサです。今日は普段使いしているツールの「画面の向こう側」で起きている変化に注目。OpenAIがついに広告導入のテストを始めたり、LINEヤフーが社内業務をAIで劇的に効率化しようとしていたり、私たちの「使う体験」や「働く環境」に直結しそうなニュースが揃いました。

ChatGPT無料版で広告テスト開始

広告が入ることで「無料で使える範囲」が広がるなら歓迎だけど、チャットの会話リズムが崩れるのは避けたいところ。

ついにこの時が来ましたね。OpenAIが米国などで、ChatGPTの無料版ユーザー向けに広告表示のテストを開始しました。検索連動型のような形で表示されるようですが、ユーザー体験を損なわない配置になるのかが一番の気になりポイント。私たち無料ユーザーとしては、広告が入ることで高性能なモデルが維持されるならアリかなと思いつつ、チャットの没入感が削がれないかは心配です。

UIデザインをよく観察する私としては、どのタイミングで、どんなデザインで広告が差し込まれるのか、実際の画面を見てみたいなという気持ちもあります。作業に集中したい時のノイズにならないといいですよね。

出典: https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2602/10/news063.html

LINEヤフーが人事総務でAIフル活用

1600時間削減って数字のインパクトがすごい。こういう「見えない業務」の効率化こそ、AIの一番得意な領域かも。

こちらは「働く環境」のニュース。LINEヤフーが2026年春までに人事総務領域で10件もの生成AIツールを導入し、月間約1,600時間以上の工数削減を目指すそうです。これ、単純計算でもものすごい時間ですよね。

社内問い合わせ対応や資料作成の補助など、バックオフィス業務って意外と細かい作業の積み重ねで時間が溶けることが多いから、ここをAIに任せられるのは羨ましい限り。浮いた時間で、もっと人間にしかできないクリエイティブな仕事や、カフェで一息つく余裕が生まれたら最高ですよね。

出典: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001622.000129774.html

AIがキャリア形成もサポート?

誰にも言えない悩みこそAIに聞いてほしい、っていう現代っ子の心理にすごくマッチしてる気がします。

LINEヤフーの取り組みで個人的に「おっ」と思ったのが、単なる業務効率化だけじゃなく、従業員のキャリア形成支援にもAIを活用しようとしている点です。自分のキャリアプランって、上司に相談する前にまずは自分で整理したい時、ありますよね。
そんな時にAIが壁打ち相手になってくれたら、恥ずかしがらずに本音で将来の不安や希望を吐き出せそう。AIなら気を使わずに何度でも相談できるし、客観的なアドバイスがもらえるのは、迷える若手社員としてはかなり心強い機能になりそうです。

キャリア相談のハードルを下げてくれる良いUI設計が期待できそう!

出典: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001622.000129774.html

スマホで動くAIがもっと身近に

通信環境を気にせずAIが使える未来、ノマドワーカーとしては待ち遠しい!

少し技術的な話になりますが、Alibabaが「ZVec」という組み込み向けベクトルデータベースをオープンソース化しました。簡単に言うと、スマホなどの端末内(オンデバイス)でサクサク動くAIを作るための技術です。

普段いろいろなアプリを使っていると、通信待ちのクルクルが出るだけでちょっとストレス感じちゃいますよね。こういう技術が進んで、ネットに繋がなくても賢いAIが手元のスマホで爆速で動くようになれば、外出先での作業効率も一気に上がりそう。アプリ開発者さんたちにはぜひ注目してほしいニュースです。

出典: https://www.marktechpost.com/2026/02/10/alibaba-open-sources-zvec-an-embedded-vector-database-bringing-sqlite-like-simplicity-and-high-performance-on-device-rag-to-edge-applications/

プライバシーを守りながら賢くなるAI

「私のデータは手元に置いたまま」でAIが自分好みに育ってくれるなら、それが一番理想的。

最後はデータのプライバシーのお話。個人のデータを守りつつAIを学習させる「Federated Learning(連合学習)」のパイプライン構築に関する話題も出ています。私たちユーザーとしては、自分のデータが勝手に吸い上げられないかってやっぱり不安じゃないですか?

データを一箇所に集めずに、それぞれの場所で学習してから「賢さ」だけを共有するこの仕組みが普及すれば、セキュリティを気にせずもっと自由にパーソナライズされたAIを使えるようになるはず。「便利さ」と「安心」の両立、期待したいですね。

出典: https://www.marktechpost.com/2026/02/09/how-to-build-a-privacy-preserving-federated-pipeline-to-fine-tune-large-language-models-with-lora-using-flower-and-peft/

まとめ

今日は「広告」や「働き方改革」といった身近な変化から、裏側の技術まで幅広く見てきましたが、どれも私たちの生活にどう馴染むかが鍵になりそうですね。明日はこれらの技術を実際に触れるアプリが出てくるか、ストアの更新もチェックしてみようと思います!

リサ(カジュアルAIユーザー)

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