A I の 基 本 か ら 今 後 ま で 〜 書 を 捨 て よ 、 町 へ 出 よ う と い う 結 論 〜 2 0 2 5 / 3 v e r . 1 . 2 3 k e i m a t s u k u r a 

01 前 段 2025年3月、汎用AIエージェントManusに衝撃を受けた https://newspicks.com/trends/2145/ 

01 前 段 クローズドベータでいくつか試してみた https://manus.im/share/vK4gc77pxorCToKAzYNhhi?replay=1 https://manus.im/share/PAUECzjBt8nXGoZpx24Oqv?replay=1 依頼内容： 「鳴潮の実績、競合比較の上で、今後の戦略や展開を経営向けにまとめて」 一言：wikiより詳しく調査し、SWOT分析し、短期・中期・長期での戦略立案をして くれた。 。 。 依頼内容： 「マギシステムを元にした、合議制×自立実行×改善エージェントのWP作り」 一言：何時間も唸って少し別で作ってたけど、manusなら１発だった。もう、 、 、嫌にな る 

01 前 段 マギシステムはホワイトペーパーを元にパイロットモデル開発も（テスト途中ぐらいで依頼が大きすぎて止まった） ※まだ実際にアプリを動かしてはいないので、動く保証はないですが、一応コードは書かれてる https://manus.im/share/Re1XJtpTKPCCQEEhi6kmCT?replay=1 ※開発のタスクリスト ※動きのイメージ 

01 前 段 ああ、自分がやってきた過去の仕事、 ほとんどAIに依頼すれば終わる時代が来そう。 クラウドサービスではなく、 ローカルアプリとしてこういうのやれる時代に備えよう。 実験しよう、勉強しよう、になった。 実験機Mac Studioちゃん買った。力こそパワー。 

AIとは？ 「人間のように考えたり、学んだりするコンピューター技術」のこと。 身近な例：スマホの顔認証、お掃除ロボット、ネットショッピングのおすすめ機能など。 「AI」という言葉は1956年から使われている。 AIはどうやって賢くなるの？ 昔：人がルールを細かく教え込む（ルールベースAI） 少し前：データからコンピューター自身が学習する（機械学習） 今：人間の脳をヒントにした方法で、より深く学習する（ディープラーニング）← ここが今すごいところ！ AIの種類って？ 一つのことだけ得意なAI（特化型AI） ：お掃除ロボット、翻訳アプリなど（今あるAIのほとんどはこれ） なんでもできる人間のようなAI（汎用AI） ：まだ実現していない未来のAI 02 A I っ て な ん だ ろ う ？ ～ 基 本 の キ ～ 

03 話 題 の 「 生 成 A I 」 を 知 ろ う 生成AIってなに？ 文章、画像、音楽、動画など、新しいものを「 （推論して）創り出す」のが得意なAI。 大量のデータ（お手本）を学習して、それっぽい新作を生み出す。 どんなことができるの？ 文章を作る: ブログ記事、メール、物語のアイデア出しなど（例: ChatGPT, Gemini, Claude） 絵を描く: 「夕焼け空を飛ぶ猫」のように指示するだけで、絵を描く（例: Midjourney, Stable Diffusion） 他にも、音楽を作ったり、プログラムを書いたりもできる。 どうやって動いているの？（簡単なイメージ） たくさんの文章や画像を「読んで」 「見て」パターンを覚える。 人間が「こんなの作って」とお願い（プロンプト）すると、覚えたパターンを組み合わせて新しいものを作る。 生成AIの特徴: 創造的（に見える） お願いに合わせてカスタマイズできる すごいスピードで大量に作れる 

03 話 題 の 「 生 成 A I 」 を 知 ろ う 生成AIブームの火付け役。ChatGPT は、OpenAIが開発した大規模言語 モデルで、自然な対話を可能にする 生成AIです。多様な言語に対応し、 文章の生成、翻訳、要約、プログラ ミング支援など幅広く活用されてい ます。 最近は「chatGPT（チャッピー）が 彼氏」 「AIと結婚した」なんていう 言葉を見るぐらい一般的に利用。 Geminiは、Googleが開発した次世 代のマルチモーダル生成AI（色々で きるマン）です。画像、音声、動 画、コードなど複数の情報形式を同 時に処理できる点が特徴で、汎用性 の高さが注目されています。 Googleの各種サービス（Gmail、 Docsなど）との統合も進んでいま す。研究・ビジネス両面での活用が 期待されています。 Claudeは、Anthropic社が開発した 生成AIで、安全性と倫理性を重視し た設計が特徴です。名前は哲学者ク ロード・シャノンに由来します。対 話における「意図の解釈力」や「文 脈理解力」に優れ、長文処理や多段 階の思考も得意です。 プログラミング系でよく使われる。 有名なクローズドモデル Grokは、Elon Muskが設立したxAI が開発した生成AIで、X（旧 Twitter）と連携してリアルタイム 情報に強いのが特徴です。 ChatGPTなどと比べてユーモアや 風刺を交えた対話スタイルが特徴的 で、ユーザーとの“カジュアルで人 間らしい”対話を志向しています。 よくロゴが変わる。 

03 話 題 の 「 生 成 A I 」 を 知 ろ う 中国発の「deepseek」やMeta社の「Llama」が中心となって、オープンソース （ライセンスを守れば誰でも使える、改造できる）生成AIが数多く作られ、カス タマイズされ、配布されています。 オープンソースの高機能化に伴ってAI開発戦争が巻き起こっております。 2025年3月現在、huggingfaceでの公開モデルは1,500,000を超えてます。 https://huggingface.co/models オープンソースでは、個人向けPCに合わせた小規模モデルが人気です。 個人的には「Mistral AI」 「Qwen（アリババ） 」 「Deepseek」 「Reka AI」 「Skywork」 「Cohere For AI」 「google」 「LG AI Research」 「rinna」 「MLX Community」あたりをウォッチしてます。 特筆すると 「rinna」は日本語の訓練をした「bakenekoシリーズ」モデルを配布 「MLX Community」はMacでパフォーマンス出やすいMLX形式に変換したモデルを配布 オープンソースモデルも活況（オープンウェイト含む※微妙に定義違う） 

AIエージェントってなに？ 自分で考えて、目標達成のために行動するAI。秘書や執事のようなイメージ。 「〇〇しといて」と頼むと、必要な情報を集めたり、他のツールを使ったりして、自律的にタスクを進めてくれる。 生成AIとの違いは？ 生成AI: 主に「何かを作る」のが目的（例: 文章作成） AIエージェント: 主に「タスクを完了させる」のが目的（例: 旅行プランを立てて予約まで実行する） AIエージェントは、頭脳の一部として生成AIを使うこともある。 AIエージェントのメリット: 面倒な作業を自動化して、時間を生み出す（業務効率化） 人間だけでは難しい大量のデータ分析を手伝う（能力拡張） 24時間働ける（いつでもサポート） 04 A I が 自 分 で 考 え て 動 く ？ 「 A I エ ー ジ ェ ン ト 」 入 門 

2.相談 ネットサービスなど 3.実行 1.依頼 （未来 ※一部実現?） 汎用ロボットなど、リアルロボ 3.実行 ローカルマシンのアプリなど 3.実行 04 A I が 自 分 で 考 え て 動 く ？ 「 A I エ ー ジ ェ ン ト 」 入 門 最近のAIエージェントが生成AIと連動した時の簡易イメージ図 必要に応じ、生成AIがより良い 手段と手法を考案。画像やらな んやら生成も AIエージェントが（必要に応じ て橋渡ししながら）実行する 必要に応じ、ブラウザ、API、MCPな どで、ネットサービスを使用。ロー カルマシンのアプリなども利用 （未来 ※一部実現?） 他のAIエージェント連携 3.実 行 

2.相談 ネットサービスなど 3.実行 1.依頼 （未来 ※一部実現?） 汎用ロボットなど、リアルロボ 3.実行 ローカルマシンのアプリなど 3.実行 （未来 ※一部実現?） 他のAIエージェント連携 3.実 行 04 A I が 自 分 で 考 え て 動 く ？ 「 A I エ ー ジ ェ ン ト 」 入 門 最近のAIエージェントが生成AIと連動した時の簡易イメージ図 OSS使えば、ここもローカルマシンだけでできたりする。 ※今はSaaSが主流 必要に応じ、生成AIがより良い 手段と手法を考案。画像やらな んやら生成も AIエージェントが（必要に応じ て橋渡ししながら）実行する 必要に応じ、ブラウザ、API、MCPな どで、ネットサービスを使用。ロー カルマシンのアプリなども利用 

2.相談 ネットサービスなど 3.実行 1.依頼 （未来 ※一部実現?） 汎用ロボットなど、リアルロボ 3.実行 ローカルマシンのアプリなど 3.実行 04 A I が 自 分 で 考 え て 動 く ？ 「 A I エ ー ジ ェ ン ト 」 入 門 最近のAIエージェントが生成AIと連動した時の簡易イメージ図 （未来 ※一部実現?） 他のAIエージェント連携 3.実 行 「1万円稼いできて」 という依頼を実験してる人いた。 今は特定の問題でできなかったが、 計画はできて、トライまでAIがしてた。 そのうちできそう。 必要に応じ、生成AIがより良い 手段と手法を考案。画像やらな んやら生成も AIエージェントが（必要に応じ て橋渡ししながら）実行する 必要に応じ、ブラウザ、API、MCPな どで、ネットサービスを使用。ロー カルマシンのアプリなども利用 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Basis**（米国） - 特徴：会計事務所向けのAIエージェント・プラットフォーム - 機能：仕訳入力、データ照合、二重チェックなどの日常業務を自動化 - 導入効果：業務時間を30%削減 - 引用元：[米国SaaSマン - AIが経理・財務を変える！米国発・急成長中のAIエージェント企業12社] (https://note.com/us_saas/n/n3afb28f7dba8) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Dimely**（米国） - 特徴：B2B SaaS企業の財務・経理チーム向けAIエージェント - 機能：SaaS企業特有の複雑な請求・収益管理を自動化 - 対象業務：契約書からの請求書自動生成、従量課金の計算、入金の消込、収益認識の処理 - 引用元：[米国SaaSマン - AIが経理・財務を変える！米国発・急成長中のAIエージェント企業12社] (https://note.com/us_saas/n/n3afb28f7dba8) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Fazeshift**（米国） - 特徴：企業の売掛金（Accounts Receivable）プロセスに特化したAIエージェント - 機能：請求書発行から入金消込、督促までの一連の売掛金業務を自動化 - 導入効果：未回収の売上を減らしキャッシュフローを改善 - 引用元：[米国SaaSマン - AIが経理・財務を変える！米国発・急成長中のAIエージェント企業12社] (https://note.com/us_saas/n/n3afb28f7dba8) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Vic.ai**（米国） - 特徴：請求書管理や買掛金(AP)自動化に特化したAIエージェント - 機能：請求書の自動処理、承認ワークフローの自動化 - 対象業務：買掛金管理、支払い処理 - 引用元：[米国SaaSマン - AIが経理・財務を変える！米国発・急成長中のAIエージェント企業12社] (https://note.com/us_saas/n/n3afb28f7dba8) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Harvey AI**（米国） - 特徴：法律事務所向けAIエージェント - 機能：法的文書の作成、法的リサーチ、契約書レビュー - 導入事例：Allen & Overy（国際法律事務所）が導入し、法的文書作成時間を30%削減 - 引用元：[AIsmiley - AIエージェントカオスマップ2025](https://aismiley.co.jp/ai_news/ai- agent-chaosmap-2025/) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Casetext CoCounsel**（米国） - 特徴：弁護士向けAIエージェント - 機能：法的リサーチ、文書分析、契約書レビュー、法的メモ作成 - 導入効果：法的リサーチ時間を最大30%削減 - 引用元：[AIsmiley - AIエージェントカオスマップ2025](https://aismiley.co.jp/ai_news/ai- agent-chaosmap-2025/) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Spellbook**（米国） - 特徴：契約書作成・レビュー特化型AIエージェント - 機能：契約書の自動作成、条項の分析、リスク評価 - 対象業務：契約管理、法的文書作成 - 引用元：[AIsmiley - AIエージェントカオスマップ2025](https://aismiley.co.jp/ai_news/ai- agent-chaosmap-2025/) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Devin**（米国） - 特徴：自律型AIソフトウェアエンジニア - 機能：コード作成、デバッグ、テスト、デプロイの全工程を自動化 - 対象業務：ソフトウェア開発、プログラミング - 引用元：[AIsmiley - AIエージェントカオスマップ2025](https://aismiley.co.jp/ai_news/ai- agent-chaosmap-2025/) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Heylix** - 開発元: AI inside株式会社（日本） - 特徴: Heylixは、業界・業種を問わず業務全般を支援する汎用AIエージェントで、生成AI・予測AI・認 識AIなど複数の技術を組み合わせてユーザーの指示に基づき自律的にタスクを遂行します​ 。 - 機能: - ユーザーの指示に応じたAI「Buddy」の自動生成とタスク実行 - 様々なファイル形式への対応および複数ファイルの同時処理 - 外部システムのAPIと自然言語で連携可能 - 対象業務: 金融、保険、製造、流通、自治体など幅広い業界での利用が想定されています​ - 引用元: [impress](https://it.impress.co.jp/articles/-/25186), [prtimes] (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000143.000024457.html) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **OpenAI Operator** - 開発元: OpenAI - 特徴: ウェブブラウザを使用してタスクを自動的に実行できるAIエージェント - 機能: - ユーザー専用のリモートブラウザ上で文字入力や操作を代行 - フォーム入力、注文、予約など様々な反復的なブラウザタスクを処理 - GPT-4oの視覚能力と強化学習を活用 - 用途: Uberや旅行予約、フォーム入力、オンラインショッピングなど - 引用元: [OpenAI](https://openai.com/index/introducing-operator/), [Impress Watch] (https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1665081.html) 

05 A I エ ー ジ ェ ン ト 少 し 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） **Manus（マヌス）** - 特徴: 世界初の完全自律型AIエージェントを標榜 - 機能: - ウェブサイト構築、市場調査レポート作成などのタスクを自律的に実行 - 大規模言語モデル（LLM）や複数の異なるツールを活用してタスクを遂行 - 自ら考え、計画し、実行できる真のAIエージェント - 用途: 旅行計画の立案、株式分析、不動産調査、履歴書の選別など - 引用元: [Forbes Japan](https://forbesjapan.com/articles/detail/77669), [Business Insider Japan](https://www.businessinsider.jp/article/2503-manus-ai-china-agent-hype-deepseek/) 

多くのオープンソースAI エージェントが生まれてま す 05 O S S の A I エ ー ジ ェ ン ト 周 り 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT **AutoGPT** AutoGPTは、Significant Gravitas社が開発したオープンソースのAIプロジェクトで、誰でも簡単にAIを利 用・構築できることを目指しています。主な目的は、複雑なワークフローを自動化するAIエージェントを作 成、展開、管理するためのツールを提供することです。GitHub上のリポジトリで公開されており、以下の ような特徴を持っています： 自律性: GPT-4を基盤とし、ユーザーの指示をもとにタスクを自ら計画・実行。 多機能性: ウェブ検索、メモリ管理、テキスト生成、ファイル処理、コード実行などが可能。 カスタマイズ性: 「Forge」というツールキットを使い、独自のエージェントを簡単に構築可能。 用途例: Redditのトレンドから動画を作成したり、YouTube動画を要約したりするエージェントが作れ る。 ライセンス: MITライセンス（一部はPolyform Shieldライセンス）が適用され、自由な利用が奨励され ている。 https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands **OpenHands** OpenHands（旧OpenDevin）は、All-Hands-AIが開発したオープンソースのAIプロジェクトで、ソフト ウェア開発を効率化することを目指しています。人間の開発者と同等の能力を持つAIエージェントを提供 し、以下のような特徴があります： 多才な機能: コード編集、コマンド実行、ウェブ閲覧、API呼び出しなど、開発業務を幅広くカバー。 自律性: 大規模言語モデル（LLM）を活用し、タスクを自ら遂行。 簡単導入: Dockerを使った手軽な実行環境が提供され、localhost:3000で動作。 カスタマイズ: 独自のサンドボックスや設定で柔軟に運用可能。 コミュニティ駆動: MITライセンスのもと、世界中の開発者からの貢献を歓迎。 用途例: GitHubの課題解決やコード生成など、実践的な開発支援。 インストールにはDockerが必要で、AnthropicのClaude 3.5 SonnetなどのモデルとAPIキーを利用して動 作します。OpenHandsは、AIを活用してコーディング負担を軽減し、創造性を引き出すツールとして設 計されています。 

05 O S S の A I エ ー ジ ェ ン ト 周 り 紹 介 （ 2 0 2 5 年 現 在 ） https://github.com/langmanus/langmanus/ **langmanus** LangManusは、AI自動化フレームワーク。複数LLMで、複数タスクを 実行するようになってるっぽい。結構夢ある。 コア機能 異なるタスクの複雑さに対応するマルチティアLLMシステム ツールと統合 🔍 検索と取得Tavily APIを介したウェブ検索 高度なコンテンツ抽出 開発機能 🐍 Python統合組み込みのPython REPL コード実行環境 ワークフロー管理 📊 可視化と制御ワークフローグラフの可視化 マルチエージェントのオーケストレーション https://github.com/mannaandpoem/OpenManus **OpenManus** ManusをOSSとして作ろうってプロジェクト。開発始まって間もない けど、勢いはすごい。 少し試したけど、調査→レポート作成が簡易にはできたりしてる。た だまだまだ今後どうなるかって感じ。 汎用（色々できる）AI エージェントも絶賛開 発。まだこれからの分野 **AgenticSeek** ManusっぽいアプリをローカルOSSとして作ろうってプロジェクト。 ちょっと開発者少ない。 自律コーディング:Python、C、Golang、その他の言語でコードを 記述、デバッグ、実行できます。 エージェントルーティング:ジョブに適したエージェントを自動的 に選択します。 計画: 複雑なタスクの場合、複数のエージェントをスピンアップし て計画および実行します。 Web ブラウジング: 自律型 Web ナビゲーション。 メモリ: 効率的なメモリとセッションの管理。 https://github.com/Fosowl/agenticSeek 

これからAIはどうなる？ もっと賢く、もっと多機能に（複数の種類の情報を同時に扱えるように） 自分で学習して進化していくかも？ AIが人間を超える「シンギュラリティ」？ → 専門家でも意見が分かれる未来の話。 私たちの生活はどう変わる？ 仕事: 面倒な作業はAIに任せて、人はより創造的な仕事へ？ 新しい仕事も生まれる。 暮らし: 家事がもっと楽に、健康管理が手軽に、学び方が個別最適化される、など。 AIとの上手な付き合い方 AIは魔法ではなく「便利な道具」。 得意なこと、苦手なことを理解して使う。 AI任せにせず、最後は人間が判断・チェックする。 社会全体でルール作りや教育を進めることが大切。 06 A I と 私 た ち の 未 来 ～ ど う 付 き 合 っ て い く ？ ～ 

06 A I と 私 た ち の 未 来 ～ ど う 付 き 合 っ て い く ？ ～ 【2年後（2027年） 】 大規模言語モデル（LLM）の軽量化・高性能化が進み、個人レベルでもカスタ マイズ可能なAIが一般化。マルチモーダル（画像・音声・動画）対応も標準機 能となり、SaaSやOSSで提供されるエージェントがタスク管理や情報整理を自 動化してくれるようになる。業務効率は飛躍的に向上し、特に中小企業のデジ タル活用が加速する。一方、AIの導入格差も顕著になり、スキル不足によ る“デジタル弱者”の取り残されが社会問題に。また、AIによる誤情報の拡散 や、自動判断によるトラブルも顕在化し、法制度や倫理基準の整備が求められ る段階。 【3年後（2028年） 】 複数のAIエージェントが連携して一つの目的を達成する「マルチエージェント アーキテクチャ」が実用化され、複雑な業務やプロジェクトも半自動で運用可 能に。個人の“デジタル秘書”としてスケジュール管理や学習支援、メンタルケ アまでも担うAIが登場し、日常生活への浸透が進む。教育・医療・行政分野で もAI活用が進み、サービスのパーソナライズが実現するが、その一方で人間の 判断力や経験の軽視、AI依存への懸念も強まる。データプライバシーや職業の 再定義に関する社会的議論が本格化し、労働市場の再構築も急務となる。 【5年後（2030年） 】 AIエージェントは“パートナー”としての性質を帯び、人間の価値観・目標・行 動履歴に基づいた継続的支援が可能になる。ユーザーごとの専用AIが当たり前 となり、企業や個人がそれぞれの“AI人格”を持つ時代に。自己学習・自己最適 化機能により、日々の改善提案から長期的なキャリア設計、ライフプランのナ ビゲートまで行う。OSSやSaaSも高度にパーソナライズされ、プログラミング なしでもAIの設計・運用が可能に。しかし、AIによる過干渉や監視、アルゴリ ズムバイアスの強化といった新たな社会課題も顕在化し、AIの“人格”や権利に 関する倫理的議論が始まる。人間中心設計の重要性が一層問われる時代へ。 なんとなく今後予想 ※技術革新の速度は全くわからないっす。想像よりずっと早いかもと思ってる。 マルチエージェント連携なんかも、始まっているので。 

1. プライバシーとデータ保護 個人データの収集と利用 監視社会のリスク データ主権の問題 2. バイアスと公平性 学習データに含まれるバイアス アルゴリズムの透明性 社会的不平等の拡大リスク 3. 雇用への影響 自動化による雇用喪失 新たな職種の創出 労働市場の変化への適応 4. 責任と説明責任 AIの判断に対する責任の所在 法的・倫理的フレームワークの必要性 人間による監督の重要性 5.犯罪への悪用 セキュリティ突破の自動化 悪意あるAIツールの配布 規制では対処しきれない状態 07 A I の 倫 理 的 課 題 が 増 え る ネット黎明期のように規制が入るまでの間、悪いことに使 われるケースが出ると予想してます。 （規制されてもやる人もいる） 倫理的AIの開発、国際的な規制、教育など 多方面での対策が必要。 

08 最 後 に さて、この資料自体、どう作ったか。下記のような流れ。 Grokに「AI初心者向けプレゼン資料作りたいから項目作って」と項目を作ってもらう 1. Manusに「この項目をベースに内容作って。あと最新事例できるだけ集めて」と初版を作ってもらう 2. Gemini 2.5 proに「これちょっと分かりやすくなるように校正してみて」と校正版を作る 3. 手動で、初版＋校正版をベースに、画像をAIで作りながらデザイン作り 4. これを手抜きというべきか、なんというべきか。 いうて今回は5割ぐらいは自分で作ってるけど。 今、数週間毎に変わっていくAI市場を感じています。 新しいことができるようになり、新しいコラボレーションが生まれる。 「ネットバブルの再来」ともいう人がいます。 「PCを使い始めた時と同じ」と例える人もいます。 とりあえず、ネットで調べてまとめて資料化、なんてことはますます意味が薄くなっていく。 まだ一定期間は価値が出るけど。そのうち、そんな面倒なことするなら訊ねてみよう、になります。 １次ソースを作る側にならなくてはいけない。研究者にならなくては。 つまり、昔とは違う全く新しい「書を捨てよ、町へ出よう」の時代。 そして、仕事では来るべきAI時代、うまく使ってやろう。 

書籍 松尾豊 (2023) 『人工知能とは何か』 KADOKAWA 山本康正 (2024) 『最新AI白書2025』 日経BP Nick Bostrom (2023) "Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies" Oxford University Press ウェブサイト [OpenAI公式サイト](https://openai.com/) [Google AI公式サイト](https://ai.google/) [Anthropic公式サイト](https://www.anthropic.com/) [AIsmiley - AIエージェントカオスマップ2025](https://aismiley.co.jp/ai_news/ai-agent-chaosmap-2025/) [PR TIMES - 「exaBase 生成AI」 、ブラウザを操作する自律型AIエージェントを用いた検証導入を開始](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000324.000030192.html) [ZDNET Japan - AIはホワイトカラーの業務をどこまで自動化するか--NECのAI事業責任者に聞いてみた](https://japan.zdnet.com/article/35229840/) [米国SaaSマン - AIが経理・財務を変える！米国発・急成長中のAIエージェント企業12社](https://note.com/us_saas/n/n3afb28f7dba8) [PR TIMES - 【弁護士×AI Agent】法務部員の人材不足を解決する Legal Agent　弁護士2名が参画](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000153222.html) [Forbes Japan - 続く中国AIの衝撃、自ら判断するAIエージェント「Manus」がすべてを変える](https://forbesjapan.com/articles/detail/77669) [Business Insider Japan - 中国の最新AIモデル「Manus」について知っておくべきこと](https://www.businessinsider.jp/article/2503-manus-ai-china-agent-hype-deepseek/) [ITmedia - バイドゥ、GPT-4.5と同等性能のAIモデル「Ernie 4.5」発表](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2503/17/news118.html) [日経クロストレンド - テンセント 次世代AIアシスタントアプリ「元宝」をリリース](https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00327/00194/) [OpenAI - Introducing Operator](https://openai.com/index/introducing-operator/) [SA Today - 【2025年最新】生成AI戦国時代が止まらない？！Claude 3.7 Sonnet登場](https://sa-today.jp/articles/claude-3-7) [Note - 【2025年版】Perplexityの隠れた裏技！初心者から上級者まで使える最強テクニック](https://note.com/akira_sakai/n/nc7db31e71f0d) [Tech Crunch - Heylx raises $25M for autonomous AI agents](https://techcrunch.com/2025/01/15/heylx-raises-25m-for-autonomous-ai-agents/) [VentureBeat - Neumann Labs launches autonomous coding agent for developers](https://venturebeat.com/ai/neumann-labs-launches-autonomous-coding-agent-for-developers/) 09 参 考 情 報 

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