労働力不足の解消や生産性の向上などのメリットが見込める、職場へのAI導入。これにより、問い合わせ部門や営業部門など、多くの分野で業務効率化が期待できる。一方で懸念されるのが、LLM(大規模言語モデル)の学習を支える高品質なデータが枯渇する「2026年問題」だ。生成データの質の低下や、非公開データの活用といった弊害が起こり得る。
この対策として、AI自身が生成した合成データを学習に使う方法などが検討されているが、データ汚染によるモデル崩壊のリスクもあり、明確な解決手段は見つかっていない。だがAI研究者により、少量の学習データで専門的な問題に対応できるSLM(小規模言語モデル)や、人による細かい指示がなくても目的を完了できる自律型AIエージェントなどの新技術も開発されている。
本資料では、2026年問題を超えて発展が期待されるAIの現状を解説するとともに、AIを活用し、タスク管理や目標管理を最適化するワークマネジメントツールを紹介する。ガートナーの2023年マジック・クアドラント「コラボレーティブ・ワーク・マネジメント」部門でリーダーに位置付けられており、業務効率化と生産性向上に役立つものだ。