ITmedia AI+ 2026年7月23日

「生成AIで仕事が楽に」のはずが……IT現場を蝕む“AI疲れ・AIうつ”の正体

耳にする機会が増えた「AI疲れ」「AI鬱（うつ）」。本稿では、“疲れの正体”を整理し、個人が何を考え、どう変わればよいのかという判断軸を整理します。

出典: ITmedia AI+（配信元の紹介文より引用）

このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 ITmedia AI+で元記事を読む →

この話題に関連する、TOEの実践・観測記録

ニュースの背景を、当社が実際にAIを動かした一次記録から補足します。

AI解体新書

従業員5人以下でも29.6%が使う生成AI、規模差18.5ポイントはどこで生まれているのか？

帝国データバンクが2026年3月に1万312社から回答を得た生成AI調査を読み解きます。活用率34.5%、大企業46.5%と小規模企業28.0%の差、活用企業の86.7%が効果を実感という数字の分母と限界を確認し、中小企業が明日から何を決めるべきかを整理します。

続きを読む →

AI解体新書

中小企業の生成AI「組織的活用」は32.3%まで来たのか — TSR6,327社調査で大企業と26.8ポイント差

東京商工リサーチが2026年4月に公表した6,327社アンケートで、中小企業の組織的な生成AI活用は32.3%、大企業は59.1%でした。「方針は決めていない」が中小で38.7%と最大勢力である一方、個人での利用は27.7%。会社の方針が現場に追いついていない構図を、経営者・情シスの判断材料として読み解きます。

続きを読む →

AI解体新書

LLM単体の誤検知8割超は、複数モデル検証と人手でどこまで下がるのか

Uberが自社のGoコード解析ツールPerfInsightsの実測を公開しました。LLM単体では誤検知が8割超、複数モデルによる相互検証と人の確認を挟んで10%台前半へ。AIに検査業務を任せる際の現実的な設計指針と、そのまま真似てはいけない数字の線引きを整理します。

続きを読む →