McKinsey・PwC・WEF・Anthropic・Stanford HAIなどの最新研究から、 AI時代の人間の役割・企業が採るべき人物像・学生がやるべきこと・大学が育てるべき力・取締役会とC-suiteの再設計・組織の意思決定・職能や領域の越境を7つの視点で読み解く。
Drawing on the latest research from McKinsey, PwC, WEF, Anthropic, Stanford HAI and more. Seven lenses on the AI era: human roles, who companies should hire, what students should do, what universities should teach, how boards and the C-suite are being redesigned, how organizations decide what not to build, and how people cross job and domain boundaries.
Hinton・Amodei・Hassabisらキーパーソンの立場、楽観と悲観のエビデンス、 ケンタウロスモデルの再定義、世界の規制比較、そして個人のアクションプラン。
Where key figures like Hinton, Amodei, and Hassabis stand. The evidence for optimism and pessimism. The Centaur model reframed. Global regulation. Personal action plans.
8つの人物像、新語彙ガイド、組織構造の砂時計化、 役職名の書き換え（Junior Dev → ARE）、面接の進化、7ステップの導入フレームワーク。
8 archetypes, vocabulary guide, the hourglass org redesign, role-title rewrites (Junior Dev → ARE), interview evolution, and a 7-step adoption framework.
Stanford AI Index 2026の「22-25歳SWE雇用-20%」を直視しつつ、 中学生・高校生・大学生のための年齢別アクションプラン、世界のAI教育マップ、無料リソース集。
Confronting Stanford AI Index 2026's "-20% in SWE jobs for ages 22-25," with age-specific action plans for middle/high/university students, a global AI education map, and free resources.
日本版EntreComp v1 のコア・スキル筆頭は「問いを立てる」。AI×アントレは"抱き合わせ"でなく同一物。 10スキル⇄AI使いこなしの対応、全学展開の論理、経営層リフレーム、米国の leapfrog。
The #1 core skill in Japan's EntreComp v1 is "asking questions." AI × entrepreneurship isn't a bundle — it's the same competence. The 10-skill mapping, the case for a university-wide rollout, reframes for leaders, and Japan's leapfrog.
C-suiteは「膨張」と「収縮」で同時に再設計されている。取締役の視座で、C職の行方を"今あるシグナルの外挿シナリオ"として地図化。 5レンズ／行方マップ／取締役会のAIガバナンス・ギャップ／北米vs欧州。
The C-suite is being redesigned by expansion and contraction at once. A director's-seat map of where C-roles head — as signal-grounded scenarios, not predictions. Five lenses, the role map, the board governance gap, and US vs Europe.
作るのが安くなった組織で希少なのは「何を作らない・やめる・決める」判断。 additive bias（Nature 2021）から Bezos の可逆性フレーム、Bain RAPID、Deloitte 2026 までを引用付きで。
When building gets cheap, the scarce act is deciding what NOT to build. From additive bias (Nature 2021) to Bezos's reversibility frame, Bain's RAPID, and Deloitte 2026 — with citations.
AIが実行を安くし、職能・領域・キャリアの壁をまたぐのが現実に。だが関門は実行でなく「目利き」。 Lazearのバランス型起業家論、Uzzi（Science 2013）、WEF 2025、Shopify で読み解く越境の作法。
AI made execution cheap, so crossing job, domain, and career boundaries is now feasible. But the gate is taste, not execution. Read through Lazear's balanced-skills economics, Uzzi (Science 2013), WEF 2025, and Shopify.