Gigazineを見ていたら、ChatGPTのシェアが50%を下回ったという記事をみた。GeminiとかClaudeとかがある中で、まだ50%もシェアをキープしていたのが驚きでもある。いま、Geminiをどっぷりとつかっているけれど、Geminiのシェアは30%弱なので、そこまで多くなかったのか、という驚きもあった。
ChatGPTの利用者シェアが初めて50％割れ、GeminiやClaudeが追い上げ
https://gigazine.net/news/20260617-state-of-ai
5月末のシェア
Microsoft Copilotの存在感の無さ・・・。XのGrokよりもシェアが細い。
Perplexityは、ウェブ検索のAI。Geminiなどで、ウェブ検索の結果が含まれるようになったり、GoogleAI検索が出てからシェアが減って、今はすごく細い。生成AIも多様化した見るべきか、乱立淘汰の前触れか、どちらになるだろうか。
.
Gigazineで、「AIにも「身内びいき」がある、採用AIは同じAIモデルが書いた履歴書を高く評価しやすいとの研究結果」という記事があり、元の論文を要約＆翻訳して読んでみた。
https://arxiv.org/abs/2509.00462
この論文は、採用プロセスで大規模言語モデル（LLM）が自ら生成したコンテンツを体系的に優遇する「自己嗜好バイアス（Self-preference bias）」について、実証的な評価を行ったものです 。求職者がLLMで履歴書を作成し、企業が同様のツールで選別を行う「AI対AI」の相互作用が、公平性に新たなリスクをもたらすことを明らかにしています 。
人間と同じように身内びいきしてしまうとのこと。チェックする側のAIと同じものを応募者側が使っていると、高評価になりやすい。AIにとっても、思考が近しい方が理解しやすいということ。対応策も書かれていて、面白い内容だった。（AIに要約させたものを読んだのだけど）
Google I/O 2026は、AI関連の話題ばかりだった。それが嫌だ、というわけではない。Googleが、それだけAIに力を入れている証拠とも言える。
Gemini 3.5 Flashは、即日使えるということで影響は大きい。実際、Google WorkspaceのGeminiでGemini 3.5 Flashが選べるようになっていた。ついでに、Gemini 3.5 Thinkingも。Proは6月ということだが、3.5 Thinkingが使えるので、Proは先でも構わないと思う。
あと、Gemini APIで、エージェント環境が整備されていたり、本当にいろいろな発表があった。情報量が多すぎて、ちゃんとついていけていない。AI利用のライセンスも増えたし、複雑でわかりにくい環境だから、少しずつ使えるかを確認していく。
Google Workspaceのユーザが作ったGeminiのGemは、Google Workspaceでそのユーザを削除すると、共有されていてもGemが使えなくなる。
Google Workspceでは、ユーザの削除時にリソースの移譲ができるが、GeminiのGemはこれに含まれておらず、個人のリソース扱いなので、ユーザを削除すると使えなくなる。Google Drive上にGemのフォルダはあるが、あの中身は移譲されても、Gem本体は移譲されないので、GeminiからGemにアクセスしてもエラーになる。
対応としては、ユーザを削除する前に、Gemのシステムプロンプト（Gemで使っているプロンプト）をコピーして、自分でGemを作る。
もしユーザを消してしまっている場合は、Google Workspaceの管理画面からユーザを復元する。ユーザの復元は、削除から20日以内ならばできる。そのうえで、Gemのシステムプロンプトをコピーして、Gemを作り直す。
GeminiにNotebook機能が追加され、Notebook LMのNotebookに連携される、とのこと。GeminiにNotebookLMが取り込まれる前兆かテストか。どんな使い方、UXになるのだろうか。Notebook LMに慣れたところなので、複雑にならないといいのだが。
利用できるユーザの範囲を見たが、個人ユーザかつAIライセンスを買っている人が対象。Google Workspaceのユーザは、いまのところ対象外。あと、18歳未満のユーザと、Educationアカウントも対象外。
Try notebooks in Gemini to easily keep track of projects
https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/notebooks-gemini-notebooklm
学生のレポートや論文を書くシーンで、どのような生成AIの使い方（やってはいけないことや、上手く活用するシーン）があるのかを知りたくて読んでみた。
と、普通にビジネスシーンとあまり変わらない使い方だ。
やってはいけないのは、レポートのテーマを与えて、調査から執筆までを生成AIに肩代わりさせるような使い方、アイデアそのものをAIに頼る（世の中の既知のアイデアしか出てこない、いまのところ）、など。こちらも、ビジネスシーンとほぼ変わりない。AIの「DeepResearchで調べられることならコンサルはいらない」というけれど、それと同じで、独自性の部分を考えるのは人間の作業ということ。
いろいろなレポート作成のケースに対して、ダメなプロンプトの例、良いプロンプトの例が載っており、参考になるいい本だったと思う。読んで楽しかった。
Amazon： https://amzn.to/4bCRAIT
GoogleのNotebook LMは、Google Drive上のファイルをソースとして読み込むことができる。Google Driveに、QAを記載したMarkdownファイルを置いて、そこのフォルダを指定すれば更新が楽になるはず、と思って試してみたがダメだった。Markdownファイルは、Notebook LMのソースでアップロードを選べば登録できる。Google Drive上だと、Notebook LMはMarkdownファイルを読み込めない。
今回は、Markdownファイルの話だったが、他にもGoogle Drive上だと直接参照できないファイルがある。基本的には、PDFとドキュメント、スライド、スプレッドシートのファイルと思っておいた方がよい。
Notebook LMのソースに関する記述があるページ
https://support.google.com/notebooklm/answer/16215270?hl=ja
GoogleのGeminiからNotebookLMのノートブックを参照して問い合わせできるようになった。直接NotebookLMのノートブックにアクセスして使えばいいじゃないか、と思っていた。いろいろと考えて試したが、次の使い方がよかった。
１つめ。
複数のノートブックを指定できるので、関係のない２つのノートブックを指定して、なにか新しい発見ができる。アウトプットは保存しておいて、別のノートブックに読み込ませても良さそう。いろいろとやるにはNotebookLMの方が適しているので。
２つめ。
ノートブックをデータソースとしてのみ活用する。Gemini上だと、参照に使えるファイルの数が限られている。この状態でQ&AのAIを作ろうとすると無理がある。一度、ノートブックにソースを入れて、それにGeminiからアクセスすれば、大量のファイルを使ったRAGができる。GeminiのGemでも、ソースにNotebookLMのノートブックを指定できたので、簡易的な問い合わせのAIボットが作れる。これは、それなりに使えそうな感じだ。
実にGoogleらしいコードファーストな試み。Gemini CLI経由で、パブリックではない、ローカルソースコードの解析とドキュメント化ができれば、設計書が古いんです、っていう議論が終わる。まぁ、特定の言語だったり、フレームワークだったり、環境は特定されるだろうけれど。（LLMで得意な言語とフレームワークはあるから。）
ドキュメントを手作業で保守する時代は終わり ～Google、「Code Wiki」を公開プレビューhttps://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2063281.html
個人的には、かなり期待したい機能。詳細設計にあたる文書は、コードから生成した方が間違いがないし、基本設計部分との自然言語での突合せもやりやすくなると期待している。最初はいいけれど、あとからのドキュメントのメンテナンスは本当に時間がかかるので。
遅くなったけれど、読み終わった。AI開発ツール大整理がよかった。Devinは文句を言わないコーダーって感じなので、実際に試してみたい。GitHub CopilotとClaude Codeはアシストというか一緒に作業する感じ。生成AIとペアプロみたいな（そこまではいかない？）感じで、人の目も入るので、まぁ、いいかも。Gemini Code Assistは、よくわらかない。情報が少ないのか、それとも紙面の問題か、なんだろうか。
どれかのツール・LLMに特化した本もいいけれど、そこまで重くなく、さらりとツールの感触がつかめた。こういうのは雑誌の特集ならでは利点。気に入ったのがあれば、ターゲットを絞って本や深い解説を探せばいいので。
あとオンコール対応の特集もよかった。慣れというのはあるけれど、最初のときはね。あとゲーム感覚で楽しめるように、っていうのはその通りかも。未知のことも多いので楽しめるようなマインドになればいい。
Amazon: https://amzn.to/4hXPWnD