2025年、世界はついにChatGPTをAIの代名詞として使う時代から脱却した。
AIライティングツールや画像生成ツールから金融詐欺検知、自動車向けAIアプリケーションまで、あらゆるAIツールを実験する中で、人工知能は徐々に私たちの（仕事）生活における主軸となった。
世界中の企業の約78％が、カスタマーサービスからデータ分析まで、仕事の少なくとも一部でAIの利用を開始した。これはわずか数年前の55％から増加した数値である。
仕事にAIを導入した企業は、ルーチンタスクの処理速度向上や品質改善など、確かな結果を実感している。高度なツールのおかげで、多くの企業が1日あたり少なくとも40～60分の時間短縮を実現したと報告している。
もちろん、全てのAIが同じように構築されているわけではなく、単純な導入だけではこうした結果は保証されません。そこで本記事では、2025年を席巻した主要なAIトレンドを分析します——ユーザーに代わって行動するシステムから、チームが散在する知識を検索可能な知見に変える手法まで。
これらの変化を今すぐチームの仕事に活かす方法も共有します。
まずは、最も大きく、最も影響力のある変化から始めましょう。
1. エージェンティックAIとジェネレーティブAI
2025年、AIの変化の速度は単なる受動的なアシスタントから脱却し、能動的な協力者へと進化した。これは、単にコマンドに応答するAIから、積極的に目標を達成するAIへの根本的な転換を示すものである。
生成AI
生成AIとは、独自のコンテンツを生成する人工知能の一種である。これにはテキスト、画像、コード、要約などが含まれ、いずれも膨大なトレーニングデータから学習したパターンに基づいている。今年、大規模言語モデル（LLM）（ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIツールやチャットボットを支える技術）は、文脈理解能力が大幅に向上し、より正確なコンテンツを生成し、複数のデータタイプを同時に処理できるようになった。
2025年を席巻した生成AIのトレンド
今年の生成AIにおける主な進展は以下の通り：
🧠 豆知識：2025年にAIで最大の成果を上げたのは、AIをサイドプロジェクトとして扱うのではなく、日常業務フローに直接組み込んだチームでした。ClickUpに直接組み込まれた世界最高の文脈認識AI「ClickUp Brain」を使えば、ワークスペース内でテキストやマルチモーダル出力のサポートが得られます。
タスクと文書の文脈を分析して応答を最適化し、人間の編集作業と連携し、ワークスペースデータに基づく回答で幻覚現象を低減。結果として、ツールの切り替えや文脈の再説明を必要とせず、あらゆるフォーマットやワークフローで機能するAIを実現しました。
タスクのコメント欄で@brainというメンションを入力するだけで、同僚に話しかけるように仕事に関する支援を依頼できます。
エージェント型AI
自律型AIとは、人間の継続的なプロンプトなしに、目標達成のために自律的にプランを立て、多段階タスクを実行し、意思決定を行うAIシステムを指す。生成AIが要求に応じてコンテンツを生成するのに対し、自律型AIは自ら行動を起こす。目標を小さなステップに分解し、ワークフロー全体を自律的に完了させる。
能動的AIの特徴には以下のようなものがある：
- 目標指向性: 高次元の目標を理解し、そこから逆算して具体的な行動プランを立案する
- マルチステップ実行：新規クライアントのオンボーディングなど複雑なワークフローを、ステップごとの指示なしに完了させる
- ツール統合：他のシステムと接続して情報を収集し、アクションを実行します。例えば、スプレッドシートからデータを取得してプロジェクトダッシュボードを更新するなどです。
- 自己修正機能：プランのステップが失敗した時点を特定し、目標達成のために自律的にアプローチを調整できる
2025年を席巻した能動的AIの潮流
2025年、初期フェーズのスタートアップから大手テック企業までが主体性を持つAIの実用化を推進した：
- 2025年春のYコンビネーター・コホートには、自律型システムに特化した約70のスタートアップが参加。自律的なワークフローに対する投資家の強い信頼が浮き彫りとなった。
- 業界特化型スタートアップ：医療、金融、サポート自動化分野のニッチプレイヤー（例：Cognition AI、Hippocratic AI、Penciled、Regal.ai）が業界横断的なエージェントレベルの自律性を実証
- 広範なプラットフォーム革新：AWS、Google、Microsoft、Salesforceといった主要企業が、自動化されたワークフロー調整から状況認識型アシスタントまで、自律的な機能を企業ツールに組み込んだ。
- AIスタートアップ買収：仕事ソフトウェア分野では、プランと実行のギャップを埋めるための買収が顕著なトレンドとなった。 2025年12月、ClickUpはAIコーディングスタートアップCodegenを買収。その目標は明確だった：ClickUp Super Agentsの開発を加速させること。これらのエージェントは人間のチームメイトのように動作するよう設計されており、ClickUp内のユーザーのタスク、ドキュメント、会話から得られる文脈を活用して、単なる孤立したプロンプトだけでなく、ソフトウェアの構築、仕事の推進、アクションの実行が可能だ。
スーパーエージェントは単なる自動化ではない。文脈を理解し、記憶し、それに基づいて行動する。
スーパーエージェントは単なる自動化ではない。文脈を理解し、記憶し、それに基づいて行動する。
🧠 豆知識：ClickUpのスーパーエージェントは500以上の人間スキルを誇ります！
タスクの割り当て、コメントでの@メンション、継続的な指示なしでのタスク更新や要約作成が可能です。これにより反復的な調整作業がバックグラウンド処理化され、チームはより価値の高い意思決定に集中できます。
これは統合ワークスペースにおいてのみ実現可能です。統合環境ではAIエージェントが完全なコンテキストを把握するため、単独のAIツールの効率性を低下させる断片化が解消されます。
🎥 詳細はこちらのビデオでご覧ください：
生成AIとエージェント型AIの比較
| 側面 | 生成AI | エージェント型AI |
|---|---|---|
| 中核的な役割 | リクエストに応じてコンテンツを生成します | 目標達成のために行動を起こす |
| 仕組み | プロンプトに応答します | 自らプランを立て、ステップを実行する |
| イニシアチブのレベル | リアクティブ | プロアクティブ |
| 典型的な出力 | テキスト、画像、コード、要約 | 完了したワークフローとタスクの更新 |
| 人間の関与 | すべてのプロンプトに必要なもの | 主にガイダンスや監督のために必要 |
| 最適： | ライティング、ブレインストーミング、要約する | 連携、自動化、継続的実行 |
2. ロボティクス、医療、スマート車両におけるAI
今年、AIは具現化され、ソフトウェアの枠を超え物理世界に踏み込んだ。ロボットは音声指示を受け取り始めた。ウェアラブルデバイスはリアルタイムデータを医療判断に提供し始めた。自動車はより多くの判断を自律的に行うようになった。
AIが物理化されるにつれ、最も困難な課題は「モデルはこれを実行できるか？」から「チームはモデル周辺のすべてを管理できるか？」へと移行した。その結果、医療、テクノロジー、自動車業界のチーム向けに、AIを活用したプロジェクト管理ツールが次々と登場した。
🤖 ロボティクスと自動化
今年、ヒューマノイドロボットや協働ロボット（コボット）が人間のチームと共働する形で登場し、工場現場や倉庫は大幅にスマート化が進んだ：
- 日本ではセブン-イレブンがテレエクシステンスと提携し、小売・物流分野の人手不足解消を目的としたヒューマノイドロボットの開発を進めている。
- 産業現場では、アクセンチュアやシェフラーといった企業が、デジタルファクトリートゥインで汎用ヒューマノイドロボットの群れの実証実験を開始。工場や倉庫でロボットが検査・移動・日常タスクを支援するパイロットプロジェクトの可能性を示唆している。
生成AIとロボティクスの融合により、複雑な機械をシンプルな自然言語コマンドで制御できるようになった。
2025年のロボット研究における重要なブレークスルーは、HelixやGemini Roboticsのような視覚-言語-行動（VLA）モデルの台頭でした。これらのモデルは視覚認識と言語理解を統合し、ロボットが自然言語の指示を解釈し、協調的な動作でそれに基づいて行動することを可能にします。
💡 プロの秘訣：これらのハードウェア・ソフトウェア計画を管理する運用チームやプロダクトチームにとって、エンジニアリング、製造、物流部門間の調整は悪夢のような作業になりかねません。納期遅れや意思疎通の失敗は、多大なコストを伴う遅延を招きます。
複雑なプロジェクトを最初から最後まで管理するにはClickUpを活用しましょう。ハードウェア仕様の追跡、フェーズゲート承認の管理、技術的でない関係者向けの技術文書要約を、製品チーム向けClickUpで実現！
⌚️ ヘルスケアとウェアラブルデバイス
医療分野では、AIが創薬から個別化治療プランまですべてのプロセスを加速させた。ウェアラブル機器やモニタリングデバイスが患者のデータを継続的に生成する一方、AIモデルはリスクの特定、治療法の提案、研究ワークフローの加速に貢献した。目的は臨床医の代替ではなく、より優れた意思決定を迅速にサポートすることにあった。
- スマートウェアラブルは現在、疾患の早期発見に向けた高度なアルゴリズムと連携している。研究者らは、ウェアラブルデータ（Apple Watchの心電図など）で訓練されたAIモデルが、高い精度で心臓の構造的疾患をスクリーニングできることを実証した。
- ウェアラブルメーカーは、10万件以上の医学論文データソースで訓練されたAIチャットボットを搭載した「Evieスマートリング」などのデバイスを発表。一般的な出力ではなく、査読済みデータに基づく健康ガイダンスの提供を目的としている。
💡 プロの秘訣：医療技術チームは難しいバランスを迫られています。HIPAAのような厳格なコンプライアンス規制を遵守しつつ、迅速にイノベーションを起こす必要があるのです。従来のプロジェクトツールでは、この機密性の高い仕事に必要なセキュリティと柔軟性が不足していることが多々あります。
ClickUpの高度な許可制と監査証跡で、誰がいつ何にアクセスしたかを明確に記録し、プロジェクトを安全に管理しましょう。ユーザーログインからカスタムフィールドの変更まで、詳細なイベントデータを提供するClickUpの監査ログで、コンプライアンスに必要な文書を入手できます。
自動運転車
自律走行車および準自律走行車は2025年も進化を続け、特に高速道路や都市部試験区域といった管理された環境での性能が向上した。
- アルファベット傘下のウェイモは自動運転タクシー展開を主導し続け、車両数を約2,500台に拡大。サンフランシスコ、フェニックス、ロサンゼルスなどの都市で週に数十万回の有料乗車を完了した。年末までに1,400万回以上の乗車を提供し、2024年の総乗車の3倍以上を達成した。
- ZooxやAvrideといった小規模事業者も特定都市でサービスを拡大。これはWaymoだけの話ではなく、自律走行型ライドシェアネットワークへの広範な移行を示唆している。
- テスラはテキサス州オースティンでロボタクシーサービスの運用を開始し、公道での完全無人運転の試験運行を実施している
これらのシステムは、複数のAIレイヤーが連携して動作する仕組みで支えられている。世界を感じ取り、行動を予測し、行動のプランを立て、リアルタイムで意思決定を実行しているのだ。
3. 非構造化データスタックの台頭
🧠 豆知識：世界のデータの90%は、過去2年間だけで生成されたと推定されています。2025年だけで、世界は181ゼタバイトのデータを生成すると予測されています。1ゼタバイト＝1000エクサバイト、10億テラバイト、1兆ギガバイトに相当します！
2025年の企業の大半がデータ不足に陥っていたとは言えない。むしろデータに埋もれていた。問題はデータの所在だった。企業情報の大部分は文書、電子メール、チャットスレッド、ミーティングメモ、録音などに散在していた。整然とした行や列に整理されておらず、一箇所に集約されてもいなかった。
これが現実の問題となったのは、チームが仕事でAIを活用しようとした時だ。AIツールは迅速に回答を生成できるが、この煩雑で構造化されていない情報にアクセスできなければ、その回答は文脈や正確性を欠くことが多い。ある回答は得られるかもしれないが、正しい回答ではないのだ。
同時に、チームはこの種のデータを活用可能にする技術への投資を開始した。AIインフラ技術の中で最も急速に成長したのは、意味検索と意味に基づく検索を可能にするツールだった。目標は情報の保存から、必要な時に実際に見つけ、活用することへと移行した。2025年、AIはついにこのすべての情報を大規模で検索可能かつ実用可能なものにした。
これを可能にする技術には以下が含まれます：
- ベクトルデータベース：この特殊なデータベースは情報を数学的表現として保存し、キーワードだけでなく意味や文脈に基づいた検索を可能にします。2030年までに73億4000万米ドル規模へ拡大する市場です。
- 埋め込みモデル： テキスト、画像、音声をデータベースが理解できる検索可能なベクトルに変換する技術
- ナレッジグラフ：異なる概念や実体間の関係をマッピングし、AIが仕事の接続性を理解するのを支援します
- 検索拡張生成（RAG）: この技術は検索とAI生成を組み合わせ、実際の文書に基づいた正確で根拠のある応答を提供します
ワークスプロール（仕事の拡散）の問題
このトレンドはより大きな問題、すなわち「ワークスプロール」を露呈した。知識があまりにも多くの連携しないツールに分散され、人間もAIも全体像を把握しづらくなっていた。
そのため多くのチームが、ClickUpのような統合型AIワークプラットフォームへの移行を開始しました。タスク、ドキュメント、チャット、ファイルが一箇所に集約され、一括検索が可能な環境です。情報が接続されることでAIの有用性が高まり、回答の信頼性が向上。チームは検索時間を削減し、仕事遂行に集中できるのです。
📮 ClickUpインサイト： ビジネスパーソンは1日平均30分以上を業務情報の検索に費やしています。電子メールやSlackのスレッド、散らばったファイルを漁るだけで年間120時間以上が失われている計算です。ワークスペースに組み込まれたインテリジェントなAIアシスタントがこれを変えます。 ClickUp Brainの登場です。適切な文書、会話、タスク詳細を数秒で抽出することで、即座の洞察と回答を提供します。検索を止め、作業を開始できるのです。💫 実証結果：QubicaAMFのようなチームは、ClickUpを活用して週5時間以上（1人あたり年間250時間以上）を取り戻しました。時代遅れのナレッジ管理プロセスを排除した結果です。四半期ごとに1週間分の生産性が追加されたら、あなたのチームは何を生み出せるでしょうか！
💡 プロの秘訣：ClickUpのAI企業検索なら、あらゆる場所からあらゆる情報を検索可能。ClickUpドキュメント、コメント、タスク、チャットを含む全コンテンツの検索を統合し、FigmaやGitHubなどの接続アプリからの結果も取得できます。
4. 合成データ
合成データとは、実際の機密情報やプライベート情報を一切含まず、現実世界のデータのパターンを模倣して人工的に生成された情報です。実データが不足している場合やGDPRなどのプライバシー規制で保護されている場合に、AIモデルのトレーニングを行う強力な解決策となります。
5. AIハードウェアとインフラストラクチャ
2025年の驚異的なAI進歩は、ハードウェア革命によって推進された。
クラウドプロバイダーも大きな役割を果たした。
- re:Invent 2025で、AWSは企業が大規模AIモデルをより効率的に実行するための新たなカスタムチップとツールを発表した
- ツァボライト・スケーラブル・インテリジェンスは、多様な作業負荷に対応する柔軟なAIチップの事前注文が1億ドルを突破したと報告した
これらの進歩が相まって、より大規模で高速なAIモデルが手頃な価格で実用化され、自律システムから日常的な企業分析まですべてを支える基盤となった。
6. AIガバナンス、倫理、規制
AIの能力が強化されるにつれ、AIガバナンスと規制の必要性が急務となった。本年はEU AI法（2025年2月施行）などの主要枠組みが導入され、米国でも新たな規制が策定されるなど、AIの開発・導入の責任ある実施を保証する取り組みが世界的に進展した。
AIガバナンスの主要領域には以下が含まれる：
AIを導入するチームにとって、この新たな状況は重大な課題を生み出している。今や増大するコンプライアンス要件と不明確な責任の所在に直面している。AIが誤りを犯した場合、誰が責任を負うのか？監査担当者向けにAIの意思決定プロセスをどう文書化すべきか？
💡 プロの秘訣：コンプライアンスとリスク管理を効率化するため、AIガバナンスワークフローをClickUp内で直接構築しましょう。全AIシステムの集中管理、コンプライアンスタスクの追跡、リスク評価の管理、完全な監査証跡の維持——これら全てをClickUpで実現。ClickUpの権限制御機能により、機密性の高いAIモデルやデータへのアクセスを許可された担当者だけに限定できます。ClickUp Brainが安全なワークスペース内でデータ処理を行うため、AIがアクセスする情報の内容を完全に可視化できます。
7. AIとサイバーセキュリティ
サイバーセキュリティ分野では、2025年のAIは諸刃の剣となった。一方で脅威の検知速度向上と自動化されたインシデント対応により防御を強化したが、他方で攻撃者に被害を拡大する新たな手段を提供してしまった。
- AI生成のフィッシング電子メールは見分けがつきにくくなった
- ディープフェイクはより説得力のあるものへと進化した
- かつて数日かかっていた攻撃プランが、今では数分で実行可能になった
当然ながら、組織は対応した。2025年の業界調査によると、68％の企業が自動化されたフィッシング検知・対応システムなどAIベースの保護策に投資し、これらの脅威に対抗していた。
💡 プロの秘訣： ClickUpでセキュリティ運用チームの競争条件を平等に。インシデント対応ワークフロー全体を一元管理し、ClickUp自動化で脅威を検知すると即座に対応プレイブックを起動。ClickUpダッシュボードとClickUp Brainで主要脅威メトリクスをリアルタイムで追跡し、アナリストがインシデントレポートや脅威インテリジェンスフィードを迅速に要約するのを支援。
ワークフローでAIトレンドを活用する方法
ほとんどのチームはAIの重要性を認識している。しかし、時間と資金を無駄にせずに仕事に統合する方法を見極めるのは難しい。プランなしにAIを導入すると、混乱やツールの過剰導入、期待外れの結果を招くことが多い。
AI変革を成功させる鍵は、小規模から始めて勢いをつけることだ。全てを一度に解決しようとするのではなく、即座に価値を生み出す影響力が高くリスクの低いユースケースに集中せよ。仕事を統合し、より接続性の高い少数のプラットフォームに集約することで、AIが真に役立つために必要な文脈を提供できる。
今日から実践できる具体的なステップをご紹介します：
- ツールスタックの監査：連携されていないツールが情報サイロを生み出している箇所を特定する
- コンテキストを統合：仕事を単一の統合プラットフォームに移行し、AIが全体像を把握できるようにする
- 要約から始める：長文文書やミーティング議事録を要約するAI活用は、リスクが低く価値の高い出発点です
- AI利用状況の記録： 将来のガバナンス要件に備え、チームがAIをどこでどのように使用しているかを簡潔に記録する
これらのステップは、チームがAIへの信頼を築きながら、不必要な複雑さを回避するのに役立ちます。
なぜ2025年にAIの無秩序な拡大が問題となったのか
AI導入が加速する中、多くの企業は深掘りする代わりに広範囲に手を広げた。新たなツールが迅速に追加され、明確な所有権や戦略がないケースが多発した。その結果生まれたのが「AIスプロール」だ。チーム間で分散した、相互接続されていないAIツール・モデル・プラットフォームが拡大し続ける状態である。
当初は革新的に感じられた。しかし時が経つにつれ、それは疲弊をもたらすものとなった。
2025年に実施されたClickUpのアンケート（知識労働者1,000人以上対象）によると、企業は数十種類のAIツールに投資していたものの、従業員が日常的に使用していたのは1～4種類のみでした。チームの約半数が、過去1年以内に導入したAIツールを放棄。多くの回答者は「複数のツールが廃止されても無関心、あるいはむしろ安堵するだろう」と述べています。
結論は明らかだった：AIの量が増えたからといって、自動的に仕事の質が向上するわけではない。
AIの拡散から統合への転換
こうした経験から、チームはアプローチの見直しを迫られた。ツールを積み重ねる代わりに、多くの組織は既存の仕事プラットフォームへAIを統合し始めた。文脈認識型AIが指針となったのである。
この変化は統合型AIワークスペースへの移行を示した。タスク、文書、会話、データが共存し、AIが日常ワークフローに直接組み込まれる環境だ。単なる上乗せではなく、業務プロセスに内在する形へと進化したのである。
そしてClickUpはその変革を体現している。
AIを単体のアドオンとして提供する代わりに、チームがプラン・協業・実行を行うワークスペースに直接組み込む。
| 課題 | 従来型アプローチ | 統合型AIワークスペース（ClickUp） |
|---|---|---|
| コンテンツ生成 | 独立したAIライティングツール | ClickUp Brainが文脈に沿って生成します |
| ミーティングメモ | スタンドアロン型文字起こしアプリ | AIノートテイカーがタスクを自動生成 |
| ナレッジサーチ | 複数ツール検索 | 企業AI全仕事にわたる検索 |
| タスク自動化 | ツール間の手動セットアップ | 自然言語処理による自動化とスーパーエージェントが一つに |
ClickUpなら、チームは生成AIとエージェント型AIの両方に一箇所でアクセスできます。
- ClickUp Brainはコンテンツを生成し、仕事を要約し、質問に回答します。一方、Super Agentsはタスクやプロジェクト全体でアクションを自動化します。
- 企業AI検索は、ドキュメント、タスク、コメント、Google DriveやFigmaなどの統合ツールから情報を抽出。企業レベルの制御機能によりセキュリティとガバナンスをサポートします。
このアプローチは、個別のAIツールを組み合わせる従来の方法とは根本的に異なる。AIが真に役立つために必要な文脈を提供し、チームが管理すべきシステム数を削減する。
ClickUpなら、ミーティング用AIノートテイカー、音声コマンド対応のClickUp Talk to Text、Claude・Gemini・ChatGPTの最新モデルを含む複数大規模言語モデルへのアクセスなど、AI搭載の生産性システムをワンストップで実現します。
これが仕事の未来に意味すること
仕事の未来は、人間をAIで置き換えることではない。人間の能力を増強し、イノベーションの妨げとなる煩雑な作業を自動化することにある。
人間とAIエージェントが完全な文脈で協働する統合型AIワークスペースを採用するチームは、依然として十数個の孤立したツールを駆使しているチームを圧倒的に凌駕するだろう。
これが、チームが仕事の拡散、コンテキストの拡散、AIの拡散を乗り越え、AIから真の価値を引き出し始める方法です。
ClickUpを無料で試して、その実力を体感してください。
よくある質問（FAQ）
生成AIは指示に応じてテキストや画像などの新規コンテンツを生成する一方、自律型AIは目標達成のために複数のステップからなるタスクを自律的にプランニング・実行できる。
プロジェクトマネージャーにとって最も影響力のあるトレンドは、調整タスクを自動化する能動型AI、情報を迅速に見つける非構造化データ検索、そして責任ある利用を確保するAIガバナンスツールである。
まずは、ClickUp Brainのように日常的に使用するツールに既に組み込まれているAI機能から始めましょう。専門的なスタンドアロンAIツールに投資する前に、文書要約などのタスクには無料または標準搭載の機能に焦点を当ててください。
今後の展望としては、自律型AIの能力がさらに向上し、AI処理がクラウドからエッジデバイスへ移行し、新たな規制枠組みが形作られ続けることが予想される。