＜ニュース概要＞
グーグルが、メタによるAIモデル「Gemini」の利用に制限をかけたとFTが報じました。理由は、AIブームでデータセンターの計算能力や電力需要が限界に達し、メタが求めるだけの処理能力を供給できないため。グーグル自身、スペースXから計算能力を月約1475億円で調達するほど需要が逼迫しています。メタは安全対策の自動化でGeminiに依存していましたが、社員にトークンの効率利用を指示し、自社新モデルへ軸足を移して外部依存を減らす方向に転換中です。AIを前提に業務を組む側にとって、「供給が止まる・絞られるリスク」が無視できなくなってきました。
＜あなたが明日からできること＞
【バックオフィスはこう変わる】
「とりあえずAIに全部投げる」から「重要な処理にAIを賢く配分する」へ変わっていきます。経理の自動仕訳や契約チェックなど、どの業務にAIリソースを優先的に使うかを判断する仕事が増えます。同時に、特定のAIベンダー1社に業務を依存させる怖さが情シスだけでなく経理・法務にも及び、「使うAIを選び、いつでも切り替えられる状態を保つ」ことが管理部門の新たな責任になっていきます。
【今日からの5分トライ】
今使っているAIツールを1つ思い浮かべ、「これが急に使えなくなったら、どの業務が止まるか」を5分でメモしてみてください。依存度の高い業務と、代替手段の有無がはっきり見えてきます。
＜出典＞
出典：TBS CROSS DIG with Bloomberg・2026年6月28日
https://newsdig.tbs.co.jp/articles/withbloomberg/2764341?display=1
ISAOの管理部門のAI導入事例
AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。
月次決算の工数を50%以上削減｜東証グロース上場企業A社
少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。（Claude Cowork／Microsoft 365 Copilot）
全社でAIを使わない日がない状態へ｜医薬品・上場準備企業
ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。
収益認識の判定をAIエージェント化｜創薬支援CRO
月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。
「AI管理部長」を数年かけて共同研究｜東証上場のIT企業
管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。
