2025年11月現在、Googleの生成AIの進化に焦っています【NotebookLM, NanoBanana, Antigravity】
2025年11月現在、Googleの生成AIの進化スピードに、猛烈に焦っています。これまでも「AIで仕事が変わる」とは言われてきましたが、今回発表されたGemini 3.0、そしてそれに付随する新機能群は、明らかに「フェーズが変わった」と感じさせるものでした。
YouTubeでは、
- NotebookLM：特定データセットに対するチャット、要約、スライド、音声解説、テスト問題作成
- NanoBanana：特定キャラクターの一貫性を保ちつつ複数画像を作成
- Antigravity：プログラミングエディタ(口頭でWebサイトの作成を指示、修正できる)(バイブコーディング)
- Google Workspace Flows：例えば、Gmailの返信文の下書き自動作成などの、タスク自動化をプログラミング知識無しにできる。これを試したくて、Google Workspaceという法人アカウントを月額約2000円を始めてしまいました。(ChatGPTは2024年から毎月約3000円課金しています。)
- スプレッドシート：例えば、自分のGoogleカレンダーの中のデータを抽出して、表にしたり、関数も言葉で入力すれば、割とちゃんとやってくれて、グラフも簡単に作れる。
の使い方が、たくさん紹介されています。りさおは、その動画の内容を実際に試してみて、実用的でびっくりしたとともに、
「自分の仕事が将来無くなる、少なくとも給料は激減するのでは？」
「ホワイトカラーの新卒新入社員はいらなくなると思われるので、生成AI時代に、いったいどのような子育てをしたらよいのか？」
と思ったので、現時点での感想をまとめてみたいと思います。
なお、以下の記事は、Google Geminiに下書きを書いてもらって、若干修正したものになります。
1. 2025年11月、何が起きたのか？
今月発表されたアップデートの中で、特に私たちが「これは社会構造を変える」と確信したのが以下の3点です。
① NotebookLM：もはや「優秀な部下」を超えたこれまで資料の要約がメインだったNotebookLMですが、今回のアップデートで別次元のツールになりました。手持ちの複数の資料を放り込むだけで、以下のことが一発でできてしまいます。
- 高品質なスライド作成： 構成案だけでなく、デザインされたスライドが出力される。
- 音声ファイル作成： 資料を基にした解説ポッドキャストが、自然な対話形式で生成される。
- テスト問題の作成： 学習深度に合わせたクイズや記述式問題が瞬時にできる。
これ、教育産業やコンサルティング業務の根幹を揺るがす機能です。「資料を読み込んで、整理して、アウトプットする」という、これまで人間が高給を得ていた知的労働の大部分が、ボタン一つで完了してしまいます。
② NanoBanana：クリエイティブの「一貫性」という壁が壊れた画像生成AIの課題だった「同じキャラクターを別の構図で描く」ことの難しさ。新ツールNanoBananaは、これをあっさり解決してきました。まだ正方形しか作れないなどの制約はありますが、キャラクターの一貫性を保ったまま、絵心の無い人でも、漫画や絵本の挿絵を量産できます。2025年、AI漫画というジャンルが出来上がりました。AI漫画っぽい雰囲気はどうしても残ってしまいますが、素人が漫画を作成できる時代になりました。もちろん、
③ Antigravity：プログラミング教育の概念崩壊そして極めつけが、Antigravityです。従来のコードを書く（コーディング）という作業が劇的に変化しました。詳細なロジックを人間が記述するのではなく、抽象度の高い指示でシステム全体が構築されていく。これまでの「プログラミング教室」で教えていた構文の暗記やエラー修正のスキルは、このツール前ではあまり意味をなさなくなるでしょう。2. 「勉強ができる」だけの価値が暴落する私たち夫婦は、いわゆる「受験戦争」を勝ち抜き、東大理三という場所に到達しました。そこでは、膨大な知識を正確に記憶し、論理的に処理する能力が求められました。しかし、Gemini 3.0の進化を見せつけられた今、痛感します。「処理能力」の価値は、限りなくゼロに近づいていく、と。資料をまとめてスライドにする能力も、バグのないコードを書く能力も、これまでは「特殊技能」として高い収入源になっていました。しかし、これらは全てAIが「秒」でこなす作業になります。これまで私たちが歩んできた「偏差値を上げて、良い大学に入り、専門知識を身につける」という王道ルートが、子どもの世代でも通用するのか？答えは、残酷ですが 「No」 である可能性が高いです。3. AI全盛時代、私たちはどう子育てするか？では、親として絶望するしかないのでしょうか？いいえ、むしろ**「人間が人間である意味」**を問い直すチャンスだと捉えることにしました。AIが完璧な答えや成果物を出せる時代だからこそ、私たちは改めて**「非認知能力」**に焦点を当てます。① 「問い」を立てる力NotebookLMは完璧な答えを出しますが、「何を解決すべきか」「どの資料を読み込ませるか」を決めるのは人間です。子どもには「正解を答える練習」よりも、「何が面白いか？」「何が問題か？」を発見する好奇心を育てたいと思います。② 情熱とグリット（やり抜く力）NanoBananaで誰もがクリエイターになれる時代。そこで差を生むのは、ツールを使いこなして**「何を表現したいか」という強烈な情熱**です。AIは疲れませんが、情熱も持ちません。子どもが夢中になれることを見つけ、それを粘り強く続ける力をサポートすることが、親の最大の役割になります。③ 人とつながる力（共感性）仕事の多くが自動化されても、最後に残るのは「この人と一緒にいたい」「この人に任せたい」という感情的な繋がりでしょう。Antigravityでシステムは作れても、そのシステムを使って誰を幸せにしたいかを感じ取る力は、生身の体験の中でしか育ちません。結論：AIを恐れず、AIを超える「人間力」を正直、不安は尽きません。このブログを書いている今も、明日にはまた新しい技術が出てくるかもしれません。しかし、「AIに使われる側」になるか、「AIを使い倒して新しい価値を生む側」になるかは、これからの教育次第です。これまでの「お勉強」の比重を少し下げてでも、泥んこになって遊ぶ経験、友達と喧嘩して仲直りする経験、そして「これが好きだ！」と目を輝かせる瞬間を大切にしたい。2025年11月の衝撃を忘れず、私たちもアップデートしていこうと思います。