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米国蒸留酒協議会（Distilled Spirits Council of the US）のデータによると、酒類醸造所は2025年に蒸留酒サプライヤーの売上が2.2％減少した364億ドルで経済的困難に直面しました。売上の減少により、一部の企業は営業を中止し、自社製品の購入を楽しみにしていた消費者は悔しさを感じました。市議会は、消費者が蒸留水の好みをすぐに飲めるカクテルに変えていると主張し、このニュースを肯定的に評価しました。アメリカ酒販売2.2％減少The Spirits BusinessのDistilled Spirits Council CEOであるChris Swongerは、「2025年の米国の全酒類販売量は2.2％減少しましたが、主流産業は継続的に消費者の関心を呼び起こす革新的な製品に支えられ、回復力を維持しています」と述べました。Swongerは、「消費者の信頼の弱まりと持続的な経済的プレッシャーという困難な状況の中でも、アメリカの大人は蒸留酒を選び続けており、すぐに飲むことができるカクテルが最も好まれる品目として浮上しています」と述べました。すぐに飲めるカクテルが人気です。議会報告書によると、米国の即席飲料カクテル部門は前年比16.4％増加した38億ドルで、売上が唯一増加したことが示されています。 テキーラとメスカルの売上高は4.1％減の64億ドル、ウォッカのカテゴリーは3％減の70億ドル、ウイスキーの売上高は0.9％減の51億ドルを記録しました。すぐに飲める店が多くない限り、蒸留所は永久に閉鎖して常連客を失望させました。 ...

AIの影響者Matt Shumerは、過去24時間に5,500万回以上の視聴回数を記録したほとんどすべての知識作業を妨げ、最終的に自動化できるAIの可能性についてX用のウイルスブログを作成しました。Shumerの5,000ワードエッセイは確かに心を捕まえました。息をのむような口調で書かれたこのブログは、友人や家族に彼らの仕事がどのように急激に逆転するのかについての警告で構成されています。 （FortuneはShumerの投稿を修正したバージョンをコメントとして掲載しました。）「2月5日、2つの主要なAI研究所が同日、OpenAIのGPT-5.3 CodexとAnthropicのOpus 4.6という新しいモデルをリリースしました」と彼は書いた。 「そして何かカチッと音がした。灯りスイッチではなく…水があなたの周りから湧き上がり、今あなたの胸にいることに気づいた瞬間にもっと近い」Shumerはコーダーが他のすべての職業の炭鉱にあるカナリアだと言います。 「過去1年間、技術従事者がAIが「有用なツール」から「私よりも仕事を上手にする」姿に変わることを見守った経験は、他の誰もがすぐに持つことになる経験になるでしょう」と彼は言いました。 「法律、金融、医学、会計、コンサルティング、執筆、デザイン、分析、カスタマーサービス。10年以内ではありません。これらのシステムを構築する人は1〜5年です。一部の人は少ないと言っています。しかし、口コミが出ているという事実にもかかわらず、コーディングで起こったことは他の分野で起こるものの前編であり、決定的にこれがほんの数年で起こるというShumerの主張は私には間違っているようです。そして私は、AIが2029年までに知識作業を大々的に変化させると予測した本（AIマスタリング：超強力未来への生存ガイド）を書いた人としてこの記事を書いています。私は、コーディングを通じて見始めたプロセスの完全な自動化が、Shumerが主張するのと同じくらい早く他の分野に導入されるとは思わない。彼は方向的に正しいかもしれませんが、彼の手紙の恐ろしい口調は私に恐怖を助長し、主に間違った仮定に基づいているという印象を与えます。すべての知識作業はソフトウェア開発と同じではありません。Shumerは、コードがこれまでに自律エージェントの機能が最大の影響を及ぼした領域だった理由は、AI企業がこれに多くの関心を寄せていたためだと述べています。 Shumerは、これらの先駆的なモデル会社は自律ソフトウェア開発を自社のビジネスの核心と見なし、AIモデルが次世代AIモデルを構築するのに役立つと考えているので、そうしたと述べています。この点でAI会社の賭けは成果を上げているようです。過去1年間で、より良いモデルを生産する速度が著しく向上しました。そしてOpenAIとAnthropicは、最新のAIモデルのコードがほとんどAI自体によって書かれていると述べた。Shumerは、コーディングは主な指標ですが、コーディングで見られるのと同じパフォーマンスの向上が他の分野でも現れますが、時にはコーディングの改善より約1年遅くなると言います。 （Shumerは、AIモデル会社が最初にコーディングを最適化してから、最終的に他の領域のモデルを改善するためであることを示唆していますが、これらの遅延が存在する可能性がある理由について説得力のある説明を提供していません。） しかし、Shumerが言っていないのは、ソフトウェア開発の自動化の進展が他の分野よりも速いもう一つの理由です。つまり、コーディングには、他の領域には存在しない品質の定量的指標があるということです。プログラミングでコードが本当に悪い場合は、まったくコンパイルされません。不適切なコードは、AIコーディングエージェントが実行できるさまざまなユニットテストに失敗する可能性があります。 （Shumerは、今日のコーディングエージェントが時々ユニットテストの実行について嘘をついているという事実には言及していません。これは、自動化されたソフトウェア開発が完璧ではない多くの理由の1つです。）多くの開発者は、AIによって書かれたコードがこれらの基本的なテストに合格するのに十分な場合がありますが、それでも悪いと言っています。つまり、非効率的でエレガントではなく、最も重要なのは安全ではなく、それを使用する組織がサイバーセキュリティリスクにさらされることです。ただし、コーディングには、これらの問題のいくつかを解決するために自律AIエージェントを構築するためのいくつかの方法があります。モデルは、サイバーセキュリティの脆弱性に対して作成されたコードを確認したり、コードがどれほど効率的であるかを批判するサブエージェントを起動したりできます。ソフトウェアコードは仮想環境でテストできるため、AI会社が初期トレーニング後にAIモデルの動作を形成するために使用する強化学習（エージェントがゲームポイントなどの一部の報酬を最大化するために経験を通じて学習する）プロセスを自動化する方法がたくさんあります。これは、コーディングエージェントの改善が自動化された方法でスケールに合わせて実行できることを意味します。知識タスクの他の多くの分野で品質を評価することははるかに困難です。法律のコンパイラもなく、医療治療計画の単位テストもなく、マーケティングキャンペーンが消費者にテストされる前にどれだけ良いかについての決定的な指標もありません。他の分野では、「良い」ものが何であるかについて、専門の専門家から十分な量のデータを収集することははるかに困難です。 AI企業は、この種のデータの収集に問題があることに気づいています。これが彼らが現在Mercorと同じ会社に何百万ドルを支払っている理由です。 Mercorは、AI会社がモデルをよりよく訓練できるように、AIの結果に関するフィードバックを提供するのに役立つ会計士、金融専門家、弁護士、医師の採用に大きなお金を注いでいます。コーディング以外の専門的な作業でも最新のAIモデルが急速に発展する姿を示すベンチマークがあるのは事実だ。これらのうちの最高の一つは、OpenAIのGDPValベンチマークです。これは、フロンティアモデルが複雑な法律業務から製造、医療まで、さまざまな専門業務で人間の専門家と同等性を達成できることを示しています。これまで、先週リリースされたOpenAIとAntropicモデルの結果は出ていません。しかし、以前のモデルであるClaude Opus 4.5およびGPT-5.2では、モデルはさまざまな作業で人間の専門家と同等を達成し、さまざまな分野で人間の専門家を上回ります。それでは、これはShumerが正しいことを示唆していませんか？まあ、そんなに速くないです。多くの職業で「良いこと」がどのように見えるかは非常に主観的であることがわかりました。人間の専門家は、AI出力の評価について約71％しか同意しませんでした。 OpenAIでGDPValに使用される自動評価システムははるかに多様であり、評価に同意する割合はわずか66％です。したがって、プロフェッショナルな作業でAIがどれほど良いかについての見出しの数値は、誤差の範囲が広くなる可能性があります。企業には安定性、ガバナンス、監査の可能性が必要です。この違いは、企業が完全に自動化されたワークフローを展開するのを妨げる要因の1つです。 AIモデル自体の出力にのみ欠陥がある可能性はありません。 GDPValベンチマークが示すように、多くの専門的なコンテキストで自動化されたユニットテストに対応するタスクは、3分の1の確率で誤った結果を生成する可能性があります。ほとんどの企業は、3分の1の場合に品質の低い作業が出荷される可能性を許容できません。リスクが大きすぎます。時々、危険は単なる評判にすぎません。他の場合は、即時の収益損失を意味する可能性があります。しかし、多くの専門的な仕事では、誤った決定の結果ははるかに深刻になる可能性があります。つまり、専門的制裁、訴訟、免許の喪失、保険の喪失、さらには身体的傷害および死亡のリスクまでもたらされます。時には多くの人に影響を与えます。さらに、自動化された出力を確認するために人間に直接参加させることは問題になります。今日のAIモデルは本当に良くなっています。幻覚はあまり頻繁に起こりません。しかし、それは問題をさらに悪化させるだけです。 AIによって発生するエラーの頻度が減少し、人間のレビュー担当者は安住します。 AIエラーを見つけるのが難しくなります。 AIは自信を持って間違えることができ、フォームは完璧ですが、内容が不足している結果を提示するのに最適です。これは、人間が境界レベルを調整するために使用するいくつかの代理基準をバイパスします。 AIモデルは、同じ作業で人間が失敗する方法とは異なる方法で失敗することが多いため、AIによって生成されたエラーを防ぐことはより困難です。これらすべての理由により、より専門的な分野のためにソフトウェア開発の自動化されたユニットテストに対応する機能が開発されるまで、多くの知識作業コンテキストで自動化されたAIワークフローを展開することはほとんどの企業にとって危険すぎるでしょう。 AIは、多くの場合、人間の知識労働者の仕事を完全に自動化するのではなく、アシスタントや副操縦士として残ります。また、自動化ソフトウェア開発者が観察した種類の自動化が他のカテゴリーの知識作業では発生しないような他の理由もあります。多くの場合、企業はAIエージェントに自動化されたワークフローを実行するために必要なツールとデータシステムへのアクセスを許可できません。これまでAI自動化を最も熱心に促進した人は、自分で働く開発者であるか、AIベースのスタートアップのために働く開発者であったということは注目に値します。これらのソフトウェアコーダーは、従来のシステムと技術負債のために制約を受けないことが多く、ナビゲーションするガバナンスやコンプライアンスシステムが多くないことがよくあります。大規模な組織では、現在のデータソースとソフトウェアツールを一緒にリンクする方法が不足していることがよくあります。他の場合には、セキュリティリスクとガバナンスの懸念により、大企業、特に銀行、金融、法律、医療などの規制部門の大企業は、結果が信頼でき、結果を監視、管理、監査するプロセスがあるという徹底的な保証なしに自動化を消すことがあります。これを行うシステムは現在原始的です。はるかに成熟して強力になるまで、企業はビジネスにとって重要であるか規制された成果物の生産を完全に自動化することを期待しないでください。批評家はShumerがLLMの失敗に対して率直ではないと言います。シューマーの分析が間違っていると思う人は私だけではありません。今日の大規模な言語モデルの主要な懐疑論者の一人となったニューヨーク大学の認知科学名誉教授、Gary...

画像ソース：ゲッティ画像 去る11月に私は年末を控えてAdobe(NASDAQ:ADBE)株が優れた価値を持つと思われる理由について書きました。しかし、2026年現在まで株価は23％下落した。一部の人々は、AIによって会社が崩壊するだろうと言います。私が同意しない理由はここにあります。ニュース分析現在渦巻いているAI破壊物語から先に見てみよう。一部の投資家は、作成AIがAdobeのコアビジネス（創造的なソフトウェア）を脅かすと懸念しています。 AnthropicやCanvaなどの競合他社の新しいAIツールは、より簡単で安価で創造的なワークフローを約束します。心配なのは、これがPhotoshopなどのAdobeの既存の購読製品の需要を減らす可能性があることです。これが事実であることが判明した場合、会社に深刻な負の影響を与えるでしょう。現在のビジネスに害を与えるもう一つのAIの側面は、イノベーションを通じて収益を生み出す能力です。 Adobeは、将来の収益性を高める独自のAI革新に取り組んでいます。しかし、まだ実績が制限的であり、ここに投資規模が割り当てられることについて懸念する声もある。ドラムを叩く音誤解しないでください。将来的にはリスクがあります。株価の下落は、これらの要因を真剣に検討する必要があることを示しています。しかし、会社の長期的な見通しの悲観的な視点は間違っているようです。12月の最近の四半期ごとの業績は、昨年の同じ期間より10％増加した61億9000万ドルの売上高を記録しました。会社が本当に競合他社とより安価な代替手段によって追い越されている場合、会社はこのような記録的な数値を記録できません。全体として、アドビは投資家にとってリスクの低い株式ではありません。今年は明らかにいくつかの難しい問題があります。しかし、最近会社をめぐる悲観論は本当に間違っていると思います。投資家が私の推論に同意した場合、ポートフォリオに追加することを検討するのは良い株式になるかもしれません。

（ハイスポット写真/デビッドケネディ）シアトルに本社を置くHighspot社は、販売および収益支援ソフトウェアの分野で最大の2つの企業を組み合わせた取引を通じてSeismicと合併する予定です。両社は木曜日の合併の最終契約を締結したと発表した。取引が完了すると、合併した会社はSeismicという名前で運営され、去る10月に雇用されたSeismic CEO Rob Tarkoffが率いる。 Highspotの創設者でありCEOであるRobert Wahbeは、合併した会社の取締役会に参加します。2020年からサンディエゴに本社を置くSeismicを支援してきたプライベートエクイティ・ペルミラが支配株主として残ります。両社は、取引が終了するまで独立して運営される予定である。プレスリリースによると、このプラットフォームは「今後も引き続きサポートされる予定です」と述べています。今回の取引により、HighspotはSeismicのリーダーシップとブランドの下で効果的に位置づけられました。追加条件は公開されていません。私たちは、潜在的な労働力の影響と合併した会社の本社の場所について詳しく学ぶために、これらの会社とフォローアップしました。今回の合併で収益実現市場で長く競争してきた二人の競争相手が一堂に会しました。ソフトウェアは、販売、マーケティング、顧客の成功チームがコンテンツ、トレーニング、分析、パフォーマンスを管理できるように設計されています。Tarkoff氏は、LinkedInに「販売戦略を実行しやすくし、組織が特に今日の市場参入環境で大規模で一貫した収益パフォーマンスを達成するのを支援する技術に対する需要が高まっている」と述べた.プレスリリースでは、Wahbeは、この取引を通じて合併された会社が、顧客に「より多くの革新」と「行動につながるより多くの洞察力」を提供することで、「収益支援スペースを発展」させることができると述べた。ハイスポットCEOロバートワビー。 （ハイスポット写真）Highspotはシアトルで最も有名な企業ソフトウェア会社の1つであり、2011年の発売以来6億5000万ドルを集めました。 LinkedInのデータによると、Highspotはシアトルおよび太平洋北西部の非上場技術会社のリストであるGeekWire 200で1位を占め、1,000人以上の従業員を雇用しています。同社の最近公開された価値は、2022年に35億ドルで2億4,800万ドルを調達しました。Highspotは、より大きな技術の低迷のため、2023年に2回解雇されました。2022年のハイスポットの価値評価はソフトウェアブームの頂点に達しました。それ以来、ベンチャー資金調達が強化され、技術部門全体の価値評価がリセットされました。 PitchBookは、かつて高く飛んだ多くの「ユニコーン」が、資本がさらに集中するにつれて、価値評価が10億ドルを下回ることを目撃したと指摘しました。 AIブームの中で、既存のエンタープライズソフトウェア会社も調査を受けています。B Capital GroupとD1 Capital Partnersは、2022年にHighspotのシリーズFラウンドをリードしました。他のスポンサーとしては、ICONIQ Growth、Madrona Venture Group、Salesforce Ventures、Sapphire Ventures、Tiger Global Managementなどがあります。Wahbeは、Microsoftで長年勤務した従業員で、営業チームに顧客の宣伝に必要な情報を提供するために16年を費やしました。彼は2011年前に同僚であるOliver...

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失業手当を申請するアメリカ人の数は先週減少し、過去数年間にわたって歴史的に健康な範囲内にとどまった。2月7日に終わる1週間、失業支援申請者は全州より5,000人減少した227,000人を記録したと労働部が木曜日発表しました。これは基本的に、データ会社FactSetが調査したアナリストが予測した226,000の新しいアプリケーションと一致します。失業手当の申請は米国の解雇を代表するものとみなされ、雇用市場の健全性を示すリアルタイム指標に近い。水曜日、政府は米国の雇用主が1月に驚くべきことに13万の雇用を追加し、失業率が4.4％から依然として低い4.3％に落ちたと報告しました。しかし、政府の改正により、2024～2025年の米国給与が数十万削減されました。これにより、昨年創出された雇用数は181,000件に減少しました。週間の解雇は過去数年間で主に200,000から250,000人の間で歴史的に低い範囲にとどまっていますが、近年ではUPS、Amazon、Dow、Washington Postを含む多くの有名企業が人員削減を発表しました。昨年増えた解雇の発表と政府自体の不振な労働市場報告により、アメリカ人は経済に対してますます悲観的な立場を持つようになりました。労働省はまた、最近の12月の雇用空席が5年以上で最低水準に落ちたと報告しています。過去1年間のデータは、ドナルド・トランプ大統領の関税により提起された不確実性とファンデミックによるインフレ急増を抑制するために、連준が2022年と2023年に操作した高金利の効果が持続し、雇用が確実に鈍化して萎縮した労働市場を広範囲にしています。経済学者は、予想よりも強い1月の雇用増加が1回限りであるのか、それとも労働市場の回復の最初のシグナルであるのかについて紛争を経験しており、その結果、連邦政府が基準金利の追加引き下げをさらに遅らせることができます。一部の連邦関係者は、昨年の雇用不振が、借入費用が成長を押し下げ、企業の拡大を阻害していることを示していると具体的に主張している。採用が継続的に増加すると、これらの理論が弱まる可能性があります。連邦関係者は、12月の先物価格に基づいて今年もう一度基準金利を引き下げると予想し、ウォールストリート投資家は2回引き下げることを予想すると明らかにした。木曜日、労働部が発表した失業手当報告書によると、週間変動性を一部相殺する失業手当請求件数4週移動平均が7,000件増加した219,500件を記録しました。１月３１日に終わる先週に失業手当を申請した米国人の総数は２１，０００人増加した１８６万人を記録したと政府が明らかにした。