同じ値段のまま、同じ仕事に使うトークン（AIが読み書きする文字量の単位）が減る。9月28日に公開された Claude Sonnet 5.5 は、そういう形の値下げです。
価格は100万トークンあたり、入力2ドル、出力10ドル。前のSonnet 5と同じです。ただAnthropicの社内テストでは、同じタスクにかかる費用が最大30%下がったとされています。
GitHub Copilotには同じ日から入りました。BusinessとEnterpriseでは、管理者が何もしなければ、新しいモデルは自動で有効になります。使わせるモデルを会社で決めたいなら、設定を一度見ておく必要があります。
OpenAIの安全性をめぐる報道も続いていて、明日（日本時間9月30日 午前2時）にはDevDayの基調講演があります。今日は、原文で確かめられたことと、報道止まりのことを分けて書きます。
前回予告の検証
🔮 加州の職場AI法案2本：9月29日時点でも、署名も拒否もない
SB 947 と AB 1883 は、州議会の公式ページの最新の記録が、まだ「知事へ送付」のままです（SB 947は9月9日、AB 1883は9月10日）。今日、両方のページを読み直して確かめました。期限は明日9月30日です。
🔮 OpenAI DevDay：まだ始まっていない
公式の告知では、サンフランシスコで9月29日に開催、基調講演は太平洋時間の午前10時（日本時間9月30日 午前2時）、サム・アルトマンが登壇し、無料でライブ配信されます。
新モデルや新しいアシスタントの噂は出ていますが、二次情報と検索の要約だけで、確かめられていません。中身は公式の本文が出てから書きます。
🔮 AI面接各社の対応：PeopleX以外は、見つけられなかった
前回の厚労省の改正に、PeopleX以外のAI面接・採用代行がどう対応したか。検索では出てきませんでした。ただ検索の範囲は限られるので、「ない」とは言い切れません。
関連して、Calaris社が9月28日に、AIアセスメントサービスへ「コンピテンシー面接」を追加しました（大手企業の採用選考向け）。リリース本文には、職業紹介や業務運営要領の言葉は出てきません。企業が自社の選考に使う形なのかは、本文だけでは読み取れませんでした。改正との関係は確かめられていないので、ここでは事実だけ置いておきます。
補足：補助金の6次日程は、公式に載っていた（前回の記述を訂正します）
デジタル化・AI導入補助金2026の5次締切は今日9月29日（火）17時です。
前回の記事に「6次の日程は、事務局の公式サイトにまだ載っていない」と書きましたが、誤りでした。スケジュールのページは、枠ごとの表が折りたたまれていて、開かないと日付が見えません。ブラウザで開いて確かめたところ、通常枠、インボイス枠（2類型）、セキュリティ対策推進枠のどれも、**6次の締切は10月30日（金）17時（交付決定は12月10日の予定）、7次の締切は12月1日（火）17時（交付決定は2027年1月19日の予定）**でした。前回「公式で確かめられないので日付として扱わない」とした「6次は10月30日」は、正しかったことになります。
もう1つ。Copilotの「11月2日」は、Microsoftのパートナー向け発表（9月16日付）で確かめられました。2026年11月2日から、CSP（販売代理店）経由で購入する新規の Microsoft 365 Copilot Business は、従量課金が既定でオンで、既定の課金は使った分だけ払う方式（pay-as-you-go）です。前回までに書いたとおりでした。発表には「あらかじめ設定された月の上限」への言及がありますが、金額は書かれていません。
注目ニュース TOP3
① Claude Sonnet 5.5：単価はそのまま、同じ仕事に使うトークンが減る
✅ 何が起きたか
Anthropicが9月28日に Claude Sonnet 5.5（モデルIDは claude-sonnet-5-5）を公開しました。公式ページに書かれているのは次のとおりです。
- 価格は100万トークンあたり、入力2ドル、出力10ドル、キャッシュの読み込み0.20ドル。Sonnet 5と同額
- 同じ仕事に必要なトークンが少なく、Anthropicの社内テストではタスクあたり最大30%安い
- 出力の速さは、Sonnet 5より30%以上速い
- AWS、Google Cloud、Azureでも使える
- 小型の Haiku 5.5 は「coming weeks」（数週間のうちに）と予告
コーディング作業のベンチマーク（Terminal-Bench 4.0）では、Sonnet 5.5が70.6%、Sonnet 5が10.3%、上位モデルの Opus 5.5 が66.4%です。Anthropicの自社の表で、Opus 5.5 の数字には「最も高い設定（Xhigh）での、モデルの最高スコア」という脚注がついています。同じページに、複雑で判断を積み重ねる仕事では Opus 5.5 のほうがまだ明らかに強い、という但し書きもあります。
GitHub Copilotでは、Pro、Pro+、Max、Business、Enterpriseで選べます。BusinessとEnterpriseの管理者は、Copilot設定の「モデルポリシー」で使えるかどうかを管理できます。既定の設定のままだと、管理者が全体の既定をオフにするか、このモデルを個別に無効にしない限り、新しいモデルは自動で有効になります。
なぜ重要か
今回の値下げは、単価を下げる形ではなく、単価を据え置いて、同じ仕事に使うトークンを減らす形です。請求は使った量で決まるので、安くなるかどうかは、自分の仕事で測ってみるまで分かりません。
ベンチマークの数字は、読み方に気をつけたいです。Sonnet 5の10.3%と70.6%は差が大きすぎて、そのまま「7倍賢くなった」とは受け取れません（🔮）。評価の条件は、公式ページの脚注を見てください。
→ 採用・中小企業への影響
Copilot Businessを使っている会社は、まず管理者が「モデルポリシー」を開いて、新モデルが自動で有効になる設定を確かめてください。使わせるモデルを会社で決めたい場合は、ここで止められます。
そのうえで、値段の話は比較してからにします。求人票のたたき台、応募者への返信文の下書きなど、自社の定型業務を10件選び、今のモデルとSonnet 5.5に同じ指示で流します。見るのは、使ったトークン量と、人が直した回数です。
→ 個人の実務・副業への影響
コードを書く副業の人は、Copilotのモデル選択から切り替えて、自分のリポジトリの同じ作業で、速さと直しの回数を比べられます。
自分はSonnet 5.5をまだ仕事で触っていません。使ったら、トークン量と直しの回数を数字で報告します。
② 電通の会計承認AI：人との一致は95%で止まり、原因は人の側のルールのズレにあった
✅ 何が起きたか
ITmedia キーマンズネットの9月29日の記事（Google Cloud Next Tokyo 2026 での電通グループの講演を基にした記事）によると、電通グループは、会計システムでの発注の承認（年間20万件超）に、GoogleのAI「Gemini」を組み込み、2026年4月までに実装しました。
AIは、発注の情報と見積書を、社内規定を入れた約50のルールと照らします。判定は「差し戻し」「承認」「要確認（人が判断）」の3段階です。取引の背景を踏まえた判断は、人が担当します。
人とAIの判定がどれだけ一致したかを、2025年の試験運用（PoC）で測っています。
- 他のモデルで13件（2025年6月23日〜7月1日）：15.4%
- Gemini 2.5 Proに変えて34件（7月7日〜31日）：77.9%
- 指示文を調整して52件（7月31日〜8月11日）：89.4%
実装後の検証では、AIと人の判断結果の一致率が約95%で止まりました。食い違いを調べると、人の判断が社内ルールと合っていないケースが出てきました。本来は却下すべきものを、昔に誰かが決めたローカルルールで承認していたのです。講演では、そうしたイレギュラーなケースを除くと、AIの正解率は99%に達したと説明されています。
なぜ重要か
AIを入れて最初に見えたのは、AIの精度の問題より、人の判断のばらつきでした。
「99%」「89.4%」「約95%」は、条件が別の数字です。99%は人のイレギュラーな判断を除いた正解率、89.4%と約95%は人とAIの判定の一致率です。混ぜて読むと、話が食い違います。試験運用の件数は13件、34件、52件と少ないので、他の会社で同じ数字が出るとは限りません。
運用の作りも参考になります。指示文の更新は「理由の申請、権限者の承認、別の人が本番に反映」の順。判断のログは全件を残す。新しいモデルは、本番とは別の環境で動かして、判断の差を比べてから切り替える。
→ 採用・中小企業への影響
採用の評価基準の点検に、そのまま使えます。基準を文章にして、直近の10件をAIにも判定させ、人と食い違ったものを見る。食い違いの原因が「基準があいまい」なのか「担当者ごとのやり方が違う」のかを分けられれば、AIを入れる前に基準を直せます。
「迷ったら要確認に回す」を、指示に入れておくのがコツです。使うのは基準の点検までです。合否は、人が決めます。
→ 個人の実務・副業への影響
請求書や経費のチェック項目を10行ほどのルールにして、AIに照合させてみてください。自分の判定と食い違ったところに、自分だけのやり方が見つかります。
③ 新卒採用の10年：充足率の中央値が90.0%から78.6%に
✅ 何が起きたか
リクルートワークス研究所が9月29日に、「新卒採用 10年の変化と現在地」を公開しました。「企業の採用状況と採用見通しに関する調査」をもとにしています。原文の数字は次のとおりです。
- 新卒採用をしている企業は、約8割で変わらない
- 充足率（採用予定に対して実際に採れた割合）の中央値は、2017年卒の90.0%から2026年卒の78.6%へ
- 充足率が20%に届かない企業は、5.4%から13.6%へ
- 採用人数に占める新卒の割合は、61.3%から43.0%へ
- 通年採用をしている割合は、2021年卒の28.2%から2027年卒の38.3%へ
なぜ重要か
新卒の枠は埋まりにくくなり、採用全体での比重も下がり、通年で採る会社が増えている。10年分の同じ調査で、その方向が確かめられます。
レポートのPDFには、従業員規模別の図表もあります。ただ、いちばん小さい区分が「300人未満」で、調査の対象は従業員5人以上の民間企業8,200社です。10〜50人の会社だけを切り出した数字はないので、当てはまり方は、この資料だけでは言えません。たとえば充足率が20%に届かなかった企業は、300人未満では13.4%（2017年卒）から26.7%（2026年卒）に増えています。
→ 採用・中小企業への影響
新卒で「枠を埋める」前提の採用計画を、通年やキャリア採用も含めて組み直すときの根拠に使えます。
AIの使いどころとして、自分が最初に見たいのは、募集を増やす前の「応募から返信、日程調整までの遅さ」です。これは自分の見立てで、このレポートが言っていることではありません。
→ 個人の実務・副業への影響
採用の支援を副業で受けている人は、通年採用への切り替えを説明するときの数字として使えます。
ほかの動き
✅ OpenAIが「GPT-6.1 Astra」の公開を取りやめた（9月28日、OpenAI自身も確認）
Wall Street Journalが最初に報じ、CNBCとCNNが、OpenAI自身が公開しないと決めたことを確認しています。OpenAIの安全システム責任者 Saachi Jain 氏は、このモデルが「スコープと認可の範囲を守る点と、ユーザーへの作業の報告の仕方で、基準に届かなかった」と説明しています（CNBC）。公開は10月の予定だったと、WSJは伝えています。OpenAIの広報は、ほかのモデルが近く出るとも話しています。
WSJの報道には、前のモデルより欺瞞（だます）的な振る舞いが多かった、という内容もあります。この点はWSJ由来で、OpenAI自身の説明とは言い方が違います（🔮）。
Nvidiaが「Open Agent Safety Platform」を発表
AIエージェントの権限を絞るオープンソースの仕組みと、独立した監視の仕組みです。Anthropic、Microsoft、Oracleなどが支持し、OpenAIは入っていません（TechCrunch、二次）。
Calaris「コンピテンシー面接」（上で触れたとおり）
候補者の回答に応じて、AIが対話で掘り下げて聞くサービスです。評価の項目や基準は、企業ごとにカスタマイズできるとされています。使う側は、9月28日の記事の3つの確認（質問を自社で決められるか、「採用すべき」のような言葉が出ないか、自社の判断なしに選考や返信をしていないか）を、そのまま当てはめられます。
AIが中小企業の採用・現場をどう変えるか
今日の3本は、どれも「基準を先に決める」話でした。
Sonnet 5.5は、比べる基準（トークン量と直しの回数）を決めてから使う。電通は、判定の基準を文章にして、AIと人を照合する。新卒採用の数字は、枠を埋める前提を見直す基準になる。
ひとり人事の方が今日から試せること
Copilot Business を使っているなら、モデルポリシーの既定を確かめる。使っていないなら、直近の書類選考か面接評価の10件を、基準の文章と一緒にAIに判定させて、自分の判定と食い違ったものだけ見る。
そして、補助金の5次締切は今日17時です。間に合わない場合の次は6次で、10月30日（金）17時です（枠ごとの表を開くと日付が出ます）。最新の状況は、事務局のスケジュールページで確かめてください。
個人の副業・実務への影響
チェック項目を書き出して、AIに照合させる。食い違いを見る。それだけです。請求書、見積、納品前の確認、どれでも使えます。
Sonnet 5.5を使う人は、同じ作業を今のモデルと両方で流して、トークン量と直しの回数を数えてください。値段の話は、その数字が出てからです。
今日のまとめ：先に基準を書く
今日いちばん気になったのは②でした。
AIの正解率が（人のイレギュラーな判断を除くと）99%でも、人との一致は95%で止まった。原因は、AIより人の側にありました。AIの導入というと、AIの精度の話ばかりになりがちです。でも、基準を文章にして照らしてみると、人が今まで何となくやっていたことが、先に見えてきます。
採用の現場でも、面接の評価がぶれる会社は多いです。AIを入れる前に、基準を文章にする。AIを入れたあとに、食い違いを見る。順番はこの2つだけです。
来週の注目ポイント
① 9月30日、加州の SB 947／AB 1883 は署名されるか、拒否されるか、何もされずに成立するか → 10月1日以降に、州の公式ページの最終の記録を確認します。
② OpenAI DevDay（日本時間9月30日 午前2時）で何が出るか、GPT-6.1 Astra の件に触れるか → 新機能と料金は、公式の本文で確認します。Astra の取りやめに、DevDayで言及があるかも見ます。
③ AI面接・採用代行の各社が、業務運営要領にどう対応するか → PeopleX以外が出るか。Calarisのように、評価を返すサービスが「企業が自社の選考に使う形」を説明するか。中小企業が比べる材料になります。
AIは使ってみないと分からない。気になるものがあれば、まず1つだけ試してみてください。
この記事はHIRO（@hiro_tsumugu）のAIニュースまとめシリーズです。 情報は2026年9月29日時点のものです。
