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データと論文から読み解く、生成AIの実像。

岡崎 太が、26件のデータ・論文レポートから、生成AIの技術動向とビジネスへの影響を読み解きます。（2 / 3 ページ）

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Futoshi Okazaki

CTO / AIアーキテクト

26 REPORTS

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  • 論文レポートAIエージェント

    エージェントは「チームメイト」になれるか — 652タスクで観測された「協調の呪い」、CooperBench を読む

    StanfordとSAP LabsのCooperBenchは、652の協調コーディングタスクで、2体のエージェントが1体より低い成功率になる「協調の呪い」を観測しました。SoloとCoopの比較、46タスクの人数拡張実験、失敗トレース分析を分けて読み、人間が設計すべき分担・計画・統合ゲートを整理します。

    分析
    岡崎 太
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  • データレポート生成AI

    職種別AI活用は「割合」より「任せ方」を測る — Anthropic Economic Index 2026の実利用ログ分析

    Anthropic Economic Indexの実利用ログでは、Claude.aiと1P APIで職種構成や任せ方が異なります。最新版の分類変更と回答者偏りも含めて読み、職種名ではなく成果物・委任度・人の確認点でAI活用を設計する方法を整理します。

    分析
    岡崎 太
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  • データレポート生成AI

    推論価格は年率中央値50分の1 — Epoch AIとStanford AI Index 2026から読む見送り案件の再評価

    非reasoning系LLMの公開API価格は、固定したベンチマーク性能を満たす最安価格で測ると年率9分の1〜900分の1、中央値50分の1で下落しました。測定条件を明確にし、コストを理由に見送った生成AI施策を再評価する方法を整理します。

    分析
    岡崎 太
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  • データレポート生成AI

    企業の生成AI活用、34.5%の中身 — 中小企業・小規模企業の規模別ギャップを用途・体制・課題から読む

    帝国データバンク調査では、生成AI活用率は大企業46.5%に対し小規模企業28.0%でした。同じ調査の用途・課題・効果を規模別に読み、別設計の東京商工リサーチ調査は直接比較せず補助線として扱います。格差の主要因を断定せず、中小企業が小さく検証する手順へ落とし込みます。

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    岡崎 太
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  • データレポート生成AI

    「使いこなせない層」が業務支障に — 管理職1,008名調査から読む、企業内AIスキル格差と投資意向

    生成AI導入企業の管理職1,008名を対象にしたコーレ調査では、71.3%が使いこなせない人による業務支障に肯定し、別設問では86.5%が今後のAI投資予算増額に肯定しました。2つの回答者の重なりは未公表です。調査の限界を踏まえ、管理職教育・採用要件・評価制度へつなぐ判断軸を整理します。

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    岡崎 太
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  • 論文レポートAIエージェント

    コンサル・銀行・弁護士の実務タスクでAIエージェントはどこまでできるか — APEX-Agents が示す「任せられる粒度」の現在地

    投資銀行アナリスト・経営コンサルタント・企業弁護士の実務経験者が作った480の長時間クロスアプリタスクで、8種のAIエージェントを評価したベンチマーク APEX-Agents（Mercor、2026年1月公開）を読み解きます。一発成功率は論文の評価時点で最高24.0%。この数字を「仕事が代替されるか」ではなく「どの粒度なら任せられるか」の地図として読み、業務の切り出し方に落とし込みます。

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    岡崎 太
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  • データレポート生成AI

    C-suiteの54%が「AI導入が会社を引き裂いている」と回答 — まず組織設計を点検する

    WRITER社の2026年調査では、経営幹部の79%がAI導入に課題があると答え、C-suiteの54%が「AI導入が会社を引き裂いている」と回答しました。DeloitteとCiscoの調査も参照し、モデル追加の前に戦略・データ・業務統合・ガバナンスを点検する判断軸を提示します。

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    岡崎 太
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  • 論文レポートAIエージェント

    AIエージェントは実際「何に」使われているのか — 17.7万MCPツールの実証分析が示す「語られる未来」と「作られている現在」

    AIエージェントは営業も人事も変えると語られますが、公開MCPツールの実測データは別の姿を示します。17万7,436件を分析した英AIセキュリティ研究所の論文をもとに、公開ツールの67%がソフトウェア開発向けという現在地と、環境を直接変更する「アクション型」へのシフトを読み解き、自社のエージェント導入領域の選び方に落とし込みます。

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  • 論文レポート生成AI

    自己申告とRCTはなぜずれるのか — METR調査の「価値1.4〜2倍」と熟練OSS開発者の「完了時間19%増」

    METRの349名調査では、AIツールによる仕事の価値変化は自己申告で中央値1.4〜2倍。しかしMETR自身が「この数字には懐疑的になる理由がある」と注記しています。同じMETRのRCTでは、経験豊富なOSS開発者はAI利用で19%遅くなったのに「20%速くなった」と体感していました。体感と実測の乖離という研究の系譜を追い、体感ROIだけで意思決定する危うさと実測の設計方法に着地させます。

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    岡崎 太
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  • データレポート生成AI

    生成AIの職能差とAIエージェントの用途別ROI — 主要3社の調査から導入順序を設計する

    BCG調査では2026年のAI投資の3割超がエージェント領域へ向かう計画です。一方、Deloitteの生成AI施策全般の職能別ROIと、Google Cloudのエージェント用途別ROIには差があります。調査対象を混同せず、「どの業務から入れるか」という導入順序の設計軸を一次データから整理します。

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  • 論文レポート生成AI

    「生成AI導入の95%はP&L効果なし」をどう読むか — MIT NANDAレポートの定義・調査の限界・残り5%の構造

    「生成AI導入の95%は測定可能なP&L効果を生んでいない」——2025年夏に世界中で引用されたMIT Project NANDAのレポートを、原典に当たって検証します。95%が何の95%なのか、調査の母集団と「成功」の定義、レポート自身が明記する調査の限界を整理し、センセーショナルな数字に出会ったときの判断軸と「残り5%は何が違うのか」の構造分析に着地します。

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  • データレポート生成AI

    競争軸は「導入」から「効果創出」へ — PwC 6カ国比較に見る日本の現在地

    PwCの6カ国比較調査によると、日本企業の生成AI活用・推進度は87%まで上昇し、主要国は87〜93%に収れんしました。この指標ではもう差がつかない一方、「期待を大きく上回る効果」を創出した企業は日本9%に対し米国38%。導入の次に問われる「効果創出」と「成果還元」の構造を一次データから読み解きます。

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    岡崎 太
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