REPORTS / PRIMARY SOURCES

生成AI業界レポート

統計データ・論文・業界の現場構造を一次情報として、生成AIとの付き合い方をコンサルタント視点で分析します。すべてのレポートで出典を明示しています。

  • 【業種別】不動産仲介・管理 — 管理業務の問い合わせ対応を24時間化する

    入居者からの設備不具合や生活ルールの問い合わせを24時間受け付け、人が緊急性と対応方針を判断する仕組みを、管理会社と入居者の調査から整理します。

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  • 令和8年版 情報通信白書を経営者目線で読む — 個人利用58.8%・調査対象内の企業利用86.4%の先にある「学ぶ環境」と「データ基盤」の差

    総務省「令和8年版 情報通信白書」のAI利活用データを経営者目線で読み解きます。個人向け調査では利用経験58.8%(15〜69歳・年代別同数割付)、デジタル化着手済み企業の管理職調査で、活用方針「わからない」を除いた回答者内の業務利用は86.4%。後続設問では、学ぶ環境39.9%、社内データ基盤24.5%です。調査条件を確認し、導入率の次に測る指標を考えます。

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  • 【業種別】士業(税理士・社労士) — 顧問料の内訳を「相談」に付け替える

    申告・手続のデジタル化が進むなか、税理士・社労士事務所が顧問料を下げずに、制度改正や経営判断への相談対応を厚くするための生成AI活用と着手順を示します。

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  • AIは数週間規模の開発タスクを完遂できるか — METRの時間軸(time horizon)研究とMirrorCode初期結果から読む「委任範囲」の動き

    MirrorCodeの4月初期結果では、Claude Opus 4.6が約16,000行のgotreeを再実装し、2,001テスト中2,000件に合格。6〜7月の完全版では25対象・最強モデル56%へ拡張され、Opus 4.7がgotreeを14時間・251ドルで再実装しました。初期値と完全版を分け、AIへ任せる条件を整理します。

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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。

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  • 【業種別】物流・運送 — 荷主提案を「配車の答え合わせ」で武装する

    配車計画と運行実績を突き合わせ、荷待ち・荷役・車両手配の偏りを荷主別の提案根拠へ変える方法を、国土交通省の実態調査、DX実証、物流効率化法に基づいて整理します。

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  • 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。

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  • 【業種別】介護・福祉 — 記録業務を「ケアの証拠」に育てる

    介護記録を、後から埋める義務的な文書ではなく、ケアの実施・変化・加算算定を確かめる証拠へ育てる方法を整理します。生成AIは原記録から特記事項の下書きと不足候補の提示までを担い、職員が事実を確認して確定する着手順を示します。

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  • 【業種別】医療・クリニック — 問診と説明の質を上げて継続受診を支える

    診察前の問診を構造化し、限られた診察時間を確認・判断・説明へ戻す方法を整理します。生成AIは定期通院患者の回答整理と不足項目の提示までを担い、医師が診断・治療方針・処方を最終判断する着手順を示します。

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  • 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。

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  • 【業種別】建設・設備工事 — 書類作成を工期短縮につなげる

    施工計画書・安全書類・写真台帳を、単なる事務負担ではなく工程を前へ進める情報として捉え直します。生成AIで記録から下書きまでを短くすることを目指し、人が安全・品質・工期を確認する着手順を示します。

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  • 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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