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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、16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。

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AUTHOR PROFILE

Futoshi Okazaki

CTO / AIアーキテクト

16 REPORTS

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  • データレポート生成AI

    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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    岡崎 太
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  • 論文レポート生成AI

    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。

    分析
    岡崎 太
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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。

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    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。

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    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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    岡崎 太
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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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  • 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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    岡崎 太
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