PAPER REPORTS / RESEARCH

論文レポート

論文・研究成果を一次情報として、生成AIの技術動向と実務への示唆を分析するレポートです。

  • 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。

    分析
    岡崎 太
    公開日
    出典数
    出典 3件
  • 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。

    分析
    岡崎 太
    公開日
    出典数
    出典 3件
  • 「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。

    分析
    岡崎 太
    公開日
    出典数
    出典 2件