コラム

2026年の複数の大規模調査から見えてきた、個人のAI活用と組織の成果のあいだに広がる溝の正体を読み解く短いコラム。

AIベンチマークが発表から数か月で「頭打ち」になる現象が常態化している。Stanford HAIの最新報告や研究が示す実態と、METRの「作業時間の長さ」やArena(旧LMArena)の人間評価など、次のものさしを探る動きを読み解くコラム。

ベンチマークの精度は伸び続けているのに、AIエージェントの「信頼性」はほとんど伸びていない——複数の最新調査が示す共通の結論と、その先にある問いを考える短いコラム。

国際決済銀行(BIS)が年次報告書でAI投資ブームを金融システムのリスク要因に挙げた一方、MITの調査は企業のAI導入の95%が成果ゼロだと指摘する。膨らみ続ける設備投資と、現場の手応えのなさ。このギャップをどう読むかを整理した。

2026年上半期、LLMのトークン単価は1年前の約5分の1に下落した。モデル性能の差が縮まり「どれを選んでも大差ない」時代が来るとしたら、私たちは何を軸に判断すればいいのか。AIスタックの価値分布を整理しながら考える。

Appleの「The Illusion of Thinking」論文が問いかけた「AIは推論しているのか、それとも幻想を見せているのか」。発表から1年、最前線の議論を整理しながら、実務者として何を信頼し、何を疑うべきかを考える。

AIがテキストを生成する時代から、自律的に業務を実行する「エージェント」へと進化した2026年。人間に求められる役割は「実行者」から「オーケストレーター（指揮者）」へと急速にシフトしている。データと論考でその変化の本質に迫る。