AIエージェントに必要なのは「もっと自律すること」ではなく「いつ止まるかを知ること」
AIエージェントのデモでは、よく「人間がほとんど何もしなくても仕事が終わる」という点が強調されます。 ゴールを渡すと、エージェントが自分で検索し、ツールを使い、ファイルを更新し、最後に「完了しました」と返してくる。人間に聞かずに長く動けるほど、高性能に見えます。 でも、本当...
出典: Qiita AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI解体新書
AIが書いたコードは自動テストに通れば完成なのか？自動採点38%に対しレビュー通過0件だった記録
METRが大規模OSS18課題でAIエージェントの成果物を測ったところ、人間が書いたテストによる自動採点は38%（±19%）だった一方、人間のレビュアーがそのままマージ可能と判断したPRは15件中0件でした。テストに通った4件でも修正見積りは平均26分。中小企業がAI開発ツールの投資対効果を試算するときに、何を工数に計上すべきかを整理します。
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AI解体新書
中小企業のAI導入率20.4%は、どの部門で何に使われているのか？
中小機構が2026年3月に公表した実態調査（有効回答1,647社、2025年11月17日〜12月12日）を読み解きます。導入済み企業の82.6%が生成AI、製造・生産部門の導入率は34.9%。不足しているのは技術ではなく事例情報でした。分母と限界も含めて整理します。
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AI解体新書
従業員5人以下でも29.6%が使う生成AI、規模差18.5ポイントはどこで生まれているのか？
帝国データバンクが2026年3月に1万312社から回答を得た生成AI調査を読み解きます。活用率34.5%、大企業46.5%と小規模企業28.0%の差、活用企業の86.7%が効果を実感という数字の分母と限界を確認し、中小企業が明日から何を決めるべきかを整理します。
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