企業向けAIの真のリスク、それは複雑性にある
企業内に潜む複雑性の問題にスポットを当てる必要がある。企業は単一のエージェントをデプロイするのではなく複数のエージェント群をデプロイしており、各エージェントがAPI呼び出し、他のエージェント呼び出し、新規構築されていないアプリケーションへのアクセスを行っているからだ。
出典: VentureBeat 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
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AIに答えさせず問い返させると、成果は変わるのか（対照群比+0.258標準偏差、n=1,763・8週間）
Google DeepMindがシエラレオネの中等学校12校・生徒1,763人・8週間の事前登録済みRCTで、AIに直接解答をさせず問い返させる「ガイド付き学習」を検証。数学スコアは対照群比+0.258標準偏差。ただし発信元は製品提供者本人であり、学力層による効果の偏りも自ら認めている。読み方を整理する。
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AIは「人間なら数週間」の開発をどこまで完遂できるのか ― 1.7万行の再実装はテスト2,000/2,001件、6.1万行は35%止まり
Epoch AIの暫定結果によると、熟練エンジニアで2〜17週と見積もられた約16,905行のツールキット再実装を最新モデルがE2Eテスト2,000/2,001件（99.95%）で完遂した一方、約61,461行の課題は10億トークンの約9割を使って可視テスト256/733件（35%）で未解決でした。規模と費用の境界線を読み解きます。
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AIは人間の何時間ぶんの仕事まで任せられるのか？ 4分未満はほぼ100%、4時間超は10%未満だった
METRが2025年3月19日に公開した測定によると、現行モデルは人間が4分未満で終える作業をほぼ100%こなす一方、人間が約4時間超かかる一続きの仕事は10%未満しか完遂できない。成功率50%の時間地平は約7か月で倍化。中小企業が導入判断に使える物差しとして読み解く。
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