Insights
AI活用や企業変革をめぐる論点を、実務の視点から読み解きます。
AIにタスクをより「委任」している人ほど、将来のキャリアに楽観的で、自らのスキルの市場価値が高まっていると感じている──Anthropicの経済レポートが示す一見逆説的な結果を手がかりに、「委任」と「丸投げ」の違い、そしてAI時代に求められる4つの基礎スキル（4Dフレームワーク）を考えます。
AIエージェントの時代には、モデルだけでなく、評価基準であるルーブリックや評価用のゴールデンデータセットもコンセプトドリフトしていく。評価を固定的な工程ではなく継続的に更新される運用基盤として扱う「Living EvalOps」の考え方と、それを支える4つのサイクルを整理します。
同じ性能あたりのトークン単価は3年で1,000分の1に下落した（LLMflation）。それでも企業の生成AIへの支出は増え続けている。この逆説の背景を整理し、Cost-of-Passの枠組みを手がかりに、ルーティング・思考量の制御・コストの可視化という最適化の方向性を考えます。
SHAPに代表される特徴量寄与型のXAIは、AIエージェントの「行動の軌跡」をどこまで説明できるのか。説明すべき対象が単一の予測から時間をまたぐ軌跡へ移るとき、評価・監督・説明責任をどう作り直すべきかを、最新研究を手がかりに整理します。
