AI
AIエージェント時代、成否を分けるのは職種でなく専門性
ペンシルベニア大学ウォートンスクール准教授イーサン・モリック（Ethan Mollick）氏が、自身のニュースレターOne Useful Thingで「チャットボットの黄昏」と題した記事を公開した。AIの使い方がチャットボット型の対話から、エージェントへの業務委譲へと変わりつつある現状を、複数の定量データで跡づけた内容だ。モリック氏の着目点は明快で、この変化の中で成果を出すのは特定の職種ではなく、領域を深く知る人だという。 能力は指数関数で伸びている AIモデルが実際の作業をどれだけ代替できるか。これを測る手法が3つある。英国政府のAI安全研究所（AISI）とMETRは、AIが単一のプロンプトでプログラマ何時間分の作業をこなせるかを推定する。GDPvalは複数分野で専門家とAIの成果を比較する。モリック氏によれば、3つとも改善速度は指数関数を上回っている。 Epoch AIとMETRが6月26日に公開したベンチマーク「MirrorCode」の完全版結果が、この加速の具体像を見せる。Claude Opus 4.7がバイオインフォマティクスツール「gotree」（Goで約1万600