AI AGENT CAPABILITY ATLASAIエージェントは、いま何ができて、
何ができず、いつできるようになるのか。

この地図の使い方

この地図は「AIはすごい／使えない」の議論を終わらせるためのものではなく、自分の問題がどのマスにあるかを見つけるためのものです。マスが分かれば、人とAIの分担が決まります。

1. 問題を、マスに落とす

1. 出力を先に決める。何ができあがれば終わりか（文章・コード・図面・判断・予約完了）を1行で書く。
2. 入力を揃える。AIに渡せる形（テキスト・画像・データ・URL・既存コード）で手元にあるか。無ければ集めるところが最初の仕事。
3. 検証方法を決める。結果が正しいとどう分かるか（テストが通る・数字が合う・専門家が読む・自分が読んで納得する）。検証できない仕事はレベルを1つ下げて扱う。
4. その上で、このアトラスで該当タスクの色を見る。

2. 色ごとの、人の役割

3. 壁打ちの型

• レベル3以上のマスは「一発で頼む」より「分割して往復する」ほうが速い。出力の一部を見て軌道修正する回数が品質を決める。
• レベル2のマスは、AIに全体を任せず「候補を10個出す」「たたき台を作る」「自分の案を批評させる」の3用途に絞る。
• レベル0〜1のマスは、そのタスク自体は人がやる。ただし周辺（調べる・書き起こす・整理する）はレベル3以上のことが多いので、そこだけ切り出す。
• 年スライダーを動かして自分のマスがいつ色を変えたかを見る。1年で2段階上がったマスは、来年も動く可能性が高い。

4. この地図の作り方と限界

• レベルは「2026年9月時点で公開されている一次情報（公式発表・論文・ベンチマーク・実務報告・失敗事例）」から、タスクごとに判定しています。各マスの根拠は詳細パネルにリンクがあります。
• 予測（2027e以降）は、各マスの「予測根拠」に書いた傾向（時間地平の倍化・発表済みロードマップ・規制）からの外挿で、当たる保証はありません。停滞するものは停滞と書いています。
• データは1ファイル（data/ai-map.json）で、月1回更新します。更新履歴は下部に記します。