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報告書・レポートの作成

Business report writing

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

GDPvalでGPT-5.2 Proが業界専門家の成果物に対し74%の勝敗+引き分け率を記録。ジュニア〜中堅アナリスト相当のレポート下書きは既に専門家と見分けにくい

できること

定型フォーマットの月次/週次報告書、データ添付のサマリーレポートを一発生成。複数ソースの統合と体裁調整

まだできないこと

社内政治や『誰に何をどう見せるか』という読み手戦略の勘所の反映、一次情報の検証なしでの数値のハルシネーションリスク

なぜそうなのか

GDPvalは静的な成果物評価であり、レポートの前提となる社内文脈の収集・検証は別スキル。学習データにない社内固有情報は生成できない

これからの予測の根拠

GDPvalのスコアはほぼ線形改善中。2028年までに大半の定型報告書は専門家並みに達すると見る一方、独自考察の質は頭打ちの可能性

いま使える主な道具

GPT-5.2 Pro、Claude Fable 5.1、Microsoft 365 Copilot、Gemini Enterprise

根拠

• Measuring the performance of our models on real-world tasks 2026
  GPT-5.2 Proが専門家成果物に対し74%の勝敗+引き分け、100倍速く100倍安く完成
• GDPval paper 2025-2026
  44職種1,320タスクの経済的価値ベンチマーク、フロンティアモデルの性能はほぼ線形に向上中

同じ分野のほかの仕事（文書作成・連絡調整）

• 議事録の作成
• 提案書・RFP回答書の作成
• 稟議書・社内承認文書の作成
• メール下書き・受信箱の仕分け
• 予定調整・スケジューリング

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。