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複数アプリ横断の定型業務代行

Cross-application routine workflow automation

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

TheAgentCompanyベンチマークで最良エージェントでも自律完遂率は30%程度にとどまる

できること

単純な2-3ステップのアプリ間連携（データ取得→転記→通知等）

まだできないこと

175種の実務タスクの大半（ソフトウェア開発、PM、財務分析等の複合タスク）を自律完遂すること。同僚とのメッセージ交換を要する複雑な調整業務

なぜそうなのか

実際の職場は社内システムの多様性、同僚との対話、複数ツールの連続操作を要求し、単一ベンチマークタスクより遥かに文脈依存性が高い。またMIT調査では導入企業の95%が測定可能なROIを得られていないと報告され、ワークフロー統合の壁が技術以上に大きいことを示す

これからの予測の根拠

継続的な学習とツール接続の拡充により2027-2028年には完遂率が過半数に達すると期待されるが、複雑な複合業務の自律完遂は2030年でも道半ばと予測

いま使える主な道具

Claude Fable 5.1 + Computer Use、OpenAI Workspace Agents、Microsoft Copilot Studio

根拠

• TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks 2024-2025
  175の実務タスクで最も競争力のあるエージェントでも自律完遂率30%、Claude 3.5 Sonnetは24%
• Introducing workspace agents in ChatGPT 2026-04
  Slack・Salesforce・Microsoft 365等に接続する常駐エージェントを投入も研究プレビュー段階
• MIT: 95% of enterprise AI pilots fail to deliver measurable ROI 2025-2026
  150件のインタビュー・300件の企業導入分析で、95%のAIパイロットが測定可能なROIを生んでいないと報告。原因はモデル性能ではなくワークフロー統合とデータ準備

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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。