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複数タスクの優先順位付け・トレードオフ判断

Multi-task prioritization and trade-offs

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

明示的な制約が与えられれば実務レベルの優先順位判断ができるが、組織の暗黙の力学を読んだ判断は専門家に劣る

できること

明示された制約（締切・リソース）下でのタスク順序最適化、簡単なコスト便益比較

まだできないこと

利害関係者間の暗黙の政治的優先順位や、長期的ROIを伴う戦略的トレードオフの判断は専門家に劣る

なぜそうなのか

優先順位付けは往々にして明文化されない組織文脈に依存し、学習データにその文脈が反映されにくい

これからの予測の根拠

組織文脈を継続的に学習するメモリ機能の成熟により2028年ごろ改善が見込まれる

いま使える主な道具

Claude、GPT-5.x、プロジェクト管理エージェント

根拠

• Beyond the Leaderboard: A Synthesis of Tool-Use, Planning, and Reasoning Failures in Large Language Model Agents 2026-07
  計画・制約充足系の失敗クラスタを含む27本の分析を統合

同じ分野のほかの仕事（計画・分解・優先順位）

• 目標のサブタスクへの分解
• 失敗時の再計画・軌道修正

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。