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大規模ツールカタログからの適切な選択
Tool selection from large catalogs
3/52026年: 実務品質（要確認）
2030年（予測）: 5/5 専門家超え
2030年（予測）: 5/5 専門家超え
02022
12023
22024
32025
32026
42027予
42028予
52030予
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
数十〜百程度のツールからの選択は実務品質だが、数百〜数千規模になると誤選択・冗長呼び出しが増える
できること
適切に文書化された10〜50個程度のツールセットから正確に選択できる
まだできないこと
大規模なツールカタログ（数百以上）からの曖昧性解消は精度が落ち、ツール定義の質に強く依存する
なぜそうなのか
コンテキスト内のツール説明文の総量が増えると注意が分散し、関連性判定の精度が低下する（長文脈問題と同根）
これからの予測の根拠
検索拡張型ツール選択（RAGでツールを絞り込む）の普及で2027-28年に大規模カタログでも実務品質に到達する見込み
いま使える主な道具
Claude、GPT-5.x、LangGraph
根拠
- UI-CUBE: Enterprise-Grade Computer Use Agent Benchmarking Beyond Task Accuracy to Operational Reliability 2025-11
運用信頼性の観点からツール選択の課題を評価する新指標を提案
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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。