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読書推薦・読書相談

Book recommendation & reading guidance

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

短期の次の1〜3冊の推薦精度（78%）は司書のキュレーション（61%）を上回るが、読者の嗜好の長期的な変化を捉える『evolutive accuracy』では司書（89%）がAI（52%）を上回る

できること

個人の読書履歴に基づく短期的な次の1冊の高精度推薦、多次元ベクトルによる作品の類似性分析

まだできないこと

読者の趣味の長期的な変遷を捉えた推薦（司書の継続的な対話による把握には及ばない）

なぜそうなのか

協調フィルタリング＋埋め込みベクトルは短期の類似度予測に強いが、人間の嗜好変化という時系列的なパターン認識は苦手

これからの予測の根拠

長期的な嗜好変化の学習には継続的な対話ログの蓄積が必要で、2028年までに司書レベルの長期予測精度への到達は不透明

いま使える主な道具

StoryGraph、Book.sv

根拠

• AI-powered Book Recommendation Engines: Do They Beat Goodreads' Community-based Suggestions 2026
  412人・9ヶ月間の追跡調査で、AI推薦は短期的中率78%（司書61%）だが長期的な嗜好変化の捕捉では52%（司書89%）
• Best AI Reading Assistants in 2026: A Comprehensive Guide 2026
  StoryGraphは2026年1月時点で500万ユーザー、実際の読書履歴に基づくAI推薦機能を提供

同じ分野のほかの仕事（趣味・娯楽（ゲームの相手・読書・創作））

• ゲーム内AI NPC・対戦相手
• 趣味の創作活動支援（絵・音楽等の生成）

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。