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政策提言・報告書のエビデンス統合
Policy Brief & Evidence Synthesis Drafting
2030年（予測）: 4/5 専門家並み
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
南アフリカの国家AI政策草案・EUのENISA・Deloitte Australiaなど複数の政府/コンサル機関が2025-2026年にAIによる架空引用を含む政策文書を公表し撤回・返金に至っており、現状の実務運用はジュニアアナリスト以下の信頼性しかない(厳格な検証なしでは)。
できること
大量の政策関連文書を高速に要約・統合し政策ブリーフの骨子を構造化できる。
まだできないこと
架空でない正確な引用・出典を安定して生成できない。一般公開される政府の政策文書に無監督で使うことはできない。自身のハルシネーションした参照を自己検出できない。
なぜそうなのか
2026年のベンチマークではトップモデルのハルシネーション率が22〜94%に及ぶと報告されており、引用検証をワークフローに組み込む仕組みが標準化されておらず、政府・コンサル現場でRAG等の緩和策が一様に適用されていない。
これからの予測の根拠
2026年に南アフリカ政策撤回・Deloitte返金・ENISA誤り等の高プロファイルな失敗が繰り返されており構造的な解決策はまだない。法曹界で進むAI開示証明のような検証義務化が政策分野にも波及すれば2028年頃に改善が見込まれるが、2026年時点では実態としてレベル2にとどまる。
いま使える主な道具
GPT-5.x、Claude Fable 5.1、Gemini 3 (with RAG/citation-check gates)
根拠
- Fact-check fail: When AI hallucinations derailing governments 2026
南アフリカのAI政策草案とDeloitteの政府向け報告書の架空引用事例 - Draft South Africa National Artificial Intelligence (AI) Policy 2026 2026-04
AIによる架空引用が原因で政策草案が2026年4月に撤回 - Latest AI Hallucination Rates & Benchmarks for New AI Models 2026 2026
トップ26モデルのハルシネーション率が22〜94%と報告
同じ分野のほかの仕事（社会科学・経済・政策分析）
- 経済予測・計量経済分析
- 政策シミュレーション・エージェントベースモデリング
- 社会調査・世論調査の被験者代理(シリコンサンプリング)
- 言説分析・世論分析(政治テキストの大規模アノテーション)
- 歴史・人文学研究支援
- 因果推論・政策効果測定(プログラム評価)
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。