スタンフォードAIインデックス2026：ガードレールを超えて急速に進化する分野
By Alex McFarland スタンフォードのヒューマン・センター化人工知能研究所は、4月13日に2026 AIインデックス報告書を発表しました。この報告書は、AIの能力が歴史的なスピードで進化している一方で、AIを管理、評価、理解するためのシステムがさらに遅れをとっているという、中心的なパラドックスによって定義される分野を記述しています。年次報告書 – AIの軌跡を記録した最も包括的な公共の会計 – は、技術的なパフォーマンス、経済的な影響、公共の感覚、政策の発展を、数十の国々にわたって追跡しています。この年の版は、科学と数学で印象的なマイルストーンに達した産業、記録的な投資を獲得した産業、パーソナルコンピューターやインターネットよりも日常生活に浸透した産業を描写しています。しかし、同時に、公共の信頼の低下、透明性の低下、大手AI企業の透明性の低下、およびAIが初めてエントリーレベルの労働者を置き換えていることを記録しています。https://www.youtube.com/watch?v=ouIeC1fogvUブレークスルーパフォーマンス — と持続的な盲点AIモデルは、PhDレベルの科学の質問、競争レベルの数学、多モーダル推論で人間の基準を満たしたり超えたりしていることが、報告書の調査結果から明らかです。SWE-bench Verifiedコーディングベンチマークでは、パフォーマンスが1年間で60％からほぼ100％の人間基準にジャンプしました。これは、AIコードジェネレーターがソフトウェア開発をどのように急速に変えているかを反映しています。GoogleのGemini Deep Thinkは、国際数学オリンピアードで金メダルを獲得しました。AIエージェントも同様の加速を示しました。Terminal-Benchでは、リアルワールドタスクの完了率が2025年の20％から2026年の77.3％に改善しました。サイバーセキュリティエージェントは、93％の時間で問題を解決しました。2024年の15％から上昇しました。 しかし、報告書は、研究者が「もぎ取られた境界」と呼ぶものを強調しています。同じトップレベルのモデルが、大学院レベルの物理を解決できる一方で、アナログ時計を正しく読むことが50.1％の時間しかできません。ロボットは、実際の家庭のタスクの12％しか成功しません。AIは、ビデオ生成、多段階の計画、財務分析、および特定の専門家レベルの学術試験でまだ苦労しています。米中のギャップはほとんどなくなったアメリカのAI研究所は、長年にわたって中国の同等の研究所に対して快適なリードを維持してきました。その距離は崩壊しました。2025年初頭以来、アメリカと中国のモデルは、トップパフォーマンスのスポットを交互に獲得しています。2026年3月の時点で、Anthropicのリーディングモデルは2.7ポイントのエッジを保持しています。これは、次のリリースサイクルで消える可能性があります。競争の景色は、単一のリーダーボードよりも微妙です。アメリカはまだトップレベルのモデルをより多く生産しており、より高い影響力をもたらす特許を持っています。中国は、出版のボリューム、引用、特許の出力、および産業用ロボットの設置でリードしています。中国の生成的AIユーザーベースは、驚くほどのペースで成長しています。しかし、心配するべき傾向が数字の下にあります。AI研究者のアメリカへの流入は、2017年以来89％減少し、過去1年間で80％減少しました。報告書は、これを投資のみで相殺できない構造的な脆弱性として位置付けます。記録的な投資、記録的な環境コスト世界の企業によるAI投資は、2025年に5817億ドルに達し、前年比130％増加しました。プライベートAI投資は3447億ドルに達し、2024年比127.5％増加しました。アメリカは、その総額の2859億ドルを占めました。中国のプライベート投資額は124億ドルで、アメリカの23倍です。ただし、報告書は、中国政府が2000年から2023年までの産業全体で9120億ドルの国家ガイダンス基金をチャネル化しているため、中国の実際の支出はこの数字よりも大きい可能性があると述べています。この拡大の環境コストは、無視することができなくなっています。Grok 4の推定トレーニング排出量は、72,816トンの二酸化炭素相当に達し、約17,000台の車が1年間走行する量に相当します。AIデータセンターの電力容量は、29.6 GWに達し、ピーク需要時のニューヨーク州全体の電力需要に相当します。GPT-4oの推論のみの年間水使用量は、1200万人の飲料水需要を超える可能性があります。生産性は上昇、エントリーレベルの雇用は減少報告書は、カスタマーサポートとソフトウェア開発で14％から26％、マーケティングチームで最大72％の生産性向上を記録しています。判断を必要とするタスクでは、効果は弱いか、または負の効果があります。AIパワードコーディングツールは、開発ワークフローで実証可能な効率性向上に貢献していますが、労働力への影響はすでに表面化しています。アメリカのソフトウェア開発者（22〜25歳）の雇用は、2024年以来約20％減少しました。同時に、年上の開発者のヘッドカウントは増加しています。他のAIへの露出が高い分野、例えばカスタマーサービスでも同様のパターンが見られます。企業の調査によると、幹部はこの傾向が加速することを予想しており、計画されているヘッドカウント削減は最近の削減を上回っています。企業全体のAIエージェントの採用は、ほぼすべての部門でまだ10％以下のままです。測定された置き換えは、エージェントの広範な展開に先行しています。採用は教育とガバナンスを上回る生成的AIは、一般市場への発売から3年以内に、世界人口の53％に達しました。パーソナルコンピューターやインターネットよりも速いペースで広まりました。生成的AIツールのアメリカ消費者への推定価値は、2026年初頭に年1720億ドルに達し、ユーザー1人当たりの推定価値は2025年から2026年までの間に3倍に増加しました。若いユーザーの場合、採用率はまだ高いです。4人に3人がアメリカの高校生および大学生は、学校の作業にAIを使用しています。しかし、AIポリシーを整備している中学校および高校は半分以下で、教師の6％のみがこれらのポリシーが明確に定義されていると述べています。公共の信頼は低下、専門家の楽観主義は高まる報告書の最も明らかな発見は、AIの専門家と一般大衆の認識のギャップである可能性があります。73％のアメリカの専門家は、AIの雇用市場への影響を肯定的に見ています。しかし、一般大衆の23％のみが同様の評価を共有しています。50ポイントのギャップがあります。経済やヘルスケアでも同様のギャップが見られます。世界的には、59％の人がAIの利点について楽観的であると回答しました。前年比52％から上昇しました。しかし、技術に対する不安も52％に上昇しました。アメリカ人の33％のみが、AIが彼らの仕事を改善することを期待しています。世界平均は40％です。政府の規制に対する信頼は、国によって大きく異なります。アメリカは、AIを規制する政府への信頼で調査対象国の中で最下位です。31％のみです。EUは、アメリカや中国よりもAIのガバナンスに対する信頼が高いです。透明性の低下AIの能力の集中は、少数の企業にあります。これは、開示性の後退と一致しています。Foundation Model Transparency Indexは、主要なAI企業がトレーニングデータ、コンピューティング、能力、リスク、使用ポリシーについてどれだけ開示しているかを測定しています。平均スコアは、前年の58から40に低下しました。最も能力の高いモデルは、最も少ない開示を行っています。注目すべき点2026年のAIインデックスは、技術の進歩が加速し、経済的利害が高まり、AIを導くガバナンスフレームワークが失われつつある分野を記述しています。アメリカの機関からの才能の流出、エントリーレベルの雇用の圧力、および専門家と一般大衆の認識のギャップは、注目すべき3つの傾向です。AIが、測定、透明性、および公共の関与に対する対応する投資なしに拡大し続ける場合、AIができることと、社会がそれを管理する能力のギャップは、さらに拡大するだけです。
