研究マップ 2026
2026年の Coimix 編集部が追う研究テーマの見取り図です。四つの領域——意思決定・信頼と検証・協働の設計・適応と学習——を横断し、実務と学術の接点にある論点を整理しました。各項目は、今後の記事で掘り下げていく予定のテーマです。
- 01
キャリブレーションと自信度
モデルが自信の度合いを正しく申告できているか、その較正(calibration)は実務判断にどう寄与するか。
信頼と検証 - 02
委任と検証のコスト構造
AIに委ねる方が速いが、検証コストを乗せると総所要時間はしばしば逆転する。どこに閾値があるのか。
意思決定 - 03
エージェント型ワークフローの境界
ツール呼び出しとサブタスク分割の設計原理。人間が介入すべき手渡し(handoff)地点の同定。
協働の設計 - 04
技能の空洞化と獲得
AIに頼るほど衰える技能と、AI前提でしか身につかない技能がある。両者の弁別。
適応と学習 - 05
幻覚(hallucination)の検出設計
事後検証、自己整合性チェック、参照解決の三段構え。何が費用対効果に見合うのか。
信頼と検証 - 06
意思決定バイアスとAI提示
アンカリング、確認バイアス、権威バイアス。AI提示が判断に与える系統的な傾きを整理する。
意思決定 - 07
組織におけるAI導入の段階
実験・部分導入・全社展開の三段階と、それぞれで問われるべき指標。
適応と学習 - 08
人間中心設計とAI補助のUI
AIの提示は「断定」「候補」「対比」のどれが最適か。文脈に応じたインタフェース選択。
協働の設計 - 09
生成AIと著作権・出典表示
透明な出典表示、二次利用の可否、AI生成物の帰属について国際比較。
信頼と検証 - 10
意思決定監査の実務
重要判断のログ設計、ふりかえり、責任配分。監査可能性を保つ最小の実装。
意思決定
この地図の使い方
ここに挙げた論点は、独立しているようでいて相互に関連しています。たとえば「委任と検証のコスト構造」は「キャリブレーションと自信度」と、「エージェント型ワークフローの境界」は「手渡しの設計」と、それぞれ深く結びついています。既に公開された記事は記事一覧から辿れます。各テーマの詳細は、順次記事として公開していきます。