スタンフォードのHAI（Human-Centered AI）は、2026年の「AI Index Report（AI指数レポート）」を発表した――毎年恒例の「AIの現状」をまとめたレポートカードだ。モデルの性能から仕事、環境への影響まで、すべてを網羅した400ページ超。
12の主要な発見：
**米中ギャップが消えた** — 上位スポットを奪い合う状況で、Anthropicがわずか2.7%差でリード
**世界のAI投資は5817億ドル** — 前年比130%増。米国の民間支出は中国の23倍
**若い開発者が締め付けられる** — 22〜25歳の雇用が、2024年以降で約20%減
**インターネットより速い導入** — 3年で人口の53%が導入
**金メダル級の数学、時計は読めない** — SWE-bench 60% → 約100%に1年で到達したが、ロボットが家庭内タスクの12%しかこなせない
**甚大な環境コスト** — Grok 4の学習＝1年間の17000台分の自動車、GPT-4oの水使用量は1200万人超の必要量を上回る
**透明性が急落** — 開示スコアは58 → 40へ低下。学習コードなしでリリースされた上位モデルは80/95
**米国の人材パイプラインが枯れていく** — AI研究者が米国へ移る流れが、2017年以降で89%減
**世間は複雑な気持ち** — 世界的には59%が楽観的だが、AIを規制するために自国政府を信頼しているのは米国民では31%にとどまる
**AIが「発見」のためのエンジンになる** — 2025年に8万件超の科学論文、初のエンドツーエンドの天気予測
**臨床AIの導入が拡大** — 臨床ノートにかかる時間が83%減る一方で、実際の患者データを使う研究はわずか5%
**誰も教えないのに、みんなが学ぶ** — 学生の4/5がAIを使っているが、方針が明確だと言う教員はわずか6%
12のストーリーすべての詳細はこちら → https://synvoya.com/blog/2026-04-14-stanford-ai-index-2026/
あなたにとって特に目立ったのは何でしたか？私の場合は、人材パイプラインの崩壊です――AI研究者が米国へ移る人数が89%減ったのは、長期的な競争力の問題でありながら、誰も議論していないことだと思います。
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