倭国の”DX”って馬鹿馬鹿しいなと思ってたけど、英語圏でも同じ感じね笑

以下翻訳↓

前四半期、私は4,000人の従業員に Microsoft Copilot を導入した。

1アカウントあたり月30ドル。

年間140万ドル。

私はこれを「デジタルトランスフォーメーション」と呼んだ。

取締役会はその言葉を気に入った。

承認まで11分だった。

実際に何をするのか、誰も聞かなかった。

私自身も含めて。

私は全員に「生産性が10倍になる」と言った。

10倍というのは実在する数字ではない。

でも、数字っぽく聞こえる。

HRが、その10倍をどう測定するのかと聞いてきた。

私は「アナリティクスダッシュボードを活用する」と答えた。

彼らはそれ以上質問しなかった。

3か月後、利用状況レポートを確認した。

開いたことがあるのは47人。

2回以上使ったのは12人。

そのうち1人は私だった。

私は、30秒で読めるメールを要約するのに使った。

45秒かかった。

それにハルシネーションを修正する時間も加わった。

それでも私はこれを「パイロット成功」と呼んだ。

成功とは、パイロットが目に見えて失敗しなかったという意味だ。

CFOがROIについて聞いてきた。

私はグラフを見せた。

そのグラフは右肩上がりだった。

測っていたのは「AI活用度」。

その指標は私が作った。

彼は満足そうにうなずいた。

私たちは今、「AI対応」だ。

それが何を意味するのか、私には分からない。

だが投資家向け資料には載っている。

あるシニア開発者が、なぜ Claude や ChatGPT を使わないのかと聞いてきた。

私は「エンタープライズグレードのセキュリティが必要だからだ」と答えた。

彼は、それはどういう意味かと聞いた。

私は「コンプライアンスだ」と言った。

どのコンプライアンスかと聞かれた。

私は「全部だ」と答えた。

彼は懐疑的な顔をした。

私は彼との「キャリア開発面談」を設定した。

彼は質問しなくなった。

Microsoftがケーススタディのチームを送ってきた。

成功事例として紹介したいという。

私は「4万時間を削減した」と伝えた。

その数字は、従業員数に私がでっちあげた数字を掛けて算出した。

彼らは検証しなかった。

彼らは決して検証しない。

今、私たちは Microsoft のウェブサイトに載っている。

「グローバル企業が Copilot により4万時間の生産性向上を達成」

CEOがそれを LinkedIn で共有した。

3,000件の「いいね」がついた。

彼は Copilot を一度も使ったことがない。

役員の誰も使っていない。

私たち役員には例外が適用される。

「戦略に集中するため、デジタル上の余計なツールは極力排除する」

そのポリシーを書いたのは私だ。

ライセンスは来月更新される。

私は拡張を申請している。

さらに5,000アカウント。

最初の4,000アカウントすら使っていないのに。

でも今回は「利用促進」をする。

利用促進とは、強制トレーニングのことだ。

トレーニングとは、誰も見ない45分のウェビナーだ。

だが、受講完了は追跡される。

完了は指標だ。

指標はダッシュボードに入る。

ダッシュボードは取締役会資料に入る。

取締役会資料は私を昇進させる。

Q3までにSVPになるだろう。

私は今でも Copilot が何をするのか分からない。

だが、何のためのものかは分かっている。

「AIに投資している」ことを示すためだ。

投資とは支出のことだ。

支出はコミットメントを意味する。

コミットメントは、私たちが未来に本気だという証拠だ。

未来とは、私がそうだと言えばそうなるものだ。

グラフが右肩上がりである限り。 December 12, 2025

グーグルマップは表向き利用者のレビューなどによってレストランの可視化の程度を制御しているが、グーグルマップをスクレイピングし、実際の店の情報などを学習させた結果、グーグルは独自の尺度＝関連性、距離、注目度などで決めていた。また、グーグルマップは店のカテゴリ（料理の種類）がかなりいい加減だった。こうした調査研究の結果として、独自のダッシュボードを作成した記事。その結果、わかったのはグルメ情報地政学とも言うべき、複数の要因がからみあったグーグルが駆動するエコシステムだった。

How Google Maps quietly allocates survival across London’s restaurants - and how I built a dashboard to see through it
https://t.co/pmlxbBI5YN December 12, 2025

GCPのMCPサーバー対応の話で特にBigQueryがMCP対応したことでデータ分析系のAI代替は進んでくるように感じるね。

ダッシュボード的な画面から叩いていくのか、チャット的なところから叩いていくのかは使う用途次第だけど、徐々に基盤が整ってくると加速していくのは間違いないね。

エージェントが構造化データを読みやすくなるから、その工数をあけて、分析に必要なコンテキスト整備みたいな部分にも力を使いやすくなる。

データ基盤がいまよりもっと重要になってくるのは間違いなくて、今後注目していきたい動き。

https://t.co/vQEJsngQ4I December 12, 2025

発散と収束、アニメ、数学、ドリル的ダッシュボード。客観性の担保、それによる外部性の予測。 December 12, 2025

GPT-5.2自身に、新機能でどんな風に役立てるか聞いてみた。さっそく画像理解の精度を上げてきた。長文理解も向上。256Kトークンで干し草の中の針探しがほぼ100%。長い資料を読み込ませても破綻しない。ハルシネーションの改善も嬉しい。数学・科学の仮説組み立て、証明アイデアの探索などもあがっていた。

公開されているベンチマーク/評価レポートの有無と指標（例: MMLU系、コード、推論、安全性）を確認する3一般ユーザー向けに、特徴を項目別・分野別・利用ユーザー別に“役立つ場面”中心で整理して説明する

1) GPT‑5.2の「公式アップデート内容」要約（何が良くなった？）
機能・性能の柱（公式説明ベース）
発表記事では、GPT‑5.2は以下が強化されたと明記されています。
スプレッドシート作成、プレゼン作成、コーディング、画像理解、長文コンテキスト理解、ツール利用、複雑な複数ステップ案件の遂行
（出典: 発表記事 https://t.co/PAdFJOAvKk）

主要ベンチマーク（記事内の表）
同記事に、GPT‑5.2 ThinkingとGPT‑5.1 Thinkingの比較として次が掲載されています（抜粋）。
[知識労働] GDPval（wins or ties）: 70.9%（GPT‑5.2 Thinking）
[ソフトウェア工学] SWE‑Bench Pro（public）: 55.6%
[ソフトウェア工学] SWE‑bench Verified: 80.0%
[科学] GPQA Diamond（no tools）: 92.4%
[数学] AIME 2025（no tools）: 100.0%

[高度数学] FrontierMath Tier 1–3: 40.3% / Tier 4: 14.6%
[抽象推論] ARC‑AGI‑1（Verified）: 86.2% / ARC‑AGI‑2（Verified）: 52.9%

（出典: 発表記事 https://t.co/PAdFJOAvKk）
重要：一般ユーザー視点の“効きどころ”

ベンチ数値そのものより、日常で体感しやすいのは次です（記事の言い方を一般向けに言い換え）。
ミスが減る（幻覚/誤りが減る）
「de-identified queries」でエラーを含む応答が30%（相対）少ないと記載。
（出典: 発表記事 https://t.co/PAdFJOAvKk）
長い資料を読ませても破綻しにくい（長文統合）
MRCRv2などで長文推論が改善、**256kトークンで4-needleがほぼ100%**という記述。
（出典: 同上）
“ツールを使う仕事”が途切れにくい（エージェント実行力）
Tau2-bench Telecomで**98.7%**としてツール利用の信頼性を強調。
（出典: 同上）

画像から状況を読み取って判断できる（視覚）
「チャート推論やUI理解のエラー率が概ね半減」と説明。
（出典: 同上）
2) 一般ユーザーにとって「どんな場面で役立つか」（項目別）

2.1 長文理解（契約書/議事録/資料の読み込み）
役立つ場面契約書・規約の「例外条項」や「支払い条件」の拾い漏れ防止
議事録/会議録音の文字起こしから、決定事項・未決事項・担当者を抜き出す
就活/転職で複数社の募集要項を比較表にまとめる

なぜ効く？（根拠）長文推論（MRCRv2、256kでの言及）を強調しているため
（出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

2.2 “成果物”生成（スライド/表/ドキュメント）
役立つ場面企画のたたき台（提案書・プレゼン骨子）を短時間で作る
家計・売上・タスクをスプレッドシート化し、見栄え/整合性も整える

なぜ効く？（根拠）「spreadsheets / presentations」が明確に改善対象
（出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）
GDPvalで知識労働の成果物生成を“職業横断で”評価、と記載
（出典: 同上）

2.3 調べもの（情報探索・手順説明・要約）
役立つ場面旅行・引越し・手続き・家電設定などの**“やり方（How-to）”**を、前提に合わせて手順化
長い記事やPDFの要点だけを抽出

なぜ効く？（根拠）GPT‑5.2 Instantが「info‑seeking questions / how‑tos / walk‑throughs / technical writing / translation」で改善と明記
（出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

2.4 画像理解（スクショ・図・グラフ）
役立つ場面エラー画面のスクショを投げて原因切り分け（初心者のPCトラブルなど）
売上ダッシュボードやチャートの“増減理由”を説明させる
操作手順（どこをクリックすべきか）を画面UIの位置関係込みで案内

なぜ効く？（根拠）チャート推論/UI理解のエラー率が半減、配置理解が強いと説明
（出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

2.5 ツール利用・複数ステップ処理（依頼を“最後まで通す”）
役立つ場面カスタマーサポート的な用件（予約変更、必要条件、補償など）を手順として一括整理
社内作業で「Aのシステム→Bのシステム→集計→報告」みたいな段取りを崩さずやる

なぜ効く？（根拠）ツール利用の信頼性（Tau2-bench 98.7%）を明記
（出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

3) 分野別（仕事/学習/生活）に見るGPT‑5.2の特徴
3.1 ビジネス（企画・資料・運用）

向く提案書、会議資料、分析レポート、テンプレ作成
KPIダッシュボードの読み解き（画像/表も含む）

期待できる改善仕上がりの“体裁”と“抜け漏れ”が減る（誤り30%rel減の言及）

3.2 開発・IT（個人開発〜業務開発）
向くバグ修正、リファクタ、複数言語の実務タスク

根拠SWE‑Bench Pro 55.6%、SWE‑bench Verified 80%を提示
（出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

3.3 学習（受験〜専門）
向く数学・理科の“途中式つき”解説
長い講義資料のまとめ、理解度チェック問題の作成

根拠AIME 2025 100%（no tools）、GPQA/FrontierMathのスコア提示
（出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）
科学・数学の記事でGPQA/FrontierMathの評価条件も説明
（出典: https://t.co/ZKOTHSMbO3）

3.4 研究（数学・科学）
向く既存研究の整理、関連研究の仮説出し、証明アイデアの探索（要検証前提）

根拠統計学習理論のオープン問題に関するケーススタディを提示
（出典: https://t.co/ZKOTHSMbO3）

4) 利用ユーザー別（誰がどう使うと得か）
4.1 一般ユーザー（生活・手続き・学習）
おすすめモデル（記事の説明どおり）GPT‑5.2 Instant: 速い、調べもの、手順、文章、翻訳
GPT‑5.2 Thinking: 長文・複雑問題・計画・数学/ロジック・ファイル読解

役立つ場面「調べる→比べる→手順化→文章にする」を1つの流れで済ませたいとき

4.2 ビジネスユーザー（営業/企画/管理/CS）
おすすめ“成果物（表/スライド/報告）”を出す業務に寄るほど Thinking/Pro が効きやすい

役立つ場面たたき台を作り、人間がレビューして出す（GDPvalの説明とも整合）

4.3 エンジニア/開発チーム
おすすめ実装・デバッグを端から進めたいなら Thinking/Pro

役立つ場面大きめのコードベースで、修正方針→実装→テスト観点まで“一気通貫”で支援が欲しい

4.4 研究者/大学院生
おすすめ深い推論や精度が欲しい場面は Pro / Thinking

役立つ場面証明や解析の“候補”を出させて、自分で検証して前進する（記事のケーススタディと同型） December 12, 2025

ツール利用が進化してタスクを最後までやり切るというのも事実なら大きいですね。

##
重要：一般ユーザー視点の“効きどころ”

1)ベンチ数値そのものより、日常で体感しやすいのは次です。
ミスが減る（幻覚/誤りが減る） 「de-identified queries」でエラーを含む応答が30%（相対）少ないと記載。 （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）
長い資料を読ませても破綻しにくい（長文統合） MRCRv2などで長文推論が改善、**256kトークンで4-needleがほぼ100%**という記述。

“ツールを使う仕事”が途切れにくい（エージェント実行力） Tau2-bench Telecomで**98.7%**としてツール利用の信頼性を強調。
画像から状況を読み取って判断できる（視覚） 「チャート推論やUI理解のエラー率が概ね半減」と説明。

2) 一般ユーザーにとって「どんな場面で役立つか」（項目別）
2.1 長文理解（契約書/議事録/資料の読み込み）
役立つ場面契約書・規約の「例外条項」や「支払い条件」の拾い漏れ防止 議事録/会議録音の文字起こしから、決定事項・未決事項・担当者を抜き出す 就活/転職で複数社の募集要項を比較表にまとめる
なぜ効く？（根拠）長文推論（MRCRv2、256kでの言及）を強調しているため （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

2.2 “成果物”生成（スライド/表/ドキュメント）

役立つ場面企画のたたき台（提案書・プレゼン骨子）を短時間で作る 家計・売上・タスクをスプレッドシート化し、見栄え/整合性も整える
なぜ効く？（根拠）「spreadsheets / presentations」が明確に改善対象 （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk） GDPvalで知識労働の成果物生成を“職業横断で”評価、と記載

2.3 調べもの（情報探索・手順説明・要約）
役立つ場面旅行・引越し・手続き・家電設定などの**“やり方（How-to）”**を、前提に合わせて手順化 長い記事やPDFの要点だけを抽出

なぜ効く？（根拠）GPT‑5.2 Instantが「info‑seeking questions / how‑tos / walk‑throughs / technical writing / translation」で改善と明記 （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

2.4 画像理解（スクショ・図・グラフ）
役立つ場面エラー画面のスクショを投げて原因切り分け（初心者のPCトラブルなど） 売上ダッシュボードやチャートの“増減理由”を説明させる 操作手順（どこをクリックすべきか）を画面UIの位置関係込みで案内
なぜ効く？（根拠）チャート推論/UI理解のエラー率が半減、配置理解が強いと説明 （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）

2.5 ツール利用・複数ステップ処理（依頼を“最後まで通す”）
役立つ場面カスタマーサポート的な用件（予約変更、必要条件、補償など）を手順として一括整理 社内作業で「Aのシステム→Bのシステム→集計→報告」みたいな段取りを崩さずやる

なぜ効く？（根拠）ツール利用の信頼性（Tau2-bench 98.7%）を明記 （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）
3) 分野別（仕事/学習/生活）に見るGPT‑5.2の特徴
3.1 ビジネス（企画・資料・運用）

向く提案書、会議資料、分析レポート、テンプレ作成 KPIダッシュボードの読み解き（画像/表も含む）
期待できる改善仕上がりの“体裁”と“抜け漏れ”が減る（誤り30%rel減の言及）
3.2 開発・IT（個人開発〜業務開発）
向くバグ修正、リファクタ、複数言語の実務タスク

根拠SWE‑Bench Pro 55.6%、SWE‑bench Verified 80%を提示 （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk）
3.3 学習（受験〜専門）
向く数学・理科の“途中式つき”解説 長い講義資料のまとめ、理解度チェック問題の作成

根拠AIME 2025 100%（no tools）、GPQA/FrontierMathのスコア提示 （出典: https://t.co/PAdFJOAvKk） 科学・数学の記事でGPQA/FrontierMathの評価条件も説明 （出典: https://t.co/ZKOTHSMbO3）
3.4 研究（数学・科学）

向く既存研究の整理、関連研究の仮説出し、証明アイデアの探索（要検証前提）
根拠統計学習理論のオープン問題に関するケーススタディを提示 （出典: https://t.co/ZKOTHSMbO3）

4) 利用ユーザー別（誰がどう使うと得か）
4.1 一般ユーザー（生活・手続き・学習）

おすすめモデル（記事の説明どおり）GPT‑5.2 Instant: 速い、調べもの、手順、文章、翻訳 GPT‑5.2 Thinking: 長文・複雑問題・計画・数学/ロジック・ファイル読解
役立つ場面「調べる→比べる→手順化→文章にする」を1つの流れで済ませたいとき

4.2 ビジネスユーザー（営業/企画/管理/CS）
おすすめ“成果物（表/スライド/報告）”を出す業務に寄るほど Thinking/Pro が効きやすい
役立つ場面たたき台を作り、人間がレビューして出す（GDPvalの説明とも整合）

4.3 エンジニア/開発チーム
おすすめ実装・デバッグを端から進めたいなら Thinking/Pro

役立つ場面大きめのコードベースで、修正方針→実装→テスト観点まで“一気通貫”で支援が欲しい
4.4 研究者/大学院生

おすすめ深い推論や精度が欲しい場面は Pro / Thinking
役立つ場面証明や解析の“候補”を出させて、自分で検証して前進する（記事のケーススタディと同型） December 12, 2025