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2つのモデルの物語——FableとSonnetの明暗
要点
- Anthropic が同週に2つのモデルをリリース。Fable 5 は復活即戦力で、単一プロンプトから実動アプリを約3時間で構築できる水準。一方 Sonnet 5 は「万能のゴルディロックス」を標榜しながら Opus・Fable・GPT-5.5 のいずれにも及ばないと評価された
- PowerPoint 自動生成は AI にとってまだ鬼門。コンサルチームは 24 スキルのパイプラインを $62/デッキで組んだが、社内テンプレートへの適用や「何を言うか」の部分では依然として人間の判断が必要と結論
- Codex の実用報告が複数掲載。非技術系スタッフでも「ダイレクトレポートのように使える」エージェントとして定着しており、メール対応・CRM管理・医療調整まで幅広く活用されている
- Anthropic が創薬領域に参入し「Claude Science」をリリース。自社内での前臨床プログラム運営は、AI ツールの弱点を自社の本番業務でつぶすドッグフーディング戦略と解釈される
- 創薬参入の本命は「薬を作ること」ではなく、データ・モデル・実験・意思決定をつなぐワークフロー基盤を製薬企業に売ること（shovel selling 戦略）
編集部の考察
Codex が「非技術系スタッフのダイレクトレポート」として定着している事実——メール対応・CRM 管理・医療調整まで幅広く委任されている——は、AI エージェント活用が一部エンジニアチームを超えた段階に入ったことを意味する。自社で同じことが起きると、チームメンバー1人あたりの実質処理量は急増するが、その貢献を今の人事評価制度は捕捉できない。現行の評価指標——担当案件数・速度・品質——は「人が手を動かした量」を前提に設計されており、AI に業務を渡すほど個人の可視化指標が下がるという逆説が生まれる。問うべきは「誰がどの AI タスクを委任しているか」ではなく、「AI に渡せない判断のうち、チームメンバーが高い水準で担えているのはどれか」だ。この問いを次のマネージャー層との 1on1 アジェンダに加え、AI 委任が進んでいる業務トップ3とその残存スキルを書き出させると、評価制度の見直し優先順位が自然と浮かび上がる。
原文より
“AI still can't reliably make a PowerPoint deck. Mike Taylor and the consulting team needed a 24-skill pipeline at $62 a deck to automate it, and still wouldn't recommend it for most teams.”
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