
水道水に含まれる鉛について調査記事を書くとき、記者の机に並ぶのは、きれいに整理された資料ばかりではありません。情報公開請求で手に入れた水質サンプルのCSV、州が出した監視報告書、規制当局の文書、専門医へのインタビューメモ。形式も出どころも違う資料を見比べ、数字の食い違いを探し、引用してよい情報かどうかを確かめていきます。
こういう作業は、記事の土台を支える大事な仕事です。ただ、時間も神経も使います。多くの人が「ここをAIに任せられたら助かる」と感じるはずです。
AIエージェントは、こうした資料の束を受け取り、そのまま使える成果物まで仕上げられるのでしょうか。35職種で働く人たちが「任せたい」と答えた業務だけを集めて調べると、見えてきたのはかなり現実的な姿でした。人が本当に任せたい仕事ほど、いまのAIにはまだ難しい。裏を返せば、そこが次世代エージェントの伸びしろになっています。