スタンフォード大学は毎年AIインデックス報告書を発表しており、2026年版が先ごろ公開された。MIT Technology Reviewがその中核データを整理している。「AIが今どの段階にあるのか」を説明する必要があるなら、この数字群が最良の材料となる。
普及速度はインターネットを超えた
世界人口の50%以上がAIを利用している——この普及速度はパソコンやインターネットよりもはるかに速い。企業の88%がAIツールを導入し、大学生の5分の4がAIを活用している。
これらの数字は、AIが本当に「一般の人も使う」段階に達し、もはや技術関係者だけのものではないことを示している。報告書の共同執筆者である南カリフォルニア大学のコンピューター科学者ヨランダ・ギル氏は率直にこう述べている：「この技術は進歩を続けており、停滞の兆しはまったく見られない。私自身も驚いている。」
モデル性能：ベンチマークはほぼ上限に達した
ソフトウェア工学ベンチマークSWE-benchの成績の変化が最も物語っている。2024年のAIスコアは約60%だったが、2025年にはほぼ100%に達した。AIは博士レベルの科学、数学、言語理解テストで人間の専門家を上回っている。
2026年3月時点のモデル性能ランキングでは、Anthropicが首位で、次いでxAI、Google、OpenAIとなっている。中国のDeepSeekとAlibabaのQwenも僅差で続いている。
しかし、ここには真剣に検討すべき問題がある：
ある人気の数学ベンチマークの誤答率は42%に達する——つまりベンチマーク自体に大量の誤った解答が含まれている。AIモデルは「訓練中に解答を見た」ことでスコアを水増しできるため、多くのベンチマークスコアの信頼性が低下している。
性能は向上しているが、その進歩を測る物差し自体が曲がっている可能性がある。
若いプログラマーが真っ先に影響を受ける
雇用データはこの報告書で最も居心地の悪い部分である：
- 22～25歳のソフトウェア開発者の雇用者数は2022年以降、約20%減少した
- カスタマーサービスの初期キャリア職でも同様の減少傾向が見られる
- 企業の3分の1が今後1年以内に人員削減を見込んでいる
AIによる生産性向上は現実のものだ。カスタマーサービスでは14%、ソフトウェア開発では26%の効率向上が見られる。しかし、生産性向上の恩恵はまず企業に流れ、失業の圧力は入門レベルの職に就く若者に真っ先にのしかかる。
専門家と一般人の間に50ポイントの差
この数字は興味深い：
| グループ | AIが雇用にプラスの影響を与えると考える割合 |
|---|---|
| AI専門家 | 73% |
| 米国の一般市民 | 23% |
実に50ポイントの差がある。専門家は問題ないと考え、一般市民は問題があると考えている。どちらが間違っているのか？今は結論を下すのは難しいが、この認識の乖離自体が非常に示唆的である——AIの専門家とAIの影響を受ける一般市民は、まったく異なる情報世界に生きている。
別のデータ：59%の人がAIは利益が害より大きいと考える一方、52%の人がAIに不安を感じている。この二つの数字は矛盾なく同時に成立しうる。
インフラ依存：チップとデータセンターの地政学的リスク
台湾のTSMCは世界のトップクラスAIチップのほぼすべてを製造し、米国は最多のAIデータセンターを保有している。この二つが組み合わさることで、非常に集中したサプライチェーンリスクが生じている——しかし今のところ、誰もがAIの利便性を享受しており、この話題を真剣に議論する人はほとんどいない。
ロボット：成功率はわずか12%
すべてのAI進歩の中で、ロボット工学が最も正直である。家庭内タスクの成功率はわずか12%だ。Waymoは米国の5都市で運行し、百度のApollo Goは中国でユーザーにサービスを提供している。自動運転と家庭用ロボットが「本当に使える」ようになるまでには、まだ距離がある。
報告書で最も記憶に残る一言
ヨランダ・ギル氏はこう述べている：「私たちはこれらのAIシステムについて、多くのことを理解していない。」
AI規制は技術に後れを取っている。米国では150の州レベルのAI法案が存在するが、連邦レベルではほぼ空白状態だ。この技術は進歩を続けているが、誰もそれがどこに向かっているのか完全には把握していない。この状態が興奮をもたらすか不安をもたらすかは、おそらく上の表のどの行に属するかによるだろう。
出典：CocoLoop、Want to understand the current state of AI? Check out these charts.（MIT Technology Review、2026年4月13日）；Stanford AI Index Report 2026