情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2026.05.18

（2）あなたの仕事はエージェンティック・マクロなのか　Is your job an Agentic Macro?

テーマ：英語のお勉強日記(8372)

カテゴリ：ＡＩエージェント

Where is it good enough?
どこで十分に良いと言えるのか

This however is where it starts to get really interesting, because the tests above are more around total equivalence rather than task equivalence, which is where the Agentic Macro challenge becomes really interesting.
しかしここからが本当に面白くなる。なぜなら、上のテストは総合的な同等性を測っているのであって、タスクごとの同等性ではないからだ。そしてまさにこの点こそがエージェンテイック・マクロの課題を非常に興味深いものにする。

Claude Desktop’s foray into Law sparked a huge panic and sell-off, that wasn’t however a new feature of the model, it was a new feature of how the model could be used, a domain specific solution leveraging a generic model.
Claude Desktop が法律領域に踏み込んだことで大きなパニックと売りが発生した。しかしそれはモデル自体の新機能ではなく、汎用モデルを使ってドメイン特化の解決策を作れるようになったという使い方の新しさによるものだった。

So what if China’s approach on concentrating on specific AI starts delivering models that are generally not as good but specifically just as great?
では、中国が特定領域に特化した AI を重視するアプローチによって、全体的には最先端ではないが、特定領域では同等に優れているモデルが登場したらどうなるだろうか。

So here it indicates that choosing different models for different tasks will deliver better results than just picking one model.

The large gap today, which is to be expected, is around complex agentic software, but in many specific challenges the laptop-based solutions of 2026 would have been the blockbuster products of 2023 or 2024.
今日大きな差があるのは、当然ながら複雑なエージェントソフトウェアの領域だ。しかし、多くの特定タスクにおいては、2026年のノートPCベースのソリューションは、2023年や2024年なら大ヒット製品になっていたレベルだ。

So, our Agentic Macro future is liable to be less about a single model that does everything, than having something that uses the right model for the right task in that Agentic Macro solution.
つまり、エージェンテイック・マクロの未来は、すべてをこなす単一モデルではなく、タスクに応じて最適なモデルを使い分ける仕組みになる可能性が高い。

It’s the economy stupid
問題は経済だ、バカめ

The reason that Agentic Macros are important to consider is the cost, Excel is ‘free’ so even though it’s the single largest data quality issue in almost every company on the planet, it’s　 still dominant because ‘I can do it myself in 5 minutes’ beats ‘I need to run a capital procurement for this’, when GPT 3.5-turbo first came out it the cost was high, I remember really worrying about costs. One of the reasons we first created RAISE was to help with cost management.
エージェンテイック・マクロを考える上で重要なのは“コスト”だ。Excel は無料なので、世界中ほぼすべての企業で最大のデータ品質問題の原因であるにもかかわらず、依然として支配的だ。なぜなら『5分で自分でできる』は『設備投資の申請が必要』に勝つからだ。GPT-3.5-turbo が最初に登場したとき、コストは高かった。私もコストを本当に心配していた。RAISE を最初に作った理由の1つは、コスト管理を助けるためだった。

Cost management is still a problem, because as models got bigger and better the costs have gone up, but the like-for-like cost has plummeted, you can now get GPT3.5-turbo level performance for a 90%+ discount when running it hosted, and basically for free if running it locally.
コスト管理は今でも問題だ。モデルが大きく高性能になるにつれコストは上がった。しかし“同等性能あたりのコスト”は急落している。今では GPT-3.5-turbo レベルの性能を、ホスト型で90%以上の割引で利用でき、ローカルで動かすならほぼ無料だ。

This is a 3-year price collapse of epic proportions, and it’s a price collapse that shows no sign of slowing down.
これは過去3年間で起きた壮大な価格崩壊であり、その勢いは衰える気配がない。

Something that costs $1m to run today, will cost less than $1000 to run hosted in a few years, and will be able to run on a laptop.

The ability to run a full solution from 2022 on a laptop in 2026 really isn’t a question, I do it every day, and this is on top of the learnings of the last few years, meaning that the solutions I run locally are massively better than those of a few years ago, the frameworks are better, the monitoring is better, the mechanisms and support ecosystem is better.
2022年の全ソリューションを2026年にノートPCで動かせるかどうかは、もはや疑問ではない。私は毎日やっている。しかもこれは、ここ数年の学習成果の上に成り立っている。つまり、私がローカルで動かしているソリューションは数年前のものより圧倒的に優れている。フレームワークも、モニタリングも、仕組みも、サポートエコシステムも良くなっている。

So, the TPI is about equivalence of functionality, but on the other side is the economic question, we aren’t talking about equivalence of functionality at equivalence of cost, we are talking about equivalence of functionality at a fraction of the cost or virtually free. That is the economic shift that Agentic Macros will be built on.
つまり TPI（時間的パリティ指数）は機能の同等性を測るものだが、もう一方には経済的な問題がある。私たちが議論しているのは同じコストで同じ機能ではなく、ごく一部のコスト、あるいはほぼ無料で同じ機能という話だ。これこそがエージェンテイック・マクロが成立する経済的転換点なのだ。

You’ll only ever need 640KB, or did I mean TB?
「必要なのは 640KB だけだ」──いや、TBだったかな

I’m writing this on a 32GB laptop sitting next to a 64GB laptop, wishing that I had a 128GB laptop. One thing that these agentic macros are going to be hungry around is memory, which is where Moore’s Law kicks in for us.

I don’t think its crazy to think that we will be looking at frankly ridiculous memory availability in the next few years which will further open up the opportunities for our Agentic Macros.
数年以内に正直バカみたいな量のメモリが普通に手に入るようになると考えるのは、決して突飛ではない。そしてそれがエージェンテイック・マクロの可能性をさらに広げるだろう。

So, when is my job an Agentic Macro?
では、私の仕事がエージェンテイック・マクロになるのはいつなのか

So, let’s have a bit of forward looking and those previous domains and make some estimations on when Agentic Macros become a reality in various markets and challenges.
では、少し先を見据えて、これまでの領域を踏まえつつ、エージェンテイック・マクロがさまざまな市場や課題で現実になる時期を推定してみよう。

So, over the next two to three years, we are saying that on-laptop maths laptops will be normal, the domain specialist SOTA might be on a laptop by mid-2028, in other words the difference between ‘full scale’ commercial and ‘agentic macros’ will be zero in terms of outcome performance.
今後2〜3年で、ノートPCで高度な計算ができることは普通になるだろう。ドメイン特化型の SOTA モデルも 2028年半ばにはノートPCで動くようになるかもしれない。つまり、「フルスケール」の商用AIと「エージェンテイック・マクロ」の成果性能の差はゼロになるということだ。

For coding we will bring the power of today to the laptop by early next year. This means that your “Claude Code” of 2027 can run locally, which brings us onto the other challenge of Agentic Macros…
コーディングに関しては、現在の最先端性能が来年初めにはノートPCに落ちてくる。つまり、2027年の “Claude Code” がローカルで動くということだ。そしてここから、エージェンティック・マクロのもう1つの課題へと話がつながっていく……。

What is the VB of Agentic Macros?
エージェンテイック・マクロにおける Visual Basicとは何か

One of my favorite things is having someone tell me they aren’t technical and then showing me a VB macro that would have Alexander reaching for his sword.
「自分は技術者じゃない」と言いながら、アレクサンダー大王が剣を抜くレベルの VB マクロを見せてくる人がいるのが、私の好きな瞬間のひとつだ。

These are some of the great dragons of shadow IT, unslayable beasts of near infinite complexity with zero context or explanation.
これらはシャドーIT界の巨大なドラゴンであり、文脈も説明もゼロのまま、ほぼ無限の複雑性を持つ倒せない怪物だ。

I once in around 2012 worked at a client who had a project called “Office 97 upgrade”, because they had one spreadsheet that only worked on Office 97 and ran a key part of the supply chain.
2012年頃、私は “Office 97 アップグレード” というプロジェクトを抱えるクライアントで働いたことがある。なぜなら、サプライチェーンの重要部分を動かしているスプレッドシートが Office 97 でしか動かなかったからだ。

So, for the Agentic Macro future we’re going to need something at the no-higher a barrier of entry than VB.
だから、Agentic Macro の未来には、VB 以上の参入障壁を持たない何かが必要になる。

You know, like Claude Code, or N8N, or whatever legal specific Agentic Macro platform will exist in 2 years’ time.
例えば Claude Code や N8N のようなもの、あるいは2年後には法律特化の Agentic Macro プラットフォームが存在しているかもしれない。

The rise of the Agentic Macro platform
エージェンティック・マクロのプラットフォームの台頭

So here is a prediction, we will see software vendors start pitching Agentic Macro platforms in 2026 and by 2027 they will be a normal part of some vendor’s stacks, with specific verticals (I’d bet on Finance, Law, Supply Chain) having a fierce battle over the use of agentic AI on the desktop.
ここで予測だが、2026年にはソフトウェアベンダーがエージェンテイック・マクロのプラットフォームを売り込み始め、2027年には一部のベンダーのスタックにおいて当たり前の存在になっているだろう。特に（金融・法律・サプライチェーンなどの）特定の業界では、デスクトップ上でのエージェントAI活用を巡って激しい競争が起きるはずだ。

We might even see ‘pure’ Agentic Macro platforms that have no cloud side solution, but I’d expect most to be a case where there is a cloud platform but the user experience is local.
クラウド側のソリューションを持たない純粋なエージェンテイック・マクロのプラットフォームが登場する可能性すらある。しかし大半は、クラウド基盤を持ちながら、ユーザー体験はローカルで完結する形になるだろう。
The driver of this will be to keep costs down, because if you have thousands of users then you’re going to need to pay for lots of token costs so people get ‘high-speed’ interactivity, but if you can push that down to the desktop and say “for privacy reasons this work is done locally, which means it will take longer, you can pay an extra $50 a month for secure online processing”.
この流れを後押しするのはコスト削減だ。数千人のユーザーがいれば、「高速な」相互活動を提供するために膨大なトークンコストを支払う必要がある。しかし処理をデスクトップ側に押し付けて「プライバシー保護のため、この処理はローカルで行われる。時間はかかるが、月50ドル追加で安全なオンライン処理も利用できる」と言えばよい。

So, playing the privacy card and the Agentic Macro card means you are actually offloading the work onto the user, who can then build out their own local agentic solutions that you’ll never have to worry about from an operations perspective.
つまりプライバシーとエージェンテイック・マクロを理由にすれば、実際には作業をユーザー側にオフロードできる。そしてユーザーは自分自身のローカルエージェント環境を構築し、ベンダー側は運用負担を気にする必要がなくなる。
The history of IT is often a sway from centralized to local solutions and back again, and while centralized solutions currently dominate, I can see a time quite soon when local solutions become a key part of the mix, and those Agentic Macros will also be talking to each other, like an uber-enterprise-wide Excel spreadsheet.
IT の歴史は、中央集権とローカルの間を揺れ動いてきた。現在は中央集権型が支配的だが、近いうちにローカルソリューションが再び重要な役割を担う時代が来るだろう。そしてそれらのエージェンテイック・マクロ同士が互いに通信し合い、超巨大な企業全体の Excel シートのように動くようになるはずだ。

Nanobana

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Agentic Sdlc
エージェンティック SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）
Agentic Ai
エージェントAI
Automation
自動化
LLM
大規模言語モデル
Ollama
オジャマ（ローカルLLM実行環境）

Written by Steve Jones
スティーブ・ジョーンズによる執筆
My job is to make exciting technology dull, because dull means it works. All opinions my own.
私の仕事は、ワクワクする技術をつまらなくすることだ。なぜなら、つまらないということは、それが実際に動くという意味だからだ。意見はすべて私個人のものだ。

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