Cohere ATE、約70万件のMCPツールを職業タスクと照合——エンドツーエンドで完遂可能と判定されたのはわずか2.6％

Cohere Labsは9月3日、Agentic Task Ecosystem（ATE）を公開した。これは、2026年5月に7つの公開ディレクトリから収集した696,291件のツールと123,069台のMCPサーバーを整理し、ダウンロード可能なParquetデータとして提供するものだ。チームはまずディレクトリを横断して重複を排除し、各ツールについて最も類似する米国O*NETのタスク記述を検索。そのうえで言語モデルに、各マッチングを「完全に実行可能」「一部のステップのみ支援」「誤ったマッチング」に分類させた。データセットには、ツール名、説明、職業、SOCコード、コサイン類似度、判定理由、品質ラベルも収録されており、研究者が独自の条件で再フィルタリングできる。

ATEの厳格な定義では、O*NETのタスクを最初から最後まで完遂できると判定されたツールは、全体のわずか2.6％だった。データの照会、メッセージ送信、単一ステップの処理だけを行うツールは、完全な自動化とはみなされない。適切にマッチしたツールは1,380種類のタスク記述をカバーしており、ソフトウェアで実行可能なタスクの約15％に相当する。923種類の職業のうち、419種類には対応するツールがまったくなかった。理論上のAIエクスポージャーと実際のMCPカバレッジは、178種類の職業において0.54の相関を示したが、ツール数だけでは、対象が定型業務なのか専門職の中核業務なのかは判断できない。

このデータセットの重要性は、エージェント向けツールの供給側について検索可能なスナップショットを提供し、MCPエコシステムにおける重複開発、機能ギャップ、職業別の分布を研究できる点にある。一方で、ダウンロード数、実運用への導入状況、成功率、安全性、長期タスクのテストに関する情報は含まれていない。また、ツールの説明が実装能力を誇張している可能性もある。最近傍検索と言語モデルによる判定では、依然として無理のあるマッチングが生じうるうえ、人手による検証も一部の分類に限られている。エンジニアリングおよび研究チームにとって次の課題は、実行可能なMCP適合性テスト、バージョン情報、利用テレメトリーを追加し、日本語を含む各地域向けの職業タスクオントロジーを構築することだ。そうしなければ、2.6％という数値は特定の分類規則に基づく供給指標としか解釈できず、エージェントがすでに代替可能な仕事の割合を示すものにはならない。