アンスロピックは今週、自社の開発パイプライン内部の初の調査結果を発表し、同社のクロード・モデルが現在、同社のAI研究開発作業の26％を「主導」していることを明らかにした（2026年2月時点では1％未満であった）。この数字は、アンスロピックが9月17日に公開し、ロイター通信やワシントン・ポスト紙などで報じられた「フロンティア・ラボ内でのAI開発のペースを理解するための測定」と題した同社のブログ投稿に掲載された。
この投稿は、部分的には透明性の実践であり、部分的には議論である。Anthropic は、AI 構築の鍵がどれだけ早く AI に渡されるかを国民や政府が追跡できるように、他のフロンティア研究所にも同様の数値を公表することを望んでいる。 この件の詳細は、AIの最新動向をご覧ください。
AI 開発を追跡する 3 つの数字
同社は、フロンティアラボ内の開発ペースを明らかにするための3つの測定値を提案した。それは、AI研究開発のどれだけがAI自体によって実行されるか、AIエージェントの行動がどの程度適切に監督されるか、そして能力作業と安全作業の間にコンピューティングがどのように割り当てられるかである。
見出しの数字は、Anthropic が R&D オートメーション インデックスと呼んでいるものから来ています。同社は、社内で行われたあらゆる種類の AI 研究開発作業をカタログ化し、各タスクが現在どの程度自動化されているかを評価し、研究グループ Epoch AI が開発したスケールを使用して結果を集計しました。このスケールは AL0 (AI の関与なし) から AL5 (AI が完全に自律的に動作し、人間が関与しない) まであり、AL3 は、AI が人間の密接な指示の下、大規模な作業で「連携」することを意味し、AL4 は AI が「主導」し、人間が監督しながら高レベルのプロンプトからエンドツーエンドでタスクのほとんどを完了することを意味します。
Anthropic の報告によると、2026 年 8 月の時点で、クロードは同社の AI 研究開発業務の 26% を率いています。 「AI 連携」レベル以上の作業の割合は 90% 以上です。クロードは、AI 研究開発作業の測定されたサブセットに対して完全に自律的に動作しているわけではありません。
30,000 人のエージェント、1 人のモニター
2 番目の測定は見落としに関するものです。 Anthropic は、2026 年 8 月の時点で、同社で最もよく使用されている社内プラットフォームで常に約 30,000 人のエージェントが調査およびエンジニアリング作業を行っていることを明らかにしました。
投稿によると、エージェントが行うすべてのアクションは実行前にオンライン モニターを通過し、通常は数秒以内に実行されます。 Anthropic は、8 月に同社の研究およびエンジニアリング担当者からの 10 億件を超える決定を分析したところ、監視者によってブロックまたはエスカレートされた活動の割合は 0.002% であることが判明したと述べています。
3 番目の測定であるコンピューティングの割り当てについて、同社は、調査した 1 週間で AI 研究開発に使用されたコンピューティングの約 6% が安全性に割り当てられたと述べました。
独自の後継機を構築 — 人間が監督する
フィギュアと同じくらいフレームも重要です。 Anthropic のモデルは、同じモデルの次世代の構築にますます参加しています。これは研究者が再帰的自己改善と呼んでいるものであり、ワシントン ポストの見出しではより率直に、チャットボットが「独自の後継モデルを構築する作業を引き継ぐ」と表現されています。
Anthropic は、「AI がリードする」と「AI が代替する」の間に慎重に線を引くようにしています。 AL4 では、人間が引き続き監視し、介入することができます。同社は、AL5 では研究開発作業の一部が実行されていないと明確に報告しました。しかし、その軌道は急勾配で、約 7 か月で 1% 未満から 26% に上昇するということは、現在の傾向が維持されれば、AI 主導の仕事の割合が 10 年が終わるはるか前に半分を超える可能性があることを示唆しています。
この方法論には実際の限界があり、Anthropic はそう述べています。自動化評価は、Slack メッセージや内部文書を含む会社自身の作業記録をサンプリングし、人間と審査員モデルの両方に各タスクがどの程度自動化されているかを評価させることによって作成されました。ブラインドテストでは、スタッフはモデルがどのような証拠を収集したかを知らずにタスクを評価しました。同社の報告によると、モデルの審査員は、人間同士が同意するのとほぼ同じ頻度で人間と同意したという。つまり、モデルと人間の正確な一致は 59% だったのに対し、人間と人間の一致はわずか 35% であり、モデルと人間の評価は 97% の確率で互いに 1 つのレベル内に収まった。
同社はまた、自社の方法論における自己参照のリスクも認めました。Anthropic はシステムの評価を支援するために独自のモデルを使用しました。これは、判定モデルがチェックしているモデルと同じ種類のエラーを犯す可能性があることを意味します。第三者による検証こそが本当の答えだと主張している。
外部の目がやってくる
そのためにアンスロピック社は、複数の組織から独立した第三者評価者を社内に配置し、社内のリスク評価チームが持つものと同等の内部プロセス、システム、データにアクセスできるようにする計画だと述べている。外部の AI 研究非営利団体 METR は、以前に Anthropic のオフライン監視プラットフォームをレッドチームで運営していました。
この開示は、ペーシングに関する議論が激化する中で行われた。アンスロピックのダリオ・アモデイ最高経営責任者（CEO）はフロンティアの減速に関する調整を呼びかけており、そのような調整が存在すれば自社の数値も変化することが予想されると同社は指摘している。今週、Anthropic と OpenAI は、研究所には真に独立した安全性評価者が必要であると主張する安全専門家からの公開書簡の対象にもなりました。
ライバルがAnthropicの後に続くかどうかは未解決の問題だ。同社は、フロンティア開発者であれば、公的手法を使用してこれらの対策を定期的に公開できると主張している。それが実現するまでは、AI が AI をどのくらいの速さで構築しているかについて公表される数字は、研究所自体から得られるものだけです。
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