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AIがAIの進歩速度を約2倍に加速か　Anthropicの内部データをMETRが検証、「超知能まで1年」との予測も浮上

AIの能力やリスクを評価する米非営利研究機関METR（Model Evaluation and Threat Research）は2026年11月5日、AnthropicのAI研究開発について実施した独立評価の[結果を公開]した。AnthropicのAIモデルは、特定の課題における能力の進歩速度が過去の約2倍になっており、その加速の大部分はAIを研究開発に活用したことによる可能性が高いという。 この結果を受け、AI安全性の研究者らの間では、AIが次世代AIの開発をさらに加速させる「自己強化」の循環をめぐる議論が広がっている。一部の研究者からは、超知能の実現時期が従来の予測より大幅に早まる可能性を指摘する声も上がった。ただし、METR自身は超知能の実現時期を予測したわけではなく、今後の加速には大きな不確実性があるとしている。 ## Anthropicの内部データを11週間調査、進歩速度は約1.9倍に METRは、最先端のAIモデルがどの程度複雑な作業を自律的に遂行できるか、その能力がどのようなリスクにつながるかを研究する独立した非営利組織だ。AI企業と協力しながらモデルの能力測定や安全性評価に取り組み、政府や企業、一般社会がAIの発展状況を判断するための研究成果を[公開]している。 今回の調査では、2026年8月12日から10月29日までの約11週間、Anthropicから未公開の研究開発データの提供を受け、AIがAI自身の研究開発をどの程度加速させているかを検証した。 対象には、未公開モデルの性能評価、事前学習や強化学習の効率、計算資源の使用状況、AIによる研究業務の効率化に関する内部データなどが含まれる。約15人の社員へのインタビューも実施した。 調査の結果、AnthropicのAIモデルは、明確に定義された課題において、2024年3月から2025年10月までと比べて、約2倍の速度で能力が向上している可能性が高いと評価された。 具体的には、Anthropic独自の能力評価指標「AECI」に基づく分析で、2025年10月以降の進歩速度は、それ以前の1.9倍と推定された。95％信頼区間は1.5～2.8倍だった。 **■ AnthropicのAIモデルの能力評価指標「AECI」の推移：** 2025年10月以前は年間約15ポイントだった上昇ペースが、以降は年間約29ポイントとなり、進歩速度は約1.9倍になったと推定された。緑色は公開モデル、オレンジ色は内部モデルを示す。 ![40ef3251-b0ed-4ed8-bb5f-649bfccc7563_1880x1561.webp] :::small 画像の出典：[METR]{target=“_blank”} ::: これはAIモデルの能力そのものが1.9倍になったという意味ではない。以前なら約2年間かかっていた能力向上に相当する進歩を、直近の約1年間で達成したということだ。 METRは、この加速がモデルの学習に投入する計算資源の増加ペースによって生じたものではないと判断している。一方、AIの研究開発への活用が現在の加速の大部分に寄与している可能性が高いと評価した。 ただし、2025年後半の加速にはAI以外の要因も大きく関与した可能性があり、研究開発の進歩をどの程度AIに帰属できるかには不確実性が残る。 ## AIによる研究支援が進展、社員の自己申告では効率が平均約12倍に Anthropicでは、Claudeをコード作成、実験、データ分析などの研究開発業務に活用している。 METRは、社員へのインタビューや社内調査を分析し、AIの利用が研究開発の進行速度を約2倍に押し上げているという評価と、おおむね整合する結果が得られたとした。 特に大きな数値が示されたのが、Anthropicの社員を対象とした簡易調査だ。 Anthropicが社内チャットツールSlackで実施した簡易調査では、2026年10月時点の「Model 4」について、回答者が自己申告した作業効率の改善倍率が約12倍となった。 ただし、これは社員の主観的な評価であり、Anthropic全体の開発速度が12倍になったわけではない。METRも、証拠としての信頼性には大きな留保を付けている。 **■ Anthropic社員の自己申告による、AI利用時の作業効率の改善倍率の推移：** 2026年10月時点の「Model 4」では約12倍と報告されたが、非公式なアンケートやSlack投票に基づく数値であり、実測された生産性向上率ではない。 ![2e1f8a00-b6d6-4060-8341-6e9c298ba4a3_1880x1175.webp] :::small 画像の出典：[METR公式レポート] ::: また、現在の加速は主に、人間の研究者がAIの支援を受けることで実現している。AIがモデルの学習における最も重要な工程を、人間から独立して大規模に遂行できる段階にはまだ達していないという。 一方、一部の開発工程では、AIがより自律的に研究に貢献する兆候も確認された。 ## なぜ研究者が警戒するのか、AI開発がさらに加速する可能性 今回の結果が注目されたのは、高性能なAIが次のAIの開発を助け、進歩がさらに速まる「再帰的自己改善」が現実になる可能性を示唆しているためだ。 METRの研究者Ajeya Cotra氏は11月6日、今回の結果をここ数年で最も重要なAIリスク情報と評価する[分析記事を公開]した。現在の加速が続くと仮定すれば、1年以内に超知能が実現する可能性もあると論じた。 AI安全性研究組織Redwood Researchの主任科学者Ryan Greenblatt氏も、1～2年以内に超知能が実現する可能性を従来より高く評価するようになったと[述べている]。 ただし、これらは研究者個人の予測であり、METRの結論ではない。今回確認された加速が今後も続くかどうかは、まだ分かっていない。 ## AI開発の加速に、安全性の検証は追いつくのか 問題は、AIの進歩が速まることで、安全性を検証し、対策を講じる時間が短くなるおそれがあることだ。 Anthropicは安全性管理方針「Responsible Scaling Policy（RSP）」で、AIによる研究開発の急激な加速を警戒指標としている。 METRは11月5日に公開した別の[評価レポート]で、Anthropicが2026年7月時点ですでに警戒基準を超えていた可能性を指摘した。ただし、METRとAnthropicの関係者はいずれも、当時は基準未達だったという見方にやや傾いている。また、当時のAIが研究開発を全面的に自動化できる段階にはなかったと評価している。 また、Anthropicは技術流出を防ぐため、今回の調査の重要な根拠となる内部データの多くを非公開とした。外部からの検証は難しい状況だ。 METRは、今後さらにAI開発が加速する重大なリスクがあると評価している。超知能の実現が目前に迫ったと確認されたわけではないが、AIの進歩に安全対策が追いつくかどうかが、重要な課題となっている。 :::box [関連記事：Anthropic、AIが後継AIを作る「再帰的自己改善」に警鐘　Claudeが自社コードの8割超を作成、開発の減速・一時停止メカニズムを提言] ::: :::box [関連記事：Anthropic、METRの6人に「社員並み」の社内アクセス　AIの独立評価を拡充、公表には機密情報の制限も] ::: :::box [関連記事：Anthropic、AI研究開発の26％を「Claudeが主導」　1％未満から半年で急拡大、人間は監督役に] ::: :::box [関連記事：Anthropic、IPO登録届出書提出　Claudeによる自社開発の実態を開示　AIの停止への抵抗や脅迫に似た行動、人類の存亡リスクにも言及] ::: :::box [関連記事：AnthropicがフロンティアAI開発の安全指針を見直し　自社が大きく先行する場合のみ開発遅延を検討、競合が同水準なら遅らせず] :::