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AIモデルのリスク評価を行う独立機関METRは2026年11月5日、米Anthropicの内部研究データに基づく調査報告書を公開した。AIの再帰的自己改善により、モデル能力の向上速度が従来の約2倍に加速していることが判明した。2年分の進化が1年で起こったことを示している。この結果を受け、AIが次世代AIを生み出す再帰的自己改善の議論が活発化しており、超知能の到来時期が大幅に早まるとの予測も浮上している。
【図版付き記事はこちら】AIがAIの進化を2倍に加速か Anthropic内部データを検証し超知能到達予測も前倒しへ（画像：ビジネス＋IT）
AIリスク評価を行う米国の非営利研究機関であるMETRは、2026年8月12日から10月29日までの11週間にわたり、Anthropicの内部データと開発プロセスに関する監査を実施した。同機関が11月5日に公開した報告書によると、2025年10月以降におけるAnthropicのモデル能力の向上ペースは、それ以前の期間と比較して約1.9倍から2倍に加速している。以前であれば約2年を要した技術的進展がわずか1年に短縮された計算となる。
この加速の要因について、METRはモデルの訓練に投入される計算資源の増加によるものではないと強い確信をもって結論づけている。加速原因の約80パーセントは、研究開発プロセス自体において自社のAIシステムを活用したことに起因する可能性が高いと分析された。Anthropicは自社モデルであるClaudeをコード作成や実験、データ分析などの業務に活用しており、社内調査では最新の未公開モデルを利用した社員の作業効率が自己申告ベースで約12倍に向上したとの結果も出ている。
METRの評価には、一般には公開されていないAnthropic内部の最新モデルのデータが組み込まれている。2026年7月から10月にかけて開発された複数の未公開モデルのベンチマークスコアなどを分析した結果、公開されているデータのみを用いた過去の推計よりも実態に即した高い加速率が検出された形だ。
このようにAIが自らの次世代モデル開発を支援する現象は確認されたものの、現時点ではあくまで人間の研究者を支援する段階にとどまっている。しかし技術進展のタイムラインが前倒しされたことで、業界全体に大きな波紋が広がっている。この加速度的な進化は今後どのような影響をもたらすのか。また企業側の情報開示姿勢には新たな懸念が浮上している。
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