Anthropic、自社のAI開発の26%をClaudeが主導と公表。2月は1%未満だった

Anthropic、自社のAI開発の26%をClaudeが主導と公表。2月は1%未満だった【2026年9月】

Anthropic Institute (同社内の研究部門) が、「AI開発のペースを測る3指標」を公開しました (公開日は ITmedia AI+ の記事によると現地時間2026年9月17日(木))。自社のAI研究開発の仕事のうち、大まかな指示からAIが最後までやり遂げて人は監督にまわる「AI主導」の割合が、2026年2月の1%未満から8月には26%になった、と同社は説明しています。人とAIが協働する段階まで含めると90%超です。

ほかに2つの指標が並びます。社内では常時約3万のAIエージェント (指示を受けて自律的に作業を進めるAIのプログラム) が動いていて、8月にそれらの行動を監視の仕組みが判断した件数は10億件超で、止めたのはそのうち0.002%。AI研究開発に使った計算資源 (モデルの学習や実験に使う処理能力) のうち、安全性向けは約6% (7月の1週間) です。いずれも同社が自社を測った数字で、仕事の段階を判定したのも自社のAI、1週間の断面、という限界を同社自身が書き添えています。

本サイトの記事づくりの道具は、AnthropicのClaudeです。今回はそのAnthropicが、自分の会社を測って公表した数字を扱います。

この記事のポイント

• Anthropic Institute が「AI開発のペースを測る3指標」を公開。公開日は ITmedia AI+ によると現地時間2026年9月17日(木) (Anthropicのページ自体に日付の表示はありません)
• 指標1: 自社のAI研究開発の仕事のうち「AI主導」(6段階のうちAL4。大まかな指示からAIが最後までやり、人は監督だけ) が2月の1%未満から8月に26%。人とAIの協働 (AL3) 以上まで含めると90%超
• 指標2: 常時約3万のエージェントが稼働、8月の監視判断は10億件超で、止めたのは0.002% (約4万7,000件に1件)
• 指標3: AI研究開発向けの計算資源のうち安全性向けは約6% (2026年7月13日(月)〜20日(月) の1週間)
• いずれもAnthropicの自社測定。判定したモデルも自社製、1週間の断面、計算資源を何に使ったかの仕分けは未検証、と同社が限界を明記

何が起きたのか

Anthropic Institute は、AIが社会や経済に与える影響を測って公表する部門です。今回は、自社のAI開発がどれだけ速く進んでいるかを示す指標を3つ定め、数字を出しました。ITmedia AI+ (2026年9月18日(金)) によると公開は現地時間9月17日(木) で、Anthropicのページ自体には日付の表示がありません。

3つの指標は、(1) AI主導のAI研究開発 = 後継モデルを作る仕事にAIがどこまで関わるか、(2) AIエージェントの監督 = 監視の網羅率・審査の遅れ・エスカレーション率、(3) 計算資源の配分 = 安全性向けとその他の研究開発の比率、の3つです。

公開は、本サイトが先に扱った CEO Dario Amodei 氏のエッセイ (9月12日(土)・AI開発のペースを落とすべきだという提言) の5日後です。ペースを落とすべきだと訴えた会社が、そのペースを測る物差しを自分で出しました。

指標1: 「AI主導」の仕事が、2月の1%未満から8月の26%へ

AL0〜AL5 (Epoch AIが作った「AIがどれだけ仕事を担うか」の6段階。AL3は人の指示のもとで大きな塊を担う「協働」、AL4は大まかな指示から最後までAIがやり人が監督する「主導」、AL5は人が関わらない「完全自律」) の枠組みを、Anthropicは自社のAI研究開発の仕事に当てはめました。ここでいう仕事は、次のモデルを作るための研究開発の作業で、営業や法務といった会社全体の業務は含みません。

AL4の割合は、2026年2月に1%未満、8月に26%でした。AL3以上、つまり協働まで含めると90%を超えます。26%は、この段階に分類された仕事の割合で、人が関わらないAL5とは別の段階です。

起点が「1%未満」という幅のある値なので、半年でどれだけ増えたかを倍率で言い表すことは、この数字からはできません。読めるのは、2月にはほとんど無かった段階の仕事が、8月には4件に1件ほどになった、というところまでです。

指標2: 約3万のエージェントと、10億件超の監視判断

Anthropicの社内で最も使われているエージェント基盤では、常時約3万のエージェントが同時に稼働しています (数字はこの基盤のみ)。8月に監視システムが判断した行動は10億件を超え、そのうち止めたのは0.002%、約4万7,000件に1件でした。監視の網羅率・審査の遅れ・エスカレーション率 (止めたか、さらに審査に回した割合) が、この指標で追う項目です。

0.002%は、止めた回数の比率であって、安全か危険かの評価はこの数字の外側にあります。同社は、この数字が最も使われている社内基盤だけを対象にしたもので、監視がどれだけ効いているかは第三者が独立に試すべきだ、と書いています。

指標3: 安全性向けの計算資源は約6%

2026年7月13日(月)〜20日(月) の1週間で、AI研究開発に使った計算資源のうち、安全性向けは約6%でした。同社はこの6%を意図的に保守的な推計と書いています (能力と安全の両方に効く計算は安全に数えない)。あわせて、計算資源は「使った量」であって仕事の質を表さないこと、安全性と能力の境界は白黒で分けられないこと、1週間の断面で傾向を語るには足りないことを書き添えています。

数字の読み方 (自社が自社を測った数字)

3つの指標に共通するのは、測る側と測られる側が同じ会社だという点です。指標1で仕事をAL0〜AL5に振り分けたのはAnthropicのモデルで、同社はその判定が判定モデルに左右されると書き、人の担当者が付けた段階と照らすと、完全に一致したのが59%、1段階のずれまで含めると97%だった、と添えています。指標2の監視判断も自社の仕組みによるもので、指標3の6%は7月の1週間の値で、何に使ったかの仕分けは、できる範囲で付けたもので検証はしていない、と同社は書いています。

26%は、Anthropic社内のAI研究開発の仕事の割合です。最先端の研究所の、しかも次のモデルを作るという特殊な仕事の数字なので、業界全体や他社の数字として読むと、別のものになります。

「AIがAIを自分で作っている」という見出しは、AL4の定義に戻すと「AIが最後までやり、人が監督する仕事が26%」になります。人の監督が、定義の中に入っています。

日本の読者にとっての意味

自分の職場の仕事を、AL0からAL5の6段階に振り分けてみると、この発表は自分の手元の話になります。メールの下書きをAIに任せて自分は読んで直すだけなら、協働 (AL3) か主導 (AL4) のあいだ。資料の骨子だけAIに出させて残りを自分で書くなら、その手前。こうして数えると、職場で「AIをどれだけ使っているか」の感覚が、割合に置き換わります。

Anthropicの26%そのものは、次のモデルを作る研究所の内側の数字で、一般企業の目安にすると、ずれが出ます。借りて使えるのは、26%という数字ではなく、6段階の区分のほうです。

監視の数字にも、同じ当て方ができます。10億件超の判断で止めたのが0.002%。この並びから借りるなら、比率の小ささより、見た件数と止めた件数を分けて出している数え方です。自社でAIエージェントを動かす会社なら、何件見て何件止めたかを数える習慣は、規模が小さくても持ち込めます。

まとめ（FAQ）

Q. AIがAIを自分で作っている、ということですか?
A. AL4「AI主導」は、大まかな指示からAIが最後までやり、人が監督する段階です。人が関わらないAL5「完全自律」とは別の段階で、26%はAL4に分類された仕事の割合です。

Q. Anthropicの仕事全体の26%ですか?
A. 自社のAI研究開発の仕事のうちの26%です。会社全体の業務の割合とは別のものです。

Q. 0.002%しか止めていないのは、危険ですか、安全ですか?
A. 止めた回数の比率で、安全性の評価はこの数字の外にあります。同社自身が、対象は最も使われている社内基盤だけで、第三者による独立の検証が要る、と書いています。

Q. 2月から8月で26倍になったのですか?
A. 起点が「1%未満」という幅のある値なので、倍率は計算できません。読めるのは「ほとんど無かった段階の仕事が、8月に4件に1件ほどになった」までです。

Quotidia の視点

ペースを落とすべきだ、と CEO が書いた会社が、その五日後に、ペースを測る物差しを出した。指標は三つで、いちばん目を引くのは、後継のモデルを作る仕事の 26% で、人の手が監督にまで退いている、という数字だ。数字そのものより、この分け方が自分の手元にも当たる点を、Quotidia は残しておきたい。この記事も、Anthropic の Claude を道具にして書いている。下書きは道具が書き、事実の確認と、載せるかどうかの判断は人の仕事だ。六段階に当てれば、協働と主導のあいだを、日によって行き来している。Anthropic の 26% は、最先端の研究所が自分の研究開発を自社のモデルで判定した数字で、偏りがありうることは同社自身の但し書きだ。物差しが表に出た分、次に同じ物差しで出る数字が 26% の上か下かは、外からも読める。それを、出たときに読む。

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蓋を開けて、見るだけ

二層式の洗濯機は、一回の洗濯で、人が十一回手を出す。水を張って、洗剤を入れて、回して、止めて、濡れた塊を脱水槽へ移して、蓋を押さえて、止めて、洗い槽へ戻してすすいで、止めて、もう一度脱水槽へ入れて、止める。数えたのは僕ではない。秋分の日の午後、コインランドリーで隣に立っていた若い男が、祖母の家で数えたことがあると言った。

うちの洗濯機は五キロまでで、毛布が入らない。秋分の日に毛布を二枚、駅の裏のコインランドリーへ運んだ。三番の機械に押し込んで、硬貨を四百円。表示は三十四分。ガラス戸は右手にあって、午後の日が床のタイルの目地まで届いていた。柔軟剤と、温かい綿の匂いがする。壁の貼り紙は一枚だけで、洗剤は自動で入ります、と書いてあった。

若い男は二十歳を少し出たくらいで、五番の乾燥機の前に立っていた。回っている途中で一度扉を開け、中を見て、何もせずに閉めた。

「見るだけなんですね」と僕は言った。

「祖母の癖です」と彼は言った。「全自動になっても、脱水の前に一回、蓋を開けて中を見る。見るだけで、何もしない。あれをやめると、洗濯した気がしないんだそうです」。二層式の十一回は、そのときに聞いた。祖母の家には、いまも二層式がもう一台、物置にあるという。

彼が携帯を出して、今朝これを読みましたか、と訊いた。僕は読んでいなかった。彼は画面を見ながら、数字だけを読み上げた。

「AI の会社が、自分の会社の仕事をどれだけ AI にやらせているか、数えたんですって。26% が、AI が最後までやって、人は見てるだけ。二月は 1% もなかった」

Anthropic というアメリカの会社で、Claude という AI を作っている。先々週、開発の速さを抑えるべきだと CEO の Dario Amodei が書いた、その会社だ。研究部門が、自分たちの AI 研究開発の仕事を六つの段階に分けて数えた。大まかな指示だけで Claude が最後までやり、人は見ているだけ、という段階の仕事が、二月には百に一つもなく、八月には 26% あった。人と Claude が協働している段階まで含めれば、九割を超える。同時に走らせている AI の手は、常時およそ三万。彼が読み上げたのは、そこまでだった。

書き物と調べ物が僕の仕事で、その Claude を毎日使っている。今朝も家を出る前に、下書きを一つ渡してきた。帰るころには返ってきているだろう。渡して、待って、返ってきたものを開けて、見る。六つの段階のどこに僕がいるのか、数えたことはなかった。

「乾燥機は六番が一番早いです」と彼は言った。「理由は知らないけど」。五番が止まって、彼は中身を腕に抱え、袖を先に内側へ折ってから畳んだ。

三番の表示が、三十四から十九に変わった。

彼が出ていってから、店には僕のほかに、誰もいなくなっていた。三番の前で携帯を出し、原文を開いた。英語で、思ったより長かった。数字は彼の言ったとおりにあった。ただ、26% の分母は、彼が言ったような会社の仕事ぜんぶではなく、AI の研究開発の仕事だった。次の AI を作る仕事の、四つに一つを、Claude が最後までやり、人はそれを見ている。

落ちていたのは分母と、いちばん下の数行だった。八月のひと月で、監視の仕組みが判断した行動は十億件を超え、止めたのはおよそ四万七千件に一件。安全のための研究に回した計算資源は、七月のある一週間で、研究開発に使った分の 6% ほど。一週間の断面で傾向は語れない、何に使ったかの仕分けは検証していない、と会社は自分で書いていた。

蓋を開けて中を見ているのは、人のほうだと思って読んでいた。祖母の、見るだけの手のことを考えていた。いちばん下の行で、それが裏返った。仕事のどこまでを人がやり、どこからを AI がやったかを判定して、六つの段階に振り分けたのは、Claude だった。会社は、その判定にも偏りがありうる、と書き添えていた。僕が今朝渡した下書きは、帰ったら開けて、見る。見るだけで、何もしないかもしれない。

段階の表を、僕は自分の一日に当ててみた。朝の下書きは、指示を出して待つだけだから、彼の祖母の全自動と同じ段だ。昼に書いた短い手紙は、二層式だった。十一回は、手を出した。

三番が止まった。毛布は二枚が一枚に絡まって、重かった。僕はそれをほどかずに袋へ押し込み、六番の乾燥機へ移した。六番はガラス戸の光がちょうど届く位置にあって、扉の丸いガラスに、外の道が小さく映っている。硬貨を入れると、六番が回りはじめて、丸いガラスの中で外の道が消えた。

Anthropic、自社のAI研究開発の26%を「AI主導」と公表。監視判断10億件超・安全性向け計算資源は約6%

Anthropicの社内研究部門 Anthropic Institute は、「AI開発のペースを測る3指標」を公開した (ITmedia AI+ によると現地時間2026年9月17日(木)・Anthropicのページに日付表示なし)。自社のAI研究開発の仕事のうち、大まかな指示からAIが最後までやり遂げて人は監督にまわる「AI主導」(Epoch AI の6段階で AL4) の割合が、2026年2月の1%未満から8月に26%になった。協働 (AL3) 以上を含めると90%超である。指標2はAIエージェントの監督で、社内では常時約3万のエージェントが同時に稼働し、8月に監視システムが判断した行動は10億件超、そのうち止めたのは0.002% (約4万7,000件に1件) である。指標3は計算資源の配分で、2026年7月13日(月)〜20日(月) の1週間にAI研究開発へ使った計算資源のうち安全性向けは約6%。同社は限界として、判定するモデルも自社のもので偏りうること、安全性と能力の境界は白黒でないこと、計算資源は使った量で仕事の質を表さないこと、1週間の断面で傾向を語るには足りないこと、計算資源の用途ラベルは best-effort で未検証であることを明記している。26%は同社のAI研究開発の仕事に占める割合で、会社全体の業務や業界全体の数字ではない。AL4は人が監督する段階で、人が関わらないAL5「完全自律」とは別である。一次資料は Anthropic Institute の原文と ITmedia AI+ (2026年9月18日(金))。