米AI企業アンソロピックは9月17日、フロンティアAI企業の内部でAI開発がどこまで進んでいるかを外部から把握するための3つの測定指標を提案し、あわせて自社の実測値を公開した。指標は「AI開発のどれだけをAI自身が担っているか」「AIエージェントの行動をどこまで監督できているか」「計算資源をどう配分しているか」の3つで、同社は「フロンティア研究所が知っていることと、社会が知っていることの差をできる限り小さくすべきだ」としている。

AIが研究開発の26％を「主導」

1つ目は、自社のAI研究開発をどれだけAIが担っているかを表す試作指標「Anthropic R&D Automation Index」である。判定には、AI研究機関Epoch AI（エポックAI）が提唱した自動化レベル（AL）の尺度を採用した。AL0（AIの関与なし）からAL5（人が介在せず完全自律）までの6段階で、AL3は「協働」＝人の密な指示のもとでAIが大きな塊をこなす段階、AL4は「主導」＝高水準の指示を受けてAIが作業の大半を最後までこなし、人は監督に回る段階を指す。

2026年8月時点の結果は、Claudeが「主導」する領域が社内のAI研究開発の26％。「協働」以上は90％を超えた。他方で、完全自律のAL5に達した領域は測定対象の中に一つもなかった。

測り方も公開している。7月の各週に、モデル開発に関わる各部門から社員を20％無作為抽出し、Claudeの調査エージェントがSlackや社内文書からその週の作業を洗い出した。積み上げた約1万5000件の作業を階層的に整理し、542のノード（うち末端は378）からなる木構造にしたうえで凍結。ノードごとに別のClaudeが証拠を読んで自動化レベルを判定し、その作業に費やされた人の時間を重みとして全体を集計した。判定の際、エージェントにはその月以前の証拠しか見せない仕組みにしている。

3万体のエージェント、4万7000件に1件を遮断

2つ目は、社内で動くAIエージェントの監督状況だ。同社は、監視を通る行動の割合（カバレッジ）、行動から確認までの時間（レビュー遅延）、遮断・要確認とされた割合（エスカレーション率）の3点を挙げた。

8月時点で、社内で最も使われている基盤上では常時およそ3万体のエージェントが研究・エンジニアリング作業にあたっていた。監視は2種類ある。実行前に働く「オンライン監視」は、モデルの重みを外部に持ち出すような取り返しのつかない行動を数秒以内に止める仕組みで、全行動の100％が通過する。8月の10億件を超える判断のうち、遮断されたのは0.002％、およそ4万7000件に1件だった。遮断された行動は1週間以内に人が確認する。

事後に記録を読む「オフライン監視」は、逸脱がゆっくり進む種類の問題を拾う役割で、週およそ10万件の記録に印を付け、分類器で誤検知をふるい落としたうえで、優先度の高い週50件程度を人の確認に回している。

計算資源の6％が安全研究に

3つ目は計算資源の配分である。7月13日から20日までの1週間を切り取り、全ての処理を分類したところ、AI研究開発に回った計算資源のうち安全研究向けは約6％、AI自身が進めるAI研究開発に限れば約12％だった。同社は、安全研究はもともと大量の計算を必要としない性質があるため計算資源は不完全な代理指標だと認めつつ、企業間や時期間で同じ土俵の比較ができる点に意味があるとしている。能力向上と安全の双方に等しく寄与したものは計上しないなど、保守的に見積もったという。

「減速」提唱に続く具体案

今回の公表は、同社のダリオ・アモデイ最高経営責任者（CEO）が唱えるフロンティアAI開発の「ペース調整」に続くものだ。同社は、複数の組織から独立した第三者評価者を社内に常駐させ、社内の工程やデータに内部のリスク評価チームと同等にアクセスさせる計画を進めており、今回の指標もその第三者が監視する対象になるとしている。

狙いは、再帰的自己改善（AIが完全に自律して自らの後継モデルを設計・開発すること）までの距離を外から測れるようにする点にある。同社は課題も並べた。企業をまたいだ比較には共通の方法論がないこと、自社モデルが自社システムを評価するため「判定役」が判定される側と同じ誤りを犯しうること、安全研究と能力研究の線引きは各社が自社に有利に引く誘惑があることの3点だ。そのうえで、測定値を第三者や他社モデルに検証させる案や、新モデルをさらなるAI研究開発に投入する前に一定の検証期間を義務づける案を示した。