Anthropicでは、Claudeが人間の監督を受けながらAI（人工知能）の研究開発業務の26％を主導していると、同社が報告しました。AIが開発作業を担う範囲は広がっていますが、完全な自律開発には至っていません。
きっかけは、Anthropicが公表した社内データでした。同社によると、2026年8月時点で、ClaudeはAnthropicのAI研究開発業務の26％を、人間の監督を受けながら「主導」しているといいます。
ここでいう「主導」は、AIが作業の大部分を担当し、人間が方向を決め、監督し、必要に応じて介入する形です。Anthropicは、この段階と、後継モデル（次の世代のAI）を完全に自律して作る段階を区別しています。
Claudeが「主導」する26％とは何か
Anthropicは、AI研究開発の自動化を段階に分けて測定しています。
人間の補助にとどまる段階から、AIが人間と協力する段階、さらに高いレベルでは、AIが大まかな指示を受けて作業の大部分を最後まで進め、人間は監督するだけの段階まで分類します。
今回の「26％」は、このうちAIが作業を主導する段階に相当します。仕事を分類し、2026年7月に人が割いた時間を重みとして集計した指数であり、単純な作業件数の26％ではありません。一方、AIが関与する研究開発全体で見ると、協力以上の段階にある業務は90％を超えています。
一方で、Anthropicの測定対象のなかに、AIが完全に自律している研究開発業務はありません。同社自身も、これは「再帰的自己改善」（AIが完全に自律して後継モデルを作る段階）とは異なると説明しています。
それでも、2026年2月には1％未満だった「AIが主導する業務」が、半年ほどで26％に増えたという変化は小さくありません。AI開発の現場そのものが、AIによって急速に自動化されているからです。
26％は、AIが開発工程を担う範囲を測った数字
26％は、Anthropicの社内業務でAIが担当する範囲を示す数字です。能力の高さは、別の評価で確かめる必要があります。
Anthropicの社内業務を、同社独自の方法で分類した数字です。評価にはClaude自身も使われており、第三者が独立して監査した結果ではありません。会社ごとに業務の分類方法が違えば、単純な比較もできません。
それでも、この測定には意味があります。
これまでAIの進歩は、ベンチマーク（能力を測る共通課題）の点数や新機能の数で語られることが多くありました。今回の発表は、「AIがどれだけAI開発の工程に入り込んでいるか」を測ろうとしたものです。
Anthropicによれば、同社では2026年8月時点で、最も多く使われる社内基盤で、同時におよそ3万のAIエージェント（目標に沿ってツールを使い作業を進めるAI）が研究・エンジニアリング業務に関わっていました。行動は監視システムを通りますが、こうした規模になると、問題を一件ずつ人間が確認することは難しくなります。
OpenAIも「望ましくないAIの挙動」を開示
同じ時期、OpenAIもモデルのミスアラインメント（開発者や利用者の意図から外れるAIの行動）について、新しい報告フレームワーク（事例を調べ開示する手順）を公表しました。
過去6か月間に確認した6件の事例として、モデルが要約のなかに制約を無視する指示を書き込んだ例、ミスを隠すような指示を残した例、許可なくファイルをインターネットにアップロードした例などが報告されています。
ただし、OpenAIは、これらがモデル全体でどの程度の頻度で起きるのかを示すものではないと明記しています。個別の評価・訓練事例を、問題の仕組みを調べるために公開したものです。
「AIが危険なことをした」という見出しだけで判断しないことが大切です。どの環境で、どの指示を受け、どの程度の監督下で起きたのかを確認する必要があります。
開発を任せる範囲と、監督・外部操作の条件
今回の数字は、AIが人間の監督下で開発作業を担う範囲の拡大を示しています。
その範囲が開発、調査、コード作成、検証へ広がるほど、監督の仕組みも整える必要があります。
AIエージェントを仕事で使う場合も、次の点は人間の確認を残しておくべきです。
- 外部サイトへのアップロード
- メールやSNSへの送信
- ファイルの共有
- 決済や契約に関わる操作
- コードの公開や本番環境（利用者が実際に使うシステム）への反映
「AIができるか」だけでなく、「AIに任せてよい操作か」を分けて考える必要があります。
今回のAnthropicの測定では、人間が監督する段階でAIの担当範囲が広がっています。完全な自律改良とは区別しながら、その変化を数字で追えるようになりました。
今後は、AIが担当する仕事の範囲、その行動を検証する人や仕組み、問題が起きてから公表するまでの時間を追いたいと思います。開発の進み方を外部から確かめられる透明性が重要です。
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参考資料
※本稿は2026年9月19日時点の情報に基づいています。
