METR：AnthropicにおけるAI研究開発ペースは約2倍に加速、最大の要因はAI自体の活用

米国の独立系AI評価機関であるMETRは2026年11月5日、Anthropic内部で実施された監査の公開報告書を発表した。Claudeの開発元において、AIはすでにAI自身の研究開発を加速させているのか。大幅な黒塗り（墨消し）と強い留保付きではあるものの、その回答は「イエス」であり、明確に定義されたタスクにおいて約2倍に達し、その大部分はモデルの社内活用によるものだという。

今回の発表は、Anthropicが自社の「責任あるスケーリング方針（Responsible Scaling Policy：RSP）」に定められた加速の閾値に「間もなく」到達する可能性があると記した同社S-1/A修正届出書の記述を補完するものとなる。

METRが確認したとする内容

8月中旬から10月下旬にかけて、METRのチーム（フルタイム換算で約2.5名）は社内データへのアクセス権を得た。具体的には、社内ベンチマークやAECIのスコア、事前学習および強化学習（RL）の指標、領域別の学習コンピュート、生産性向上に関するアンケート、約15名へのインタビュー、開発速度の分析などである。Anthropic側には要求を拒否する権利があり、公開レポートの大部分を事後的に黒塗りした。METRに対価は支払われておらず、AnthropicからはPCとAPIトークンが提供された。

報告書は主に3つの主観的結論で構成されている。

1. 開発ペース — 2026年10月29日時点で、Anthropicは明確に定義されたタスクにおいて、2024年3月〜2025年10月のペースの約2倍でモデル能力を向上させている可能性が高い。METRは、実際の数値が1.3倍または3倍程度であっても驚かないとしている。
2. 要因の特定 — 2025年末には他の要因も作用したものの、現在の加速の過半（主観的な概算で約80%）は研究開発に用いられたAIに起因するとみられる。
3. ボトルネック — 今後12カ月間でさらなる加速を阻害しそうな明確なボトルネック（アルゴリズム、学習コンピュート、実験用コンピュート、データ）は確認されていないが、この見通しの確信度は限定的である。

AECI（Anthropic版Epoch Capabilities Index）指数において、スコアの進展ペースは2025年10月以降、推定で1.9倍に加速した（95%信頼区間：1.5〜2.8倍）。言い換えれば、同指数上では最近の1年間が過去の進展ペースの約2年分に相当する。METRは、この加速が学習用コンピュートの規模拡大によるものではないと強調しており、詳細データは黒塗りされているものの、この点には高い確信を持っていると述べている。

インタビューや社内アンケートも同様の傾向を示しているが、METRは慎重に扱っている。Slackでの自己申告アンケートでは、最も能力の高い社内モデルについて2026年10月時点で平均約12倍の向上が報告されたが、これは「非常に弱い証拠」と評価された。学習パイプラインの最も重要な部分へのAIによる完全自律的な貢献はまだ大規模には至っていないものの、「兆候」は見られるという。

Anthropicによって黒塗りされた情報

公開レポートの冒頭で述べられている通り、Anthropicは他社開発元の参考になり得る機密情報を保護する目的で、METRが最も有益とみなした証拠の大半を削除した。METRはこの事実を報告書に明記する権利を保持した。その結果として、読者は証拠の透明性よりもMETRの判断に依存せざるを得ない構図となっている。

具体的には、パイプラインの各段階における加速と要因の推定値、ボトルネック分析の一部、将来のモデルに関する予測指標などが非公開となった。AECIの推移には未発表の社内モデル（本文中では「Model 2」「Model 3」「Model 4」と表記）が含まれており、推定加速率（1.9倍）がHaiku 5.5のシステムカードに記載された数値（1.7倍）を上回っているのは、部分的にこれが理由である。

また、計算資源の配分（能力開発対安全性）を検証する予定だった項目も、実質的な結論が出る前に作業の途中で取り止めとなり、リスク評価へと焦点を絞る形に変更された。

8月付リスクレポートのレビュー

同日、METRはAnthropicの2026年8月付リスクレポート内の「自動化された研究開発によるリスク」セクションに関するレビューも公開した（非公開版へのアクセス権を伴う）。これら2つの文書は併読されることを前提としている。

METRは、2026年7月15日時点において研究開発の直接的な自動化に伴う破局的リスクは低いというAnthropicの結論に同意している。しかし、RSPが定める2倍の早期警告閾値はその時点ですでに突破されていた可能性が高いと判断しており、公開レポートは加速の度合いや内部で共有されていた不確実性を過小評価していたと指摘した（非公開指標では約1.97倍を示していたにもかかわらず、公には「2倍未満」と要約されていた）。

残された論点

• 黒塗りされた証拠：読者が詳細な推論プロセスを独自に再現することはできない。
• AECI ≠ 実社会への影響：METRは、この指数が主に明確に定義され飽和しやすいタスクを測定するものであり、研究室外での実際の影響とは乖離する可能性があると指摘している。
• 今後の展開：METRは加速がさらに強まる重大なリスクがあるとみているが、公開されているAECIデータのみから双曲線的な成長を実証することはできないとしている。