METR報告、Anthropicの開発加速は約1.9倍と評価

AI安全性研究機関のMETRは11月5日、AnthropicのAI研究開発の加速に関する独立評価報告を公開した。Anthropicのモデル性能の改善速度が、昨年10月以降はそれ以前の約1.9倍になっていると分析している。

METRは8月12日から10月29日までの11週間にわたり、Anthropicの内部データとモデル評価結果を分析し、約15人の従業員への聞き取りを実施した。2026年10月時点で、開発加速の約8割は研究開発におけるAI利用によるものだと推定している。学習計算量の増加が加速の原因ではないとも判断した。

Anthropicの研究者はコーディングや実験設計、結果分析にClaudeを使用している。内部調査では、最新の内部モデルを使った際の生産性向上は約12倍と従業員が回答した。報告書は内部モデルとして「Misos Preview」と「Misos 5」を挙げ、自己評価による生産性向上はそれぞれ約4倍、約5倍だったとしている。未公開の「Model 4」では約12倍とされた。

Anthropicは今年7月、8〜9月、9〜10月に新モデルの学習を完了したが、公開していない。未公開モデルには「Model 2」「Model 3」「Model 4」の暫定名が付けられている。METRは、最新の未公開モデルの評価を含めたことが、同社が以前公表した1.7倍を上回る1.9倍になった主な理由だと説明した。

METRは、AIがモデル開発に自律的に寄与する初期の兆候を確認したとしつつ、作業の大半は依然として人間が指示・監督しているとしている。今後12カ月で加速を大きく鈍らせる計算量・データ・アルゴリズム上の制約は見当たらないとした。また、Anthropicは7月時点で自社の研究開発加速に関する早期警告の基準に達していた可能性があると指摘したが、同社は達していないと判断していた。

報告書の重要な根拠の多くはAnthropicの要請で非公開とされており、独立した検証は難しい状況だ。