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分析

METR、Anthropicのモデル改善ペースは2024〜2025年の約2倍と推定、加速の約8割はAI活用によるとの見方

METRは、Anthropicのモデルが明確な課題で2024〜2025年の約2倍の速さで改善していると推定し、加速の約8割をAI活用によるとした。不確実性は大きい。

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2026年11月5日、非営利の評価機関METRは、AnthropicにおけるAI研究開発の加速についての評価を公表した。推定では、2026年10月時点でAnthropicは、明確に定義された課題でモデルを、2024年3月から2025年10月の約2倍の速さで改善している。METRの主観的な見方は、現在の加速の「おそらく」8割はAIの活用によるというものだ。METR自身がこの数字を非常に不確実と呼び、チームは合意に至らず、最も有益と考えた証拠の大半をAnthropicが伏せたと述べている。

要点

METRは実際に何を測ったのか

8月以降、METRのチームはAnthropicの内部情報を使い、約11週間の評価を行った（AlphaSignal）。主な定量的根拠はAECIで、これはEpoch Capabilities IndexのAnthropic版であり、多数のベンチマーク結果に総合スコアを当てはめる。AECIは、答えを確認できる数学、ソフトウェア工学、科学、マルチモーダル、言語の課題を対象とする。METRは、こうした整理された検証可能な課題への偏りが実世界の加速を過大に見せる可能性があると指摘する。

「8割がAIによる」はどこまで確かか

これはMETRの主観的な見方で、チームは非常に不確実としている。METRはまた、2025年後半の加速にはAI以外の要因も寄与した可能性が高く、2025年10月以降の累積でのAIの割合は、現在の瞬間的な割合より低くなると述べる。インタビューや調査はAI主導の倍増と整合するが、2026年10月に約12倍に達した従業員の自己申告の向上は、非常に緩い証拠とされる。

何が確立されていないのか

METRは、学習の各段階でのAIの正確な寄与は、推定値が伏せられたため確立できなかったと述べる。成長がさらに加速しているか、AECIが実世界の研究開発の進歩を確実に追えているか、今後12か月に障害が生じないかも確立されていない。最も重要な学習作業への完全に自律的なAIの寄与はまだ大きくないが、「兆し」は見えたという。

比較表

比較表
項目2026年11月5日時点でMETRが述べていること出典
加速明確な課題で、2024年3月〜2025年10月の約2倍METR
ベンチマーク推定1.9倍、95％区間1.5〜2.8倍METR
AI由来の割合「おそらく」8割、非常に不確実METR
使用した指標AnthropicのAECI（ベンチマーク総合指標）METR
証拠重要な証拠の多くをAnthropicが伏せたMETR
チームの見解METR内で合意なしMETR

よくある質問

Claudeのモデルの能力が2倍になったという意味か

違う。明確に定義されベンチマークで測れる課題での改善ペースであり、能力の水準ではない。実際の業務にそのまま当てはまるとも限らない。

8割は測定された結果か

違う。METRは主観的で非常に不確実な判断だと述べている。

方法と限界

出典は2026年11月5日時点のもの。METRの公表した評価は、ページの要約を通してしか読んでおらず、文脈のためThe Information、Runtimewire、AlphaSignalを引用している。Anthropicが大半を伏せた基礎データは確認していない。私たちは何も検証していない。

出典

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