社員の体感は12倍、会社の進歩は1.7倍　それでもAI 2027の著者は予測を前倒し

Anthropicの社員が答えた「AIによる仕事の速さ」は、2026年10月に12倍に達した。

評価機関のMETRは、11月5日に公開したAnthropicの研究開発の加速についての報告で、この数字を示した。社員がSlackの投票で自分の速さを答えたもので、METR自身は「ごく緩い証拠にすぎない」と断っている。

この報告を読んで大きく動いたのが、シナリオ「AI 2027」の著者たちのAI Futures Projectだ。彼らは日本時間11月11日に予測の更新を公開し、著者6人全員が「超人的AI研究者」の到来を2027年と見た。ただし、彼らが根拠にしたのは12倍ではない。

体感の12倍と、会社全体の1.7倍は何が違うのか

AIで作業が何倍も速くなったことと、AIの研究が速く進むことは、同じなのだろうか。

AI Futures Projectは、この2つをはっきり分ける。1つ目は労働の上乗せで、研究者がAIの助けで作業を何倍速く終えるかを指し、12倍はこれに当たる。2つ目は進歩の加速で、会社全体のAIの進歩が以前の何倍の速さで進んでいるかを指す。

労働の上乗せの倍率は、そのまま進歩の倍率にならない。AI Futures Projectの説明では、研究者が12倍速く作業しても、GPUの量が同じなら実験を12倍にはできない。

METRは、Anthropicのモデルの能力の伸びが、仕様のはっきりした作業で2024年3月〜2025年10月の約2倍の速さになったと結論した。ここでの2倍は、「2年分の進歩を1年でする」ことを指す。METRは1.3倍や3倍でも驚かないと幅を持たせ、今の加速の「おそらく8割ほど」はAIによると推測した。

AI Futures Projectはこの2つの推定から、AIによる進歩の加速を1.7倍と換算した。そのうえで、進歩が1.7倍に加速することは、社員の生産性が1.7倍になるより「はるかに大きな出来事」だと書く。

1.7倍は、3か月前の予測ではほぼ起きないはずだった

なぜ、たった3か月で予測がここまで動いたのか。

1.7倍の加速が、前回のモデルの想定の外にあったからだ。AI Futures Projectが前回の予測を出したのは、3か月足らず前だった。その時点では、著者の中で最も強気のDaniel Kokotajloの分布でも、2026年11月に1.7倍以上の加速が起きる確率は4% 未満だった。

彼らは、自分たちのモデルがMETRの報告にある展開を予測する上で「やや出来が悪かった」と認める。AI 2027のシナリオと比較しても、1.7倍の加速に達したのは想定より約5か月早いという。

予測を動かした材料は他にもあり、長い数学の問題をAIが自律的に解いた件や、AI企業で働く知人の発言を挙げる。それでも著者たちは、最大の根拠はMETRの報告だったと明記している。

著者6人全員が、超人的AI研究者を2027年と見た

予測の対象は2つの到達点だ。超人的AI研究者 (SAR) は、企業が人間の研究者を全員やめさせ、AI研究者だけに頼る方を選ぶ点を指す。TED-AIは、ほぼ全ての作業で最上位の専門家を上回るAIだ。

前回からの動きは大きく、Danielは8月中旬にSARの50% の点を2028年12月としていたが、今回は2027年5月に置いた。RomeoのTED-AIの中央値は、8月の予測の2035年初めから2028年9月へ移った。

この数字は、開発の意図的な減速がこれまで以上には無いことを前提にしている。著者たちは、SARが2027年に来るなら、業界全体の一時停止と国際合意を急ぐべきだと訴える。

疑う材料も、著者たち自身が並べている

では、この数字をどこまで信じてよいのか。

最大の弱点は、根拠を外から確かめられないことだ。METRは、結論に最も効いた証拠の大半をAnthropicが墨消ししたと書く。Anthropicは墨消しを、「他のAI開発者を加速させうる機密を除くため」と説明した。

測り方への疑問もあり、Anthropicの内部に入っていない別のMETRのチームの予備の数字は、この報告よりずっと小さな加速を示した。AI Futures Projectも、この種の指標は手法の小さな選択に左右されやすいと認める。加速はAnthropicに限られ、全モデルで見るとほとんど無いとも書く。

著者の1人のEli Liflandは迷いを隠さず、証拠の大半が墨消しされたのに更新が大きすぎることに「消えない引っかかり」があると書く。市場が報告にまったく反応していないことには、「賢い投資家はどこにいるのか」と問うた。それでも最終的には予測を少し遅らせるに留め、SARの中央値を2027年8月とした。

METRの推定は仕様のはっきりした作業についてのもので、要件の曖昧な作業に同じ加速が及ぶかは、METR自身も確かでないとする。毎日AIでコードを書く人の仕事が来年どう変わるかも、今回の報告と予測からは分からない。

手元の速さと、進歩の速さを分けて読む

手元で感じる「何倍速い」は労働の上乗せで、会社全体の進歩の速さとは別の物差しだ。今回の予測は進歩の1.7倍に賭けており、その根拠の多くはまだ外から確かめられない。

次にAIの速さの数字を見たら、まずそれがどちらの物差しかを確かめるとよい。