「AIが次のAIを作る」——そんな未来が、少しずつ現実になり始めています。
Anthropicは2026年9月17日、最先端AI研究所の内部でAI開発がどれだけ自動化されているのかを測定する、新たな指標を公開しました。
その中で明らかになったのが、ClaudeがAnthropicのAI研究開発（R&D）の26%で「主導（leads）」レベルに達しているというデータです。
さらに、Claudeが人間と「協働（collaborates）」するレベル以上まで含めると、その割合は90%を超えています。
ただし、これは「ClaudeがAnthropicの開発の26%を完全自律で行っている」という意味ではありません。
Anthropicによれば、完全に人間の介入なしでAI研究開発を行う段階には、まだ到達していません。
それでも今回のデータは、AIが単なる開発支援ツールから、次世代AIを作るプロセスそのものを担う存在へ変化していることを示しています。
Anthropicが「AIがAIを作る割合」を測定
Anthropicが今回公開したのが、「Anthropic R&D Automation Index」と呼ばれる試験的な指標です。
これは、Anthropic社内で行われているAI研究開発の仕事を分類し、それぞれの作業がどの程度AIによって自動化されているのかを測定するものです。
評価には、Epoch AIが開発した「Automation Level（AL）」という尺度が使われています。
- AL0：AIの関与なし
- AL1〜2：AIが部分的に支援
- AL3：AIが人間と協働（Collaborates）
- AL4：AIが作業を主導（Leads）
- AL5：AIが人間なしで完全自律（Autonomous）
特に重要なのがAL4です。
この段階では、AIが人間から高レベルの指示を受けたあと、タスクの大部分をエンドツーエンドで実行し、人間は監督する側になります。
ClaudeはAI研究開発の26%で「主導」レベル
Anthropicが公開した2026年8月時点のデータでは、Claudeは同社のAI研究開発業務の26%でAL4「Leads」に分類されています。
つまり、対象となった仕事の約4分の1では、人間が細かく一つずつ作業するのではなく、Claudeが高レベルの指示から大部分の作業を進められる状態になっているということです。
さらに、AL3「Collaborates」以上まで含めると、その割合は90%以上になります。
AnthropicのAI研究開発では、Claudeが何らかの形で深く関与することが、すでに一般的になりつつあることが分かります。
わずか半年ほどで「1%未満 → 26%」
さらに注目したいのが、その変化の速さです。
Anthropicが公開したグラフでは、ClaudeがAI研究開発を「主導」する割合は、2026年2月時点では1%未満でした。
それが2026年8月には26%まで上昇しています。
つまり、半年ほどの間にAIがAI開発で担う役割が大きく拡大したことになります。
Anthropicは、この指標をAI開発の速度を社会が把握するための手段として提案しています。
ただし「Claudeが自分だけでClaudeを作っている」わけではない
ここは今回のニュースで最も誤解しやすいポイントです。
ClaudeがAI開発の26%を完全自律で行っているわけではありません。
Anthropicによると、2026年8月時点でClaudeがAL5、つまり「人間を介さず完全自律で実行している」と評価されたAI研究開発領域はありません。
26%という数字は、あくまで人間が監督する環境でClaudeがタスクの大部分を主導できる領域を示しています。
そのため、「Claudeが勝手に次のClaudeを作っている」と解釈するのは正確ではありません。
一方で、人間の役割が「自分で作業する側」から「AIへ指示し、監督する側」へ移り始めていることは重要です。
Anthropic内部では約3万のAIエージェントが稼働
今回の発表では、さらに興味深い数字も公開されています。
2026年8月時点で、Anthropicが最も利用している社内プラットフォームでは、ある時点で約3万のAIエージェントが研究・エンジニアリング業務を行っていたとしています。
Anthropicは、こうしたエージェントの行動を監視するため、リアルタイム監視と事後監視の2種類の仕組みを運用しています。
対象プラットフォームでは、エージェントの行動の100%がオンライン監視を通過してから実行され、事後監視でも100%の活動が取り込まれると説明されています。
Anthropicが8月に分析した研究・エンジニアリングエージェントによる10億件以上の判断では、オンライン監視によってブロックされた割合は0.002%（約4万7,000件に1件）でした。
AIによる開発が増える一方で、それを監視するシステムも同時に巨大化していることが分かります。
AIがAI開発を高速化すると何が起きるのか
ここからが今回の発表で最も重要な部分です。
従来のAI開発は、基本的に人間の研究者やエンジニアが中心でした。
人間が研究する → コードを書く → 実験する → モデルを改善する
という流れです。
しかしAIが研究開発へ深く入り込むと、
人間がAIを作る → AIがAI開発を支援する → AIがAI開発を主導する
という構造へ変化していきます。
そして次の段階として議論されているのが、AIが自分より優れたAIの開発をさらに加速させる「recursive self-improvement（再帰的自己改善）」です。
Anthropic自身も今回、この状態に世界がどれだけ近づいているのかを把握するために、AI主導の研究開発を測定することが重要だと説明しています。
AI開発のスピードそのものを測る時代へ
Anthropicが今回提案しているのは、AI研究開発の自動化率だけではありません。
大きく3つの指標を社会へ公開することを提案しています。
- AI自身が次世代AIの開発をどれだけ担っているか
- AIエージェントの行動をどれだけ監視・介入できているか
- より高性能なAI開発へ計算資源がどのように使われているか
これまでAI競争では、モデルの性能やベンチマークが注目されてきました。
しかし今後は、「AIそのものがAI開発をどれだけ加速させているのか」という指標も重要になる可能性があります。
安全研究にはAI R&D計算資源の約6%
Anthropicは今回、計算資源の配分についても公開しています。
2026年7月13日から20日までの1週間を調査したところ、AI研究開発に使われた計算資源のうち、約6%が安全性関連の研究に割り当てられていました。
さらに、AIによって進められるAI研究開発に使われた計算資源に限定すると、安全性関連は約12%だったとしています。
Anthropicはこれらを保守的な推定値としており、計算資源だけで企業の安全対策全体を評価できるわけではないとも説明しています。
OmochiXの視点：開発者の仕事は「作る」から「指揮する」へ
今回の26%という数字以上に注目したいのは、AI開発の構造そのものが変わり始めていることです。
これまでエンジニアは、自分でコードを書き、自分でテストし、自分で修正することが中心でした。
しかしAIエージェントが高度化すれば、
人間が目的を決める → AIが実装する → 別のAIがテストする → AIが修正する → 人間が承認する
という開発方法が一般的になる可能性があります。
その場合、人間に求められる能力も変わります。
「どれだけ速くコードを書けるか」だけではなく、何を作るべきかを決め、複数のAIを正しく動かし、結果を評価できるかが重要になります。
AIが人間の仕事をすべて置き換えるという単純な話ではありません。
しかし、AIを使う人間とAIを使わない人間で、開発できる量と速度に大きな差が生まれる可能性はあります。
「AIがAIを作る」は未来の話ではなくなり始めた
2026年8月時点では、Claudeが完全自律でAI研究開発を行っている領域はありません。
それでも、AI研究開発の26%でClaudeが主導し、90%以上で協働以上のレベルに達しているというAnthropicのデータは、AI開発の現在地を示す重要な数字です。
AIがAIを開発する。
少し前まで未来の話として語られていた構造が、すでに世界最先端のAI研究所の内部で始まっています。
これから注目すべきなのは、ClaudeやGPTなど個々のモデルの性能だけではありません。
AIが次のAIを作るスピードそのものなのかもしれません。
一次情報
Anthropic Institute
「Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs」
公開日：2026年9月17日
Anthropic公式発表を見る
