Import AI 462:AIの説得力、自己維持型AI、ASIへの道筋を論じる
Import AI 462は、AIがテキストによる説得で専門家の人間を上回ったとする研究、自己維持型AIの到来時期をめぐる対談、Google DeepMindのASI論文、Recursiveの自動AI研究の成果を取り上げている。説得力の研究は4件の実験で6,923人との18,978件の会話を分析し、募金額でもAIが職業キャンバサーを上回ったと報告する。
Import AI 462は、AIがテキストによる説得で専門家の人間を上回ったとする研究、自己維持型AIの到来時期をめぐる対談、Google DeepMindのASI論文、Recursiveの自動AI研究の成果を取り上げている。説得力の研究は4件の実験で6,923人との18,978件の会話を分析し、募金額でもAIが職業キャンバサーを上回ったと報告する。
Claude Platformは、MCP tunnels(リサーチプレビュー)の管理APIを、Admin API上の/v1/organizations/tunnelsからClaude API上の/v1/tunnelsへ移行した。新しいエンドポイントでは anthropic-beta: mcp-tunnels-2026-06-22 ヘッダーとworkspace:manage_tunnels WIFスコープを使用する。旧エンドポイントは移行期間中も引き続き利用できる。
Anthropicは、Claude PlatformのPython、TypeScript、Go、Java、Ruby、PHP、C#の各SDKで code_execution_20260120 のサポートを追加した。このバージョンはREPLの状態保持を加えたコード実行ツールで、プログラムによるツール呼び出しの最低要件でもある。
AISI Japanは、2026年6月12日にAnthropicが米政府の指示を受けFable 5とMythos 5の提供を全利用者向けに一時停止したと伝えた。同日、約5.2万人の米国国民を対象としたAI意識調査の結果も公表されている。調査では、AI企業の重要判断を信頼する人は15%、政府の関与を求める人は71%だった。
選定理由:提供停止の経緯に加え、Fable 5とOpus 4.8を使う多層防御の流れが図で整理されており、安全対策の構造を把握する手がかりになる。
Anthropicは、Claude Sonnet 4(claude-sonnet-4-20250514)とClaude Opus 4(claude-opus-4-20250514)の提供を終了した。両モデルへのClaude APIのリクエストは、現在エラーを返す。移行先としては、それぞれClaude Sonnet 4.6とClaude Opus 4.8が推奨されている。研究者は、External Researcher Access Programを通じて継続的なアクセスを申請できる。
Claude Platformのコード実行ツールが code_execution_20260521 に対応した。ツールの説明に1セルあたり90秒の実行時間制限が明記され、Claudeが長時間実行セルの時間配分を見積もれるようになった。
Anthropicが公開したClaude Platformのリリースノートでは、Claude Haiku 5.5の提供開始が挙げられている。1Mトークンのコンテキストウィンドウと128kの最大出力トークンを備え、Claude APIやClaude in Amazon Bedrockなど複数の環境で利用できる。あわせて、Claude Sonnet 5.5のプロンプトキャッシュ読み取り価格が100万トークンあたり0.20ドルから0.10ドルに引き下げられた。
Ethan Mollickは、公開される最初のMythos級モデルClaude 5 Fableに早期アクセスし、従来の公開モデルを大きく上回ったと評価した。Claude Codeで等時線マップや研究用ソフトConcordを作らせ、人間の関与が極めて小さいままAIが成果物を完成させたと述べている。一方でトークン消費の多さやガードレールの過剰な作動も指摘している。
Anthropicは全顧客向けで最も高性能とするClaude Fable 5(claude-fable-5)を公開した。Project Glasswing参加者向けにはClaude Mythos 5(claude-mythos-5)も提供する。両モデルとも1Mトークンのコンテキストウィンドウ、最大128kの出力トークン、常時有効なadaptive thinkingに対応する。Claude Opus 4.7で導入されたトークナイザーを使い、従来モデルより同じテキストで約30%多くのトークンが生成される。
選定理由:新モデルの仕様に加え、トークナイザー変更による約30%のトークン増や拒否時の課金条件など、移行時に確認すべき点が整理されている。
Jack ClarkのニュースレターImport AI 460は、社会制度のリワードハッキングを測るSocioHack、Anthropicでのマージ済みコード量8倍、RL訓練ドローンが人間のチャンピオン級パイロットに勝った研究を取り上げている。さらに国家管理メディアが大規模言語モデル(LLM)の出力に影響するというNature掲載研究も紹介している。
Anthropicは Claude Platform のリリースノートで、Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Haiku 5.5 の提供開始を掲載した。Claude Managed Agents の動的ワークフローや OpenTelemetry export(beta)、Compliance API の拡張なども記載されている。一方でモデルによっては thinking や tool_choice の指定が 400 エラーになるなど、移行時の注意点も示されている。
選定理由:モデル追加、料金改定、非推奨化、Managed Agents拡張が日付順に並び、API移行時に確認すべき破壊的変更を一覧で追える。
Ethan Mollickは、AIとの協働を描いた前著『Co-Intelligence』に続く新著『Co-Existence』を10月20日に刊行する。チャットボット中心の協働から、AIエージェントが人間を上回る場面もある時代への移行を扱う。原文によれば、Anthropicは社内コードの80%をAIが書き、開発者1人あたりの出荷量が8倍になったと報告した。
米国ホワイトハウスは2026年6月2日、先端AIの活用拡大とサイバー防御強化を両立させる方針として「Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security」を公表した。
Microsoft AI(MAI)はBuild 2026の基調講演で、画像、音声、文字起こし、推論、コーディングにわたる7つの新モデルを発表した。初の推論モデルMAI-Thinking-1は35B active parameterのMoEで256Kコンテキストウィンドウを持ち、SWE Bench Proで53%、AIME 25で97%と説明されている。モデルはFoundryに加え、Open Router、Fireworks、Basetenでも提供される予定である。
Claude Platformのadvisorツールに、advisorモデルの1回の呼び出しあたりの出力を制限するmax_tokensパラメータが追加された。全長の応答が不要な処理では、レイテンシーと出力トークンのコストを抑えられる。Claude APIでは、Claudeが何も出力せずstop_reason: "refusal"を返したリクエストについて、課金されなくなった。
米バージニア大学、Anthropic、カナダ銀行の経済学者による論文は、米国のAI経済の名目規模が2025年に約2500億ドルに達し、品質調整後の実質ベースでは年率約2600%で成長しているとの初期推計を示した。米国のコンピュート支出は2023年の370億ドルから2025年の2190億ドルへ拡大したが、従来のGDP統計ではこの成長が見えにくいという。また、英国AI Security Instituteの研究者は、AIの監督によるAIの安全性確保が一見有望でも想定より難しいとする論文を発表した。
AnthropicのClaude Platformリリースノートは、Claude APIとSDK、Claude Consoleの変更を新しい順に掲載している。Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Haiku 5.5、Claude Fable 5.1などのモデル追加に加え、料金や互換性に関わる変更も記載されている。
選定理由:モデル追加や料金改定、SDK変更、破壊的変更が日付順にまとまっており、移行時に確認すべき箇所を追いやすい。
Anthropicは最も高性能とするClaude Opus 4.8(claude-opus-4-8)を公開した。Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundryで1Mトークンのコンテキストウィンドウを標準でサポートし、最大出力は128kトークンである。会話途中のシステムメッセージやstop_detailsフィールドの公開ドキュメント化なども同時に発表された。
選定理由:モデル本体に加え、キャッシュ条件やサンプリングパラメータの扱いなど移行時に確認すべき変更点がまとまっており、既存環境の見直しに役立つ。
AnthropicはClaude Platformのリリースノートで、Claude APIやSDK、Claude Consoleの変更を新しい順に公開している。Claude Haiku 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5などのモデル追加に加え、Claude Managed Agentsの機能拡張も記載されている。
選定理由:モデル追加、API仕様変更、Managed Agentsの機能拡張が日付順に並び、移行時に壊れる変更点を一覧で確認しやすい。
Import AI 458は、Oxford大学HAI Labでの講演を中心に、AIの進歩を前に「未来を探るか、現在から退くか」という選択を論じる。講演はAIを通常の技術として扱うことはできないと主張し、数千億ドル規模の計算設備投資が将来の進歩を支えていると指摘する。また、ポジティブなシンギュラリティを描く短編小説も収録する。
Anthropicは、プライベートネットワーク内のMCPサーバーに接続できるMCPトンネルをClaude Platformでリサーチプレビューとして提供開始した。Claude Managed Agentsでは、ツール実行をAnthropicのインフラではなく自前環境で行えるセルフホスト型サンドボックスが利用可能になった。また、100K文字(約25Kトークン)を超えるagent_toolsetやMCPツールの出力は、サンドボックス内のファイルに自動で書き出される。
AnthropicのClaude Platformリリースノートが、Claude API、クライアントSDK、Claude Consoleの変更を新しい順に掲載している。Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Haiku 5.5などのモデル追加に加え、Claude Managed Agentsの機能追加やCompliance APIの拡張も記載されている。
選定理由:モデル追加、料金改定、API仕様変更、Managed Agentsの機能追加が日付順に並び、移行時の破壊的変更も確認しやすい。
Anthropicは、Claude Platform APIのキャッシュ診断機能をパブリックベータとして提供開始した。Messagesリクエストでdiagnostics.previous_message_idを渡すと、プロンプトキャッシュのプレフィックスが前のターンからどこで分岐したかを示すcache_miss_reasonが返される。利用にはリクエストへcache-diagnosis-2026-04-07のベータヘッダーを含める必要がある。
日本AISIは2026年4月28日に「AIセーフティ年次レポート2025」を公開し、4月3日にはヘルスケア領域のAIセーフティ評価観点ガイドを策定した。英国AISIは4月13日にAnthropicのClaude Mythos Previewのサイバー能力評価を実施し、4月30日にはOpenAI GPT-5.5のサイバー機能の評価に関するブログを公開した。
Anthropicは、Claude Platformの高速モード(リサーチプレビュー)がClaude Opus 4.7に対応したと明らかにした。speed: "fast"とmodel: "claude-opus-4-7"を指定し、fast-mode-2026-02-01のベータヘッダーを付けると、割増料金で出力トークンの生成が大幅に高速化される。料金、レート制限、利用条件はOpus 4.6の高速モードと同じで、利用を希望する顧客はウェイトリストに参加する必要がある。
Anthropicは、Claude APIをAWS経由で利用できる「Claude Platform on AWS」を開始した。Anthropicが管理するインフラにAWSからアクセスする形で、課金とIAM認証はAWSのものを使う。Messages API、Files API、Message Batches API、Claude Managed Agents、Agent Skills、コード実行、ツール利用を、AWSのネイティブエンドポイントから利用できる。
Anthropicは、Claude Managed Agentsのマルチエージェントオーケストレーションと Outcomes をパブリックベータとして公開した。あわせてWebhooksのサポートやセッション・イベントのフィルタリング機能が追加された。Dreamsは既存のメモリストアを再編する機能として、リサーチプレビューで提供される。
AIの能力を引き出せない主因はモデルの限界よりもチャットボットというインターフェースにあり、Anthropicは対策としてClaude Cowork向けにDispatchを投入した。QRコードを読み取ると、スマートフォンからデスクトップ上で動くClaudeにメッセージを送って遠隔操作できる。著者は朝のブリーフィング作成やスライド内グラフの更新をスマートフォンから依頼した。
ELYZAのソリューション事業部の松浦大貴氏が、生成AIソリューション市場の環境と同社の今後の戦略を解説した。JEITAの予測では国内市場は2025年の494億円から2030年に2,211億円へ拡大するが、数十社が分け合うフラグメンタルな市場とみている。戦略は、基盤「ELYZA Platform」を核にしたプロダクト×ソリューションと、研究開発×ソリューションの二本立てである。
Ethan Mollickは、2025年後半からAIエージェントにより「AIを管理する時代」に入ったと論じている。ベンチマークの指数的な向上、StrongDMのSoftware Factory、2月の1週間の出来事を挙げ、再帰的自己改善がロードマップにあると述べる。
Ethan Mollickは、エージェント時代のAI選びを「モデル」「アプリ」「ハーネス」の3要素で整理するガイドを公開した。チャットボットでの会話から、タスクを任せてAIがツールを使って実行する形へ使い方が変わったためである。主要モデルはGPT-5.2/5.3、Claude Opus 4.6、Gemini 3 Proで、月額$20の有料プランで高性能モデルを選ぶことを勧めている。
Ethan Mollickは、AIエージェントを使いこなす鍵は委任とマネジメントの技能だと論じている。エグゼクティブMBAの学生が4日間でClaude CodeやGoogle Antigravityを使い、動くプロトタイプを備えた起業案を作った経験が根拠である。AIへの委任可否は、人間の基準時間、成功確率、AI処理時間の3変数で考えるとしている。
Ethan MollickはOpus 4.5搭載のClaude Codeに起業アイデアの立案から実装まで任せ、1時間14分の自律作業でWebサイトが公開可能な状態になったと報告した。最近のAIは自律的な作業量の増大と、ツール群からなるエージェント用ハーネスの組み合わせで能力が跳ね上がっていると述べ、非プログラマー向けにClaude Desktopでの使い方も紹介している。
筆者は、公開ベンチマークのスコアだけでは用途に合ったAIモデルは選べないとし、利用者自身がモデルを試して評価すべきだと主張する。文章課題の例では、Claude 4.5 Sonnetが優れた文章モデルとして知られる一方、Gemini 2.5 Proは使用語数を正確に管理できなかったと報告している。ベンチマークには、公開されたテストが学習データに混入する問題や、スコアの差の意味が較正されていない問題があるとも指摘している。
無料モデルで足りる用途と有料モデルが必要な用途を分けて整理したガイド。Claude、Gemini、ChatGPT、Grokなどが先端モデルを担い、本格利用には月額20ドルのプランが多くの人に適するとしている。ChatGPTは既定でGPT-5の自動選択モードになるため、複雑な作業では手動でGPT-5 Thinkingを選ぶよう勧めている。
Ethan Mollickは、AIが経済的に意味のある実務をこなせる段階に入ったと論じている。OpenAIの新テストでは人間の専門家がわずかに勝ったが、差は産業ごとに大きく異なる。Claude Sonnet 4.5に経済学論文の再現を任せたところ、成功したという。
Ethan Mollickは、AIが共同作業の相手から、過程が見えないまま高品質な成果物を返す「魔法使い」に変わりつつあると論じている。NotebookLMの動画要約、GPT-5 Proによる論文の再分析、Claude 4.1 OpusによるExcel作成を例に挙げ、確認のしにくさと専門性を育てる機会の喪失を課題とした。対応策として、使い分け、成果物を見極める目、暫定的な信頼の3点を提案している。
Mistral AIは、Codestral 25.08を中核とするエンタープライズ向けコーディングスタックを発表した。Codestral 25.08は、受け入れられた補完が30%増え、提案後に残るコードが10%増えたとされる。Devstral Mediumは SWE-Bench Verified で61.6%を記録し、オープンウェイトのDevstral Small(24B、Apache-2.0)はRTX 4090 1枚またはメモリ32GBのMacで動作する。
Mistral AIはCarbone 4およびADEMEと共同で、大規模言語モデル(LLM)の環境影響を測るライフサイクル分析(LCA)を実施した。Mistral Large 2の学習と18か月の利用で、20,4 ktCO₂e、281 000 m3の水消費、660 kg Sb eqの影響が生じた。Le Chatの400トークンの応答1回あたりでは1.14 gCO₂e、45 mL、0.16 mg Sb eqだった。