2026/02/19 23:14
**実践におけるAIエージェント自律性の測定**
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要約▶
Japanese Translation:
要約
Anthropic の最新調査では、AI エージェントがシンプルなメール分類からハイリスクのサイバー諜報活動に至るまで幅広い用途で導入されている一方で、実際の挙動はまだ十分に理解されていないことが示されています。Claude Code のプライバシー保護ツールと公開 API を用いた数百万件の匿名化された相互作用を分析した結果、以下の重要なパターンが明らかになりました。
- 自律性の向上 – Claude Code では、自律的な発話時間の99.9％点が 2025年10月に <25 分から 2026年1月には >45 分へとほぼ倍増し、モデルの改善だけでなくより自己指向的な挙動への移行を示しています。
- ユーザー体験への影響 – 経験豊富なユーザー（セッション ≥750）は、自動承認率が約40 %に達する一方、初心者（セッション <50）では約20 %です。また、監視戦略を磨く過程でエージェントへの中断頻度もわずかに増加し（≈9 % 対 ≈5 %）、監督の重要性が浮き彫りになっています。
- 明確化要求 – 高複雑タスクでは最低限の複雑タスクより2倍以上頻繁にエージェントが説明を求め、エージェント主導の一時停止は監視の主要な形態であることが示されています。
- 安全策とヒューマン・イン・ザ・ループ利用 – 公開 API 全体では、ツール呼び出しの80 % が少なくとも1つの安全策（例：制限付き権限や人間による承認）を含み、73 % は何らかのヒューマン・イン・ザ・ループを伴い、逆転不可能な操作（メール送信など）はわずか0.8 %です。
- リスク分布 – 公開 API 上でのエージェント行動はほとんどが低リスクで可逆的ですが、高リスククラスター（認証情報盗難や医療記録取得など）はまれながら存在し、主にセキュリティ評価に関連しています。
- ドメイン支配 – ソフトウェアエンジニアリングがツール呼び出しの約50 %を占め、ビジネスインテリジェンス、カスタマーサービス、営業、財務、e‑commerce などで小規模なシェアを示しています。
本研究は、効果的な監視には デプロイ後モニタリング、不確実性を浮き上げるモデル訓練、そしてユーザーが柔軟に監視・介入できる製品設計（厳格な承認パターンを課さない）といった対策が必要であると結論づけています。これらの措置は、高リスク事象（例：認証情報盗難や医療記録の誤用）の抑制に寄与し、産業界全体でより強力な監視ツールの導入を促進する可能性があります。
限界 – 分析は Anthropic のプラットフォームに限定され、2025年後半から2026年初頭の狭い期間に依存し、エージェントセッション（公開 API と Claude Code）の一部しか可視化できず、分類は Claude 自体によって行われている点が挙げられます。
本文
実務におけるAIエージェントの自律性測定
(Anthropic, 2026‑02‑18)
実行概要
- 自律性の成長: Claude Code の最長応答時間は、<25 分から >45 分へほぼ倍増（2025年10月〜2026年1月）し、ユーザー信頼とモデル性能が向上していることを示しています。
- ユーザー監視の進化: 経験豊富なユーザーは自動承認率が高まる一方で、より頻繁に介入も行い、段階的承認から能動的監視へのシフトが見られます。
- エージェント主導の停止: Claude は複雑タスクに対し、人間が中断する回数の2倍以上を「確認要請」します――重要な組み込み安全機構です。
- リスク環境: 公開 API 呼び出しの 80 % が保護策を備えており、不可逆的なのは 0.8 % に過ぎません。高リスク行為（例：API キー流出）は稀ですが存在し、主にセキュリティ評価で観測されます。
- ドメイン分布: ソフトウェア工学が約 50 % を占める一方、金融・医療・サイバーセキュリティなど他領域は台頭中です。
方法論概要
| データ源 | 範囲 | 強み | 制限 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | ユーザー全セッション（単一製品） | 長期的視点。自律性・介入パターンを追跡可能。 | 単一製品に限定、ソフトウェア工学への偏りが大きい。 |
| 公開 API | 多数顧客からの個別ツール呼び出し | 展開全体を網羅。多様なドメインを捕捉。 | 完全なエージェントワークフローは再構築できず、多段階タスクが過大評価される可能性。 |
両データストリームはプライバシー保護パイプラインで処理され、各ツール呼び出しに以下を注釈します：
- リスク (1–10) – 失敗した場合の潜在的害。
- 自律性 (1–10) – 独立行動度合い。
- 人間関与 – 直接監視の有無。
主な発見
1. 自律性の増加
- 応答時間: 中央値 ≈ 45 秒。99.9 パーセンタイルは <25 分から >45 分へと伸び、モデルリリースを通じて滑らかに拡大。
- 内部成功率: 最も難易度の高いタスクで成功が倍増し、人間介入は 5.4 回／セッションから 3.3 回へ減少。
2. 監視ダイナミクス
| 指標 | 新規ユーザー (<50 セッション) | 経験豊富ユーザー (≥750 セッション) |
|---|---|---|
| 自動承認率 | 約 20 % | >40 % |
| 介入率 | 5 % | 9 % |
解釈: ユーザーは Claude に対する信頼を深めて自律性を許可しますが、必要に応じて介入も継続しています。
3. エージェントの自己調整
- 確認要請頻度: 複雑タスクでは人間の中断より >2 倍多く確認を求めます（図 4）。
- 主な停止理由: 文脈不足 (32 %)、診断クエリ (21 %)、遅延/期限切れ行動 (17 %)。
4. リスク & 自律性の分布
| クラスター | 平均リスク | 平均自律性 |
|---|---|---|
| API キー流出バックドア | 6.0 | 8.0 |
| レッドチーム認証窃盗 | 3.3 | 8.3 |
| ラボでのナトリウム移動 | 4.8 | 2.9 |
| システムヘルスモニタリング | 1.1 | 8.0 |
| 医療記録取得 | 4.4 | 3.2 |
| 暗号取引 | 2.2 | 7.7 |
- 総括: 呼び出しの大部分は低リスク。高リスククラスターは稀ですが注目に値し、主にセキュリティ評価で現れます。
5. ドメイン分布
- ソフトウェア工学: 約 50 %（図 6）。
- その他ドメイン: 金融・医療・サイバーセキュリティ・ビジネスインテリジェンス等、各 <10 %。
制限事項
- Anthropic の単一プロバイダー情報。
- Claude Code は単一製品に限定；公開 API では完全なセッション文脈が欠如。
- リスク／自律性スコアは Claude 自身で生成され、人間関与を過大評価する可能性あり。
- 時系列: 2025 年後半〜2026 年初。新機能導入によりパターンは変化し得る。
推奨事項
| ステークホルダー | 行動 |
|---|---|
| モデル開発者 | • 不確実性を積極的に提示する（例：確認プロンプト）。 • リスク／自律性スコアリングパイプラインを検証。 |
| 製品開発者 | • ステップバイステップ承認ではなく 監視‑介入 を可能にするツール設計。 • 透明なログとリアルタイム制御（OpenTelemetry 等）を提供。 |
| 政策立案者 | • 展開後のモニタリング枠組みを奨励し、インタラクション義務化は避ける。 • エージェント安全指標に関する業界横断研究を支援。 |
付録・リソース
- BibTeX 引用:
@online{anthropic2026agents, author = {Miles McCain and Thomas Millar and Saffron Huang and Jake Eaton and Kunal Handa and Michael Stern and Alex Tamkin and Matt Kearney and Esin Durmus and Judy Shen and Jerry Hong and Brian Calvert and Jun Shern Chan and Francesco Mosconi and David Saunders and Tyler Neylon and Gabriel Nicholas and Sarah Pollack and Jack Clark and Deep Ganguli}, title = {Measuring AI agent autonomy in practice}, date = {2026-02-18}, year = {2026}, url = {https://anthropic.com/research/measuring-agent-autonomy} } - 完全 PDF Appendix（方法論、プロンプト、検証）。
- 図表: 元投稿参照で視覚情報を確認。