投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
Claudeが自社AI開発業務の26%を主導しています。
Anthropicは2026年9月17日、自社のAI研究開発をどこまでAIが担っているかを数値で公開しました。同社の指標では、Claudeが開発業務の26%を「主導」する水準に達し、2026年2月の1%未満から半年あまりで急拡大しています。ただしこの26%は「AIが意思決定を握った割合」ではありません。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が、この数字の読み方と、EC事業者が自社のAI委任度合いを測るための3つの基準を解説します。
何が起きたか：AI開発の自動化度を0から5の6段階で測る
今回公表された数字の中身は、AIの作業量ではなく「自律度の段階」です。Anthropicは公式ポスト「Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs」で、AI研究開発の自動化度を測る試作指標（R&D Automation Index）を公開しました。The Decoderが指摘するとおり、見出しの「主導」という語は、多くの人が想像するより控えめな意味です。
尺度は調査機関Epoch AIが提唱したAL0からAL5までの6段階を採用しています。AL3は「協働」で、人が細かく方向づけをしながらAIが大きな塊の作業をこなす段階です。AL4は「主導」で、大まかな指示から最後までAIが走り切り、人は監督に回ります。AL5は「完全自律」ですが、Anthropicは測定したどの業務領域でもAL5には到達していないと明記しています。
2026年8月時点の内訳は、AL4が26%、AL3以上が90%超、AL5がゼロです。公式ポストの例示によれば、AL3とAL4の差は「途中で想定外の問題が出たときにAIが止まるかどうか」にあります。AL4でも本番反映の判断は人間が握ったままで、Claudeは修正内容をまとめて担当者にタグ付けするところまでしかやりません。
測定方法にも留意が必要です。7月の各週に社員の20%を抽出し、SlackとドキュメントからClaudeが約15,000件の業務を洗い出して542ノードの分類木に整理し、別のClaudeが自動化レベルを判定しています。判定者もAIという構図で、Anthropic自身が「判定役のモデルが、検査対象と同じ誤りを犯す可能性がある」と認めています。人間の担当者との一致率は59%、人間同士の一致率は35%、差が1段階以内に収まったのが97%でした。つまりAL3とAL4の線引きは解釈の幅が残る領域です。加えて26%という数字は、人が費やしていた作業時間を重みに使っているため、意思決定の何%をAIが担ったかは示していません。
日本のEC事業者にとっての論点：AI委任は「時間」ではなく「段階」で測る
EC事業者が自社のAI活用を語るときにも、この段階分けはそのまま使えます。「AIに任せている」という言い方は、実務では三つの異なる状態を混ぜて表現しがちだからです。商品説明文の下書きをAIに出させて人が全面的に書き直しているならAL2からAL3、キーワードと訴求軸だけ渡して初稿がそのまま使える水準ならAL4、掲載まで無人で回るならAL5です。楽天市場やAmazon、Shopifyの管理画面に反映する最終判断を人が持っている限り、どれだけ生成量が増えてもAL4止まりであり、そこを混同しないことがAI委任の第一の基準になります。
第二の基準は、時間ではなく判断の所在を見ることです。Anthropicの26%は作業時間ベースの重み付けで、AIが研究の方向性を決めたかどうかは測っていません。EC運用に置き換えると、広告の入稿作業をAIに全部渡しても、日予算と除外キーワードの方針を人が決めているなら、委任されたのは時間であって判断ではありません。逆に、在庫発注の推奨数量をそのまま発注に流す運用は、作業時間の削減幅が小さくても判断をAIに渡した状態です。削減時間だけをKPIに置くと、この差が見えなくなります。
第三の基準は監視の設計です。Anthropicの社内基盤では常時約30,000体のエージェントが稼働し、8月の10億件超の行動のうち0.002%（約47,000件に1件）がリアルタイム監視でブロックされました。事後監視は週に約10万件の記録を抽出し、最終的に人間が確認するのは週50件程度です。ここで重要なのは、ブロック率の低さではなく、エージェントの行動をすべて監視に通すという設計思想のほうです。EC事業者が権限の強いAI委任に踏み込むなら、価格変更や在庫連携、クーポン発行といった取り返しのつかない操作だけは実行前に止める仕組みを先に作る、という順序が参考になります。この考え方はAIエージェント監視にYC106社｜EC自動化3つの歯止め2026でも触れたとおりです。
今後の展望と初動アクション
まず着手すべきは、業務の棚卸しとAL判定です。商品登録、説明文作成、レビュー返信、広告運用、在庫発注、問い合わせ一次対応といった単位で、いまAL0からAL5のどこにいるかを書き出します。Anthropicが542ノードまで分解したのに対し、中小EC事業者なら20から30項目で十分です。全体の平均値ではなく、AL4に上げられる業務がどれかを特定するのが目的です。
次に、AL4に上げる業務の合格ラインを事前に決めます。AL3とAL4の差は、担当者が張り付かなくてよいかどうかでした。裏を返せば、途中で例外が出たときにAIが自力で処理して報告できる状態になっていなければ、AL4を名乗っても実態は人の待機時間が残ります。生成物の差し戻し率を2週間測り、9割が無修正で通るなら委任を広げる、という運用が現実的です。
三つ目に、検証の工数を最初から別枠で確保します。Anthropicは調査週のAI研究向け計算資源のうち約6%を安全性関連に充てており、AI主導の研究開発に限れば約12%でした。EC事業者にとっての対応物は計算資源ではなく人の時間です。AI委任で浮いた時間の1割前後を、出力の抜き取り検査とログ確認に固定で戻す設計にしておくと、事故が起きてからの逆戻りを防げます。本番移行でつまずく典型はAIの本番移行は23%止まり｜EC事業者が決める3つの論点と初動でも整理しました。
最後に、第三者の目を入れる流れが業界側でも始まっている点は押さえておきたいところです。Anthropicは複数組織の外部評価者を社内に常駐させる方針を示しており、その第一号はAnthropicの第三者評価はアクセンチュア｜10億ドル投資とEC3論点で取り上げたとおりです。自社のAI委任度合いを社内の感覚だけで採点すると、Anthropicの判定と同じく「自分で自分を採点する」構図になります。外部のコンサルタントや監査役に年1回でも見てもらう枠を作っておくと、数字の信頼度が上がります。
まとめ
Claudeが自社AI開発の26%を主導という数字は、AIが判断を握ったことを意味しません。作業時間ベースで見た段階評価であり、完全自律のAL5はゼロです。EC事業者がAI委任を進めるときも、削減できた時間ではなく、どの業務がどの段階にあるか、判断はどちらが握っているか、取り返しのつかない操作を止める仕組みがあるかの3点で測るのが安全です。
参考文献
- Anthropic・Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs
- The Decoder・Anthropic wants you to know Claude leads a quarter of its research
- Epoch AI・Toward an O*NET for AI R&D
- Dario Amodei・We Must Pace the Frontier
- Anthropic・Responsible Scaling Policy
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
引用元: The Decoder
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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