AIがAIを作る時代へ｜コード8割をAIが執筆

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伊東雄歩
監修者 伊東 雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

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  • Anthropic（クロードを作るAI企業）が「AIがAIを作り始めた」と公式に発表しました
  • 同社のコードの8割以上を、AIの「Claude（クロード）」が書いています
  • キーワードは「再帰的自己改善（AIが自分の後継を自分で設計すること）」です
  • OpenAIやGoogleも同じ方向に走り、競争が加速しています
  • 便利になる一方で「人間が制御を失う危険」も指摘され、世界的なルール作りが課題です

「AIが、次のもっと賢いAIを自分で作る」。そんなSF映画のような話が、現実になりつつあります。2026年6月、AI大手のAnthropic（アンソロピック）がその実態をデータ付きで公開しました。この記事では、何が起きているのか、どれくらいすごいのか、そして何が心配なのかを、やさしく整理します。

Anthropicが「AIがAIを作り始めた」と発表

2026年6月4日、Anthropicが1本のレポートを公開しました。

タイトルは「When AI builds itself（AIが自分自身を作るとき）」です。

Anthropicは、対話AI「Claude（クロード）」を開発している会社です。ChatGPTを作るOpenAIのライバルとして知られています。

レポートでいちばん驚かれたのが、この数字です。

2026年5月時点で、同社のコードベースに取り込まれるプログラムの「8割以上」をClaude自身が書いているというのです。

人間のエンジニアは、AIが書いたコードを確認したり、方向を決めたりする役にまわりつつあります。

翌6月5日にはITmediaなど日本メディアも報道し、「ついにAIがAIを作る時代が来たのか」と話題になりました。

再帰的自己改善（RSI）とは？やさしく解説

今回のキーワードが「再帰的自己改善」です。

英語では Recursive Self-Improvement、略してRSIと呼ばれます。

Anthropicはこれを「AIが、人間の手を借りずに、自分の後継モデル（次世代のAI）を設計・開発できる状態」と定義しています。

少し想像してみてください。優秀な職人が、自分より腕のいい弟子を育てたとします。

その弟子が、さらに上をいく弟子を育てる。これを何世代もくり返すと、進化のスピードはどんどん速くなります。

これがAIで起きたら、というのがRSIの考え方です。

ただしAnthropicは「今はまだ完全なRSIには達していない」と明言しています。

とはいえ「多くの組織が思うより早く来るかもしれない」とも書いており、ここが議論を呼んでいます。

数字でわかる、AI進化のすごいスピード

「本当にそんなに進んでいるの？」と思いますよね。

レポートには、具体的な数字がたくさん並んでいます。代表的なものを見てみましょう。

エンジニアの生産性は2024年と比べて約8倍になりました。1人が1日に生み出すコードの量の話です。

AIがこなせる作業時間も伸びています。2024年3月のClaudeは「約4分ぶんの作業」が限界でした。

それが2025年3月には「約1.5時間ぶん」、2026年3月には「約12時間ぶん」の作業をこなせるようになりました。

難しい問題を解く成功率も上がっています。Claude Codeの成功率は、半年で約25%から76%へと50ポイントも上昇しました。

さらにAIによるプログラム高速化の研究では、前世代の「3倍」から「52倍」へと一気に効率が跳ね上がりました。

2026年4月には、Claudeが800件以上のエラーを自動で修正した例もあります。人間がやれば4年かかる量だといいます。

進化の倍増ペースも「約7か月ごと」から「約4か月ごと」へ短くなっています。スピードそのものが加速しているのです。

AI開発はどう変わってきたか

Anthropicは、AIと人間の関わり方を段階で説明しています。

ざっくり整理すると、こんな流れです。

  • 2021〜2023年：人間がコードを書く（昔ながらの開発）
  • 2023〜2025年：AIが提案し、人間がコピーして貼り付ける
  • 2025〜2026年：AIがファイル単位で自動でコードを書く
  • 現在：AIが実行し、ほかのAIに仕事を任せる「自律エージェント」
  • 将来：モデルの学習まで全部AIが回す「フルループ」

注目したいのは、人間の役割の変化です。

「自分で手を動かす人」から、「どの目標を目指すか決める人」へと移ってきました。

実際、研究者130人への調査では、AIを使うと作業効率が中央値で約4倍になったと報告されています。

他社も追う「AIがAIを作る」競争

これはAnthropicだけの話ではありません。

ライバルたちも、同じゴールに向かって走っています。

OpenAI（ChatGPTの会社）は、2026年9月までに「新人研究者レベル」のAI研究エージェントを、2028年には「一人前」のAI研究者を作る計画を示しています。

同社の主任科学者は「科学的発見の自動化」を最優先課題に挙げています。

Google DeepMindも、AI開発の自動化を進めているとされます。

学術の世界でも関心は高く、機械学習の有名国際会議ICML 2026では「再帰的自己改善」をテーマにした研究会が開かれます。

一方で、すべての専門家が同意しているわけではありません。

「知能爆発（AIが急激に賢くなり続ける現象）なんて起きない」と懐疑的に見る研究者も多くいます。

AI業界は大きな約束を外してきた歴史もあるため、冷静な目も必要です。

日本のわたしたちへの影響

「海外の大企業の話でしょ？」と感じるかもしれません。

でも、影響は確実に日本にも及びます。

まず、ClaudeやChatGPTは日本でも日常的に使えます。今回の進化の恩恵は、日本のエンジニアや企業もすぐに受けられます。

たとえば、ある中小企業のシステム担当者を思い浮かべてください。これまで何日もかかっていた改修を、AIに任せて数時間で終える。そんな働き方が現実になりつつあります。

国内のIT企業でも、Claude CodeやGitHub Copilotといったツールの導入が広がっています。

一方で、課題もあります。AIが書いたコードを正しく確認できる人材が、これまで以上に重要になります。

「AIにすべて任せて中身が分からない」状態は、トラブルのもとになるからです。

つまり日本の現場では、AIを使いこなしつつ、最後は人間が判断できる力がより問われるようになります。

何が心配？Anthropicが鳴らす警鐘

Anthropic自身が、便利さと同時にリスクを強く訴えています。

最大の心配は「人間が制御を失うこと」です。

もしAIが完全に自分で後継を作るようになると、こんな問題が起きうるといいます。

今のAIにわずかにある「人間の意図とのズレ（ミスアライメント)」が、世代を重ねるたびに雪だるま式に大きくなる、というのです。

悪用の心配もあります。少人数の組織が、AIの力で数万人ぶんの作業を手に入れ、大規模な操作活動に使う、といったシナリオです。

そこでAnthropicは、国どうしで「いったん開発を止める・緩める」と決められる仕組みづくりを呼びかけています。

ただし、これは簡単ではありません。AIの学習は「ミサイル基地より隠しやすい」ため、約束を守っているか確認するのが難しいからです。

Anthropicは「複数の国の複数企業が一緒に止めるなら、自社も従う」と条件付きで約束しました。

同社は専門組織「The Anthropic Institute」を通じて、政策担当者や研究者との対話を進めるとしています。

よくある質問（FAQ）

Q1. もうAIは人間なしでAIを作れるのですか？

いいえ。Anthropicは「まだ完全な再帰的自己改善には達していない」と明言しています。今は人間が目標や方向を決め、AIが実作業を担う段階です。

Q2. 「コードの8割をAIが書く」とは、誰のことですか？

Anthropic社内の話です。同社のプログラムにマージ（取り込み)されるコードのうち、8割以上をClaudeが書いていると公表しました。

Q3. エンジニアの仕事はなくなりますか？

すぐになくなるわけではありません。ただし役割は「自分で書く人」から「目標を決め、AIの成果を確認する人」へ移っていくと見られます。

Q4. なぜAnthropicは自社に不利な「リスク」をわざわざ公開するのですか？

Anthropicは安全性を重視する方針を掲げています。危険を早めに共有し、世界的なルール作りを促すのが狙いだと説明しています。

Q5. 日本のふつうの人にも関係ありますか？

あります。ClaudeやChatGPTは日本でも使え、仕事の効率化に直結します。一方でAIの成果を見極める力が、今後ますます大切になります。

まとめ

今回のポイントを振り返ります。

  • Anthropicが「AIがAIを作り始めた」とデータ付きで発表しました
  • 同社のコードの8割以上をAIのClaudeが書いています
  • キーワードは「再帰的自己改善（RSI)」。ただし完全な実現はまだです
  • OpenAIやGoogleも追随し、競争が加速しています
  • 便利さの裏で「制御を失うリスク」が指摘され、世界的なルール作りが急がれています

まずは身近なAIツールを一度しっかり触り、「どこまで任せ、どこを人間が判断するか」を自分なりに考えてみることから始めてみましょう。

参考文献

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