Anthropicが描くエージェントの未来：2025年に実現する5つの革新ポイント

2025年1月12日 21:38

以下の解説は、2025年1月11日付で MIT Technology Review に掲載された記事
「Anthropic’s chief scientist on 5 ways agents will be even better in 2025」
をもとに構成しています。実際の内容と若干の差異がある可能性がある点、ご了承ください。

1. 基本情報

1.1. タイトル

Anthropic’s chief scientist on 5 ways agents will be even better in 2025

1.2. 著者

Melissa Heikkilä
Will Douglas Heaven
掲載日: 2025年1月11日、MIT Technology Review

1.3. 記事

本記事は、Anthropic社の共同創設者兼チーフサイエンティスト Jared Kaplan 氏へのインタビューを中心に、大規模言語モデル（LLM）を活用した「エージェント」技術の現状と今後の見通しを示す解説記事です。

2. 要約

2.1. 1行要約

Anthropic社のチーフサイエンティストが示す「AIエージェントの進化と、2025年までに実現される5つの重要な改善点」を解説した記事。

2.2. 3行要約

大規模言語モデルにエージェント機能を付与することで、ソフトウェアが人間の代わりにブラウザ操作やコーディングなど多彩なタスクを自律的にこなせる可能性が広がっている。
Jared Kaplan 氏は、AIエージェントが高度化する一方で、安全性確保（バイアスや悪意のある“プロンプト注入”対策など）が不可欠だと強調している。
近年のエージェント技術はまだ粗削りだが、今後1～2年でユーザ固有の文脈理解やコーディング支援、複雑なツール操作が大幅に向上し、多くの企業・開発者が積極活用していく見通し。

2.3. 400字要約

MITテクノロジーレビューの取材に応じたAnthropic社チーフサイエンティスト Jared Kaplan 氏は、大規模言語モデル（LLM）を活用する「エージェント技術」が2025年までに飛躍的に進化すると予測している。具体的には、(1) 多様なツール（コンピュータやブラウザ）を扱う能力向上、(2) ユーザ固有の文脈を理解しタスクを遂行する性能強化、(3) コーディング支援の高度化、(4) セキュリティや悪意のある攻撃（プロンプト注入）への対策強化、(5) より複雑なタスクでも自律的に取り組むエージェントの実現が挙げられる。一方で、セキュリティリスクへの対処や安全設計も重要課題として認識されており、企業や研究者は今後さらに協力してガイドラインと対策を充実させていく必要があるとしている。

2.4. 800字要約

エージェントの概念と背景

Anthropic社の「Claude」などに代表される大規模言語モデル（LLM）は、高い言語理解力を活かしてユーザの指示に応じたタスクを実行できる。そこに「エージェント」機能を付け加えることで、従来の会話型AIを超えて、自律的にブラウザ操作やアプリケーション連携を行うことが可能になると期待される。

Kaplan氏が挙げる5つの進化ポイント

ツール操作の向上
さまざまな環境（ブラウザ、OS、特定アプリ）を使いこなす能力が格段に高まり、タスクの幅が広がる。
文脈理解の深化
エージェントがユーザの文書やSlackログを参照し、個別の意図やスタイルを学習して適切に対応。
コーディング支援の高度化
コードを理解し、実行やデバッグを自動で行いながら修正を加えるような支援ツールが一般化する。
安全性とプロンプト注入対策
悪意のある入力からエージェントを守る必要性が増大し、アンチ・マルウェア的な設計や監視が求められる。
タスクの複雑度・長時間作業への対応
さらに複雑な作業を自律的に進めつつ、状況に応じた判断やユーザフィードバックの取り込みが洗練される。

安全性への取り組み

Kaplan氏は、Anthropic創立の背景として「AIの高速進歩への懸念」を挙げており、悪用や暴走を防ぐためのガイドラインや技術的な対策が不可欠だと強調する。特に「プロンプト注入（prompt injection）」は深刻な脅威であり、Webサイトなどで悪意あるコードを実行させる可能性があるため、開発者側が対策を急ぐ必要がある。

今後の展望

記事では、「エージェント」技術が2025年ごろから労働市場に本格的に導入され、企業の生産性を大きく変える可能性が示唆されている。一方で、AIの進化に伴う安全課題や人間との協調体制の設計が不可欠であり、業界全体で注意深い取り組みが求められる。

2.5. 1,200字要約

1. エージェント技術の概念と進化

記事の冒頭では、Google DeepMind や OpenAI など多くの企業が「エージェント型AI」に注力している背景が示される。エージェントとは、最小限の監督でタスクを自律的にこなすソフトウェアであり、特に大規模言語モデル（LLM）をコアに据えた「Agentic AI」がシリコンバレーの注目を集めている。Anthropic社の機能拡張「computer use」は、その代表例で、ブラウザ上のマウス操作やテキスト入力など人間が行う行為をAIが実行できる点が特徴。

2. Jared Kaplan氏が指摘する5つの強化ポイント

ツール操作の幅拡大
現行のエージェントはまだ限定的だが、今後はより多様なアプリやサービスとの連携が可能となり、複雑なタスクをこなせる。
深い文脈理解
ユーザのドキュメントやSlack履歴などを活用し、個別の嗜好や要件を学習して高度にパーソナライズされた行動が期待される。
コーディング支援の進歩
開発者向けにはデバッグやテストコードの生成、自動実行など、単なる「補完」以上の深いサポートが主流に。
セキュリティと安全設計
特に「プロンプト注入」攻撃やテロリスト支援への誤使用などのリスクが注目されており、開発企業には強固な対策が求められる。
複雑なタスクへの対応と人間のフィードバック
長時間かつ複数ステップの作業で、エージェントが誤りを検知してユーザに確認を求めたり、状況に応じて処理フローを変えるなどの柔軟性が高まる。

3. セキュリティと倫理的課題

Anthropicの創設理由として、Kaplan氏は「急速に進化するAIのリスク」を挙げる。大規模言語モデルが強力になるほど、悪用や不適切な活用を防ぐためのガイドライン、法規制、技術的ソリューションが必要になる。中でも外部からのプロンプト注入が最重要課題のひとつとして取り上げられ、AIが「誤って」不正行為を行わない設計が急務だという。

4. 労働市場への影響と今後の展望

OpenAI の Sam Altman 氏が「2025年にはAIエージェントが会社業務を実質的に変革する」と予測したように、エージェント技術は事務作業から専門的タスクまで幅広く導入される可能性がある。ただし、人間の監督や現場での最終判断が重要になり、安全・効率両面での最適化を図る必要がある。記事の結論としては「大きな進歩は確実だが、課題も山積。開発企業やユーザの協力のもと、2025年以降さらなる進化が見込まれる」という視点でまとめられている。

2.6. 1,600字要約

1. エージェント技術とは

大規模言語モデル（LLM）を搭載したソフトウェアが、一定の自律性を持ってタスクを実行する技術を総称して「エージェント」と呼ぶ。近年、ブラウザ操作やチャットインタフェースを介してユーザの代わりに各種作業を行うエージェント型AIが急速に注目を集めており、Anthropic や OpenAI などが開発をリードしている。

2. Anthropicの最新の例：「computer use」

Anthropic が公開した「computer use」機能は、同社のLLM「Claude」を拡張し、AIが人間と同じようにマウス操作やキーボード入力を行うことを可能にした。既にDoorDash、Canva、Asanaなどの企業がテストしており、注文やデザイン作成、タスク管理など多彩な業務プロセスをAIが代行する将来像を示唆している。しかし現行版はまだエラーや操作ミスが頻発し、洗練の余地が大きいと記事では指摘される。

3. Jared Kaplan氏が見通す5つの強化ポイント

ツール操作の改善
エージェントが対応可能なツール・環境が広がり、複雑なタスクを実行できるようになる。
文脈理解の深まり
ユーザ固有の文書やSlackログなどを参照し、状況に応じた最適解を提示。必要なときはユーザに質問してから実行する。
コーディング支援の進化
コードのバグを自動的に発見・修正する段階に進化し、単なるコード補完ではない高度な開発パートナーとして機能。
安全性の確保
「プロンプト注入」などの手口でエージェントが不正指令を受けないよう、仕組みの強化が必須。特にブラウザ操作など実行権限が大きいタスクでは重大なセキュリティリスクがある。
タスクの長期・複雑化対応
複数ステップの作業を途中で振り返り、エラーを検知したら修正を試みるなど、柔軟な戦略でタスクを完了する能力が高まる。

4. セキュリティとエシカルデザイン

Kaplan氏はAnthropic創設の背景として「AIの安全設計」を重視した点を挙げ、「AGIの進化が加速するなか、エージェントの悪用リスクを看過できない」という認識を示す。具体的には、デジタル犯罪や破壊行為につながる恐れがあり、開発側は不正利用を防ぐ仕組み（アクセス制限、環境サンドボックス、ユーザ認証など）を整備する必要がある。さらに「モデルが一定以上に高性能化した際には適切な監視・制限メカニズムを導入すべき」という考え方を提示している。

5. エージェント導入の影響とこれから

本記事によれば、エージェント型AIの普及は数年以内に大きく進む可能性が高い。チャットボットの域を越え、オフィス業務・コーディング・クリエイティブ作業などで「代理タスク」を担うシナリオが現実味を帯びてくる。しかしその成果にはまだ不確定要素が大きく、人間の監視や評価が不可欠である点、規制やセキュリティガイドラインの整備が追いついていない点などが課題として挙げられる。
結論として、エージェント技術は2025年頃から企業の実務や開発現場を大幅に変革する一方で、安全対策と法的枠組みの整備が急務であり、業界・政府・研究者が連携して慎重かつ加速的に技術を発展させる道筋が望ましいと締めくくられている。