Anthropicが業界全体の減速を提案した件で、扱わなかった論点があります。中国が同調しないなら、米国だけが減速しても意味がないのではないか。ただ中国は7月、上海で自前のAI協力機構を立ち上げていました。問いは同調の有無ではなく、何について協力でき何を検証できるかに移ります。
Anthropicのダリオ・アモデイ氏が2026年9月12日に公開したエッセイは、AI業界に能力向上の減速を求めた。中国が同調しなければ意味がないという疑問に対し、エッセイは3段の答えを置いている。民主主義国の減速幅を対中リードの範囲内に収めること。チップの輸出規制、無許可の蒸留の取り締まり、モデル重みの窃取防止によって、今後3〜5年のあいだにそのリードを広げること。中国とは実現可能性の高い水準から順に協議すること。ただしリードを何で測るのかは示されていない。
スタンフォードHAIのAI Index 2026は、Arenaで見た米中トップモデルの差を約2.7%と報告した。一方、2026年7月には中国を含む29カ国が、上海に本部を置く世界人工知能協力機構の設立協定に署名した。
「中国抜き」という問いは、どこがずれているか
Anthropicが業界全体の減速を提案した件について、読者から同じ趣旨の反応をいくつかいただきました。中国が同調するわけがない、だから米国側だけが減速しても自縄自縛になるだけではないか、という疑問です。
もっともな直感だと思います。ただ、事実を並べていくと、問いをもう少し分けたほうがよさそうに見えてきます。
2026年7月16日、上海で世界人工知能協力機構の設立協定に29カ国が署名しました。中国の王毅外相が中国政府を代表して署名し、国連のグテレス事務総長も出席しています。本部は上海。前年の世界人工知能大会で李強首相が設立を提唱していた構想が形になったものです。翌17日の基調講演で、習近平国家主席はAIの発展は1国の独奏ではなく世界的な協力の交響であるべきだと述べました。
中国は、AIの国際協力とガバナンスを別の枠組みで主導しようとしています。ただし、国際協力に積極的であることと、能力向上の減速に応じることは、別の話です。機構の目的に安全は含まれますが、減速やその検証への参加までは示されていません。
そうすると、問いはもう少し細かくなります。中国が協調するかどうかではなく、何について協力できて、何を検証できるのか。今回はそこを整理します。
アモデイ氏の論理は3段になっている
エッセイを読むと、この疑問に対する答えは3段構えで置かれています。
減速の幅は、リードの範囲内に限る
まず押さえるべきは、無制限の減速が提案されているわけではないという点です。
原文の主旨はこうです。民主主義国内でのペーシングは、米国企業が持つリードによって制限される。それ以上に減速すれば、ペースを落とさない側が先行し、重大な安全保障上のリスクが生じる。ここで比較の相手として置かれているのは、アモデイ氏が中国共産党に関連するプロジェクトと呼ぶものです。
つまり減速には上限が設定されています。リードの大きさが、減速できる幅を決める。アモデイ氏はベッセント財務長官の見解に同意すると明記したうえで、そうしたプロジェクトは米国企業が慎重に避けているアラインメントのリスクを引き受けることになるし、仮にそれを回避できたとしても、AI駆動のドローンなどで民主主義国を軍事的に圧倒しうる立場に立つ、と述べています。
リードを守る3つの手段
次に、そのリードをどう維持するか。挙げられているのは3つです。
1つ目は半導体です。強力なAIチップと半導体製造装置を中国に売らないこと。あわせてチップの密輸と、中国国外のデータセンターへのリモートアクセスを取り締まること。チップが中国のAI能力を決める主要因になる、という位置づけです。
2つ目が無許可の蒸留の取り締まり。フロンティアモデルからの蒸留は、後発の企業が独自開発に比べてはるかに低いコストで差を詰めることを可能にする、と書かれています。
3つ目がAI企業のセキュリティ強化と、モデルの重みの窃取防止です。
なお、こうした措置は中国との協力を難しくするという見方に対して、アモデイ氏は逆だと反論しています。措置が民主主義国側のレバレッジを高め、将来の合意をむしろ起こりやすくする、という主張です。
中国とは、下の水準から
3段目が中国との協調です。ここは4つの水準に分けられ、それぞれの実現可能性が明示されています。
水準1は、生物兵器の製造への利用といった、狭く明らかに危険な用途を禁じる合意。バイオテロは米国にとっても敵対国にとっても不利益なので、おそらく可能だとされています。
水準2は、リリース前に双方がサイバー、生物、アラインメントの領域で急性リスクを試験することへの合意。国際的な標準化団体を作ること自体は実現可能だが、実効性を持たせるのは難題で、双方が試験しない秘密のモデルを持っていないかの検証が難しい、と書かれています。
水準3が、再帰的自己改善の速度制限です。戦略兵器の数量を制限したSALTの枠組みになぞらえられており、極めて速いを、やや速い程度に落とすなら戦略的優位はほとんど失われないという理屈です。困難だが、可能性の縁にはある、という評価。
水準4が全面的なペーシング、あるいは一時停止。提起する価値はあるが、近い将来に実現するとは考えにくいとされています。監視を逃れて裏切れば世界の力関係が一変しうるため、裏切る誘因が大きすぎるからです。
この4水準を貫いている原則が一つあります。合意は、鉄壁の検証可能性を持つか、裏切られても軍事的に致命的にならない範囲に限るか、そのどちらかでなければならない。水準1が最初に来る理由も、水準4が遠い理由も、ここから出ています。
「リード」とは何を指しているのか
さて、この論理は全体が「リードが存在する」という前提に乗っています。では、そのリードはどれくらいあるのでしょうか。
ベンチマークで見ると数パーセント
スタンフォードHAIが4月13日に公表したAI Index 2026は、Arenaで見た米中トップモデルの差が数パーセントの範囲まで縮まったと報告しています。ただしこれは、Arenaという1つの指標での比較です。業務での実用能力や、軍事利用や、再帰的自己改善の速度まで差が解消したという話ではありません。レポート自身も、Arenaでの順位はプラットフォームへの適応を部分的に反映しているかもしれない、という研究に触れています。
具体的な数値を見ておきます。2026年3月に取得されたArenaの履歴データで、米国のClaude Opus 4.6が1,503点、中国のバイトダンス（ByteDance）系Dola-Seed-2.0 Previewが1,464点。差は39点、約2.7%です。レポートはこれをElo-likeなスコアと表記しています。
順位も固定的ではありません。2025年2月にはDeepSeek-R1が1,400点まで来て、当時の米国トップだったo1の1,405点との差を5点、約0.4%まで縮めています。
2026年に入ってからの動きは、少し込み入っています。7月にMoonshot AIが公開したKimi K3は、ウェイトが公開されています。8月のアリババのQwen3.8は、公開されたのがQwen3.8-2.4T-A95Bというテキスト専用の版で、独自ライセンスが付いています。画像入力や100万トークンの文脈長を備えたQwen3.8-Maxのほうは、Qwen Cloud上のAPI版です。2026年9月13日に確認したArenaの画像理解部門で2位に表示されていたのは、後者のAPI版でした。
投入資源で見ると別の絵になる
一方で、同じレポートは別の側面も示しています。2025年の民間AI投資は、米国が中国の約23倍。ただしHAIの公式解説は、中国の政府誘導基金を挙げ、民間投資額だけで投入資源を比較することへの注意を示しています。
チップ、電力、資本。この層では米国側に厚みがあります。
つまり、モデルの評価結果と、開発に投入できる資源は、分けて見る必要があります。Arenaの差は数パーセント、資源の層ではまだ開いている。ただしArenaの差だけから、能力向上の速度や、減速できる幅が出てくるわけでもありません。
そしてアモデイ氏の3〜5年は、リードの大きさのことではありません。これらの措置がうまく実行できれば、今後3〜5年のあいだにリードを広げられる、という期間の話です。AIが地政学的にもっとも重要になる窓、という位置づけがされています。そのリードを何で測るのかは、エッセイに書かれていません。ここを取り違えると、議論が噛み合わなくなります。
中国は、何もしていないわけではない
もう一つ、直感とずれる部分があります。
安全治理框架は2.0まで来ている
中国には、AI安全に関する体系的な文書があります。2024年9月に全国網絡安全標準化技術委員会（TC260）が人工知能安全治理框架の1.0版を公表し、2025年9月15日に2.0版が出ました。法令ではなく、技術文書という位置づけです。
公表告知によれば、2.0版はリスクの分類を見直し、リスクの等級分けを検討し、防止と対処の措置を更新したものとされています。研究開発の段階を含む形で措置が説明されており、政府サイトに載る専門家解説では、応用場面や応用規模といった軸でリスク等級を評価する考え方や、モデルの安全性評価の体系づくりが紹介されています。ただし本文のPDFは今回取得できず、個々の規定は原文で確認できていません。以下の記述はこの制約の中でのものです。
制度の外側にも動きがあります。中国には中国人工知能発展与安全研究網絡（CnAISDA）という研究ネットワークがあり、政府機関ではありません。また2024年の三中全会では、AI安全の監督制度を構築する方針が示されました。
比べるなら、狙いの違いから
ここで区別しておきたいことがあります。框架2.0は、AIのリスクを分類して対処を示す技術文書です。能力向上の速度に上限を置くというアモデイ氏の提案とは、そもそも狙いが違います。同じ土俵で優劣を論じるには框架の本文にあたる必要があり、そこは今回できていません。
一方の米国側も、速度に上限を置く仕組みが整っているわけではありません。アモデイ氏は、能力と安全性の釣り合いを保つ規制と、企業間の調整を可能にする政府の支援を求めています。求めているということは、まだないということです。
議論はまだ、制度を作るかどうかの段階にあります。少なくとも米国では、その提案が公の場に出て、業界の主要な当事者が反応する段階までは来ました。
残るのは、検証の問題
では何が最大の障害か。エッセイの読み筋に沿えば、検証です。
蒸留を巡るここ半年の応酬が、それをよく表しています。2026年2月、Anthropicは蒸留攻撃の検知と防止に関する発表を行い、DeepSeek、Moonshot AI、MiniMaxの3社が、約2万4,000の不正なアカウントを通じて1,600万件を超えるやり取りを生成したと主張しました。これに対し中国外務省の劉彬部長助理は7月18日の演説で、一部の国や企業が蒸留を問題視し、中国の自主的な研究開発能力を低く見せようとしていると非難しています。
蒸留の事実認定を巡るこの対立は、共通の違反基準や検証手順を作ることの難しさを示しています。何を違反とし、どこまでのアクセスを認め、どう監視するか。そこが決まれば検証の余地は出てきますが、まだその手前にあります。
技術的な難しさもあります。innovaTopiaは8月に、中国の軍事関連研究者が米国製モデルの出力から小型モデルを訓練していた事例を報じました。モデルへのアクセスを制限しても、出力を通じて能力の一部は移せる。何をもって違反とするかの線引き自体が難しい領域です。
前編で扱った埋め込み評価者は、1社の中の工程を外部の目に開く仕組みでした。国と国のあいだで同じことをやるのは、比較にならないほど難しい。アモデイ氏が水準1から順に並べ、水準4を遠いと書いているのは、この難しさを織り込んだ結果だと読めます。
なお、形式的な合意に至らなくても、非公式な規範が変わることには価値がある、とも書かれています。再帰的自己改善や不整合の事例について情報を共有すること自体が、無謀に振る舞うのは互いの利益にならないという認識を広げうる、という趣旨です。
日本から見た論点
ここまでを日本の視点に引き寄せると、見えてくるのは枠組みが1つではないという事実です。
広島AIプロセスや国際AIセーフティ・インスティテュート・ネットワークがある一方で、上海に本部を置く世界人工知能協力機構が29カ国で発足しました。日本のAIセーフティ・インスティテュートは、国際AISIネットワークに参加しています。しかし調達の現場では、中国製のオープンウェイトモデルが実際の選択肢に入ってきます。参加している枠組みと、使うモデルの出自は、必ずしも一致しません。
そのうえで、ここまで見てきた文書や取り組みには、共通点が一つあります。リスクの評価を重視していることです。框架2.0がモデルの安全性評価の体系づくりを掲げ、アモデイ氏が第三者評価者の常駐を提案し、英国と日本の機関が評価手法を整備している。ただし、評価の対象も、権限も、検証の手順も、共通しているわけではありません。重なっているのは重視しているという一点だけで、そこから共通の制度が出てくると考えるのは早計です。
それでも、日本にとって現実的な足場はそのあたりにあります。どちらの取り組みでも、検証の技術と人がなければ何も確かめられません。中国抜きで減速が成立するかという問いは、最後にはその問題に触れます。
そして冒頭の直感に戻ります。誰も止められない局面かどうか。アモデイ氏の提案の中心にあるのは、上限つきの減速と、それを外から確かめる設計です。全面的な一時停止も選択肢としては挙げられていますが、近い将来の実現には本人が懐疑的です。そして上限のほうは、リードという揺れやすい前提の上に置かれています。何をもってリードとするかが定まらないうちは、許される減速の幅も定まりません。
【用語解説】
ペーシング
アモデイ氏のエッセイの中心概念。モデルの能力を向上させる速度を落とすことを指す。訓練や技術的進歩そのものの停止は含まない。
再帰的自己改善
AIが次世代のAIを設計・訓練する作業を担うことで、進歩の速度そのものが加速していく現象。水準3の速度制限は、これを対象としている。
アライメント
AIの振る舞いを人間の意図や価値と一致させるための研究領域。能力を高める研究とは別の系統として扱われる。
蒸留
既存のモデルの出力を使って別のモデルを訓練し、能力の一部を移す手法。重み自体を渡さずに済むため、独自開発より低いコストで差を詰められる。
モデルの重み
学習によって獲得された内部のパラメーター。モデルの振る舞いと能力を構成する数値の集合を指す。
オープンウェイト
モデルの重みが公開され、誰でもダウンロードして自前の環境で動かせる状態。ライセンスの条件は公開の主体ごとに異なり、必ずしも自由な利用を意味しない。
Elo-likeスコア
チェスの実力評価に使われるEloを応用した相対的な指標。対戦形式の比較から算出され、絶対的な能力値ではない。
SALT
米ソ間で結ばれた戦略兵器制限交渉の合意。戦略兵器の数量に制限を設けた枠組みで、水準3の類比として言及されている。
人工知能安全治理框架
中国のTC260が公表しているAI安全に関する技術文書。1.0版が2024年9月、2.0版が2025年9月に出ている。法令ではない。
三中全会
中国共産党の中央委員会第3回全体会議。中長期の政策方針が示される場で、2024年の会議でAI安全の監督制度の構築が挙げられた。
政府誘導基金
政府が出資して民間資金を呼び込む投資の仕組み。民間投資の統計だけでは投入資源の全体が見えない要因として挙げられている。
埋め込み評価者
第三者機関の評価チームを、従業員に近い権限で社内に常駐させる仕組み。前編で扱ったアモデイ氏の提案の第1段階にあたる。
フロンティアモデル
その時点でもっとも高い能力を持つ最先端のAIモデル。規制や評価の議論では、この範囲をどう定義するかが論点になる。
バイオテロ
生物剤を用いた攻撃。水準1では、AIをその製造に用いることを禁じる合意が挙げられている。
広島AIプロセス
2023年に日本が議長国として立ち上げた、生成AIの国際的なルール作りの枠組み。
【関連記事】
Anthropicが評価者に机を用意する｜減速を検証可能にする設計
前編にあたる記事です。アモデイ氏が示した3段階計画と、第三者評価者を社内に常駐させる埋め込み評価者の仕組みを解説している。
中国軍関連研究者、米国製AIを軍事モデル訓練に利用か｜モデル蒸留の規制課題
中国の軍事関連研究者が、米国製モデルの出力から小型のモデルを訓練していた事例。モデルへの輸出規制が抱える限界を扱っている。
OpenAIとAnthropic｜AI減速を巡る「言葉」と「行動」の距離
8月の既報にあたる記事。AIの減速を巡る各社の言葉と実際の行動の距離を読み解いており、前編と本記事に共通する前提になっている。
【編集部後記】
習近平氏のWAIC講演には、記事で触れなかった具体策が並んでいました。今後5年で途上国向けにAI研修枠を5,000人分。ASEAN、アラブ連盟、アフリカ連合など6つの地域機構に国際AI応用協力センターを建設。気象の早期警戒システムを30カ国へ。
並べてみると、この機構が協力と呼んでいるものの輪郭が見えてきます。能力を配ること、が中心にある。安全性を互いに検証し合う話ではありません。減速の相談相手を探すなら、たぶん別の窓口が要ります。あなたの組織なら、どちらの枠組みが出した評価結果を信頼しますか。
【参考リンク】
Anthropic（外部）
Claudeを開発する米AI企業。今回のエッセイの筆者ダリオ・アモデイ氏が率い、蒸留攻撃の検知と防止に関する発表も行っている。
Stanford HAI（外部）
スタンフォード大学の人間中心AI研究所。年次報告書AI Indexを公表しており、米中のモデル性能差の推移を継続して追跡している。
全国網絡安全標準化技術委員会（TC260）（外部）
中国の全国網絡安全標準化技術委員会。人工知能安全治理框架をはじめ、AIの安全に関する技術文書や国内標準の策定を担っている。
Qwen3.8-2.4T-A95B モデルカード（外部）
アリババのQwen3.8-2.4T-A95B公式モデルカード。ウェイトが公開された版で、テキスト専用である旨が記されている。
Kimi K3 モデルカード（外部）
Moonshot AIによるKimi K3の公式モデルカード。2026年7月に公開された、中国発のオープンウェイトモデルの仕様が記されている。
AIセーフティ・インスティテュート（外部）
日本のAIセーフティ・インスティテュート。2024年2月にIPA内へ事務局を置いて発足し、国際AISIネットワークに参加している。
【参考記事】
We Must Pace the Frontier（外部）
今回の解説の中心となるエッセイ。対中パートでは、減速の上限、リードを守る3つの手段、地球規模の協調の4水準が示されている。
習国家主席、世界AI協力機構の発足を表明（中国）（外部）
世界人工知能協力機構の発足に関する報告記事。習近平氏の講演内容と、途上国向けの研修枠や応用協力センターの計画を伝えている。
The 2026 AI Index Report, Chapter 2: Technical Performance（外部）
AI Index 2026の技術章。ArenaのElo-likeスコアで米中トップモデルの差を比較し、具体的な点数を掲載している。
Inside the AI Index: 12 Takeaways from the 2026 Report（外部）
HAIによる公式の解説記事。2025年の民間AI投資の米中比較と、政府誘導基金を踏まえて数値を読むときの注意点を示している。
《人工智能安全治理框架》2.0版发布（外部）
人工知能安全治理框架2.0版の公表告知。リスク分類の見直しと、防止および対処の措置の更新について、政府として説明している。
劉彬部長助理の演説（2026年7月18日）（外部）
中国外務省の劉彬部長助理による2026年7月18日の演説の記録。蒸留を問題視する動きに対する、中国側の反論が述べられている。
Detecting and preventing distillation attacks（外部）
Anthropicによる2026年2月の発表。蒸留攻撃の検知と防止に関する取り組みと、自社モデルの不正利用への対応を説明している。
