英Google DeepMindが6月10日に公開した論文「From AGI to ASI」には、AGI（汎用人工知能）からASI（人工超知能）への道筋とは別に、見落とせない重要な指摘がある。AIの進歩を測定し、モデル化し、予測すること自体が、膨大な経営資源を投じるべき一大研究分野になる、というものだ。
米OpenAIや米Anthropicといった最先端AIの開発企業も、民間の研究組織も、公的資金で運営される機関も、こぞってこれに人材と資金を投じるようになる。論文はそう予測する。つまり、AIの未来を一発で言い当てることではなく、進歩の速度と不確実性を測り続けることが、新しい産業、新しい職種になるというわけだ。
なぜ予測が産業化するのか。論文の論理はこうだ。AIの進歩予測は本質的に難しく、指数的あるいは超指数的な成長の下では、不確実性の幅が急速に膨れ上がる。その結果、平均値や中央値といった従来の予測は、もはや意思決定の役に立たなくなる。だからこそ予測は一発勝負ではあり得ず、複数のシナリオを束ね、継続的に更新し続ける営みにならざるを得ない。
手間がかかるからこそ、そこに人材と資金が集まり、産業として立ち上がっていく。
|
|
|
|
●10年後の能力は1万倍に 進化を測る「実効計算量」の3要因
予測産業の中核に据わるのが、計算資源の伸びを示す指標だ。論文は「実効計算量」（effective compute）が年に約10倍のペースで伸びてきたと整理する。その内訳は、3つの要因の掛け算だ。半導体の性能向上（いわゆるムーアの法則）が年1.5倍、計算ハードへの投資額がこの10年で年約2.5倍、そしてアルゴリズムの効率が年約3倍に高まってきた。
これらを掛け合わせると約11.25倍となり、論文は控えめに丸めて「年10倍＝1桁」とする（Epoch AI推計）。アルゴリズム効率については年6倍とするより高い推計もあり、実際の伸びはこれを上回り、加速している可能性すらあると論文は指摘する。仮にこのペースが今後も続けば、10年後の実効計算量は現在の1万倍に達する計算になる。こうした数値こそが、予測という営みの絶対的な土台になる。
問題は、その指標がそう簡単には読み取れないことだ。論文によれば、本当に知りたい数字ほど、当の企業は公表しない。例えば、ある開発企業が自社のAIをどれだけ効率化できたかは競争上のトップシークレットであり、外部から直接うかがい知ることはできない。
残された手は、断片的に公開された情報、つまり売上高や決算の開示、わずかな技術資料などを手掛かりに、その隠れた数字を逆算することだ。だからこそ、公開情報から隠れた数字を推定する力に莫大（ばくだい）な価値が生まれる。その「推理」の腕前そのものが、企業の新しい競争力になっていくのである。
|
|
|
|
●AIがAIを自律進化させる未来 「再帰的改善スケーリング則」
では、どう予測するのか。論文が推奨する作法は「当てにいく」発想とは対極にある。不確実性そのものを見積もる複数の定量モデルを用意し、それらを束ねる（アンサンブルする）。主要な指標を継続的に追跡し、予測を頻繁に見直して更新していく。データが増えるたびに更新される見通しそのものが成果物になる、という考え方だ。
例えば、AIが賢くなるほど個々のテスト（ベンチマーク）はすぐに満点へ達してしまい、それ以上の伸びを測れなくなる。そこで、難しさの異なる複数のテストをつなぎ合わせ、一本の長いものさしに仕立てる「ベンチマーク・スティッチング」という手法がある。短い定規を何本も継ぎ足して、長い巻き尺をつくるイメージだ。計算量と性能の関係を捉えるスケーリング則も同様で、いずれもAIの進歩を測るための洗練された試みである。
そして論文は、最も野心的な構想を掲げる。再帰的自己改善、つまりAIがAI研究を加速し、それがさらに強力なAIを生む正のループのダイナミクスを、初期のわずかなデータ点から自己改善曲線として予測する「再帰的改善スケーリング則」の定式化である。いつ、どの能力水準でその伸びが頭打ちになるのかを、早い段階で見通そうという試みだ。
こうした手法を駆使して、少し先の未来を予測し続ける。それがこれからの投資や経営にとって非常に重要になる。AIが急速な進化を続ける時代において、それ以外の未来予測は、全く無意味になるのだ。
|
|
|
|
本記事は、エクサウィザーズが運営するAI新聞内の記事「AI進化予測が一大産業になる」（2026年6月17日掲載）を、ITmedia ビジネスオンライン編集部で一部編集の上、転載したものです。
●著者プロフィール
湯川鶴章
AIスタートアップのエクサウィザーズ AI新聞編集長。米カリフォルニア州立大学サンフランシスコ校経済学部卒業。サンフランシスコの地元紙記者を経て、時事通信社米国法人に入社。シリコンバレーの黎明期から米国のハイテク産業を中心に取材を続ける。通算20年間の米国生活を終え2000年5月に帰国。時事通信編集委員を経て2010年独立。17年12月から現職。主な著書に『人工知能、ロボット、人の心。』（15年）、『次世代マーケティングプラットフォーム』（07年）、『ネットは新聞を殺すのか』（03年）などがある。
|
|
|
|
このニュースに関するつぶやき
-
計算能力は1万倍になるかも知れないけど、フィジカルな労働をそれで肩代わりできるの？ロボットの制御技術も物理的限界があるから、この先物凄い伸びる分野とそうでない分野に極端に分かれる未来が待っているのでは？
-
0人
0件
-
|
|
|
|
Copyright(C) 2026 ITmedia Inc. All rights reserved. 記事・写真の無断転載を禁じます。
掲載情報の著作権は提供元企業に帰属します。
IT・インターネット
ランキング
IT・インターネット
アクセス数ランキング
- 1
城島茂が警察庁SNS登場 熱弁反響（写真：オリコンニュース）25
話題数ランキング
- 1
城島茂が警察庁SNS登場 熱弁反響（写真：オリコンニュース）25
