グーグル自身の監査、創業者が「回り始めた」と語るAIフライホイールを確認できず

グーグルは今週、食い違う内容の文書を2つ公表した。アルファベット▲+1.14% — アルファベット, up 1.14 percent todayの投資が何を買っているのかを描けているのは、その1つだけだ。2026年10月14日、グーグルディープマインドは、新たな最先端モデル「Gemini 4 Argon」の安全性報告書に添える形で、AIがAI研究を加速しているかどうかを検証した初の社内監査↗を公表した。機械の手柄と言えるような加速は見つからなかった¹²。

翌日、グーグルの共同創業者セルゲイ・ブリン氏は円卓会議で、研究者とそのモデルは「手を取り合って」働いており、グーグルは「RSIのトレッドミルに乗り始めたところだ↗」と語った³⁴。RSIは再帰的自己改善（recursive self-improvement）の略で、AIが自らに取って代わる次のAIの開発を手助けし、世代を重ねるごとに登場が速くなっていくはずの循環を指す³。

監査が見つけたのは直線、フライホイールではない

ディープマインドの研究員、ハイドン・ベルフィールド氏が主導したこの評価は、総合能力指数（General Capability Index）と呼ぶ指標で最先端モデルの能力を追う。モデルごとに1つの数値にまとめ、123のモデルと92種類のベンチマークのスコアを混ぜ合わせた、AI版のIQスコアのようなものだ¹²。2024年暮れ以降、このスコアは月に約0.1ポイントずつ上昇しており、驚くほど安定した直線を描いている²。公開モデルに限ると、月次の上昇幅は2026年4月より前が0.091ポイント、4月以降が0.118ポイントで、報告書は両者に統計的に有意な差は認められないとしている¹。

Argon自体はトレンドをわずかに上回る位置にあるが、チームはその要因を自己加速ではなく、計算資源と組織投資の増大に求めている¹²。ベルフィールド氏の言葉を借りれば、「現在、AIによるものかどうかを問わず、機械学習（ML）の研究開発にエンドツーエンドの有意な加速は見られない↗」²。ただし留保が一つあり、これはどちらの見方にも効いてくる。この数字が描くのはディープマインド自身の研究室だけで、OpenAIPVT$1.18T — OpenAI, private, latest valuation $1.18TやAnthropicPVT$350B — Anthropic, private, latest valuation $350Bの姿ではないからだ²。

コードはAIが書く、変更のほぼすべてを操るのは人間

フライホイールがかみ合うとすれば、その連鎖の中ほどにあるはずだ。だが、止まっているのはまさにそこだ。今やディープマインドの本番コードの4分の3超をAIツールが書いている。それでもコード変更の約88%は、リリースまでにAIを操るか自らコードを書く、人間の手を必要とする¹²。AIがエンドツーエンドで完遂する割合は、4月から9月にかけて7.5%から11.9%へと動いたにとどまる²。

74の機械学習エンジニアリングタスクからなる社内評価スイート「RE-Bench」では、Argonエージェントが完遂したのは約半分だった¹。前世代のGemini 3.7 Flashは27%。いずれも、ディープマインドが完全自動化の警戒ラインとみなす90%のスコアを大きく下回る¹²。レビュー対象となった1,389回のエージェント実行を見ると、タスクが大きいほど、モデルが単独で完遂する可能性は低かった²。

ディープマインドの上級研究者12人への調査では、自動化が最も進んでいるのは仕様が明確で検証可能な実行部分で、最も遅れているのは自由度の高いアイデア出しや長期的な研究の目利きだった¹²。今も足りないのは、検証とレビュー、そしてどのアイデアが計算資源に値するかという判断だ。

投資計画は創業者の物語を前提とする

ブリン氏によると、グーグルは社内で既にArgonより数モデル先を進んでおり、そのペースは加速こそすれ鈍ることはないとみている³⁴。ディープマインドでGeminiのRSIを率いるヴィハン・ジャイン（Vihan Jain）氏は、完成したベースモデルをフィードバックとデータで仕上げる段階「ポストトレーニング」では、需要がチップそのものを求める声から「Argonクォータ（割り当て）」を求める声へと移ったと投稿した³。

この物語は現実のカネを動かしている。1カ月前、Anthropicのダリオ・アモデイ最高経営責任者（CEO）が再帰的自己改善（RSI）は既に加速していると主張したのを受け、半導体株はほぼ6%下落した²。米政府にAI政策で助言するグラッドストーンAI（Gladstone AI）↗が今週水曜日にまとめた報告書では、聞き取りに応じた研究者の大半はRSIが3～12カ月以内に実現するとみている³⁵⁶。アルファベットは第2四半期（4～6月）に設備投資として約450億ドルを投じた↗が、実測の記録では、能力指数の1ポイントは今なおチップと人から生まれている⁷。

フライホイールを織り込む前に帳簿を読む

ここまでの内容は、AIそのものを否定する話ではない。指数は着実に上昇し、エージェントは実在する。9月30日に発表されたArgonも、グーグル全体で長期にわたるエンジニアリング作業を確かに最後まで仕上げている²⁸。求められるのは、測定を物語から切り離すことだ。ディープマインド自身の数字では、これまでの能力指数の1ポイントはすべて計算資源と人員に行き着き、機械が自らの進歩を積み上げて生んだものではない。

問いを決着させるのは、ディープマインドの帳簿の2つの行だ。能力指数の月ごとの傾きと、コード変更のうち完全に委任された割合である。新たな計算資源を足さずに傾きが急になり、コード変更がレビューを待たなくなるなら、それがフライホイールの始動だ。それまでは、価値が向かうのは、AIが書いたものと組織がリリースするものの間にレビューと信頼の層を築く者だ。