# Google、自己改善するAIの実現はまだ先と指摘

> Google DeepMindのエンジニアによると、本番コードの大半をAIが書く一方、人間による確認はなお必要で、AI研究が加速する兆候もない。

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/ja/google-says-self-improving-ai-is-still-far-off

Googleのエンジニア、ヘイドン・ベルフィールド氏は、人間の助けなしにAIがより優れたAIを設計する「自己改善するAI」は、まだ現実に近づいていないと述べている。DeepMindの社内データによると、現在、本番コードの75％超をAIが書いているものの、変更の約88％は提出前に人間が確認する必要がある。

## 自動化が進むのは限定的な作業、研究は対象外

最新の社内測定では、AIに全面的に任せられたコード変更の割合は7.5％から11.9％に増えた。作業が複雑になると、人間の介入なしでAIが成功する割合は大きく下がる。DeepMindのArgonエージェントによる1,389回の実行では、創造的な研究、実験の設計、微妙な学習上の問題の診断、長期的な計画において、人間が欠かせないままだった。DeepMindの上級研究者12人を対象とした小規模な調査でも同様の傾向が示され、明確に定義され検証可能な作業では自動化が進む一方、自由度の高い科学的な発想では自動化が進んでいないとされた。

## ベンチマークが示すのは着実な進歩、加速ではない

現実的な機械学習エンジニアリングの課題74件で構成されるDeepMindのRE-Benchでは、Argonは約半数を解決した。Gemini 3.7 Flashのスコアは27％だった。123モデルを92のベンチマークで追跡するGeneral Capability Index（GCI）によると、Geminiモデルの性能は月あたり約0.1 GCIポイントのペースで向上しており、加速を示す統計的な兆候はない。ベルフィールド氏は、Gemini 4 Argonの小幅な性能向上は、AI主導の加速ではなく、計算資源の増加と組織的な取り組みによるものだと述べている。

## 事実

- Googleでは現在、本番コードの75％超をAIが書いているが、コード変更の88％にはなお人間の確認が必要。
- AIに全面的に任せられたコード変更は、全体の7.5％から11.9％に増加。
- ArgonはDeepMindのRE-Benchにある74件の課題の約50％を解決。Gemini 3.7 Flashのスコアは27％。
- Geminiモデルの能力は月あたり約0.1 GCIポイント向上しており、測定可能な加速は見られない。
- General Capability Indexは、92のベンチマークで123モデルを追跡している。

## なぜ重要か

Googleをはじめとする企業の開発者にとって、AIは定型的なコーディングを担えるものの、人間による確認は依然必要であり、仕事がすぐになくなるわけではない。AIコミュニティ全体にとっても、研究が自己加速していない以上、急速な「知能爆発」の予測は推測の域を出ず、安全性への懸念をより長い時間軸で見守ることができる。

## 出典と参考資料

1. [Google says self-improving AI isn't anywhere close](https://the-decoder.com/google-says-self-improving-ai-isnt-anywhere-close/) – The Decoder, 2026-10-14

最終更新: 2026-10-14