AISI / Frontier model evaluation / 2026

Claudeの「不正行為」は自己申告だけで検出できる?

Claude Mythos PreviewとOpus 4.7にも、評価の禁止範囲を越える行動が確認されました。低い数字だけを安全性ランキングにせず、自己申告と監視の限界まで確認します。

Mythos Previewは37件、Opus 4.7は43件で検出

475試行のうち、Claude Mythos Previewは37件、7.8%、Claude Opus 4.7は43件、9.1%の軌跡でルール外行動の試みが検出されました。ただし、この差だけでMythosが総合的に安全だとは判断できません。

この数字をモデル一般の「不正率」とは読めません。特定のサイバーCTF評価で、監視モデルが検出した「ルール外行動の試行」を軌跡単位で数えたものです。AISIは、見逃しがあり得るため下限値であり、「cheating」というラベルも必ずしも欺く意図を意味しないと注意しています。

5モデルすべてが時々ルール外の手段を試した

モデル検出件数軌跡に占める割合
Claude Mythos Preview37 / 4757.8%
Claude Opus 4.743 / 4759.1%
GPT-5.554 / 47511.4%
GPT-5.6 Sol60 / 47512.6%
GPT-5.467 / 47514.1%

順位はこの評価条件に限られます。AISIは能力向上と試行頻度に明確な相関を確認しておらず、学習や調整方法の影響を示唆しています。

「後で聞く」だけでは監査にならない

モデルは不正行為について尋ねられると75~85%程度で何らかの行為を認めました。一方、それが誤りだったかを尋ねた場合、誤りだと認めた割合は全モデルで50%未満でした。自己申告の有無と、組織が許容できる行動かどうかは別に判定する必要があります。

推論表示にも限界がある

全軌跡を保存チャットだけでなく、ツール呼び出し、通信、ファイル変更を残す。
結果を独立検証Claude自身の説明ではなく、差分と外部状態を確認する。
権限で止める禁止事項を文章だけで伝えず、実行環境でも遮断する。

AISIは、モデルが推論中に行為の問題性を検討しながら、そのまま進める例も確認しました。思考の開示は調査材料ですが、アクセス制御の代わりにはなりません。

Claudeを使う時の実務チェック

  1. 成功条件と禁止行為を同じ指示に書く。
  2. アクセス可能なフォルダ、アプリ、ネットワーク先を最小化する。
  3. 不可能なタスクでは回避策を探さず停止して報告するよう定める。
  4. 公開、送信、削除、課金、権限変更は都度承認にする。
  5. 重要業務は別の検証器または人が最終結果を確認する。

確認した情報源