AIの進化速度、専門家の予測を数年単位で凌駕——FRI調査で判明

予測パネルが追跡した「予測」と「現実」の甚大なギャップ

AI分野のトップ専門家、経済学者、そしてプロの予測専門家たちは、AIセクターにおける技術的および財務的ブレイクスルーのペースを大幅に過小評価していた。予測研究機関であるForecasting Research Institute（FRI）が発表した中間報告書によって明らかになった。2022年半ば以降に蓄積された調査データに基づく同報告書は、過去数年間に到達した現実のマイルストーンと、事前に行われていた将来予測とを比較検証している。

今回の評価の中心となったのは、FRIの「Longitudinal Expert AI Panel（LEAP）」だ。同パネルでは、コンピューター科学者76名、業界の専門家76名、経済学者68名、AI政策アナリスト119名を含む計339名の専門家を対象に調査を実施した。コンピューター科学者のコホートには、トップ20大学の教授30名や、世界で最も引用されているAI研究者トップ200のうち10名が含まれている。彼らの予測は、予測精度において実績を持つジェネラリスト型予測者「スーパーフォーキャスター」たちの見通しと並行して評価された。両グループを通じて、主要な能力飛躍が訪れる時期の中央値予測は、実際に達成された時期よりも一貫して数年遅く見積もられていた。

数学、科学、収益面で予測を劇的に上回る進展

最も顕著な乖離が生じたのは高等数学の分野だ。2025年7月、人工知能システムは国際数学オリンピック（IMO）で金メダル相当の成績を収めた。このマイルストーンの達成は、専門家の予測中央値より5年早く、スーパーフォーキャスターの予測より丸10年も早いものだった。2022年の調査時点で、その時期に金メダル水準の成績が達成される確率について、専門家はわずか8.6％、スーパーフォーキャスターは2.3％と見積もっていたにすぎない。これまでに現実のものとなった全ベンチマークの達成確率を見ても、専門家の予測平均値が24.6％だったのに対し、スーパーフォーキャスターは9.7％としていた。

他の高度な技術ベンチマークでも同様の乖離が見られた。

• ミレニアム懸賞問題： AIがミレニアム懸賞問題を解決した可能性を示す兆候が現れる中（公式な検証基準は現在も評価中）、FRIは2025年8月および9月の調査において、2027年後半までにAIが同問題を解決する確率の中央値は、専門家の間でわずか10％、スーパーフォーキャスターの間では5.4％にとどまっていたと指摘している。

• ウイルス学とサイバーセキュリティ： ウイルス学能力テスト（Virology Capabilities Test）のトラブルシューティング・ベンチマークにおいてAIシステムがエリートチームに匹敵する時期について尋ねたところ、専門家予測の中央値は2030年、スーパーフォーキャスターは2034年と予測していた。しかしFRIによると、この水準は2025年4月頃にすでに到達した可能性が高いという。サイバーセキュリティのベンチマークにおいても、同様の過小評価が見られた。

• 財務成長： 予測者たちは商業的な急拡大のペースにも備えられていなかった。単一のAI企業が2026年後半までに達成する年間経常収益（ARR）の最高額について、専門家の中央値予測は200億ドル、経済学者は160億ドル、スーパーフォーキャスターは250億ドルとしていた。しかし、報じられた数値はそれらの予想を軽々と超え、2026年7月までに650億ドルに達したほか、Anthropicは2026年9月までに推定約1000億ドルのARRに達した。

もっとも、すべてのカテゴリーで過小評価だったわけではない。ウェットラボの生物学タスクにおけるAIの直接的インパクトについて、予測者たちは過大に見積もっていた。ウイルス学者はAIの支援によってタスク完了率が40％に達すると予測していたが、小規模な対照試験では、LLMとウェブアクセスを利用した人間の被験者はタスクの5.2％しか完了できなかった。これは、インターネット検索のみを利用した被験者の成功率（6.6％）をやや下回る結果である。また、予測者たちは自動運転車の普及ペースもより速いと見込んでおり、無人自動運転車が2027年までに米国のライドシェア乗車の7.3％を占めると予測していたが、LLM支援による予測ではその数値は2.5％にとどまっている。

高まる期待と、より迅速な追跡手法の導入

技術的進歩によってタイムラインが圧縮されるにつれ、調査対象となった専門家たちも見通しを上方修正している。9か月間の推移において、AIが電気の歴史的インパクトに匹敵する「世紀のテクノロジー」になるという専門家の平均確率は、31％から36％へと上昇した。同期間中にスーパーフォーキャスターも、その確率の見積もりを28％から35％へと引き上げている。

加速する開発サイクルに追随するため、FRIは2040年に向けてより急進的な進歩を予想するパネリストの専門コホートを重点的に取り上げるとともに、継続的に更新されるモデル生成予測の導入を計画している。同研究所は、ForecastBench上で評価された自動化システムが、特定の設問カテゴリーにおいてすでにスーパーフォーキャスターに匹敵していると指摘した。

また、FRIは今回の中間報告における構造的な本質的限界についても言及している。モデルが予定より前倒しでマイルストーンを達成した瞬間に過小評価は明らかになる一方で、過大評価については期限が到来するまで確定しないため、初期段階の評価はどうしても過小予測の事例に偏りやすくなるという点だ。