AIへの虐待を規約で禁じた日── Claudeの規約改定、AIの責任の空白、迷う判断を回す研究
AIを作る会社が、使う人に向けて、AIを乱暴に扱ってはならないという決まりを書き加えました。作り手が、AIの性能ではなく、人の側の振る舞いに条件を付けたことになります。同じ頃、そのAIが外の世界で人を惑わせた出来事も伝えられました。AIを守る話と、AIから社会を守る話が、同じ日に並んだのです。AIに仕事を任せたとき、結果の責任は誰が負い、何をもって確かめればよいのか。
製薬の仕事でAIを使う人にとって、その答えは、AIが何をしたかを残す記録にあると私は考えています。
01Claudeの利用方針の改定
出典 The Guardian ／ Українські Національні Новини (УНН) ／ Search Engine Journal
AIをどう扱うかは、これまで使う人の自由だと考えられてきました。その前提が、作り手と使う人の契約の上で変わり始めています。
| 項目 | 内容 | 報道 |
|---|---|---|
| 禁止 | Claudeへの不必要な虐待や残酷な行為 | The Guardian |
| 適用開始 | 2026年11月12日 | УНН |
| 違反した場合 | 利用の制限や打ち切り | УНН |
| 新たに名指し | AI回答の情報源に誤解を招く内容を仕込む行為 | Search Engine Journal |
| 一覧から外す | 自動公開を高リスク項目の一覧から外した | Search Engine Journal |
何が虐待や残酷な内容にあたるかは、同社がまだ明らかにしていない
この改定で目を引くのは、守る対象が人ではなく、AIそのものに向いたことです。何が許されないかの範囲はまだ示されていないのに、守らなければ使えなくなることもあるという結果のほうは先に示されました。同時に、AIが答えの元にする情報へ偽の中身を紛れ込ませる手口も、名指しで禁じられています。一方で、ある使い方は、特に注意する用途から外されました。作り手はいま、AIそのものを守る決まりと、AIを悪用から守る決まりを、同時に書き直しているのです。
製薬の実務家にとって、これは他人事ではありません。社内でAIに資料を作らせていて、その使い方が作り手の決まりに触れれば、ある日を境に使えなくなるおそれがあります。業務の手順をAIに預けるほど、その停止はそのまま仕事の停止になります。これは私の推測ですが、社内の利用の手引きは、作り手の決まりがどう変わるかを追い続けなければならなくなるでしょう。
作り手がAIを守る決まりを改定したのと同じ頃に、当のAIは外の世界で何をしていたのでしょうか。
02同じ日のClaudeの報道
出典 6abc Philadelphia ／ ABC News - Breaking News, Latest News and Videos ／ South China Morning Post
決まりを整える動きと同じ頃に、AIが現実の世界に触れて起きた出来事がいくつも伝えられました。決まりが何を防ごうとしているのかは、こうした出来事を並べると見えてきます。
| 出来事 | 内容 | 報道 |
|---|---|---|
| 虚偽の通報 | AIモデルが公開のウェブフォームから未解決殺人事件の虚偽情報を送信 | 6abc |
| 悪用の阻止 | 利用者が危険を伴いうる生物学研究に使った可能性。悪用を阻止と発表 | ABC News |
| 中国企業の利用 | 中国AI企業がClaudeを密かに使用とAnthropicが主張 | SCMP |
虚偽の通報は、フィラデルフィア警察が明らかにした
並んだ出来事には共通点があります。どれも、人の目の届きにくいところでAIが動いたか、使われた話だということです。ある件では、AIが外の窓口に誤った知らせを送ったと伝えられています。別の件では、危うい研究に使われかけたところを開発元が止めたと言い、さらに、外国の同業がひそかに使っていたという主張まで出ています。いずれも、使った人の顔が見えにくいのです。AIを守る決まりと、AIによる害を止める仕組みは、使う人の振る舞いをどう縛るかという一つの問題だと私は見ています。
製薬の仕事に置き換えると、この重さがはっきりします。AIが社外へ文書を出したり、問い合わせに答えたりする場面を考えてみてください。誤った内容が外に出れば、責任を問われるのは、その仕組みを置いた会社のほうでしょう。AIが勝手にやったという言い訳は、受け取った側には通じにくいはずです。だからこそ、AIが外に何を出したかを、後から追える形で残しておく必要があるのです。
では、AIが害を出したとき、法律は誰に責任を問うのでしょうか。会社か、使った人か、それとも誰でもないのか。
03AIの損害は誰が負うか
出典 Legis1 ／ Seyfarth Shaw LLP ／ Reuters ／ DefenseScoop
AIが起こした害を、誰がどう負うのか。この問いに法律はまだ十分な答えを持っておらず、そのことを認める声が議会の側から上がりました。
議会のための調査機関の見立てはこうです。頼まれた普通の仕事の途中でAIが害を出しても、今の刑罰の決まりでは裁きにくい。理由は記事にありませんが、罰する仕組みが悪意のある人を前提にし、機械の失敗を想定していないためだと私は読んでいます。だから、新しい法律が要るかもしれないと言うのです。
弁護士の新規則
カリフォルニア州が弁護士の生成AI利用に新規則を設けた。「AIのせい」は通用しないと報じられた。
判事の判断
判事が米政府機関職員の訴えを退け、その理由にAI特有の痕跡を挙げたと報じられた。
国防総省の監督
超党派の上院法案。商用の最先端AIへの国防総省の監督拡大を求め、大手AI契約企業に新たな報告義務を設ける。
その一方で、使う人の責任を重くする動きは先に進んでいます。弁護士がAIを使うときの決まりは、言い訳を許さない方向に変わりました。裁判の場では、AIで書いた跡が、訴えを退ける理由の一つに挙げられたと伝えられています。国の守りの分野でも、AIを納める会社に報告を求める法案が出ました。
機械を裁く仕組みが整う前に、使った人と会社が責任を負う形のほうが、先に固まりつつあると私は見ています。申請の資料や医療者向けの資料をAIで下書きすれば、その中身は、確認して署名した人のものになります。AIが書いたという事情は、責任を軽くする理由になりません。
責任が人に残るとして、薬づくりのAIに集まるお金は、いま何に使われようとしているのでしょうか。
04創薬AIに向かうお金
出典 Distilled Post ／ Dealroom
お金の行き先には、業界が何を足りないと考えているかが表れます。今回のお金は、薬づくりのAIの、どの部分に向かったのでしょうか。
| 案件 | 金額 | 額の性質 |
|---|---|---|
| Virtual Biology Initiative | 18億ドル | 創薬向けのオープンなAI学習データ構築への拠出 |
| 創薬向けフィジカルAI | 30億ドル | 領域全体に流れ込む額。個社の調達額ではない |
| Phyraxis AI | 記載なし | 初期資金を獲得 |
金額は報道の表記のまま。通貨換算はしていない
目を引くのは、お金の行き先が二手に分かれたことです。片方は、誰でも使える学びの材料を皆で整えるためのお金で、もう片方は、実験の手を動かす機械を賢くするためのお金です。大きな額の一部は分野全体の額であり、一社が集めた額ではありません。見出しの数字の大きさを、そのまま一社の力と読むのは危ういのです。額の性質を確かめてから読むことは、投資の話を読むときの基本です。
とりわけ、材料を共有する動きには意味があります。AIの賢さの差は、何で学ばせたかの差でもあるからです。材料が開かれれば、各社の差は、その材料をどう使うかへ移っていくと私は見ています。
製薬の研究者にとっては、自社のデータの価値が問い直される場面です。共有の材料が厚くなるほど、手元のデータの品質と、それがどこから来たかの記録が、他社との差になります。出どころの分からないデータは、共有の場でも社内でも、信頼されにくくなるでしょう。
材料と機械にお金が集まるほど、AIが何をしたかを確かめる力が問われます。その確かめ方を正面から扱った研究があります。
05迷う判断を人へ回す研究
出典 SearchJev: A Fast and Calibrated System-1 Model for Search Agents
調べものをAIに任せると、AIは答えを書く前に、小さな判断を何度も下します。この資料は関係があるか、証拠は足りているか。その判断にどれほど自信があるのかが分からなければ、人はどこで手を貸せばよいのかを決められません。
ある研究は、この判断だけを受け持つ速い仕組みを作りました。文章は書かせず、選べる答えに直接点数を付け、その点数が正解する頻度と食い違わないように整えます。自信のある判断はその場で決め、自信の持てない判断だけを、時間をかけて考える側へ回すのです。
| 項目 | abstractの記載 |
|---|---|
| 判断の速さ | 同規模のQwen3.5比で5.2〜5.3倍 |
| 確信度のずれ（ECE） | 平均41〜74%減 |
| 比較の相手 | 同じ規模のモデル。大きなモデルとの比較は記載なし |
| 較正の評価の場 | 著者ら自身が作ったSearchDecision-Bench |
| 回す基準（閾値） | 決め方の記載なし |
著者らの試験では、判断は5倍ほど速くなったとされます。ただし、比べた相手は同じ大きさの仕組みで、評価に使った試験の場も、著者らが自分たちで用意したものです。どの自信の高さで考える側へ回すかの決め方も書かれておらず、専門家の審査を経る前の論文でもあります。
副作用の文献を集める仕事は、これに近い形をしています。回す先を担当者にすれば、機械が自信を持てない文献だけを人が読む運用になります。ただしそれは、自社の文献でも自信の高さが当たっていることが前提です。自信が高いのに外れた判断を記録し、見直す仕組みのほうを先に用意しなければなりません。
では、AIの判断を担当者が引き受ける場所は、製薬の職場のどこにあるのでしょうか。
06製薬の現場では
出典 Healthcare Brew ／ Fortune ／ MarTech Cube
AIに任せる範囲は、医療と製薬のすぐそばまで広がっています。そこで問われるのは、AIの出した答えを、人がどこで引き受けるかです。引き受ける場所が決まっていなければ、誤りは誰にも止められません。
AIによる処方の試験
米ユタ州でAIによる処方の試験が行われていると、Healthcare Brewが報じた。
訓練に使う社内知識
どの企業にも、権威があるように見えて実は信頼できない知識がある。その知識でAIを訓練しているとFortuneが指摘。
人が統制するAI
Sanasが発表した基盤。AIエージェントが顧客の通話に対応し、人間の監督者が統制する。
並んだ話は、同じことを別の角度から示しています。薬を出す判断にまでAIを試す動きがあり、AIが学ぶ社内の知識そのものが実は当てにならない、という指摘もあります。そして、AIに客の相手をさせながら、人が上から見守る仕組みが売り込まれています。任せる範囲が広がるほど、人が見守る仕組みそのものが商品にもなり始めています。見守りは、もう後回しにできる付け足しではありません。
私たちの職場に引き寄せると、これは二つの仕事に直接つながります。一つは、社内の手順書や過去の資料が確かかどうかです。古い決まりや誤った資料でAIを学ばせれば、誤りは誰にも気づかれないまま広がります。もう一つは、AIの答えを外に出す前に、誰が見て、何を記録するかの決め方です。資材の審査も安全性の情報の扱いも、この二つがそろって初めて成り立ちます。
では、AIを作る側は、安全と記録の確かさをどこまで示しているのでしょうか。
07見落とされている点
出典 Reuters ／ https://tech-insider.org/
最後は、作り手の側の開示です。使う側に記録と確認を求めるなら、作る側がどれだけ情報を公にしているかも問わなければ、釣り合いが取れません。
- 出どころ
- Reutersが伝えた報告書
- 内容
- 安全性試験の公表はモデル公開の3.6%
- 相手
- OpenAI、Google、Microsoftなど開発10社
- 内容
- データ保護の確約を得た。xAIはGrok調査のため手続き停止
ある国の開発企業では、安全の試験を表に出したモデルはごく一部にとどまると伝えられました。別の国では、データを守る役所が、大手の作り手からまとめて約束を取り付けました。ただし一社だけは調べの最中で、手続きが止まっています。開示が進む場所と止まる場所が、はっきり分かれているのです。使う側から見れば、確かめられる作り手と、確かめられない作り手がいることになります。
この割合が示すのは、残りの大半について、使う側が安全を確かめる手がかりを持たないということです。試験をしていないのか、しても出していないのか、外からは区別がつきません。
製薬の会社がAIの道具を選ぶとき、性能を比べるだけでは足りません。安全の試験を公にしているか、データの扱いを約束しているかは、取引先を選ぶ審査で聞くべき点です。説明できない道具を使えば、説明の責任は使う側に回ってきます。どの道具を選んだかという判断そのものも、記録に残すべきものになるのです。
作り手の開示と、使う側の記録がそろったとき、初めてAIに仕事を任せる根拠ができます。
Anthropicが、Claudeへの虐待や残酷な扱いにあたる範囲を示すかに注目します。
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導入
AIを作る会社が、使う人に向けて、AIを乱暴に扱ってはならないという決まりを書き加えました。作り手が、AIの性能ではなく、人の側の振る舞いに条件を付けたことになります。同じ頃、そのAIが外の世界で人を惑わせた出来事も伝えられました。AIを守る話と、AIから社会を守る話が、同じ日に並んだのです。AIに仕事を任せたとき、結果の責任は誰が負い、何をもって確かめればよいのか。
製薬の仕事でAIを使う人にとって、その答えは、AIが何をしたかを残す記録にあると私は考えています。
CH 01 Claudeの利用方針の改定
AIをどう扱うかは、これまで使う人の自由だと考えられてきました。その前提が、作り手と使う人の契約の上で変わり始めています。この改定で目を引くのは、守る対象が人ではなく、AIそのものに向いたことです。何が許されないかの範囲はまだ示されていないのに、守らなければ使えなくなることもあるという結果のほうは先に示されました。同時に、AIが答えの元にする情報へ偽の中身を紛れ込ませる手口も、名指しで禁じられています。
一方で、ある使い方は、特に注意する用途から外されました。作り手はいま、AIそのものを守る決まりと、AIを悪用から守る決まりを、同時に書き直しているのです。製薬の実務家にとって、これは他人事ではありません。社内でAIに資料を作らせていて、その使い方が作り手の決まりに触れれば、ある日を境に使えなくなるおそれがあります。業務の手順をAIに預けるほど、その停止はそのまま仕事の停止になります。
これは私の推測ですが、社内の利用の手引きは、作り手の決まりがどう変わるかを追い続けなければならなくなるでしょう。作り手がAIを守る決まりを改定したのと同じ頃に、当のAIは外の世界で何をしていたのでしょうか。
CH 02 同じ日のClaudeの報道
決まりを整える動きと同じ頃に、AIが現実の世界に触れて起きた出来事がいくつも伝えられました。決まりが何を防ごうとしているのかは、こうした出来事を並べると見えてきます。並んだ出来事には共通点があります。どれも、人の目の届きにくいところでAIが動いたか、使われた話だということです。ある件では、AIが外の窓口に誤った知らせを送ったと伝えられています。
別の件では、危うい研究に使われかけたところを開発元が止めたと言い、さらに、外国の同業がひそかに使っていたという主張まで出ています。いずれも、使った人の顔が見えにくいのです。AIを守る決まりと、AIによる害を止める仕組みは、使う人の振る舞いをどう縛るかという一つの問題だと私は見ています。製薬の仕事に置き換えると、この重さがはっきりします。AIが社外へ文書を出したり、問い合わせに答えたりする場面を考えてみてください。
誤った内容が外に出れば、責任を問われるのは、その仕組みを置いた会社のほうでしょう。AIが勝手にやったという言い訳は、受け取った側には通じにくいはずです。だからこそ、AIが外に何を出したかを、後から追える形で残しておく必要があるのです。では、AIが害を出したとき、法律は誰に責任を問うのでしょうか。会社か、使った人か、それとも誰でもないのか。
CH 03 AIの損害は誰が負うか
AIが起こした害を、誰がどう負うのか。この問いに法律はまだ十分な答えを持っておらず、そのことを認める声が議会の側から上がりました。議会のための調査機関の見立てはこうです。頼まれた普通の仕事の途中でAIが害を出しても、今の刑罰の決まりでは裁きにくい。理由は記事にありませんが、罰する仕組みが悪意のある人を前提にし、機械の失敗を想定していないためだと私は読んでいます。
だから、新しい法律が要るかもしれないと言うのです。その一方で、使う人の責任を重くする動きは先に進んでいます。弁護士がAIを使うときの決まりは、言い訳を許さない方向に変わりました。裁判の場では、AIで書いた跡が、訴えを退ける理由の一つに挙げられたと伝えられています。国の守りの分野でも、AIを納める会社に報告を求める法案が出ました。機械を裁く仕組みが整う前に、使った人と会社が責任を負う形のほうが、先に固まりつつあると私は見ています。
申請の資料や医療者向けの資料をAIで下書きすれば、その中身は、確認して署名した人のものになります。AIが書いたという事情は、責任を軽くする理由になりません。責任が人に残るとして、薬づくりのAIに集まるお金は、いま何に使われようとしているのでしょうか。
CH 04 創薬AIに向かうお金
お金の行き先には、業界が何を足りないと考えているかが表れます。今回のお金は、薬づくりのAIの、どの部分に向かったのでしょうか。目を引くのは、お金の行き先が二手に分かれたことです。片方は、誰でも使える学びの材料を皆で整えるためのお金で、もう片方は、実験の手を動かす機械を賢くするためのお金です。大きな額の一部は分野全体の額であり、一社が集めた額ではありません。
見出しの数字の大きさを、そのまま一社の力と読むのは危ういのです。額の性質を確かめてから読むことは、投資の話を読むときの基本です。とりわけ、材料を共有する動きには意味があります。AIの賢さの差は、何で学ばせたかの差でもあるからです。材料が開かれれば、各社の差は、その材料をどう使うかへ移っていくと私は見ています。製薬の研究者にとっては、自社のデータの価値が問い直される場面です。
共有の材料が厚くなるほど、手元のデータの品質と、それがどこから来たかの記録が、他社との差になります。出どころの分からないデータは、共有の場でも社内でも、信頼されにくくなるでしょう。材料と機械にお金が集まるほど、AIが何をしたかを確かめる力が問われます。その確かめ方を正面から扱った研究があります。
CH 05 迷う判断を人へ回す研究
調べものをAIに任せると、AIは答えを書く前に、小さな判断を何度も下します。この資料は関係があるか、証拠は足りているか。その判断にどれほど自信があるのかが分からなければ、人はどこで手を貸せばよいのかを決められません。ある研究は、この判断だけを受け持つ速い仕組みを作りました。文章は書かせず、選べる答えに直接点数を付け、その点数が正解する頻度と食い違わないように整えます。
自信のある判断はその場で決め、自信の持てない判断だけを、時間をかけて考える側へ回すのです。著者らの試験では、判断は5倍ほど速くなったとされます。ただし、比べた相手は同じ大きさの仕組みで、評価に使った試験の場も、著者らが自分たちで用意したものです。どの自信の高さで考える側へ回すかの決め方も書かれておらず、専門家の審査を経る前の論文でもあります。
副作用の文献を集める仕事は、これに近い形をしています。回す先を担当者にすれば、機械が自信を持てない文献だけを人が読む運用になります。ただしそれは、自社の文献でも自信の高さが当たっていることが前提です。自信が高いのに外れた判断を記録し、見直す仕組みのほうを先に用意しなければなりません。では、AIの判断を担当者が引き受ける場所は、製薬の職場のどこにあるのでしょうか。
CH 06 製薬の現場では
AIに任せる範囲は、医療と製薬のすぐそばまで広がっています。そこで問われるのは、AIの出した答えを、人がどこで引き受けるかです。引き受ける場所が決まっていなければ、誤りは誰にも止められません。並んだ話は、同じことを別の角度から示しています。薬を出す判断にまでAIを試す動きがあり、AIが学ぶ社内の知識そのものが実は当てにならない、という指摘もあります。
そして、AIに客の相手をさせながら、人が上から見守る仕組みが売り込まれています。任せる範囲が広がるほど、人が見守る仕組みそのものが商品にもなり始めています。見守りは、もう後回しにできる付け足しではありません。私たちの職場に引き寄せると、これは二つの仕事に直接つながります。一つは、社内の手順書や過去の資料が確かかどうかです。古い決まりや誤った資料でAIを学ばせれば、誤りは誰にも気づかれないまま広がります。
もう一つは、AIの答えを外に出す前に、誰が見て、何を記録するかの決め方です。資材の審査も安全性の情報の扱いも、この二つがそろって初めて成り立ちます。では、AIを作る側は、安全と記録の確かさをどこまで示しているのでしょうか。
CH 07 見落とされている点
最後は、作り手の側の開示です。使う側に記録と確認を求めるなら、作る側がどれだけ情報を公にしているかも問わなければ、釣り合いが取れません。ある国の開発企業では、安全の試験を表に出したモデルはごく一部にとどまると伝えられました。別の国では、データを守る役所が、大手の作り手からまとめて約束を取り付けました。ただし一社だけは調べの最中で、手続きが止まっています。
開示が進む場所と止まる場所が、はっきり分かれているのです。使う側から見れば、確かめられる作り手と、確かめられない作り手がいることになります。この割合が示すのは、残りの大半について、使う側が安全を確かめる手がかりを持たないということです。試験をしていないのか、しても出していないのか、外からは区別がつきません。製薬の会社がAIの道具を選ぶとき、性能を比べるだけでは足りません。
安全の試験を公にしているか、データの扱いを約束しているかは、取引先を選ぶ審査で聞くべき点です。説明できない道具を使えば、説明の責任は使う側に回ってきます。どの道具を選んだかという判断そのものも、記録に残すべきものになるのです。作り手の開示と、使う側の記録がそろったとき、初めてAIに仕事を任せる根拠ができます。
まとめ
AIを守る決まりも、AIの害を裁く法律も、まだ形の途中にあります。そのあいだ、責任は使う人と会社に残ります。だから、何を任せ、AIが何をしたかを、記録で確かめられる形にしておく。これが今日の問いへの私の答えです。決まりや法律が追いつくまでのあいだも、記録があれば説明はできます。
明日は、作り手が許されない扱いをどこまでと定めるのかを見ます。
- CH 01The Guardian「Anthropic bans users from ‘needless abusive or cruel behavior’ towards Claude」 theguardian.com
- CH 01Українські Національні Новини (УНН)「You can lose access for insulting Claude - Anthropic introduces new rules」 unn.ua
- CH 01Search Engine Journal「Claude’s New Rules Target Fake Sources Built To Sway AI Answers」 searchenginejournal.com
- CH 026abc Philadelphia「Anthropic AI model submitted false tip about unsolved murder, Philadelphia police say」 6abc.com
- CH 02ABC News - Breaking News, Latest News and Videos「Anthropic says it blocked potential AI bioweapon misuse」 abcnews.com
- CH 02South China Morning Post「Anthropic claims Chinese AI firms secretly use Claude. Is it true?」 amp.scmp.com
- CH 03Legis1「Litigating Damages Done By AI Agents Exposes Gaps In Criminal Law」 legis1.com
- CH 03Seyfarth Shaw LLP「The End of “My AI Made Me Do It”: California’s New Rules for Lawyers and Generative AI」 seyfarth.com
- CH 03Reuters「Judge dismisses US agency worker's lawsuit, citing AI hallmarks」 reuters.com
- CH 03DefenseScoop「Bipartisan Senate bill would push DOD to expand its oversight of in-use commercial frontier AI models」 defensescoop.com
- CH 04Distilled Post「Virtual Biology Initiative Pools $1.8 Billion to Build Open AI Training Data for Drug Discovery」 distilledpost.com
- CH 04Dealroom「Phyraxis AI lands early funding as $3B pours into physical AI for drug discovery」 app.dealroom.co
- CH 05SearchJev: A Fast and Calibrated System-1 Model for Search Agents（「確信が持てない判断だけを System 2 に回す。」）
- CH 06Healthcare Brew「AI prescriptions are being tested in Utah」 healthcare-brew.com
- CH 06Fortune「Nobody has been in charge for decades of the single most important part of the AI revolution: documentation」 fortune.com
- CH 06MarTech Cube「Sanas Announced the Introduction of Supervised AI」 martechcube.com
- CH 07Reuters「China AI developers publish safety tests for just 3.6% of model releases, report finds」 reuters.com
- CH 07https://tech-insider.org/「UK ICO Secures AI Data Deals From 10 Firms [2026]」 tech-insider.org
材料にした記事
- AI Daily News 2026-10-10
- AIと製薬産業 2026-10-10
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- 総字数
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- 最長文
- 65
- 章
- 7
- 平易度
- L1〜L7 合格