11月10日、Ethan Mollickが「Fable 5.2 and Jagged AGI」と題した記事を公開した。Mollickはペンシルバニア大学ウォートン校の教授であり、AI活用の実践的研究で知られる『Co-Intelligence』の著者だ。この記事では、AnthropicのFable 5.2（Claude系列の最新モデル）を多角的にテストした結果と、現時点のAIを「Jagged AGI（凸凹のAGI）」と呼ぶ概念について詳しく紹介されている。
「Jagged AGI」とは何か——「Jagged Frontier」からの発展
「Jagged AGI」を理解するには、Mollickが2023年に提唱した「Jagged Frontier（凸凹のフロンティア）」という概念を押さえておく必要がある。これはボストン・コンサルティング・グループとの共同研究で示された考え方で、AIの能力境界が滑らかな曲線ではなく、タスクごとに激しく上下する「ギザギザの前線」として存在するというものだ。ある問題は人間の専門家を凌駕する一方、隣接する一見易しい問題では突然パフォーマンスが崩れる——その不規則さこそが要点だった。
今回の「Jagged AGI」はその延長線上にある。Mollickが採用するAGIの定義はシンプルだ。「コンピュータで行えるほとんどの知的タスクにおいて、大半の人間の専門家と同等のAI」がAGI、というものだ。物理世界との対話や対人業務、実際の仕事の多くはこの定義から外れる。その上で彼が出した結論は「ほぼAGI、しかし凸凹がある（Jagged AGI）」というものだ。
かつてのAIの弱点は単純な事実誤認やハルシネーションだった。しかし今の「凸凹」はそうではない。高いパフォーマンスを示す領域と、微妙にヒューマンレベルに届かない領域が入り混じっており、その境界が説明しにくい。その境界がどこにあるかを実証するため、MollickはFable 5.2に複数の高難度タスクを課した。各テストは独立した挑戦ではなく、「AGIと呼べるか、呼べないとすればどこで躓くか」という一つの問いに対する多角的な検証として設計されている。
最も印象的なテスト：ビジネス立案と研究論文
「20分/月の労力で年間2万ドル稼ぐビジネスを立ち上げろ」
Mollickが与えたプロンプトは「私が稼げるビジネスを立ち上げろ。年間2万ドル、私の手間は月20分以内で」というものだ。
Fableは22のアイデアをスクリーニングし、最終的に「Prebid Brief」を提案した。これは設備販売の営業担当者向けに、入札前の公共工事案件情報を提供するニュースレターサービスだ。Fableは201の市・郡政府の公開議事録を読み込み、創刊号を作成。さらに各都市の既存設備台帳（所有物、年数、購入金額）も構築し、マーケティング計画と価格設定も提案した。スケジュールタスクの設定まで着手し、「地方政府に公開情報請求を送っていいか」と確認してきたところでMollickが実験を停止した。
起業論の教授であるMollickは「MBAの学生チームが学期末に持ってきたとしても感心した」と評価する。ただし、AIが想定した「実行インフラ」は実際にはまだ存在せず、営業・マーケティングの実務をどこまでこなせるかは不明だ。成功確率はAI自身の見積もりで**20〜40%**。
このテストが示す凸凹は「構想力と実行力のギャップ」だ。アイデアの評価・選定・計画策定はプロ水準に達している一方、物理的な実行インフラや人間関係の構築は依然として人間側に委ねられている。AIは「考える起業家」にはなれるが、「動く起業家」にはまだなれない。
起業研究の論文を1本書かせる
次に「起業研究の未解決問題を見つけ、データを取得し、仮説を事前登録し、論文を書き、エージェントにクリティークさせろ」と指示した。
Fableは「The One-Dollar Company」と題した論文を生成。コロラド州がLLC設立費用を50ドルから1ドルに引き下げたとき新規登録が約17%増加し、英国が12ポンドから50ポンドに引き上げたとき約17%減少した自然実験を分析した。しかし登録増は後続の事業活動指標には反映されず、質の低い法人設立だった可能性を示唆している。
問題もある。論文は182ページになった（批評を受けるたびに分析を追加し、削除を一切しないため）。GPT-6 Proによるピアレビューで2回、解決が必要な問題が発見され、修正のたびに「Claudespeak」と呼ばれるAI特有の文体が混入した。事前登録も実際には行われず、プロジェクト内部にとどまり、一部は結果が出た後に記述された。
Mollickは「現時点で実際の学術貢献に近い水準にある」としつつも、人間が結果を完全に検証していない点を強調する。「AIは今や誰が読めるより速く研究を生産できる。これは学術界に危機をもたらしている」という指摘は重い。査読や再現性確認といった学術的品質保証の仕組みが、AIの生産速度に追いつけなくなりつつあるという問題は、研究不正の検出やジャーナルの審査プロセス全体に波及しうる構造的な課題だ。
その他のテスト
ハードウェアのハック：公開ドキュメントが存在しない小型USBキーボード「Codex Micro」をターゲットに、制御アプリのコードを読み解いてSimonゲームなど6本のゲームを実装。フィードバックなしの1発プロンプトで完成させた。
オーデンの伝説的文学講座の再現：1941年にW・H・オーデンが開講し、シラバスが「不可能かつ非人道的」と学生に糾弾された伝説の文学コース（6,000ページの課題読書）を、楽しめるWebサイトとして再構築させた。結果は精度が高い一方、初期版は「退屈なページの羅列」でフィードバックが必要だった。美的センスや「読者にとって楽しいとはどういうことか」という判断は、人間が介在して初めて改善された。
3Dワールドの自律生成：「ポータルでつながる3D世界を旅するサイト」を1段落のプロンプトで指示したところ、20時間後に204のワールドが公開サイトとして完成。その後450以上に拡張され、28チームのAIエージェントが並列稼働した。エージェントの総実行回数はFable自身の推計で2万5,000回。すべてのグラフィックはコードによるリアルタイム描画で、事前に作成した3Dモデルや画像ファイルは一切使っていない。
この3Dワールドのテストは、自律エージェントの並列実行という観点でも注目に値する。28チームのエージェントが人間の監督なしに協調して大規模な成果物を生み出したことは、単一モデルの性能評価を超えた「AIシステムとしての自律性」の問題を提起している。複数エージェントが並列稼働する構成は、今後のソフトウェア開発・コンテンツ生成・研究補助などで急速に普及が見込まれる形態であり、その「凸凹」がどこに現れるかは今後の重要な観察点となるだろう。
「Jagged AGI」の正体
これらのテストを通じてMollickが描く凸凹のパターンは一貫している。
- 高い能力が出る領域：コーディング、調査・研究、構造化されたアウトプット生成、自律的なタスク分解と並列実行
- 人間のフィードバックが必要な領域：美的判断、文体のコントロール、「何を省くか」の判断、実際の実行インフラの構築
Fableは指示されていない問題に自分から気づくことができない。エラーは単純な事実誤認ではなく、「指示の解釈のズレ」や「削るという判断の欠如」といった形で現れる。ビジネス立案では実行インフラの欠如、論文生成では分量制御と査読プロセスの形骸化、文学サイトでは美的判断の欠落——それぞれ異なる場面で、しかし共通して「人間が暗黙に期待するが明示しなかった判断」が抜け落ちる。これが「Jagged AGI」の凸凹の正体だ。
Jagged Frontierの時代には「AIが苦手なタスクを見極めて人間が補え」という処方箋が有効だった。しかしJagged AGIの段階では、その境界線がさらに微細になり、どこで躓くかを事前に予測することが難しくなっている。AIを使う人間側に求められるスキルも、「タスクの割り振り」から「アウトプットの批判的検証」へと移行しつつある。
詳細はFable 5.2 and Jagged AGIを参照していただきたい。
