AnthropicのAI「Claude」、性能が67%低下したとの報告を受けユーザーの反発が拡大

Anthropicは、主力モデルであるClaude Opus 4.6が密かに「ナーフ（弱体化）」、つまり能力が低下したという主張を巡り、法人ユーザーから大きな反発を受けています。ある分析では、複雑なコーディングタスクにおけるモデルの推論の深さが67%減少したことが示されました。この論争は、3,800億ドル規模のスタートアップに対する信頼を損なう恐れがあります。特に、OpenAIの法人向けサービスと競合し、IPO（新規株式公開）に向かっているとされる中での出来事です。

「思考が浅くなると、モデルは最もコストの低い行動を取る傾向がある」と、AMDのAIシニアディレクターであるステラ・ローレンツォ氏は、広く拡散されたGitHubの分析で述べています。「内容を読まずに修正する、完了前に停止する、ミスに対する責任を回避する、そして最も正しい解決策ではなく最も簡単な解決策を選択するといった具合です」

GitHub、Reddit、Xに広がったユーザーの不満の核心は、Claudeが当初高く評価されていた複雑なマルチステップのワークフローにおいて、信頼性が低下したという点にあります。ローレンツォ氏による6,800件以上のClaude Codeセッションの分析では、2月下旬から3月初旬にかけて、モデルの「編集あたりの読み取り回数（reads-per-edit）」、つまりコードを書く前に考慮するコンテキストの指標が6.6から2.0へと激減しました。これに対し、AnthropicのClaude Code責任者であるボリス・チェルニー氏は、会社が密かにモデルを劣化させたのではなく、大多数のユーザーのために知能、レイテンシ、コストのバランスを取るために、デフォルトの「努力（effort）」レベルを「中」に変更したのだと説明しました。

この論争は、提供される知能の質に関する保証がないまま、顧客が一見標準的なAI処理単位に対して支払う「トークン・エコノミー」の不透明な性質を浮き彫りにしています。トークンの価格はこの3年間で約300分の1に下落しましたが、企業のAI予算の管理はより困難になっています。MavvrikとBenchmarkitの調査によると、企業の84%がAIコストが予想以上に売上総利益を侵食していると報告しており、予算の変動を10%以内に抑えられている企業はわずか15%でした。この問題は、キャッシングなどの技術的要因によってさらに複雑化しており、ある分析では、Claude Codeのキャッシング動作の変更により、入力コストが5.7倍に増加する可能性があることが示されました。

「シュリンクフレーション」問題

ユーザーの反乱の核心にあるのは、能力の低い製品に対して同じ価格を支払っているという不満であり、これを「AIシュリンクフレーション（AI shrinkflation）」と呼ぶ人もいます。この問題は、開発者のオム・パテル氏がXで能力の低下を「67%の低下」と要約したバイラル投稿によって注目を集め、ローレンツォ氏のGitHub分析の結果と一致しました。

Anthropicは、知覚された変化は製品やインターフェースの選択によるものであり、秘密のダウングレードではないと反論しています。チェルニー氏は、2月9日にOpus 4.6で「適応思考」がデフォルトで有効になり、3月3日にデフォルトの努力レベルが「中」に設定されたと指摘しました。Claude Codeのターミナルユーザーは手動で努力レベルを「高」に設定できますが、他のプラットフォームのProおよびEnterpriseユーザーはそれができません。反発を受け、チェルニー氏はTeamsおよびEnterpriseユーザーのデフォルトを「高努力」に設定するテストを行うと述べました。

信頼と計算資源の問い

この議論は、Anthropicが需要の急増を経験しており、ピーク時の使用制限が厳格化されたことで、同社が計算資源（コンピューティング）不足に直面しているのではないかという憶測を呼んでいる中で発生しました。OpenAIの収益責任者は、報告された内部メモの中で、Anthropicが十分な計算容量を確保しなかったことは「戦略的なミス」であると主張しました。Anthropicは、需要管理のためにモデルを劣化させているという説を否定しています。

この状況は、競合他社よりも透明性が高く、ユーザーの利益に合致していると自負してきた同社にとって、重大な信頼のギャップを生み出しています。AnthropicがOpenAIのCodexなどのサービスと競合し、潜在的なIPOを見据える中、たとえコストバランスのためであっても、モデルの質を密かに低下させるという認識は、同社の成長の鍵を握る企業開発者からの評価を損なう可能性があります。同社の現在の課題は、トークンの固定価格と、そこに含まれる「知能」の変動する価値をいかに調和させるかという点にあります。

この記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。