The Curve— 実測 2023–2026 → 外挿 2027–2030 — 「このまま行くと」を数字で描く

2026 年 7 月 3 日時点で、AI の話はだいたい 2 種類に割れる。 ひとつは「AGI が来る / 来ない」という神学。もうひとつは 「仕事が消える / 消えない」という社会論。どちらも重要だが、 この記事では一度、語り口を変える。

主役は思想ではなく、曲線だ。2023 年の GPT-4 から 2026 年の GPT-5.5 / Claude Fable 5 / Gemini 3.x / Grok 4.x / DeepSeek / Qwen / Kimi まで、能力、コスト、任せられるタスクの長さは どれだけ動いたのか。その実測値を先に置く。

“「このまま行くと、もはや笑うしかない」という体感は、かなりの部分で 実測値に支えられている。

ただし、外挿は予言ではない。指数関数は必ずどこかで曲がる。 問題は「曲がるか」ではなく、いつ、何によって曲がるかだ。 本稿はそこまで含めて、速度計を読む。

まず系譜を固定する。OpenAI は GPT-4 から o1 / o3 の reasoning 系を挟み、公式 API ドキュメント上では GPT-5.5 が最新導線になっている （OpenAI Docs, 2026-07-03 確認）。Anthropic は Claude 3 / 3.5 / 4.x の後、2026 年 6 月に Fable 5 を出した。Google は Gemini 1 から 2.5、3.x へ。xAI は Grok 4 / 4.1。中国勢は DeepSeek、Qwen、 Kimi が open-weight と agentic coding で圧力をかけている。

GPT-5.6 については、2026 年 7 月上旬時点で報道・噂はあるが、 OpenAI の公式 docs / release page では確認できない。この記事では公式確認済みの主系列は GPT-5.5 までとして扱う。 こういう分離をしないと、曲線ではなく願望を書くことになる。

この記事の背骨は METR のtask-completion time horizonだ。これは 「AI が 50% または 80% の確率で成功するタスクは、人間専門家なら何分 / 何時間かかるタスクか」を測る。単発ベンチではなく、仕事の長さを測る指標である。

2025 年の METR 論文は、2019 年から 2025 年までの 50% 時間地平が約 7 か月で倍増してきたと推定した。 2026 年 5 月更新の Time Horizon 1.1 では Claude Mythos Preview が追加され、現在のタスクスイートでは16 時間超の測定が信頼しにくいという天井に触れている。

ここで効くのは対数だ。16 時間を起点に 7 か月倍増が続くと、2030 年初には 50% 成功で約 51 日タスクになる。2026 年版の高速帯に寄せると、 2030 年には年単位に見える。だから単線ではなく、帯として見るべきだ。

MMLU が強すぎる時代があり、次に GPQA や SWE-bench が来て、 さらに Humanity's Last Exam、ARC-AGI-2、FrontierMath が来た。 これは「試験を難しくしたら終わり」ではない。新しい試験を作る速度とモデルがそれを食う速度の競争だ。

このサイクルが怖いのは、ベンチマークの headline が社会実装より先に走る ことではない。むしろ逆だ。headline が飽和するころ、現場ではすでに 「まだ不安定だが、使わないと負ける」段階に入っている。

2023 年の GPT-4 API は $0.03 / 1K prompt tokens と $0.06 / 1K completion tokens、つまり $30/M input・$60/M output だった （OpenAI, 2023）。2026 年 7 月の OpenAI 価格表では、GPT-5.5 は $5/M input・$30/M output、GPT-5.4-mini は $0.75/M・$4.50/M、 GPT-5.4-nano は $0.20/M・$1.25/M である。

重要なのは「最高性能が安い」だけではない。用途ごとに十分な知能を、必要な信頼性で、安く組み込めることだ。企業の自動化は frontier flagship だけで起きない。 mini / nano / open-weight / local inference の層で起きる。

カーブが無限に続かない理由は、モデル側より先に物理層にあるかもしれない。 OpenAI と SoftBank の Stargate は、4 年で $500B、即時 $100B を投じる AI infrastructure 計画として発表された。Epoch AI の supercomputer 調査は、2019–2025 年に AI supercomputer の性能が 9 か月ごとに倍増し、ハードウェア費用と電力需要は年ごとに倍増したと見る。

つまり、S 字化の第一候補は「LLM が突然賢くならなくなる」ではなく、電力、チップ、冷却、土地、資本コストだ。 逆にここが解けると、曲線はもう一段上に抜ける。

現場で最初に見えるのは coding だ。GitLab の 2026 Global DevSecOps Survey は、コードソースの内訳として AI-generated 34%、from scratch 37%、copied from other sources 29% という図を出している。 ここで重要なのは、AI が「全部書く」ではなく、人間が生成・レビュー・統合の監督者に寄ることだ。

新卒・エントリーレベル職が危ない理由もそこにある。ベテランは 文脈、顧客、判断、例外処理を持っている。新卒は細かい下書き、調査、 実装、整理で訓練される。その訓練用タスクが AI に吸われると、 仕事が消える前にキャリアの階段が消える。

ラボリーダーの発言は、技術文書ではなくインセンティブ付きの予測として読むべきだ。 Altman は近未来の製品速度には強いが、制度設計では楽観が混じる。 Amodei はリスク側の tail を強く見るが、Fable / Mythos の出し入れを見る限り、 能力側の警戒はかなり当たっている。Hassabis は science / world-model 側の射程が長い。Musk は方向感では鋭いが、日付の的中率は 自動運転史を見れば低め。LeCun は LLM 懐疑で重要な反論を出すが、 2024–2026 の agentic jump は軽視しがちだ。

反論側は強い。長時間タスクは、1 個の小さな逸脱が後段を壊す。 現モデルは継続学習を持たず、自己更新はセッション外に焼き込まれない。 ロボティクスは simulacrum ではなく摩擦と故障と安全規格の世界だ。 hallucination は下がってもゼロにならない。

ここは Human Model AIの論点に直結する。エージェントの次に必要なのは、継続学習、時間意識、 内発的動機、自己モデル、身体性だ。The Curve はその「いつ必要になるか」を 測る速度計である。

ここから先は外挿だ。主観確率を付ける。筆者の現在値は、カーブ持続 50%、S 字化 35%、再加速 / RSI 15%。 この確率は「AI がすごいと思うか」ではなく、物理層・信頼性・制度摩擦を どれくらい重く見るかで決まる。

再加速シナリオの核心は Singularity Actorsで扱った RSI、つまり AI が AI 研究・eval・実装・実験のループを回し始めることだ。 2026 年時点ではまだ「補助」だが、時間地平が週単位を超えると、 研究組織の一部が AI-native になる。

生活者にとって重要なのは、AGI という言葉ではない。いつ、何を任せられるようになるかだ。 以下は実測カーブから見た閾値イベントの時刻表である。

「1 週間タスクを 90% 信頼性で完遂」は、50% 時間地平よりかなり後に来る。 ざっくり 2028–2030 年幅。AI 研究の実質自動化は 2029–2031 年幅。 新卒知的労働の過半代替は、技術だけなら 2028–2030 年、制度・組織込みなら 2030–2032 年と見る。

2026 年の体感は「もう人間より速い瞬間がある」だ。2027 年は 「AI を使う人と使わない人の差が露骨」。2028 年は 「小さなチームが大企業の部署みたいに動く」。2030 年は 「何を学ぶかより、何を任せ、何を自分で持つか」が中心になる。

自動運転は 2016 年前後に「2020 年には完全自動運転」と言われた。 外れた。AI の冬も、ムーアの法則の減速も、指数関数が現実世界で S 字に折れる例だ。だから The Curve を読むとき、熱狂ではなく曲がり点候補を見る必要がある。

現時点の曲がり点候補は、筆者の順では信頼性 → 電力 → データ → 資本 → アーキテクチャ。 逆に言うと、これらを突破するニュースが出たとき、カーブは再加速する。

“カーブを信じるとは、永遠の指数関数を信じることではない。どこで曲がるかを監視し続けることだ。

2023 年から 2026 年までに起きたことを一文で言えば、「能力は長くなり、価格は安くなり、試験は古くなり、物理層だけが重くなった」である。

The Curve は、Power Mapや Who Winsの「誰が勝つか」ではなく、その勝負がどれくらいの速度で進むかを測る記事だ。 そして Human Model AIと Singularity Actorsの前提速度を与える。

“2026 年の「もはや」は、終点ではない。速度計の針が、ようやく見え始めた だけだ。