概要
https://blog.ai-futures.org/p/ai-futures-model-dec-2025-update
詳細内容
## [AI将来予測モデル：2025年12月アップデート]
https://blog.ai-futures.org/p/ai-futures-model-dec-2025-update
**Original Title**: AI Futures Model: Dec 2025 Update
AI開発プロセスの自動化を精緻にモデル化し、コーディングの完全自動化が実現する時期を2031〜2032年頃へと慎重に再定義した。
**Content Type**: 🔬 Research & Analysis
**Language**: en
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AI将来予測, AGIタイムライン, 開発自動化, METRベンチマーク, 知能爆発]]
AI Futures Projectは、AIの能力進化と、それがAI自身の研究開発（R&D）を加速させる「テイクオフ」の速度に関する最新の予測モデルを公開した。本記事の核心は、以前のモデル（AI 2027）で予測されていた「2027年頃のコーディング完全自動化」という極めて強気な見通しを修正し、現実にはそれより約3〜4年遅い2031年〜2032年頃になると結論付けた点にある。
著者が予測を後退させた最大の理由は、AI R&D自動化における「収穫逓減」の考慮にある。以前のモデルは、AIが開発を補助することによる効率化を過大評価していたが、新モデルでは、ソフトウェアの効率改善が次第に困難になる点や、計算リソースの制約、データのボトルネックをより厳密に反映した。予測の指標として、単なる計算量（Compute）の増加だけでなく、エージェントとしてのコーディング能力を測定する「METR-HRS」ベンチマークの推移をベースにしているのが特徴だ。
モデルは3つの段階で構成されている。第1段階は、AIプロジェクトの全コーディング作業を代替する「Automated Coder（AC）」の登場だ。第2段階は、実験の選択や研究の方向性を決める「研究センス（Research Taste）」の自動化であり、ここで人間を凌駕する「Superhuman AI Researcher（SAR）」へと進化する。第3段階が、人間が介在しない自己改善ループによる「知能爆発（ASI）」への到達である。
Webエンジニアにとっての重要性は、単なる「いつ自動化されるか」という時期の問題に留まらない。著者は、コーディングスキルの自動化よりも、次に訪れる「研究センス（意思決定と実験設計）」の自動化が、真の知能爆発の鍵を握ると分析している。これは、エンジニアの役割が「実装」から、AIをどのように導くかという「研究的な判断力」へと、より早く、より深くシフトしていく必要性を裏付けている。モデルは依然として2030年代初頭という、技術史的には極めて近い将来に決定的な変化が訪れることを示唆しており、エンジニアは実装の効率化だけでなく、AI R&Dを加速させる上位層のメタスキルに注目すべきだとしている。