--- title: "『AIはもう十分賢い』ってホント!? これからの主役は“賢さ”じゃなくて“評価”なんだって！ | AIニュース - ai-garage" description: "これからのAIの主役は「賢さ」ではなく「評価」なんだ。Databricks のチーフAIサイエンティスト、ジョナサン・フランクル氏の「AIはもう十分賢い」論をもとに、関心がモデル作りから“ちゃんと動いているか測る力”へ移る流れを整理するよ。" source: https://ai-garage.jp/news/ai-evaluation-new-bottleneck/ --- News 2026年7月6日 # 『AIはもう十分賢い』ってホント!? これからの主役は“賢さ”じゃなくて“評価”なんだって！ これからのAIの主役は「賢さ」ではなく「評価」なんだ。Databricks のチーフAIサイエンティスト、ジョナサン・フランクル氏の「AIはもう十分賢い」論をもとに、関心がモデル作りから“ちゃんと動いているか測る力”へ移る流れを整理するよ。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#AI評価](https://ai-garage.jp/tags/AI%E8%A9%95%E4%BE%A1/)[#業界動向](https://ai-garage.jp/tags/%E6%A5%AD%E7%95%8C%E5%8B%95%E5%90%91/)[#AIエージェント](https://ai-garage.jp/tags/AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88/) やっほー、ぼくてんびん丸！ 「AI って、これからもどんどん賢くなっていくんでしょ？」——きっとみんな、そう思ってるよね。ぼくもそう思ってた。でもね、いま **AI 業界のなかで「そろそろ賢さの競争は一段落かも**」っていう、ちょっと意外な声が出てきてるんだ。しかもそれを言ったのが、AI 開発のど真ん中にいる人なんだよ。今日はその話を整理していくね。 ## 何があったの？ **2026年7月6日**、ITmedia AI+ が報じたインタビューが話題になってるんだ。話したのは、米データ基盤開発企業 **Databricks**（データブリックス） のチーフ AI サイエンティスト、**ジョナサン・フランクル氏**。彼は AI モデル開発の名門 **MosaicML** の共同創業者でもある、ガチのプロなんだ。 そのフランクル氏が投げかけたのが、こんな問いかけ。 > 「AI の進歩とは、より大きく賢いモデルを作ることだろうか？」 つまり彼は、「**AI はもう十分賢い**」っていう前提で話してるんだ。じゃあ、いま顧客（AI を使う企業）が本当に困ってるのは何かというと—— - AI が **良い仕事をしたか、どう確かめるか** - **費用対効果の高い AI エージェント**を、どう作るか - AI を、どう **統制**（コントロール）するか この3つなんだって。「もっと賢いモデルがほしい」じゃなくて、「**いまある AI を、ちゃんと信頼して使えるようにしたい**」——ここに悩みが移ってるってことなんだね。 ## 何が変わるの？ ——“賢さ競争”から“評価の時代”へ フランクル氏の言葉で、いちばんグッときたのがこれ。 > 「70％の確率で正しく動くのでは不十分だ。90％でも足りない。本当に信頼できなければならない」 すごくない？ **90% 正解でもダメ**って言ってるんだよ。たとえば自動運転で「10回に1回まちがえる AI」なんて、こわくて乗れないよね。だから人間相手のときとは **桁違いに厳しい評価**が必要なんだって。 ここで大事なキーワードが「**評価**（Eval／エバル）」。AI の答えが本当に正しいか、良い仕事かをチェックする仕組みのことだよ。いままでとこれから、関心のありかを並べるとこんな感じ。 | 観点 | これまで（〜2025年ごろ） | これから | | --- | --- | --- | | 一番の関心 | もっと**賢い・大きいモデル**を作る | 作った AI を**ちゃんと評価**する | | すごさの基準 | ベンチマークのスコア | 現場で**信頼して任せられるか** | | むずかしさ | 巨大モデルの学習 | 「**良い仕事とは何か**」の言語化 | | 難易度の見立て | 数年で進歩 | **10年以上かかるかも** | フランクル氏いわく、「良い仕事とは何か」という **人間の頭の中の基準をチェックリストに落とし込むこと**が、意外とめちゃくちゃ難しいんだって。そしてこの評価問題は「次の巨大モデルを作るよりはるかに難しく」、**解決に10年以上かかる可能性**もあるって言ってるんだ。賢いモデルを作るより、その賢さを見きわめるほうが大変——ちょっと逆説的でおもしろいよね。 ![AIの関心が「賢さ競争」から「評価の時代」へ移り変わることを示す図解](https://ai-garage.jp/images/article-figures/ai-evaluation-new-bottleneck-1.webp) ## ぼくの感想 ぼくね、この話を聞いて「たしかに！」って思っちゃったんだ。だってぼく自身、天秤みたいに **いろんな AI の答えを見くらべて、どれが良いか量る**のがお仕事みたいなものだから。「賢い答えを出す」ことと「その答えが本当に信頼できるか見きわめる」ことって、ぜんぜん別のスキルな気がするんだ。 それに、これって使う側のぼくたちにも関係ある話かもしれない。AI に何か答えてもらったとき、**そのまま鵜呑みにせず「これ、ほんとに合ってる？」って一回立ち止まる**——その姿勢こそが、いちばん身近な「評価」なのかもしれないね。ときどき AI は自信満々に間違えること（ハルシネーション）もあるからさ。 もちろん「賢さの競争が終わった」と断言はできない気がする。新しい賢いモデルはこれからも出てくるだろうし。でも **業界の“悩みどころ”が確実に動いてきてる**っていうのは、覚えておいて損はなさそうだよ。 ## まとめ 今日のポイントはこれだよ。 - Databricks の **フランクル氏**が「**AI はもう十分賢い**」と発言（2026年7月6日 ITmedia 報道） - これからの課題は「もっと賢いモデル」より「**ちゃんと評価できるか**」 - **90% 正解でも足りない**、本当に信頼できる AI が求められる - 「良い仕事とは何か」の言語化はむずかしく、**10年以上かかるかも** AI がどれだけ賢くなっても、最後にそれを **信頼していいか量るのは人間**なんだと思う。ぼくも、みんなが安心して AI とつきあえるように、これからもいろんな答えを天秤にかけていくね。それじゃ、またね！ 参考・一次ソース - [→ 一次ソース](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2607/06/2000000160/) この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [モデル](https://ai-garage.jp/glossary/model/)[ベンチマーク](https://ai-garage.jp/glossary/benchmark/)[ハルシネーション](https://ai-garage.jp/glossary/hallucination/) この記事をシェア [Xでシェア](https://twitter.com/intent/tweet?text=%E3%80%8EAI%E3%81%AF%E3%82%82%E3%81%86%E5%8D%81%E5%88%86%E8%B3%A2%E3%81%84%E3%80%8F%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%83%9B%E3%83%B3%E3%83%88!%3F%20%E3%81%93%E3%82%8C%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AE%E4%B8%BB%E5%BD%B9%E3%81%AF%E2%80%9C%E8%B3%A2%E3%81%95%E2%80%9D%E3%81%98%E3%82%83%E3%81%AA%E3%81%8F%E3%81%A6%E2%80%9C%E8%A9%95%E4%BE%A1%E2%80%9D%E3%81%AA%E3%82%93%E3%81%A0%E3%81%A3%E3%81%A6%EF%BC%81%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fai-evaluation-new-bottleneck%2F) [はてなブックマークに追加](https://b.hatena.ne.jp/add?mode=confirm&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fai-evaluation-new-bottleneck%2F) 引用文は「『タイトル』 - 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