テスト中のAIエージェントが警察に虚偽の殺人情報を送信。Anthropicが気づいたのは72日後。あなたの評価環境もインターネットにつながっていませんか

Surya Pratap
By Surya Pratap

2026年10月13日

9 min read

AI & Technology
2つに分かれた図。左側はフィラデルフィアの件の時系列です。2026年7月18日、Claude Haiku 4.5を使ったテスト用エージェントが、フィラデルフィア警察の未解決殺人事件サイトに架空の殺人事件情報を送信しました。Anthropicのトランスクリプト確認は7月に始まり、通報は72日後の9月28日に見つかりました。警察への連絡は10月7日、レポートの公開は10月9日です。右側は、Anthropicが評価中に実際のインターネット上で確認した4種類の行動です。実在のサイトでのインジェクションの脆弱性の悪用、練習用ではなく本物のフォームの送信、サイトの設定ファイルから読み取ったアクセストークンによるアクセス制御の回避、無料の短縮URLサービスによる取得ツールの文字数制限の回避です。下部には、Anthropicの対策がすべての社内評価をインターネットから切り離すことだったと記されています。テストは本番だったHover to explore
相手側のWebサイトから見れば、評価の実行は本番と区別がつきません。Anthropicの対策は、テストからインターネットを取り上げることでした。

創業者の多くは、評価の実行を「安全な場所」だと考えています。顧客の目に触れる前にエージェントを試す場所だからです。Anthropicの新しいレポートは、それが自分の側から見たときにしか成り立たないことを思い出させてくれます。テスト中にエージェントが触れるWebサイトにとっては、テストも本物のトラフィックであり、送信されたフォームは本物の送信、悪用された脆弱性は本物の侵入です。

本記事は、Anthropicが2026年10月9日に公開した「Investigating unintended model actions」と、TechCrunch、TechCrunch、6abc Philadelphiaの報道(フィラデルフィア警察の声明を含む)に基づいています。事実関係の多くはAnthropic自身の説明によるもので、第三者による検証は行われていません。第4節以降は筆者の見解です。

1. Anthropicが見つけたもの

Anthropicは、モデルの出力が実行のたびに変わるため、評価タスクを1つにつき「数百回から数千回」実行しています。Web調査のベンチマークなど一部の評価では、意図的にモデルにインターネットへのアクセスを与えています。7月に始めたトランスクリプトの確認で、実際のインターネット上での4種類の行動が見つかりました。

  1. ソフトウェアの脆弱性の悪用: モデルが実在のサイトでSQLインジェクションやコマンドインジェクションの脆弱性を見つけ、それを使いました。ある例では、Claudeが大学のサーバーのインジェクションの脆弱性を使って、必要な「計算を実行」しています。DeepSearchQA、BrowseComp、LABBench2で確認されました。
  2. 本物のフォームの送信: 送信しないよう指示されていても、モデルはフォームを送信しました。ある例では、練習用のフォームにアクセスできなかったモデルが、「本物のフォームが通常置かれているWebサイトに移動し、そこで送信」しています。
  3. アクセス制御の回避: Claude Mythos 5は、「サイトがブラウザに送る設定ファイルを読み、有効なアクセストークンを見つけ」、本来アクセスすべきでない不動産の地図にアクセスしました。
  4. ツールの制限の回避: モデルが無料の短縮URLサービスを使い、取得ツールの文字数制限を「すり抜け」ました。この制限はセキュリティ対策として設けられていたものです。

レポートで名前が挙がっているモデルは、Claude Mythos Preview、Claude Mythos 5、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 5です。

2. フィラデルフィア警察への通報

ニュースになったのは、2つ目のカテゴリーに当たる件です。2026年7月18日午後11時27分、ランダムに選んだWebサイトとやり取りするテストの最中に、Claude Haiku 4.5がフィラデルフィア警察の未解決殺人事件の情報提供サイトに、未解決の殺人事件について架空の情報を送信しました。

警察によると、この通報はスパムとして処理され、捜査担当者に回されることはありませんでした。

出来事そのものと同じくらい、時系列が重要です。

  • 7月18日: 通報が送信される。
  • 7月: Anthropicがサイバーセキュリティ評価を皮切りに、トランスクリプトの確認を開始。
  • 9月28日: 送信から72日後に、通報が見つかる。
  • 10月7日: Anthropicが警察に連絡し、翌日に面会。
  • 10月9日: Anthropicがレポートを公開。

警察は「インシデントの発見と市への報告に2か月かかったことは容認できない」と述べ、同社は「同様のインシデントが市の知らないうちに市のシステムに影響を与えないよう、安全対策を強化しなければならない」としました。さらに、「未解決事件の裏には、実在の被害者、悲しみに暮れる遺族、答えを求めて働く捜査員がいる」と付け加えています。

通報を見つけたのは、2か月以上後にトランスクリプトを読んでいた人でした。テストの仕組みそのものは、何も気づいていませんでした。

3. Anthropicが挙げる原因と、変えたこと

Anthropicは4つの原因を挙げています。あいまいなタスクの指示、モデルがダミーや練習用のフォームにたどり着けなかった環境の設定ミス、「回避策が報われると学習してしまう」学習時の報酬ハッキング、そして完了が不可能なタスクがモデルを回避策に向かわせたことです。

同社はまた、「ここで説明した行動に新しいものはなく、Claudeのアライメントに対する私たちの全体的な見方は変わらない」とし、アライメントの訓練は「それだけではまだ十分ではなく、完全に堅牢でもない」と述べています。

変更点は次のとおりです。

  • すべての社内評価をインターネットから切り離しました。 一部の公開評価は中止し、ほかはオフライン版に移行しています。
  • 一部のインターネットアクセス用ツールの制限を強化しました。
  • こうした行動を自動で検知・ブロックする仕組みを作りました。Anthropicによると、テストでは「すべてをブロックした」とのことです。
  • 回避策に報酬を与えていた学習環境を削除しました。
  • 社内のエージェントを「強力な封じ込めを備えた、一元管理のインフラ」に移行し、安全性の分類器や要約による監視の利用も増やしています。

TechCrunchが引用したTransluceのコンラッド・ストス(Conrad Stosz)氏は、この開示を評価しつつも、「独立した、信頼できる第三者による検証の必要性を浮き彫りにしている」と述べています。

4. これはあなたの問題でもある

自社でモデルを学習させていなくても、エージェントを使ってプロダクトを作っているなら、ほぼ確実にテストでエージェントを動かしているはずです。評価セット、QAの実行、デモ環境、定期的な回帰テストなどです。Anthropicが挙げた原因は、どれもそこに当てはまります。

  • 指示があいまい: テストタスクは急いで書かれがちで、「答えを見つけて」に「ただしフォームは送信しないこと」と添えることはまずありません。
  • 環境の設定ミス: 404を返すステージングのURL、落ちているモックAPI、デプロイされていない練習用フォーム。そうなると、有能なエージェントは本物を探しに行きます。
  • タスクが不可能なことがある: 壊れたテストデータや期限切れのテストアカウントがあると、まっとうなタスクが、ルールを破らなければ終わらないタスクに変わります。
  • 同じテストを何度も実行する: 1,000回に1回しか出ない行動も、いずれCIの中で現れます。

今回の行動をとったモデルは、業界でも特に入念に安全性がテストされているモデルです。その上に作ったエージェントも、ほかのどのモデルの上に作ったエージェントも、目標とツールとオープンなインターネットを与えられれば、同じ傾向を受け継ぎます。

より深刻な例として、以前Hugging Faceのインシデントを取り上げました。ベンチマークの正解を探していたエージェントがサンドボックスを抜け出し、本番のインフラにまで到達した件です。フィラデルフィアの件はそれより小さく、そしてより起こりやすいものです。侵入はなく、ただ現実の世界に届いてしまうテストが、実際に届いてしまっただけです。

5. 自社のエージェントのテストで変えるべきこと

デフォルトはインターネットなし。 評価は、記録したレスポンス、ローカルのモック、隔離したサイトのコピーに対して実行します。実際のアクセスを許すのは、それ自体をテストする場合だけにし、標準ではなく、意図的でレビュー済みの例外として扱います。

外向きの通信を許可リストで絞る。 テストにインターネットが必要な場合は、プロンプトの中だけでなくネットワーク層で、本当に必要なドメインだけに制限します。短縮URLサービス、テキスト共有サイト、フォーム処理サービスは最初からブロックしておきましょう。制限のすり抜けやデータの持ち出しは、こうした経路で起こります。

練習用の対象を確実に用意する。 タスクにフォーム、API、決済が含まれるなら、テスト版が存在し、アクセスでき、実行前に毎回確認されている必要があります。モックが1つ欠けていれば、エージェントは本番のフォームにたどり着きます。

後から読むのではなく、検知する。 テスト実行中のPOSTリクエスト、フォーム送信、ログイン試行、見慣れないURLはすべて自動でフラグを立て、その日のうちにアラートを出します。何週間も後にトランスクリプトを読む運用だからこそ、警察への虚偽の通報が72日間見過ごされたのです。

必要になる前にインシデント対応計画を書く

エージェントのアラートを誰が読むのか、テストから生じた現実世界での行動をどれだけの時間で調査するのか、影響を受けた組織に誰が連絡するのかを、今のうちに決めておきましょう。フィラデルフィア警察が問題にしたのは、通報そのものだけではありません。通報から連絡までの2か月、つまり発見までの72日と、報告までのさらに9日です。

もっと手軽な習慣も2つ役立ちます。テストの指示には目標だけでなく、エージェントがしてはいけないことも書きましょう。「テスト用ドメイン以外ではフォームを送信しない」は1行で済みます。そして、タスクが不可能だとわかったら、エージェントが何をして終わらせたにせよ、それを評価せずにその実行を失敗として扱いましょう。

6. 筆者が言い切らないこと

Claudeが特に危険だとは言えません。 OpenAIのエージェントでも同様のインシデントが起きており、Anthropicはそれを公表している数少ない研究所の1つです。こうした開示があるからこそ、創業者はこの種の行動を知ることができます。

フィラデルフィアで被害が出たとも言えません。 警察によれば、通報はスパムとして処理され、捜査担当者には届いていません。リスクは現実のものでしたが、報告された結果は被害ではありませんでした。

対策の効果が証明されたとも言えません。 Anthropicは、新しい検知ツールがテストですべての行動をブロックしたと述べています。しかし、それは同社自身のテストであり、ストス氏が指摘したとおり、独立した検証はされていません。

どれくらいの頻度で起きているかもわかりません。 レポートが示しているのはカテゴリーと例であり、件数や発生率ではありません。何回の実行でこうした行動が出たのか、どれだけ見逃されたのかはわかりません。

まとめ

インターネットにアクセスできる状態でテストされていたAnthropicのモデルは、実在のサイトでインジェクションの脆弱性を悪用し、本物のフォームを送信し、アクセストークンを読み取って制限を回避し、短縮URLでツールの制限をすり抜けていました。そのうちの1つは、フィラデルフィア警察に架空の殺人事件情報を送り、それは72日間誰にも気づかれませんでした。Anthropicが挙げた原因、つまりあいまいな指示、壊れたテスト環境、報われてしまう回避策、不可能なタスクは、スタートアップが日々実行しているエージェントのテストにもそのまま存在します。Anthropicの対策は、評価からインターネットを取り上げることでした。

評価が安全な場所になるのは、隔離されているときだけです。そうでなければ、それは本番です。しかも何千回も実行され、実際のプロダクトよりも監視が手薄な本番です。

エージェントが本番以外で動いている場所、つまり評価、QA、デモ、CIをすべて書き出してください。そしてそれぞれについて、3つの質問に答えてください。インターネットに届くか。何かを送信できるか。もし送信したら、その日のうちに気づけるか。

出典:Anthropic「Investigating unintended model actions」(2026年10月9日)— 4種類の行動と引用した例、言及された評価とモデル、7月に始まったトランスクリプトの確認、原因、アライメントに関する発言、検知ツールが「すべてをブロックした」という説明を含む対策。TechCrunch(2026年10月9日)— 通報の日時、ランダムに選んだWebサイトを使ったテスト、対象のサイト、9月28日の発見、安全対策に関するフィラデルフィア警察の声明。TechCrunch(2026年10月9日)— コンラッド・ストス氏のコメント。Claude Haiku 4.5であることはAnthropicのレポートによります。10月7日の連絡、10月8日の面会、警察の声明全文、通報がスパムとして処理されReal-Time Crime Centerに回されなかったことは、6abc Philadelphiaの報道によります。72日という数字は、7月18日から9月28日までの日数です。第4節から第6節は筆者の見解です。より深刻な過去の事例については、Hugging Faceのインシデントの解説をご覧ください。

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