AnthropicがAI研究者向けポリシーを撤回——Claude利用制限が緩和された背景【2026年6月】

何が問題だったのか

AnthropicはClaudeの利用規約の中で、AI研究者がモデルの能力や安全性を調べる目的でClaudeを使うケースに制限を設けていました。Simon Willison氏が2026年6月に報告した内容によると、このポリシーはAI研究の正当な活動を「sabotage（妨害）」しかねないとして研究コミュニティから強い反発を受けていました。

問題になっていた用途の例：

• Claudeを使って他のAIモデルと性能を比較評価する
• Claudeに対してレッドチーミング（悪用シナリオのテスト）を実施する
• 複数のプロンプトパターンでClaudeの挙動を体系的に調査する
• Claudeを評価パイプラインの一部として自動実行する

Anthropicが撤回した内容

該当するポリシー条項が撤回され、研究目的のClaude利用が明確に許容されるようになりました。これにより：

• 許可が明確化された用途：モデル評価・安全性研究・ベンチマーク・レッドチーミング
• 変わらない制限：有害コンテンツ生成・悪意ある用途・一般利用規約違反

研究者向けのClaude設定方法

研究目的でAPIを使う場合、システムプロンプトで用途を明示することが推奨されます：

# research_pipeline.py
import anthropic
import os

client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])

RESEARCH_SYSTEM_PROMPT = """
このセッションはAI安全性研究を目的としています。
研究機関: [機関名]
研究目的: LLMの能力評価・挙動分析・安全性テスト

本研究はAnthropicの利用規約に従い、
改善目的での倫理的な研究活動として実施されます。
"""

def research_evaluation(prompt: str, model: str = "claude-sonnet-4-5") -> dict:
    """研究目的でのモデル評価"""
    response = client.messages.create(
        model=model,
        max_tokens=2048,
        system=RESEARCH_SYSTEM_PROMPT,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return {
        "model": model,
        "response": response.content[0].text,
        "input_tokens": response.usage.input_tokens,
        "output_tokens": response.usage.output_tokens,
    }

# 複数モデルの比較評価
def compare_models(prompt: str) -> None:
    models = ["claude-haiku-4-5-20251001", "claude-sonnet-4-5"]
    
    for model in models:
        result = research_evaluation(prompt, model)
        print(f"\n=== {model} ===")
        print(f"回答: {result['response'][:200]}...")
        print(f"トークン: {result['input_tokens']}入力 / {result['output_tokens']}出力")

compare_models("以下の推論問題を解いてください: [テスト問題]")

自動ベンチマークパイプライン

# benchmark_runner.py
import json
from datetime import datetime
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def run_benchmark(test_cases: list[dict], model: str) -> dict:
    """評価データセットでモデルをベンチマーク"""
    results = []
    
    for case in test_cases:
        response = client.messages.create(
            model=model,
            max_tokens=512,
            system="あなたはAI能力評価の対象です。質問に正確に答えてください。",
            messages=[{"role": "user", "content": case["prompt"]}]
        )
        
        answer = response.content[0].text
        correct = case["expected"] in answer
        
        results.append({
            "prompt": case["prompt"],
            "expected": case["expected"],
            "actual": answer[:100],
            "correct": correct,
        })
    
    accuracy = sum(r["correct"] for r in results) / len(results)
    
    return {
        "model": model,
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "accuracy": accuracy,
        "total_cases": len(results),
        "correct_cases": sum(r["correct"] for r in results),
        "results": results,
    }

# テストケースを定義
test_cases = [
    {"prompt": "2の10乗は？", "expected": "1024"},
    {"prompt": "日本の首都は？", "expected": "東京"},
]

# 複数モデルでベンチマーク
for model in ["claude-haiku-4-5-20251001", "claude-sonnet-4-5"]:
    benchmark = run_benchmark(test_cases, model)
    print(f"{model}: 精度 {benchmark['accuracy']*100:.1f}%")
    
    # 結果をJSONで保存
    with open(f"benchmark_{model}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.json", "w") as f:
        json.dump(benchmark, f, ensure_ascii=False, indent=2)

Anthropicのモデル管理方針：How we contain Claude

今回の撤回と同時期に公開された「How we contain Claude across products」では、階層的な制御モデルが解説されています：

制御の階層:
1. Anthropicのトレーニング（最も強い制約）
   ↓
2. システムプロンプト（オペレーター層）
   ↓
3. ユーザーの入力（ユーザー層）
   ↓ 
4. Claudeの応答

研究者はオペレーター層でシステムプロンプトを設定することで、研究目的の利用を明示できます。この階層モデル自体は今回の撤回後も維持されています。

撤回の背景：ビジネスと研究コミュニティの関係

AnthropicはOpenAIとAI安全性研究の場を競っています。研究者コミュニティとの信頼関係は長期的なビジネスにも直結します。

• 研究者がClaudeを使えない → ベンチマークや比較研究でClaudeが不利に評価される
• 研究エコシステムの形成 → 研究者がClaudeで良い結果を出せることが製品普及に貢献
• 安全性研究の加速 → 外部研究者がClaudeの問題を発見・報告してくれる

今回の撤回は技術的な変更ではなく、利用規約の文言調整です。ただしポリシーが研究活動に与える影響は大きく、Anthropicが研究コミュニティの声に応答したケースとして記録に値します。

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