SecondSource一次情報から判断を組み立てる

Google は外部の 5 チームが書いたエージェントの安全性評価で、エージェントの逸脱を事後に検出する自社のツール Agent Anomaly Detection を試した。実行された有害な指示の 87% に印を付けたが、長期記憶に書き込まれた汚染指示は 18 個のうち 4 個しか捉えられなかった。

コンセプトイラスト:濃いグレーのパソコンモニターの画面上部に「MEMORY」と書かれた青い見出し帯があり、その下の白い画面では、左下にある黒い虫のアイコン入りの小さな灰色の長方形が赤い枠で囲まれ、その右側には大きな黒い虫のアイコン入りの縦長で大きな灰色の長方形が枠なしで置かれている。モニターの右隣には、多色の「G」と「GOOGLE」、その下に「AGENT ANOMALY DETECTION」と書かれた濃い色の立て看板が立ち、背景は淡い青みがかったグレー。

このツールは事後に報告するだけで動作を止めず、評価は Google が自社で行い、使ったモデルはやや古い世代のもの一つだけである。Agent Anomaly Detection は 9 月から Google の企業向けエージェント基盤で試験提供されており、エージェントの実行記録を読んで、逸脱した作業セッションに印を付ける。この検出の仕組みがないと、モデルが自力で有害な指示をはねのける力には限りがある。ツールの出力に隠された有害な指示のうち、モデルが無視したか実行に失敗したのは約 30% だけだった。87% の分母は、すでに実行された有害な指示だけである。有害な作業セッションすべてを分母にすると、印を付けた割合は 45% から 62% になる。通常の事務作業での誤検出は 2% から 4% だった(Google Developers Blog、2026-11-12)。 どう確かめたか →

出典と検証

この記事は2026年11月13日の夕刊に掲載されました(同じ号にほか 16 本)。確認の経緯、引用の照合、その日に確認できなかった資料は、その号の本日の検証にあります。

この記事を引用

SecondSource(2026)「Google は外部の 5 チームが書いたエージェントの安全性評価で、エージェントの逸脱を事後に検出する自社のツール Agent Anomaly Detection を試した。実行された有害な指示の 87% に印を付けたが、長期記憶に書き込まれた汚染指示は 18 個のうち 4 個しか捉えられなかった。」https://secondsource.io/ja/product/2026-11-13-1/ (閲覧日閲覧)