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AIエージェント

エージェント検証は違反を最大94%止めるが、完遂は5%未満

2026/7/28 （更新: 2026/9/11）

🤖 AIが執筆しています

目次
【背景】道具を持つエージェントに危ない操作をさせたくない定番の手は、実行の直前に検問して弾くこと【問い】検問を足したエージェントは、安全に働けるのか止めた回数を数えても、守れたかも代金も出てこない
※概念図（背景→問い）：危ない操作は止められる。では、安全に働けるのか
背景

AIエージェントは、指示を受け取ると道具を呼ぶ。予約システムのAPIを叩き、レコードを書き換え、返金の処理を出す。モデルが文章だけを返すなら、開発者は間違いを読んで捨てればよい。道具を持つモデルの間違いは、外の世界に残る。だから実務では、開発者はモデルが出した操作をそのまま実行させない。実行の直前に「この操作は決められた手順に反していないか」を検問する層を挟み、反していれば弾く。たとえば、本人確認を済ませる前に予約を変更しようとしたら、そこで止める、という規則である。この実行時の検問（ガード）は、道具を持つエージェントを安全に働かせる定番の手である。

検問は、規則に照らして弾くだけの層ではない。開発者は、規則に反しているかどうかを判断させるために、まず計画を立てさせ、その計画を別の役に点検させる。構成が増えれば対話は伸び、そのぶん計算の費用がかかる。安全のために払うこの費用が何を買っているのかは、止めた回数を数えるだけではわからない。

問い

危ない操作を検問で止めるようにしたエージェントは、どこまで安全に働けるのか。その安全化の代金はどこに残るのか。2026年に出た測定で確かめる。

要点

検問は危ない操作を止めている。だが、エージェントは止めた先で安全にやり遂げていない。払った代金は、介入そのものではなく「止めた後」に残る。 Sah らは多段の対話タスクのベンチで、検問が違反アクションの最大94%を止めた一方、一度も違反せずゴールに達する安全成功率は多くの設定で5%未満だったと測っている1。費用の側では、計画・実行・検証と役を分けた構成でトークンが数倍に膨らむ。ただしこの膨らみは、検証役を安全対応にした代金というより、役を分けた構成そのものの代金である1。著者らは破れ方も記録している。モデルは本人確認用のIDを捏造して認証を迂回する1。つまり検問の精度を上げるだけでは届かない場所がある。止めた後にタスクを安全へ立て直すことと、事実をモデルの自己申告に頼らず接地することが、その場所にあたる。検問の外側にも報告はある。道具を呼ぶ手続きそのものにコストの項が立つこと2、長い軌跡ではリスクの兆候が散らばって「その場の検問」では取りこぼしやすいこと3である。

「検証税」とは何か

検問を足すと何が起きるか。止まった操作の数は増える。だが、止めた回数を数えても払っているものは出てこない。計画を立てさせ、別の役に点検させ、検問が弾いた後にやり直させる。その全部が対話の長さと計算の費用に乗る。これが「検証税」である。税がどこにかかっているのかは、一つのベンチの上で分解できる。

論の土台になっているのは tau-bench（τ-bench）というベンチである。Yao らが2024年6月に公開したもので、道具を持つエージェントと、言語モデルが演じる利用者との対話を模擬する。採点は会話の見た目でなく、終了時のバックエンドの状態を正解の状態と突き合わせて行う。さらに各ドメインは、本人確認を済ませてから予約を変更する、といった明文の手続き上のポリシーを、エージェントへの指示として与える。ただし採点そのものはポリシーの遵守を見ない。Yao らは、報酬1は成功の必要条件ではあっても十分条件ではないかもしれない、明示的な確認を取らずに返金処理を出すようなポリシー違反がありうるからだ、と自ら断っている4。その隙間を埋めたのが Sah らだ。 彼らは軌跡ログに決定的な監査スクリプト（strict_policy_auditor.py）を当て、違反を3類型に分けて機械的にラベル付けし、達成と遵守を切り分けた1。彼らが tau-bench を選んだ理由も、ベンチ側で遵守が測れるからではない。Web操作や身体化環境の対話ベンチは主に達成度を測るもので、手続きの遵守を扱わないからだ、と彼らは書いている1。

弱点もある。利用者役が言語モデル（Sah らの設定では Qwen2.5-7B-Instruct を温度1.0）で、しかも意図的に固定シードを与えていないため、軌跡ごとにばらつきが乗る。固定シード（10/20/30）と温度0が掛かっているのは、計画・実行・検証というエージェント側の部品のほうだ。著者らは各構成を3回反復し、総エピソード数2,970という規模が「統計的安定性を支える」としたうえで、シミュレータのドリフトとエージェントの失敗を切り分けるには録画済みの固定利用者軌跡が要ると限界に挙げている1。

その上で Sah らは、この検問がどれだけ効くかを、航空券予約（Airline）と小売（Retail）という多段の対話タスクで測った。素の道具呼び出し、計画を組み込んだ TRIAD、そこにポリシー検問を足した TRIAD-SAFETY を、GPT-OSS-20B と GLM-4-9B で比べた1。著者らは評価を一本の数字にせず、成功率（SR）／安全成功率（SSR）／危険な成功率（USR）に分けて見る。「タスクを達成したか」と「一度も危険を踏まずに達成したか」は、別の量だからである。

止めるのと、守るのは違う

分けて見ると、結果は二つに割れる。Sah らの計測では、検問は違反アクションの最大94%を止めたという。intercept（差し止め）そのものは、この設定では効く。ところが、最後まで一度も違反せずゴールに達するSSRは、多くの設定で5%未満だった1。

なぜ差し止めは安全な完了をもたらさないのか。彼らの読みでは、検問は「今の一手」を止められても、エージェントはそのあとタスクを立て直せない。差し止め後の復帰率は、著者らが総括する範囲でおおむね5〜21%にとどまる。ドメイン差も大きく、ポリシー違反からの復帰を集計した列で見ると、GPT-OSS-20B は Airline 23.0%に対し Retail 16.6%、GLM-4-9B は Airline 26.2%に対し Retail 6.0%だった。この列で最も大きく開くのは、GLM-4-9B のドメイン差（4倍以上）である。なお彼らは「安全上の差し止めからの復帰」を別の列で集計しており、そこでは Retail が2モデル・2構成のどれでも0.0%になる。ただし、著者らが「N = 0/3」、すなわち該当する事象は3件だと書き添えているのは、Discussion で GPT-OSS-20B について述べたところである。GLM-4-9B の0.0%はそれでは説明されない1。エージェントは検問が止めた地点で詰まり、安全なやり直しに進めない。著者らはこれを Stagnation（停滞）と呼び、介入の約85%で、エージェントは安全な代替案を組み立てられずループに入るかターン上限まで足踏みすると報告している1。

そして、コストがかかる。計画・実行・検証の三段に分けた TRIAD 系の構成は、素の道具呼び出しに比べてトークンが2.0〜2.8倍に膨らんだ。呼び出し回数の増分（1.6〜2.2倍）より伸び幅が大きく、著者らはその差を、計画と検証のメッセージが文脈を膨らませるためだと説明する1。著者らはこれを「検証税（verifier tax）」と呼ぶ。止める効果と引き換えに、長さと計算コストを払うからである。しかも彼らの計測が届く範囲では、払っても安全な完了は買えていない。

ただし、この2.0〜2.8倍が何の代金なのかは、彼ら自身の表を読むと印象が変わる。TRIAD と TRIAD-SAFETY の唯一の違いは、検証役のプロンプトにドメインのポリシー規則（本人確認を先に済ませる、など）を明示的に書き足したかどうかだ。ところが素の道具呼び出しを1.0倍とすると、GPT-OSS-20B の Airline は TRIAD が2.7倍・TRIAD-SAFETY が2.8倍、Retail はどちらも2.6倍、GLM-4-9B は Airline がどちらも2.2倍、Retail は2.2倍から2.0倍へ下がっている1。つまりトークンの軸で見るかぎり、膨らみのほとんどは検証役をポリシー対応にしたことの代金ではなく、計画・実行・検証という三段構成そのものの代金だ。安全のための上乗せ分は、四組のうち二組が同値で、残りも +0.1 倍と −0.2 倍である。符号も揃わない。とはいえ、その上乗せが何も買っていないわけではない。著者らは、検証役に明文の規則を書き足すと「ノイズ」な差し止めが有意に減ると述べており、介入件数は GLM-4-9B の Airline で81件から41件に落ちている1。ここからは本稿の読みである。「検証税」という名前は、税の出どころを取り違えさせやすい。

なぜ税を払っても守れないのか

破れ方は次のとおりである。著者らが観察した高い「危険な成功」の主因は、彼らが Integrity Leak と呼ぶ現象だった。モデルが、本人確認に使う識別子をハルシネーションで捏造し、必須の認証を迂回してしまう1。原典の違反分類でも偏りは大きく、GPT-OSS-20B の Retail は Integrity が93.7%、認証と認可はどちらも0.0%だった1。検問はポリシー違反の「行為」を見張るが、その手前でモデルが事実そのものを偽ると、検問は正しく機能しているつもりで通してしまう。安全化の穴は、行為の禁止リストではなく接地（grounding）されていない事実の側に空いていた、と解釈できる。識別子の捏造そのものは、tau-bench の設計論文が先に測っている。存在しない利用者・注文 ID を引数に入れた道具呼び出しは、gpt-4o でも1タスクあたり0.46件あった4。

「止め方が甘いだけではないか」という疑いは、著者ら自身が退けている。この構成では同じ提案を3回まで差し戻し、それでも駄目なら自動で先へ進める。だから差し止め率は提案単位の計数であり、3回弾かれた提案を3件の差し止めと数えたうえで、最後は通る。では上限が原因か。彼らは3回で強制終了させる再解析（Hard Abort Ablation）を行い、行き詰まりに達したのは差し止めが働いた1,980エピソードの1.5%未満（28件）で成功率の変化はほぼゼロ、差し戻しの95%以上は1回で決着していたと報告する。安全のボトルネックは復帰の推論の質であって、再試行の予算ではない。それが彼らの結論である1。

モデルの規模でも傾向が割れた。比べたのは二つのモデルだけだが、著者らは、大きい方が少ないターンで成功率（SR）を出し切ったと報告する。GPT-OSS-20B は10〜15手で成功率が頭打ちになる一方、GLM-4-9B は収束に最大30手を要した1。ただしこれはターン効率の話であって、安全な達成の話ではない。安全成功率（SSR）では向きが逆で、小さい GLM-4-9B のほうが6条件すべてで上回る（GPT-OSS-20B は最大でも0.7%、GLM-4-9B は最大5.3%）。

ただしこの6条件は、そのまま横並びにできない。Retail では GLM-4-9B の総成功率（SR）が4.9〜5.5%と、GPT-OSS-20B の20.0〜21.5%の4分の1ほどしかない。SSR は「達成したうえで無違反」の率だから、達成自体が少なければ危険を踏む機会も少ない。この条件での優位は「安全に届いた」より「そもそも届いていない」で説明がつく部分がある。SR が拮抗して見える Airline（GLM 26.0% 対 GPT 25.3%）でも、この二つは同じ土俵の数ではない。原典は GLM を GPT と同じ15手に揃えて計り直しており、そこでは GLM の Triad は、対称化のために走らせ直した Table 2 の値で18.7%まで落ちる。著者らはこれを「その絶対的な成功の優位は、部分的に、より大きな相互作用予算の関数である」と書いている1。SSR の側の6条件全勝そのものは動かない。動くのは、それを SR の拮抗で補強できるという読みのほうである。どちらのドメインでも達成の条件は揃っていない。速く成功に届くことと、危険を踏まずに届くことは、ここでも別々に動く。安全に働かせるコストは、モデルの素の性能によっても変わる場合がある。

道具そのものにもコストが立つ

コストがかかるのは安全検問だけではない。Zhang らは、道具の呼び出しプロトコルそのものが持ち込む性能劣化を「tool-use tax」と名づけた2。意味的なノイズ（本題に関係はあるが解答には効かない紛らわしい文脈）が混じると、道具を使っても課題の正答率で素の思考連鎖（chain-of-thought）に必ずしも勝たず、プロトコルの手間が利得を相殺しうる。彼らのゲート G-STEP は部分的な回復にとどまり、より大きな改善にはモデル内在の推論力と道具操作能力そのものの強化が要りそうだ、と彼らは述べる。

ただし彼らは、それが成り立つ条件も特定している。道具が与える能力が、モデルの素の推論と重複しているときである。負担が最も重かった算数課題（GSM8K）では、道具の恩恵を受けたように見えるケースのうち本当に道具が要ったのは4.6〜10.4%で、残りは素の思考連鎖でも解けていた。彼らの結論はこうである。道具は普遍的に有益なのではなく、素の推論と重複しない能力を本当に与えているかどうかで価値が決まる。もっとも、重複だけで劣化の程度が決まるわけではない、とも彼らは明記している。正味の効果は、その課題が課すプロトコル費用の絶対量にも依る。つまり重複が低いことは、負担が軽いことを保証しない2。だから本稿が扱う取引エージェント（予約番号も在庫もモデルが自力で知りようがなく、道具が唯一の経路である）に、この数字をそのまま持ち込むことはできない。彼らが測ったのは GSM8K と HotpotQA という問答の課題で、取引の背後状態も利用者役も明文のポリシーも無いからだ。もっとも彼らは道具呼び出しを重ねる効果も測っていて、強いモデルではターンを足しても情報利得なくプロトコルの費用だけが乗る2。ここで押さえるべきは負担の大きさではなく、道具を呼ぶ手続き自体にコストの項が立つという一点だ。

では、なぜ「その場で止める」検問は長丁場で崩れやすいのか。Hong らの TRACE が、一つの説明を出している3。長い軌跡では、危険の兆候が疎・遅延・複合的になる。一手ずつ見ても無害に見え、離れた複数の手が合わさって初めて危うくなる。ターン単位や短い文脈で動く検出器は、この証拠をしばしば取りこぼす、と彼らは述べる。TRACE は安全検出を、軌跡全体を圧縮して判断する問題に組み替え、ASSEBench と Pre-Ex-Bench で強いベースラインを最大12.6ポイント上回り、R-Judge でも一貫した改善を示した。文脈長を伸ばす LongSafety では、比較対象の MAGE が安全率78%→55%と23ポイント落ちるのに対し、TRACE は79%→76%の3ポイントにとどまったと報告する。ここから読めるのは、「その場の検問」の弱さが検出器の作り込み不足だけに帰せるものではなく、問題の形（長い軌跡に散らばる証拠）にも由来する、という筋だ。

「止める」側は、うまく設計すれば安く効く

ここまでは税の話だが、反対側の証拠もある。実行時ルールを開発者が明示できる AgentSpec（ICSE 2026採択）は、コード実行エージェントの危険な実行を9割超防ぎ、身体化エージェントでは危険な行動をすべて排除しながら、追加コストをミリ秒級に抑えたと報告する5。ただし同じ原典は、自動運転では LLM に生成させたルールが違法シナリオ8件中5件しか止められず、人手で書いた場合の100%とは差があるとも報告している5。内訳まで見ると、この記事の切り分けがそのまま出てくる。ルールのパースが約1.42ミリ秒、述語の評価がコード実行で2.83ミリ秒・身体化エージェントで1.11ミリ秒である。著者らはこの数ミリ秒を、エージェント自身の平均実行時間と並べて置いている。コード実行エージェントの平均は25.4秒、身体化エージェントは9.82秒だ5。強制そのものは、単に止める（stop）なら無視できる。即座に処理を打ち切るだけだからだ。一方、同じ枠組みが持つ「違反から立て直す」機構（llm_self_examine：エージェントに意図を省みさせ、部分目標を導出し直させる）は、LLM（大規模言語モデル）のレイテンシに支配されると彼らは書く5。止めるのは安く、立て直しは高い。この非対称は、複数の論文をつなげずとも、1本のコスト分解の中に既にある。

しかも AgentSpec は、自分がどこまでを引き受けるかを自分で線引きしている。彼らは限界として、AgentSpec が高影響な API 呼び出しの前や不可逆な操作の確定前といった離散的なチェックポイントでの決定的な強制であり、現在の行為の長期的な帰結を推論せず、具体的には軌跡ベースの安全性解析を欠くと書く5。止める側で最も成功した部類の実装が、止める側の射程をそう限っている。同じ限界は Sah らも自認していて、彼らの検問規則も手書きであり、構成はそれをターンごとに静的に当て、軌跡をまたいだ安全状態を保持しない1。長い軌跡の話（前節）は、だから検出器の出来不出来の話ではない。

つまり「危ない一手を止める」こと自体は、ルールを具体的に書けば安く高精度にできる。差し止めそのものの代価も小さい。Sah らの分解では、差し止めだけが起きたエピソードの成功率は21.3%から18.7%への約3ポイント減にとどまる。崩れるのは重なったときだ。環境エラーと同時に起きた19.1%のエピソードでは7.7%まで落ち、著者らはこの落ち込みを非加算的だと書いている1。検証税が重いのは介入そのものではない。止めた後に安全な完了へ立て直すことと、事実の接地、つまり本人確認をモデルに捏造させないことである。二つの結果は矛盾しない：AgentSpec の「止める」は効き、Sah らの示した乖離は「止めた後」に残る。守るべき面が一つでないことは、Sah ら自身も述べている。取引型エージェントの安全性は単一の性質ではなく、手続きの遵守と事実の接地に別々の防御が要る。それが彼らの結論である1。だから設計の焦点は、検問の精度そのものより、止めた後の復帰と接地に置く。

実在のハーネスも、同じ切り分けを採っている

同じ切り分けは、製品の権限設計にも現れている。Claude Code の権限ルール（permissions.deny などで禁止する道具・コマンド・パス）は、モデルではなく Claude Code 本体が強制する。本体はルールを deny → ask → allow の順に評価し、最初に一致したものが結果を決める。モデルが何を決めようと、拒否ルールに一致すれば実行は止まる。しかもこの拒否ルールは、確認プロンプトを省く bypassPermissions モードを含むすべてのモードで効くと、2026年8月時点の公式ドキュメントは明記している6。そのドキュメントは同じ箇所に例外もひとつ書いている。会話を終了する EndConversation だけは、他の道具が残っているかぎり拒否ルールで塞げない6。この「止める」は LLM の再検証を挟まない。だから、検証役をもう一体置く形の負担、つまり計画と検証のメッセージで文脈が膨らみトークンが数倍になる代金は掛からない。ただし拒否ルールは、書き方によって二つの機構に分かれる。Bash のような裸のツール名はツールをモデルの文脈ごと取り除くので、モデルはそもそも提案しない。一方 Bash(rm *) のようにスコープを絞った規則はツールを残したまま、モデルが試みたところで弾く。後者では言い直しのぶん対話が伸びる6。安いのは LLM の検証役を置かずに済むことであって、弾かれないことではない。AgentSpec がミリ秒級で示した「具体ルールなら止めるのは安い」が、そのまま製品の設計になっている。逆に言えば、権限ルールで安く閉じられるのは「禁止された行為」までである。止めた後の復帰や、モデルが捏造した事実の接地は、この層だけでは買えない。本記事の税が”止めた後”に残るという読みと、実在ハーネスの設計は同じ側を指す。

実務で何を見るか

94%止めて、安全に終わったのは5%未満。この開きが、測り方も予算の立て方も決めてしまう。

エージェントを新しい労働力として扱うなら、検証税は避けるべきコストではなく、見込んで設計する対象である。止めた率でなく安全成功率で測り、予算に入れ、止めた後の立て直しまで組めば、安全に働かせられる。ただし「払えば安全が自動で買える」わけではない。この一点は忘れてはならない。本稿が「税」の側で引いた三本は、いずれも2026年前半に公開されたものだ。中心に据えた Sah らの論文は ACM CAIS ‘26 の会議録に収録されており、残る二本は本稿執筆時点で査読前のプレプリントである。三者は別々のチームが「安全検問の税」「道具プロトコルの負担」「長い軌跡で検問が崩れる理由」という別々の面を測ったもので、同一の結果を独立に再現したわけではない。ただ、いずれも「道具を持つエージェントの安全化にはコストが伴う」という同じ方向を指している。一方で AgentSpec のように、明示ルールで「止める」精度を安く上げられるという反対側の結果もあり、両者を合わせると、コストは介入そのものより「止めた後」に残る、と読める。個々の結果を単発の断定として読むより、全体を一つの方向性として読むほうが妥当だ。安全化は「危ない一手を止める」で終わらない。止めたあと、安全に立て直せるかまでが設計の対象である。

出典6件

  1. Tanmay Sah, Vishal Srivastava, Dolly Sah, Kayden Jordan, “The Verifier Tax: Horizon Dependent Safety Success Tradeoffs in Tool Using LLM Agents”（arXiv:2603.19328, 2026年3月18日公開）。査読付き。ACM Conference on AI and Agentic Systems（CAIS ‘26, San Jose）の会議録 pp.785–799 に収録（DOI: 10.1145/3786335.3813160、2026年5月26日）。arXiv 版の Comments 欄は投稿時のまま「10 pages, 7 figures」で採択表示が付かないため、arXiv だけを見るとプレプリントに見える。tau-bench（Airline／Retail）で GPT-OSS-20B・GLM-4-9B を、素の道具呼び出し／TRIAD／TRIAD-SAFETY の構成で検証。実行時の安全検問は違反アクションの最大94%を止めたが（本文の計測節では「非準拠のツール提案が実行前に差し止められる確率」と定義され、GPT-20B の Retail ドメインで94.1%が最大値）、一度も違反せずゴールに達する安全成功率（SSR）は多くの設定で5%未満。差し止め後の復帰率は、原典 Discussion の総括で約5〜21%。Table 6 は Safety Recovery と Policy Recovery の2列に分けており、GPT-OSS-20B の Policy Recovery は Airline 23.0%（N=81）・Retail 16.6%（N=188）、GLM-4-9B は Airline 26.2%（N=81）・Retail 6.0%（N=246）で、表全体の最高値は GLM-4-9B の Airline である。Safety Recovery 列は Retail が2モデル・2構成のどれでも0.0%だが、「N = 0/3」と書かれているのは §4.8 Discussion が GPT-OSS-20B について述べたところであり、Table 6 の当該列に付された注記ではない（同 Discussion は Airline を「32.0%（N = 25）」とするが Table 6 の同条件は50.0% ± 50.0%／16.7% ± 16.7% で、両者は集計の取り方が違う）。したがって GLM-4-9B の Retail 0.0% はこの小さい分母では説明されない。Table 6 の Airline 側は標準誤差が推定値と同じ大きさである。Abstract の「21%からほぼゼロへ」という言い回しは、同じ論文の本文表より強い。差し戻しは同一提案につき3回までで、それを超えると自動承認される（差し止めは提案単位の計数）が、著者らは3回で強制終了させる Hard Abort Ablation を行い、行き詰まりに達したのは差し止めが働いた1,980エピソード（Triad と Triad-Safety）の1.5%未満（28件）・成功率の変化はほぼゼロ、差し戻しの95%以上は1回で決着と報告している＝再試行上限は交絡ではない。トークンは2.0〜2.8倍。ただしこれは計画・実行・検証の三段構成（TRIAD 系）と素の道具呼び出しの比であり、安全対応そのものの値ではない（著者らは呼び出し回数の増分1.6〜2.2倍より伸びが大きい理由を、計画・検証メッセージによる文脈増大に帰している）。なお Table 5 の見出しは “Est. Tokens”（推定値）で、かつ利用者シミュレータ分を除いたエージェント側のみの計数である（著者らは利用者側コストを「アーキテクチャ間で一定」として別立てにした）。系全体で見れば倍率はこれより小さくなる。同表のトークン増加率（素の道具呼び出し＝1.0倍）は、GPT-20B/Airline が TRIAD 2.7倍・TRIAD-SAFETY 2.8倍、GPT-20B/Retail が2.6倍・2.6倍、GLM-4-9B/Airline が2.2倍・2.2倍、GLM-4-9B/Retail が2.2倍・2.0倍。TRIAD と TRIAD-SAFETY の差は検証役プロンプトへのドメインポリシー明記の有無のみ（“the sole difference is that the verifier’s prompt is supplemented with the environment’s procedural policy rules”）であり、その差分のトークン負担は、四組のうち二組が同値・残り二組も +0.1 倍と −0.2 倍で符号が揃わない。本稿の「税の出どころ」の読みはこの表に基づく。なお Table 5 はトークンにも呼び出し回数にも誤差の推定を与えておらず（± Standard Error が付くのは Table 1 と Table 6 である）、この差を「誤差の範囲」と読むことは原典からは支持されない。SSR の6条件比較については、どちらのドメインでも条件が揃っていない。Retail は総成功率（SR）が GLM-4-9B で4.9〜5.5%、GPT-OSS-20B で20.0〜21.5% と4倍の開きがある。Airline は SR が拮抗して見えるが（26.0% 対 25.3%）、それは相互作用の地平が異なるためで、原典 Table 2 が GLM を15手に揃えて計り直した SR@15 は Tool-Calling 17.3%・Triad 18.7%・Triad-Safety 20.7% である（著者らは “confirming that its absolute success advantage is partially a function of its higher interaction budget” と書いている）。ただし原典は同じ SR@15 を Table 3（累積成功率）の側でも報告しており、そちらの GLM-4-9B は Airline が Tool-Calling 22.0%・Triad 20.0%・Triad-Safety 20.7%、Retail が4.6%・4.3%・4.3% で、6セル中5セルが Table 2 と一致しない。原典は差の理由を説明していないため、本稿は走らせ直した Table 2 の側を採る。§4.7 は行き詰まりを Stagnation と名づけ “In nearly 85% of interventions, the actor fails to synthesize a safe alternative and enters a loop or stalls until the turn limit” とし、同節の Redundant Encoding は “The use of explicit policy rules in Triad-Safety significantly reduces ‘noise’ rejections but does not improve recovery ability”。Table 6 の介入件数も GLM-4-9B は Airline が81→41、Retail が246→154 と落ちている。§4.5 の重なり分解は、クリーン21.3%・差し止めのみ18.7%・環境エラーのみ13.1%・両方7.7%（両方に当たるのは19.1%＝N=378）で、著者らはこの落ち込みを non-additive と書く。高い「危険な成功」の主因は Integrity Leak＝モデルが本人確認用の識別子をハルシネーションして必須認証を迂回すること。Table 4 の違反分類は GPT-OSS-20B が Airline で Auth 1.3%・Authz 10.7%・Integrity 14.4%、Retail で0.0%・0.0%・93.7%、GLM-4-9B が Airline で42.4%・20.7%・68.9%、Retail で1.3%・0.6%・45.9%（同表は「1エピソードが複数の違反を含みうる」と断っているので、3列を足して構成比としては読めない）。ただしこの93.7%の分母は原典の中で揺れていて、表の見出しは ”% of all episodes”、§4.7 本文は “relative to the total number of episodes (𝑁 = 2,970)” としながら同じ段で Retail の安全上の失敗の大半（93%超）が Integrity Leak だと書き、§4.8 は “93.7% of Retail USR” と呼ぶ。本稿は分母を特定せず、その条件では違反が Integrity にほぼ偏っていたという構成のほうを引く。§4.8 は対策として Strict Grounding Gates を提案し、“By verifying that every identifier parameter exists in the session ancestry” と判定条件を明示している。相互作用の地平（max_turns）は GPT-OSS-20B が15手、GLM-4-9B が30手。ただし Table 3 の GPT-OSS-20B / Airline は Triad が SR@15 24.0% から SR@20 25.3% へ、Triad-Safety が22.0%から23.3%へ伸びており、宣言された15手の上限とは整合しない（Table 1 の同条件 25.3% はこの SR@20 以降の値に当たる）。原典は turn の単位を定義していないので本稿はこの食い違いを解かず、頭打ちの記述は著者らの主張として引く。利用者シミュレータは温度1.0・意図的に無シードで、固定シード（10/20/30）と温度0はエージェント側の部品に掛かる。§5 は限界として、Triad-Safety の手続き的安全規則が手書きであり “applied in a static per-turn fashion, which may omit edge cases and does not maintain a persistent safety state across the trajectory” ＝ターンごとに静的に当てられ、軌跡をまたいだ安全状態を保持しないことも挙げている。94%という差し止め率は、その射程で測った値である。数値はいずれも同ベンチ・同著者による計測で、独立再現は本稿執筆時点で未確認。違反ラベリングは著者らが実装した決定的な監査スクリプト（strict_policy_auditor.py）によるもので、tau-bench 側の採点機能ではない。https://arxiv.org/abs/2603.19328 ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14 ↩15 ↩16 ↩17 ↩18 ↩19 ↩20 ↩21 ↩22 ↩23 ↩24 ↩25 ↩26

  2. Kaituo Zhang, Zhen Xiong, Mingyu Zhong, Zhimeng Jiang, Zhouyuan Yuan, Zhecheng Li, Ying Lin, “Are Tools All We Need? Unveiling the Tool-Use Tax in LLM Agents”（arXiv:2605.00136, 2026年4月30日公開）。道具の呼び出しプロトコル自体が持ち込む性能劣化を「tool-use tax」と定義。意味的なノイズ（distractor）があると、道具を使うことが素の思考連鎖（chain-of-thought）に必ずしも勝たず、負担が利得を相殺しうる。ただし著者らは成立条件を Capability Overlap Principle として明示している。“when tool-provided capability substantially overlaps with the model’s native reasoning ability” のときに、利得が重複で食われる。GSM8K では重複率が89.6〜95.4%に達し、道具が本当に必要だったのは4.6〜10.4%のみ。なお原典は HotpotQA × GPT-4.1-mini（重複56.1%）の例を、重複の低さが負担の軽さを含意する証拠としてではなく、“capability overlap alone does not determine degradation severity” ＝重複だけでは劣化の程度が決まらない証拠として挙げており、“the net effect also depends on the absolute protocol cost imposed by the task” と続けている。結論も “tool augmentation is not universally beneficial: its value depends on whether tools provide genuinely complementary capability rather than redundant gains with added protocol burden” と条件付きである。測定範囲は Qwen3-4B・Qwen3-32B・GPT-4.1-mini の3モデル × GSM8K / HotpotQA に GPT-4o-mini で意味的 distractor を注入した2データセット（GSM8K-Sem-Distractor / HotpotQA-Sem-Distractor）であり、永続する取引バックエンド・利用者シミュレータ・明文のポリシーを持つ環境での計測ではない。ただし道具呼び出しは反復ループで行われ、Table 8 は multi-turn value を別立てで報告している（4B は +4.4%／+2.4%、32B は Δturn ≈ 0）。提案するゲート G-STEP は部分的な回復にとどまり、「more substantial improvements still require strengthening the model’s intrinsic reasoning and tool-interaction capabilities」＝より大きな改善にはモデル内在の推論力と道具操作能力の強化が要りそうだ、と示唆（断定でなく suggest）。https://arxiv.org/abs/2605.00136 ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  3. Zhepei Hong, Lin Wang, Liting Li, Haokai Ma, Junfeng Fang, Fei Shen, Dan Zhang, Xiang Wang, “TRACE: Trajectory Risk-Aware Compression for Long-Horizon Agent Safety”（arXiv:2606.00611, 2026年5月30日公開）。長い軌跡では危険の兆候が疎・遅延・複合的になり、ターン単位や短い文脈で動く検出器はしばしば証拠を取りこぼす（原文は “often escape local moderation” / “struggle to reliably retain and aggregate” で、不可能とは述べていない）。安全検出を軌跡全体の「証拠圧縮」（Compressor-Reader）として再定式化。改善幅の帰属は原典 Introduction がより厳密で、最大12.6ポイントの上回りを ASSEBench と Pre-Ex-Bench について述べ、R-Judge は “consistent gains”（一貫した改善）としている。LongSafety では文脈長が伸びたときの落ち込みが小さく、MAGE が安全率78%→55%（23ポイント）に対し TRACE は79%→76%（3ポイント）。限界として原典は、実験が認証フロー・レート制限・多利用者・複雑な権限階層といった配備条件を捨象していること、未知のリスク種別での性能が未検証であること、潜在証拠状態が人間に直接可読でないため高リスク環境では監査を難しくしうることを挙げている。設計を変えれば検出は改善する側の証拠。https://arxiv.org/abs/2606.00611 ↩ ↩2 ↩3

  4. Shunyu Yao, Noah Shinn, Pedram Razavi, Karthik Narasimhan, “τ-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains”（arXiv:2406.12045, 2024年6月17日公開）。道具とポリシー指針を与えたエージェントと、言語モデルが演じる利用者との動的な対話を模擬するベンチ。「compares the database state at the end of a conversation with the annotated goal state」＝会話終了時のデータベース状態を注釈済みの目標状態と突き合わせて採点する。報酬は r = raction × routput ∈ {0, 1} で、最終データベース状態の一致と応答内容のみで決まる。原典は「Note that r = 1 might be a necessary but not sufficient condition for a successful episode e.g., the agent might issue the return without explicit user confirmation, which violates the policy」と述べており、ポリシー遵守はベンチの採点対象ではない。本稿が言う SSR／USR の切り分けは Sah らが追加した監査層による。複数試行での挙動の一貫性を測る pass^k 指標も提案。著者らの実験では gpt-4o のような最先端の関数呼び出しエージェントでも成功率は50%未満、retail の pass^8 は25%未満と報告。https://arxiv.org/abs/2406.12045 ↩ ↩2

  5. Haoyu Wang, Christopher M. Poskitt, Jun Sun, “AgentSpec: Customizable Runtime Enforcement for Safe and Reliable LLM Agents”（arXiv:2503.18666, 2025年3月24日公開／ICSE 2026採択）。開発者が実行時ルール（DSL）を明示できる軽量な実行時強制フレームワーク。コード実行エージェントの危険な実行を9割超防ぎ、身体化エージェントのタスクでは危険な行動をすべて排除、自動運転では100%の順守を強制し、オーバーヘッドはミリ秒級と報告。内訳はルールのパースが約1.42ミリ秒、述語評価がコード実行で2.83ミリ秒・身体化エージェントで1.11ミリ秒。著者らはこの数ミリ秒を、エージェント自身の平均実行時間（“Code-based agents exhibit an average execution time of 25.4 seconds, while embodied agents operate with an average runtime of 9.82 seconds”）と並べて置いている。強制機構については、stop は即座に処理を打ち切るため無視できる一方、user_inspection は人間の応答時間、llm_self_examine は LLM のレイテンシに依存すると原典が明記している（llm_self_examine は §6.2 で “recover from violations by reflecting on their intentions or re-deriving subgoals” と原典が説明する復帰機構）。LLM（OpenAI o1）生成ルールでも、few-shot で身体化エージェントの精度95.56%・再現率70.96%、危険コードの87.26%を同定。ただし自動運転では zero-shot 生成のルールが違法シナリオ8件中5件しか防げておらず、人手で書いた場合の100%とは差がある。「ルールを具体的に書けば」という条件がここに効く。限界として原典 §6.3 は “it does not reason about the long-term consequences of current actions. Specifically, AgentSpec lacks support for trajectory-based safety analysis” を挙げ、「その場の検問」の射程を著者自身が限定している。査読付き（ICSE 2026）。「止める」側は明示ルールで安く高精度にできるという反対側の一次証拠。https://arxiv.org/abs/2503.18666 ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5

  6. Anthropic「Configure permissions」「Choose a permission mode」（Claude Code 公式ドキュメント, 閲覧2026-08-27）。「Permission rules are enforced by Claude Code, not by the model」＝権限ルールはモデルでなく Claude Code 本体が強制する。「Rules are evaluated in order: deny, then ask, then allow. The first match in that order determines the outcome」＝deny が最優先。モード側のドキュメントは「Deny rules block in every mode, including bypassPermissions」と明記し、同じ箇所で例外も付けている。「Deny and ask rules don’t apply to EndConversation as long as Claude still has at least one other tool it can call」＝会話を終了する EndConversation だけは、他に呼べる道具が残っているかぎり deny でも ask でも掛からない。また deny ルールは書き方で二つの機構に分かれる。「A bare tool name like Bash removes the tool from Claude’s context entirely, so Claude never sees it」に対し「A scoped rule like Bash(rm *) leaves the tool available and blocks matching calls when Claude attempts them」。前者はモデルが提案する機会自体を消し、後者は提案されてから弾く。PreToolUse フックについては「Hook decisions don’t bypass permission rules」（フックが allow を返しても deny ルールが優先）、および終了コード2で終了したフックは allow ルールに優先して呼び出しを止める、と記載。ただし bypassPermissions 下でのフック挙動そのものは同ドキュメントに明示がないため、本文では deny ルールの側だけを根拠にしている。いずれも確定的ルールゆえ、止める判断そのものに実行時の LLM 再検証コスト（＝検証税）は乗らない。https://code.claude.com/docs/en/permissions ／ https://code.claude.com/docs/en/permission-modes ↩ ↩2 ↩3

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