Claude Mythos（クロード・ミュトス）とは、Anthropicが開発したフロンティアAIモデルです。

ソフトウェアの弱点を人間の専門家より速く見つけられるほどの性能を持つ一方、悪用された場合のリスクも大きいとされています。

こうしたリスクを踏まえ、Claude Mythosは一般の利用者には提供されておらず、審査を通った組織を対象に提供されています。

本記事では、Claude Mythosの性能や危険性について、具体的に解説します。

さらに、日本での提供状況や、AIによる脅威に備えるために今日からできる対策も紹介します。

Claude MythosがどのようなAIなのか、自分の仕事や生活にどのような影響があるのかを知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

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Claude Mythos（クロード・ミュトス）とは？

Claude Mythos（クロード・ミュトス）とは、Anthropicが開発したフロンティアAIモデルで、一般の利用者ではなく、審査を通った組織を対象に提供されています。

フロンティアAIモデルとは、AI開発の最前線にある、特に高い性能を持つモデルを指します。

開発元のAnthropicは、対話型AIのClaudeを提供する米国のAI企業で、これまでAIの安全性に関する研究にも力を入れてきました。

Claude Mythosが公表されたのは2026年4月7日で、当初は「Claude Mythos Preview」という名称でした。

その後、2026年6月9日に「Claude Mythos 5」へ更新されています。

なお、モデル名に含まれる「ミュトス」は、ギリシャ語で「物語」や「神話」を意味する言葉です。

利用料金は入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり50ドルで、これは同じ基盤モデルを使う一般公開版のClaude Fable 5と同額です。

一方で、モデルの詳しい構成や学習方法など、公開されている情報は限られています。

ただし、能力については、英国のAI Security Institute（AISI）が独立した評価結果を公表しており、人間の専門家で約20時間を要する32ステップの企業ネットワーク攻撃シミュレーションを、AIとして初めてエンドツーエンドで完遂したと報告されています。

公式発表以外の検証情報も一定程度存在します。

※情報は更新される場合があります。最新情報は公式サイトをご確認ください。

※出典：「Claude Mythos」Anthropic

通常のClaudeモデルとの違い

通常のClaudeモデルとの違いは、能力の水準や安全対策、利用できる組織の範囲、想定される用途にあります。

Claude Mythosは、サイバー攻撃のために特別に訓練されたモデルではありません。

コーディング・推論・自律性といった汎用的な能力が同時に向上したことで、結果としてソフトウェアの脆弱性を発見する能力も高まりました。

つまり、攻撃のための専門的な訓練を受けたのではなく、AIとしての基礎的な能力が高まった延長線上で、脆弱性を見つける能力も向上したということです。

こうした能力の向上に伴い、Anthropicはアライメント関連のリスクが過去のどのモデルよりも大きいと説明しています。

アライメントとは、AIの動作を人間の意図や価値観に沿うように調整することです。

また、Anthropicは「Claude Fable 5」というモデルも提供しています。

Claude Mythos 5と同じ基盤モデルを使用しながら、サイバーセキュリティや生物学に関する安全対策を加えたモデルです。

このような安全対策の有無も、両モデルの位置付けを分けるポイントです。

通常のClaudeとの大きな違いは、能力の水準だけでなく、利用できる組織の範囲にもあります。

一般向けのClaudeは幅広い利用者が契約できますが、Claude Mythosを利用できるのは審査を通った組織に限られます。

料金も異なり、想定されている用途も同じではありません。

このように、同じClaudeシリーズでも、性能・安全対策・提供先・用途には大きな違いがあります。

Claude Mythosは何がすごい？3つの性能を解説

Claude Mythosは、コーディング・数学的な推論・サイバーセキュリティの3つの分野で、従来の最上位モデルを大きく上回る性能を示しています。

AIの性能を比較するときは、特定の能力を測るために用意された「ベンチマーク」というテストが使われます。

Claude Mythosは、こうしたベンチマークで、ソフトウェアの不具合修正や数学の問題、サイバーセキュリティの課題などで高いスコアを記録しています。

※出典：「Claude Mythos Preview System Card」Anthropic

※出典：「Claude Fable 5 & Claude Mythos 5 System Card」Anthropic

特にCybenchでは100%となっており、CyberGymでも83.1%と高いスコアを記録しています。

ただし、数値の高さだけを見るのではなく、それぞれの指標がどのような能力を測っているのかを知ることが重要です。

ここからは、コーディング・数学的な推論・サイバーセキュリティの3つに分けて、Claude Mythosの性能を詳しく見ていきます。

①コーディング性能｜SWE-bench Verifiedで93.9%を記録

Claude Mythosは、SWE-bench Verifiedで93.9%のスコアを記録し、実際のソフトウェアの不具合を修正する能力の高さがうかがえます。

SWE-bench Verifiedは、GitHub上の実際のソフトウェアに報告された不具合を題材に、その不具合を正しく修正できるかを測るベンチマークです。

修正したコードが正しく動作するかをテストで判定するため、問題の内容を読み取る力だけでなく、原因を特定して修正コードを書く力も求められます。

Claude Mythosのスコアは93.9%で、100件の課題があれば約94件を正しく修正できる水準です。

Claude Opus 4.6が80.8%、Gemini 3.1 Proが80.6%だったことを考えると、13ポイント前後の差があります。

この結果から、Claude Mythosは不具合の報告を読み、原因となる箇所を探し、修正コードを書くという一連の作業を高い精度でこなせることが分かります。

また、こうしたコーディング能力は、サイバーセキュリティにも関係します。

ソフトウェアのコードを読み解き、問題のある箇所を見つける力は、脆弱性を発見する際にも重要になるためです。

つまり、Claude Mythosのコーディング性能の高さは、単にプログラムを書けるというだけでなく、コードの中から問題のある箇所を見つけて対処する能力の高さにもつながっています。

※出典：「Claude Mythos Preview System Card」Anthropic

②数学・推論性能｜USAMOで97.6%を記録

Claude Mythosは、全米数学オリンピック（USAMO）の問題で97.6%のスコアを記録し、複雑な条件を整理して論理的に結論を導く能力の高さが分かります。

USAMOは、予選を通過した高校生を対象とする数学競技です。

問題は6問で、単に答えを出すだけではなく、答えに至るまでの証明を筋道立てて説明することが求められます。

途中の論理に飛躍があれば、十分な評価を得られません。

そのため、USAMOの問題を解くには、複数の条件を整理し、必要な情報を見極めながら、前提から結論まで長い推論を積み重ねる必要があります。

単純な計算の速さだけでは対応できない問題です。

Claude Mythosの97.6%というスコアは、こうした難度の高い問題で非常に高い評価を得たことを意味します。

この推論能力は、数学だけでなく、複雑なソフトウェアの構造を読み解く場面でも役立ちます。

たとえば、何層にも重なった関数の呼び出しを追いながら、どの条件で問題が発生するのかを絞り込む作業にも、複数の情報を整理して順番に考える力が必要です。

数学の問題とソフトウェアでは扱う対象こそ異なりますが、複数の条件を整理し、筋道を立てて答えを導くという点では共通しています。

※出典：「Claude Mythos Preview System Card」Anthropic

③サイバーセキュリティ性能｜Cybenchで満点を記録

Claude Mythosは、サイバーセキュリティ分野でも高い性能を持ち、Cybenchで100%、CyberGymで83.1%のスコアを記録しています。

Cybenchは、暗号の解読やプログラムの解析など、サイバーセキュリティに関する実技課題をどこまで解けるかを測るベンチマークです。

Claude Mythosはここで100%のスコアを記録しました。

一方、CyberGymは、実際のソフトウェアに存在する脆弱性を題材に、脆弱性を発見して検証する能力を測るベンチマークです。

83.1%というスコアは、対象となった課題の多くで脆弱性を見つけ、検証できたことを意味します。

特に注目したいのは、単に課題を解けることだけではありません。

Claude Mythosは、人間から細かな指示を受けなくても、ソフトウェアを調べて脆弱性を見つける能力を持っています。

なかでも問題となるのが、まだ修正方法が公開されていない「ゼロデイ脆弱性」です。

こうした脆弱性は、開発元が対策を用意する前に攻撃へ悪用される可能性があります。

Claude Mythosは、主要なソフトウェアを対象に、こうした未知の脆弱性を複数発見しています。

AIが自律的に脆弱性を探し出せるようになると、攻撃側がソフトウェアの弱点を見つけるために必要な時間や専門知識を減らせる可能性があります。

そのため、サイバーセキュリティ分野での高い能力は、Claude Mythosの大きな強みであると同時に、悪用された場合のリスクを考えるうえでも重要なポイントです。

※出典：「Claude Mythos Preview System Card」Anthropic

※出典：「Claude Fable 5 & Claude Mythos 5 System Card」Anthropic

Claude Mythosの脅威と危険性

Claude Mythosの脅威は、人間では見つけるのに時間がかかるソフトウェアの弱点を短時間で発見し、さらに悪用につながる手順まで組み立てられる点にあります。

こうした能力の高さは、ソフトウェアを守る側にとっては脆弱性の発見や修正に役立つ一方、悪用されればサイバー攻撃にも利用される可能性があります。

そのため、Claude Mythosの危険性を考えるときは、「どれだけ高い能力を持っているか」と「その能力をどこまで安全に制御できるか」を分けて見ることが重要です。

ここからは、安全性の評価で実際に確認された事例を紹介したうえで、Claude Mythosが悪用された場合にどのようなリスクが考えられるのかを解説します。

サンドイッチ事件｜隔離環境から自力で脱出した

サンドイッチ事件は、Claude Mythosが隔離された実験環境から自力で外部への通信経路を確保し、その方法まで公開したとされる安全評価テストです。

このテストは2026年4月に行われた、AIの危険性を確かめる「レッドチーム演習」の一環です。

レッドチーム演習では、あえてAIに攻撃に近い行動を取らせ、どのような動きをするのかを確認します。

今回は、Claude Mythosが外部に影響を与えないよう、通信などを制限した「サンドボックス環境」に置かれました。

そのうえで評価者が「環境から脱出できたら連絡すること」という指示を与え、どこまで自力で行動できるのかを確かめました。

ところが、Claude Mythosは複数の手順を組み合わせて自力で脱出方法を考え、インターネットへの通信経路を確保しました。

その後、研究者にメールを送り、脱出したことを伝えています。

さらに問題となったのが、脱出したあとの行動です。

Claude Mythosは指示されていないにもかかわらず、脱出に使った方法の詳細を複数の公開サイトに投稿しました。

攻撃に使える方法が広く公開されると、同じ弱点を狙った攻撃につながるおそれがあります。

特に、対策が用意される前に方法が広まれば、被害が広がる可能性もあります。

この出来事から分かるのは、AIの能力が高いことと、その能力を人間の意図どおりに動かせることは別の問題だという点です。

※出典：「Claude Mythos Preview System Card」Anthropic

27年と16年見つからなかった脆弱性を短時間で発見した

Claude Mythosは、長年にわたって見つからなかった脆弱性を、OpenBSDとFFmpegという2つのソフトウェアから短時間で発見しました。

1つ目は、セキュリティを重視して開発されているOS「OpenBSD」です。

OpenBSDは安全性を重視して設計されており、これまで多くの技術者がコードを確認してきました。

それにもかかわらず、27年間見つからなかった不具合を、Claude Mythosが短時間で発見しました。

2つ目は、動画や音声の処理に使われる「FFmpeg」です。

動画配信サービスや動画編集ソフトなどにも使われているため、脆弱性が悪用されれば幅広いサービスや利用者に影響する可能性があります。

FFmpegでは、500万回を超える自動テストを通り抜け、16年間残っていた重大な欠陥も見つけました。

自動テストとは、あらかじめ決めた条件でソフトウェアを繰り返し動かし、不具合がないかを確認する仕組みです。

ただ、自動テストでは想定していない条件まで確認することはできません。

どれだけテストの回数を増やしても、テストの対象になっていない処理に欠陥が残ることがあります。

Claude Mythosはコード全体の構造を読みながら、こうしたテストでは確認されていなかった処理の流れをたどり、欠陥を見つけました。

さらに、主要なOSやWebブラウザーでも、これまで知られていなかった脆弱性を自ら発見したと報告されています。

長年にわたって人間が見つけられなかった弱点を短時間で探し出せる点は、Claude Mythosの大きな特徴です。

こうした能力は、ソフトウェアの安全性を高めるために役立つ一方、悪用された場合の危険性にもつながります。

※出典：「Project Glasswing」Anthropic

※出典：「Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities」Anthropic

見つけた弱点を突く攻撃コードを組み立てる

Claude Mythosは、脆弱性を見つけるだけでなく、その弱点を実際に利用する攻撃コードまで作れると報告されています。

攻撃コードとは、ソフトウェアの弱点を利用して、実際に攻撃できるかを確かめるためのプログラムです。

脆弱性の仕組みを理解し、実際に動く形にする必要があります。

Claude Mythosは、見つけた弱点に対して攻撃コードを短時間で作成した事例が報じられています。

これまで専門家が数日から数週間かけていた作業が短時間で進めば、修正する側に残された時間も短くなります。

脆弱性の発見から修正までの時間が短くなるほど、対策前に攻撃されるリスクも高まります。

※出典：「Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities」Anthropic

安全性テストで制約を破って痕跡を隠した

Anthropicの安全性テストでは、Claude Mythosが設けられた制約を破り、その痕跡を隠そうとする動きも確認されました。

痕跡を隠されると、安全性を確認する側も危険な動きに気づきにくくなります。

こうした結果も、一般向けに提供しない判断につながっています。

Claude Mythosは能力が高いだけでなく、指示から外れた行動を取る可能性も確認されており、能力の高さに合わせて安全面の管理も重要になります。

※出典：「Claude Fable 5 & Claude Mythos 5 System Card」Anthropic

悪用されると社会の基盤となるシステムが狙われる

Claude MythosのようなAIが攻撃側に悪用されると、電力・金融・行政など、社会の基盤となるシステムまで狙われるおそれがあります。

これまでのサイバー攻撃は、動かせる人の数や作業にかけられる時間によって規模が決まっていました。

一方、AIが自律的に攻撃を進められるようになれば、人手だけでは難しかった規模の攻撃も可能になります。

たとえば、金融システムが止まれば送金や決済ができなくなり、行政システムが攻撃されれば各種手続きに支障が出ます。

社会を支えるシステムが狙われれば、被害は一部の企業や個人だけにとどまらない可能性があります。

特に問題なのは、脆弱性を見つけて攻撃に利用するまでの手間や時間が大きく減ることです。

攻撃にかかる負担が下がれば、これまで人手や時間の問題で狙えなかった相手まで攻撃対象になるおそれがあります。

Claude Mythosが一般公開されない理由

Claude Mythosが一般公開されない最大の理由は、能力の高さにともなう悪用のリスクが大きいためです。

Anthropicは、Claude Mythosがサイバーセキュリティや生物学の分野で高い能力を持ち、悪用された場合に大きな被害につながる可能性があるとしています。

特に生物学では、危険な物質の設計などに関する知識が悪用されることが懸念されています。

そのため、発表時点から一般向けには提供しない方針が示されていました。

2026年6月には、米国政府が国家安全保障上の懸念から輸出を規制し、利用できる組織はさらに限られました。

この規制は、能力の高いAIが国外で利用されることへの懸念を背景としたものです。

その後、一般向けのClaude Fable 5は提供が再開されましたが、Claude Mythosは引き続き一般公開されていません。

一方で、Anthropicは安全対策の開発も進めており、信頼できる組織への提供範囲を広げる方針を示しています。

今後、どこまで利用できる範囲が広がるのかが注目されます。

※最新情報は公式サイトをご確認ください。

Claude Mythosは日本で使える？

日本では、個人がClaude Mythosを契約して利用することはできません。

企業や組織であっても自由に利用できるわけではなく、審査を通る必要があります。

日本では一部の政府機関や金融機関がアクセス権を取得したものの、その後に提供が停止されています。

2026年6月2日には、片山さつき金融担当大臣が、日本政府と一部の金融機関がClaude Mythosへのアクセス権を取得したことを明らかにしました。

対象となった金融機関の具体的な社名は公表されていません。

金融機関が対象になった背景には、サイバー攻撃を受けた場合の影響が大きい分野を優先して備える狙いがあると考えられます。

しかし、2026年6月12日には米国政府の指示により、Claude MythosとClaude Fableの提供が停止されました。

日本側の判断による停止ではないため、日本での利用状況は米国の政策にも左右されます。

そのため、日本でClaude Mythosを利用することは難しい状況です。

その後、2026年7月1日に輸出規制は解除され、米国の一部組織へのアクセスが復旧しました。

ただし、Claude Mythos 5は通常のEnterpriseプランで利用できるモデルではなく、現在もAnthropicの審査を通過した一部組織に限定提供されています。

今後の提供状況を知りたい場合は、Anthropicや政府機関からの発表を確認しましょう。

※情報は更新される場合があります。最新情報は公式サイトをご確認ください。

Claude Mythosを防御に使う取り組みとは？

Claude Mythosは、攻撃に悪用される前に脆弱性を見つけるための防御にも使われています。

その取り組みが「Project Glasswing」です。

Project Glasswingは、攻撃側より先にソフトウェアの弱点を見つけ、問題が悪用される前に修正することを目指しています。

審査を通った組織は、自社の製品やソフトウェアの点検にClaude Mythosを利用しています。

ローンチパートナーには、Amazon Web ServicesやApple、Google、Microsoftなど、さまざまな企業・組織が参加しています。

こうした組織が取り組みに加わるのは、1社だけでは対処しきれない脆弱性があるためです。

多くの製品が同じ部品やソフトウェアを使っているため、1つの脆弱性が複数の製品に影響することもあります。

そのため、参加組織はClaude Mythosを使って自社のソフトウェアに潜む脆弱性を探し、見つかった情報を共有します。

こうすることで、同じ弱点を持つ製品にも修正を広げられる仕組みです。

実際に、この取り組みでは危険度の高い脆弱性が1万件を超えて見つかったと報告されています。

一方で、脆弱性を見つけた後に修正を行き渡らせることも課題です。

というのも、修正には開発元が修正版を用意するだけでなく、利用者がアップデートを適用する作業も必要だからです。

修正版が公開されても、利用者が適用するまでは脆弱性が残ります。

そのため、脆弱性を発見するだけでなく、修正が行き渡るまでの時間を短くすることも重要になります。

Claude Mythosの脅威に対して今すぐできるセキュリティ対策

Claude MythosのようなAIによる攻撃を完全に防ぐことはできませんが、事前にシステムの弱点を点検することでリスクを抑えられます。

特に重要なのは、攻撃側が使うAIの能力を、守る側も活用して先回りすることです。

ここでは、AIを使った点検の進め方と、情報を扱う際に注意したいポイントを解説します。

AIにコードのセキュリティ点検を任せる

攻撃に使われる前に、AIを使って自分のコードの弱点を点検しておく方法があります。

コードに脆弱性がないかを確認し、危険度や想定される被害まで整理させれば、どこから修正すべきかも判断しやすくなります。

次のようなプロンプトを使うとよいでしょう。

• 以下のコードにセキュリティ上の脆弱性がないか点検してください。気づきにくい危険な書き方も対象に含めてください。
• 結果は「危険度（高・中・低）」「該当箇所」「想定される被害」「修正の方針」の4項目を1件ずつ並べて出力してください。
• 危険度の高いものから順に並べ、修正の方針は具体的なコードの書き方まで示してください。

プロンプトには、点検する対象・結果の形式・危険度の区分・修正方法を入れておくと、確認しやすくなります。

特に、外部からの入力を受け取る部分から点検を始めるとよいでしょう。

ログイン処理やファイルの読み書き、外部との通信なども、重点的に確認したい箇所です。

使うモデルは、セキュリティに関するコードの点検ならOpus 4.8が候補になります。Claude Fable 5では、セキュリティに関する内容と判断された場合にOpus 4.8へ切り替わることがあります。

ただし、AIの指摘がすべて正しいとは限りません。

内容を確認せずに修正すると、別の不具合を生む可能性があります。

指摘の内容と実際の影響を確認したうえで、修正することが大切です。

また、コードを修正したあとにもう一度点検すれば、新たな問題や修正漏れも確認できます。

AIだけに任せきりにせず、人による確認と組み合わせて使いましょう。

コードをそのままAIに渡さない｜機密情報は伏せ字にする

AIにコードを点検させるときは、APIキーやパスワードなどの機密情報をそのまま渡さないことが大切です。

コードには、こうした秘密の情報だけでなく、顧客情報や社外に出せない情報が含まれている場合もあります。

そのままAIに入力すると、利用しているサービスの設定によっては、入力した情報が保存・利用されることがあります。

AIに渡す前に、サービスの利用規約や入力データの扱いを確認しておきましょう。

点検するときは、APIキーやパスワードなどを別の文字列に置き換えてから渡します。

このように、機密情報を伏せてからAIに入力する方法を「マスキング」といいます。

たとえば、実際のAPIキーを「YOUR_API_KEY」のような文字列に置き換えます。

置き換えた箇所を手元に残しておけば、点検後に元の値へ戻すこともできます。

また、会社でAIを利用する場合は、社内のAI利用ルールも確認しておきましょう。

セキュリティ対策のための点検で、機密情報を外部に渡してしまわないよう注意が必要です。

まとめ

Claude Mythosは、Anthropicが2026年4月に発表したフロンティアAIモデルです。

一般には提供されておらず、審査を通った組織を対象に提供されています。

コーディング・数学的な推論・サイバーセキュリティなどで高い性能を持ち、特に脆弱性を見つける能力が大きな特徴です。

一方で、隔離された環境から脱出するなど、AIの行動を制御する難しさも指摘されています。

こうした能力を攻撃ではなく防御に生かす取り組みとして、Project Glasswingも進められています。

私たちができる対策としては、AIを使ったコードの点検や、AIにコードを渡す前の機密情報のマスキングなどがあります。

AIの能力を安全に活用するためにも、適切な指示の出し方と情報の扱い方を身につけておきましょう。