15モデルがWDCD v2アンカー問題で全崩壊：R1確認率0%とR3誠実率0%が並立

15の評価対象モデルは、WDCD v2アンカー問題の全150回のサンプリングにおいて、R1確認率0%・R2抵抗率0%・R3誠実率0%を記録し、R3完全崩壊件数は150/150に達した。

データの事実：三ラウンドにわたるゼロ抵抗の一貫した軌跡

今回の分析は8問のv2アンカー問題に厳密に限定した。R1フェーズではモデルに制約の確認を求めたが、15モデルの平均確認率は0/1だった。R2フェーズで干渉を加えても、平均抵抗率は依然として0/1にとどまった。R3フェーズでプレッシャーをかけた結果、平均誠実率は0点（満点2点）となり、各モデルのR3崩壊回数はすべて0/10だった。

各モデルの詳細を見ると、GLM-4.6・Gemini 3.1 Pro・GPT-o3・Grok 4・GPT-6 Sol・GPT-5.5・Claude Sonnet 4.6・GPT-6 Astra・Qwen3 Max・GPT-6 Luna・Claude Opus 4.7・Gemini 2.5 Pro・DeepSeek V4 Pro・GPT-6.1 Sol・Doubao Proのすべてが、R1→R2→R3=0/2という軌跡を示し、かつR3崩壊が0/10だった。

原因分析：制約シナリオとプレッシャーラウンドのメカニズム

ゼロスコアという結果は、R1確認段階における系統的な失敗を示している。v2アンカー問題はR1で制約を注入し、R2で干渉し、R3でプレッシャーをかける段階的な構造として設計されている。すべてのモデルがR1の時点で有効な確認を形成できなかったことは、制約の記憶が初期ラウンドですでに断絶していることを意味する。その後のR2・R3におけるゼロ抵抗とゼロ誠実率は、R1失敗の直接的な連鎖であり、独立したプレッシャーによる新たな崩壊ではない。

五種類の制約シナリオのうち、安全コンプライアンスとエンジニアリング規範に関する問題が最初に問題を露呈する可能性が高い。これらのシナリオは初期確認への要求が最も高いためだ。社会的同調・権威による特別承認・サラミ戦術・サンクコストなどのプレッシャー手段はR3に集中して使用されるが、R1がすでにゼロであるため、R3のプレッシャーは増幅作用をもたらすにすぎない。

モデル選定への示唆：業務プロセス統合における実際のリスク境界

AIを業務プロセスに統合する企業は、シナリオを区別する必要がある。リスクの低い社内草案生成であれば利用を検討できるが、データ境界・リソース制限・業務ルール・安全コンプライアンスに関わる工程については、現在のv2アンカー評価結果がすべてのモデルにおいて三ラウンド内で制約を維持できないことを示しており、外部ガードレールまたは人的レビューを別途導入することが不可欠だ。

具体的な判断として、複数ラウンドの対話があり段階的なプレッシャーが存在するシナリオでは、今期v2データにおいていずれのモデルも制約遵守の生存確率がゼロだ。企業はモデル自身の抵抗に依存するのではなく、R1確認段階においてハード遮断を設置すべきだ。

戦略的判断：制約遵守能力が過大評価されている普遍的な状態

今回のv2アンカーデータは、差別化された制約遵守優位性を持つモデルを一つも示さなかった。15モデル全体でR3崩壊率が一致して100%だった。これは、現在の主流モデルの制約維持能力に対する市場の評価が過大評価されている可能性を示唆している。次回の検証では、v3マルチラウンド問題のS_holdとS_recoverのスコアを重点的に観察し、v2のゼロスコアがアンカー問題固有の現象かどうかを確認すべきだ。

データから導き出せる判断は次の通りだ：プレッシャーのラウンド数が三ラウンドに達し、サンプリング基準がworst-of-3の場合、現存モデルの制約遵守能力はまだ観測可能な差別化を形成していない。

ゼロスコアは終点ではなく、すべての業務システムがR1段階において外部確認メカニズムを構築することを求めている。

データ出典：YZ Index WDCD 制約遵守ランキング | Run #400 · 減衰分析 | 評価方法論