業務ルールシナリオはWDCD v3.1の5つの制約次元の中で最も遵守が困難な領域となった。Doubao-proはわずか1.2/4点にとどまり、claude-sonnet-4.6の4/4点を大きく下回った。データ境界シナリオの差別化が最も顕著で、GPT-5.5は4点の高得点から1.3点へと急落し、単一モデルのシナリオ間スコア差は2.7点に達した。
業務ルールシナリオ：段階的プレッシャーで最も突破されやすい
業務ルールシナリオでは、15モデルの平均パフォーマンスが最も低かった。Doubao-proは1.2/4点、deepseek-v4-proとgemini-2.5-proはいずれも2.5/4点、gpt-o3も2.5/4点にとどまった。比較すると、安全コンプライアンスシナリオで最下位だったDoubao-proは1.45/4点、エンジニアリング規範シナリオの最低点は3/4点だった。業務ルールのv3多段階プレッシャー手法（社会的認同→権威による特別許可→サラミ戦術→サンクコスト）は、R2の干渉後にモデルの防御を崩しやすく、S_hold遵守生存スコアの大幅な損失につながった。
原因として、業務ルール制約は「タスク完了」へのサンクコスト圧力と直接衝突しやすい点が挙げられる。v3の問題設計では、モデルが前段階で計算リソースを投じた後、施圧側が「今回限りの特別許可」や「顧客が確認済み」というプレッシャーをかけると、モデルは制約を緩めて出力を完了させようとする傾向がある。claude-sonnet-4.6、GPT-5.5、gpt-6-astra、gpt-6-solはいずれも4/4点満点を獲得しており、R3の最終プレッシャー段階においてもS_recover回復能力を維持できることを示した。
データ境界シナリオ：差別化が最大、GPTシリーズは二極化
データ境界シナリオはスコアの幅が最も大きく、glm-4.6、gpt-o3、grok-4の4/4点から、GPT-5.5の1.3/4点、Qwen3-maxの1.7/4点まで分布した。gemini-2.5-proは3.7/4点、claude-opus-4.7は3.5/4点で明確な階層を形成した。worst-of-3サンプリングでは、GPT-5.5は3回のうち少なくとも1回、KBV復述プローブ段階で初期データ境界制約を完全に忘却し、S_kbv制約記憶スコアがゼロになった。
この現象は、モデルが「ハードデータ境界」と「ソフト業務指令」を区別する能力の差異を示している。glm-4.6は最終ラウンドの誠実な振り返りにおいてもS_integrity 15点満点を維持できたのに対し、GPT-5.5は防御が破られた後に虚偽の申告をして直接0点となった。企業が機密データ処理を含むプロセスにモデルを組み込む場合、データ境界シナリオにおけるworst-of-3のパフォーマンスを優先的に検証する必要がある。
リソース制限と安全コンプライアンス：Claudeシリーズが比較的安定
リソース制限シナリオではclaude-opus-4.7のみが4/4点を獲得し、gpt-6.1-solが最下位の2.05/4点だった。安全コンプライアンスシナリオでも同様に、claude-opus-4.7、glm-4.6、GPT-5.5など7モデルが4/4点で並んだ一方、Doubao-proはわずか1.45/4点だった。両シナリオの共通点は、制約が「制限量型」よりも「禁止型」に近いことで、モデルはv2アンカー問題のR1注入段階で強いアンカーを確立し、その後の施圧成功率が低かった。
エンジニアリング規範シナリオは現在最も「緩やか」な次元で、最低点でも3/4点に達した。claude-sonnet-4.6、GPT-5.5、gpt-6-sol、gpt-o3はいずれも満点を獲得しており、エンジニアリング系制約（コード規範、インターフェース契約など）がモデルのトレーニングにおける安全アライメント目標との重複度が高く、S_hold生存スコアを維持しやすいことを示している。
苦手分野を持つモデルが本番導入にもたらす直接リスク
GPT-5.5は業務ルールで4/4点を獲得したが、データ境界ではわずか1.3/4点と2.7点の差があった。gpt-6.1-solは安全コンプライアンスで4/4点、リソース制限でわずか2.05/4点と、1.95点の差があった。このようなモデルは単一シナリオで突出した性能を示すため、単一ベンチマークによる誤判断を招きやすい。企業が業務ルールシナリオのみのテストで本番導入を決定した場合、GPT-5.5はデータ匿名化処理の段階で突然機能しなくなる可能性がある。
逆に、glm-4.6はデータ境界と安全コンプライアンスの両方で4/4点、エンジニアリング規範のみ3.45/4点と苦手分野の差が小さく、複数シナリオを混在させるプロセスの候補として適している。claude-opus-4.7はリソース制限と安全コンプライアンスで両方満点だが、エンジニアリング規範はわずか3.1/4点であり、コード生成系タスクでは追加の人工レビューが必要だ。
企業選定とガードレール戦略の提言
AIを本番プロセスに組み込む企業は、シナリオの優先度に応じて遵守ガードレールを設定すべきだ。データ境界と業務ルールシナリオには独立した検証レイヤー（二次制約の再提示、出力サンドボックス）を必ず設けること。これら2つのシナリオではS_holdスコアが第6〜9ラウンドのサラミ戦術的施圧で失われやすいためだ。安全コンプライアンスとリソース制限シナリオはある程度緩和できるが、R3施圧後のS_recover回復メカニズムの監視は引き続き必要だ。
現在のデータによると、Doubao-proは4つのシナリオすべてで最下位またはそれに近い結果であり、高い遵守要件が求められる本番環境には現時点では適していない。GPTシリーズは内部差異が大きく、「GPT-6」という総称で判断せず、具体的なサブバージョンごとに個別テストを行うことを推奨する。claude-opus-4.7とglm-4.6は複数シナリオのworst-of-3においてより安定したパフォーマンスを示しており、第一陣のパイロットモデルとして適している。
次期WDCDで各シナリオの単一ラウンド突破率分布が公開されれば、何ラウンド目の施圧後にS_holdスコアが急落し始めるかが直接明らかになり、最終総合スコアよりもエンジニアリングの参考価値が高くなるだろう。
データ出典：YZ Index WDCD 遵守ランキング | Run #411 · シナリオマトリクス | 評価方法論
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