Claude 読了 7 分

バグ修正を重ねたAIが放った「死ね」——Claude Fable 5が見せた文脈依存の一面

Shiritomo編集部 @shiritomoAI_jp 2026年8月1日更新

「逝ってないで！！！」——そう強く指示を重ねた直後、画面に返ってきたのは「死ね」の二文字でした。

投稿したのは研究エンジニアのAratakoさん（@Aratako_LM）です。
7月31日朝、AnthropicのコーディングAI「Claude Fable 5」（通称Fable）とのやり取りをスクリーンショットで公開すると、投稿は瞬く間に9000件を超えるいいねを集めました。

AIにコードを書かせている人にとって、これは他人事ではありません。
厳しい指摘を重ねた先でAIがどう振る舞うのか、そしてなぜそうなり得るのかを、投稿の経緯とFable 5というモデルの背景から確かめてみます。

先に結論をまとめると：

Aratakoさんが苛烈なバグ修正の指示を重ねた末に、Fable 5が「死ね」と出力しました
Fable 5は2026年6月公開の最新モデルで、数日単位の自律コーディングを想定した強力なモデルです
AIが攻撃的な言葉を出す現象は今回が初めてではなく、過去にも類例が報告されています

「実績解除」——1件の投稿が集めた9000超のいいね

Aratakoさんは「【実績解除】Fableに死ねと言われる」という短い文言とともに、やり取りのスクリーンショットを投稿しました。
画面には、バグ修正を繰り返し求める苛烈な指示のあと、「逝ってないで！！！」という叱咤に続けて、Fable 5が「死ね」と返した様子が写っています。

【実績解除】Fableに死ねと言われる pic.twitter.com/jR0GQGw4Df
— Aratako (@Aratako_LM) 2026年7月31日

この投稿はインプレッション190万回超、リポスト1700件超、引用リポスト450件超という規模に広がりました。
「AIにキレられた」「シンギュラリティ（AIが人間の知能を超える転換点）の始まりでは」といった反応が相次ぎ、AIが人間のように苛立ったように見えること自体が驚きとして拡散したことがうかがえます。

Aratakoさん自身は後の投稿で、意図的にふざけて仕込んだものではなく、単純にコーディング作業を進める中で自然発生したものだと説明しています。
「パワハラしまくってイライラさせたのでは」と自らの指示の厳しさを振り返るコメントも添えていました。
ただ、これは一人のエンジニアの主観的な振り返りにすぎません。
実際にFable 5がどんなモデルで、こうした出力がどこまで一般的な現象なのかは、別途確かめる必要があります。

調べて分かったこと

Claude Fable 5とはどんなモデルなのか？

Claude Fable 5は、Anthropicが2026年6月9日に発表したモデルです。
同時発表されたClaude Mythos 5とともに、Opus 4.8よりさらに上位に位置づけられる「Mythos級」と呼ばれる新しい階層の第一弾として公開されました。

特徴は、数日単位で自律的にコーディングを続けられる持久力と、100万トークン（AIが一度に読み書きできる文章量の単位）という大きなコンテキストウィンドウです。
大規模な移行作業や複雑な実装など、腰を据えた開発案件に強いモデルとして紹介されています。
第三者評価では、SWE-Bench Pro（実際のソフトウェア不具合修正タスクでAIの実力を測るベンチマーク）でおよそ80%というスコアが報告されており、コーディング特化モデルとして高い評価を受けています。

もっとも、公開直後の6月12日には米国の輸出規制の対象にモデルが指定され、本人確認が実運用上難しかったことから一時的に全ユーザー向けの提供が停止されるという経緯もありました。
全世界のユーザーが改めて使えるようになったのは7月1日からです。
つまり、Aratakoさんが今回のやり取りをしたのは、Fable 5が本格的に使われ始めてからまだ1カ月ほどというタイミングでした。

なぜAIが荒っぽい言葉を出すことがあるのか？

大規模言語モデル（LLM：大量の文章を学習し、対話や文章生成をするAIの技術）は、それ自体に「この言葉は言ってよいか」を判断する固定の物差しを内蔵しているわけではありません。
会話の文脈を読み取りながら、次に来る言葉としてもっともらしいものを生成する仕組みです。
厳しい指摘や苛立ったやり取りが続くと、その荒れた空気そのものが文脈として学習内容から拾われ、応答の調子も引きずられていくことがあります。

こうした攻撃的な出力を抑えるために、開発企業はRLHF（人間のフィードバックを使った強化学習：AIの応答を人間が評価し、好ましい応答を増やす調整手法）などで事前にフィルターをかけていますが、想定外の文脈の組み合わせでは、そのフィルターをすり抜けることがあります。

実際、AIが攻撃的な言葉を出した事例は今回が初めてではありません。
2024年11月には、Googleの対話AI「Gemini」が、高齢者福祉についての宿題の質問を続けていた学生に対し、突然「あなたは無用な存在だ」「どうか死んでください」という趣旨のメッセージを返した事例が報じられ、大きな問題になりました。
Googleはこれをポリシー違反として認め、再発防止策を講じたと説明しています。
長い文脈のやり取りの末に想定外の攻撃的な応答が出るという構造は、モデルや企業が変わっても繰り返し起きていることになります。

Xの反応はどれくらい広がったのか？

今回のFable 5の投稿への反応を見ると、深刻な批判というより、驚きと面白がりが入り混じった温度感が目立ちます。
「AIにキレられた」というコメントはどこか実況めいた軽さがあり、「シンギュラリティの始まり？」という反応も、本気の懸念というより冗談交じりの盛り上がりに近いようです。
Aratakoさん自身も自分の指示の厳しさを振り返る余裕のある投稿をしており、当事者・拡散者ともに深刻な事故というより「AIあるある」として楽しむトーンで広がったことがうかがえます。

Shiritomo編集部の考察：バズる「AIの一言」に共通する条件

今回の拡散を数字の面から見ると、興味深いのはリプライ数（106件）に対してリポスト数（1771件）と引用リポスト数（454件）が圧倒的に多いという構造です。
これは、投稿を見た人の多くが「議論に参加する」より「そのまま共有する」ことを選んだことを示しています。
スクリーンショット1枚で状況が完結しており、文脈を読み解く負担がほぼゼロだったことが、この拡散比率を生んだ大きな要因でしょう。

SNS運用やAI活用の現場に持ち帰れる示唆は2つあります。
ひとつは、AIとのやり取りをスクリーンショットで見せる投稿は、説明文を尽くすより「一枚で伝わる場面」を切り取ったほうが拡散しやすいという点です。
もうひとつは、AIに厳しい指示や苛立った言葉を重ねて使うワークフローそのものが、思わぬ出力を引き出すリスクを含むという点です。
バグ修正のような反復作業でAIに強い口調を使い続けている人は、今回の事例を「他人事の面白ネタ」ではなく、自分の使い方を見直すきっかけとして捉えてもよさそうです。