[ITmedia News] Anthropic、社内でAIエージェントの稼働時間が人間の6倍に 技術系初級職の採用比率は27％→9％に激減

　米Anthropicは10月16日（現地時間）、2本の調査レポートを公開した。「How employment is changing at Anthropic」は、AIが同社内の雇用や働き方をどう変えたかを分析したもの。「The AI expectations gap」は、同社従業員と米国の一般市民がAIの将来をどう予測しているかを比較したものだ。AI導入の最前線にある同社の状況は、AIが経済全体の仕事のあり方や採用、労働需要をどう変えるかの先行指標になり得るとしている。

　Anthropicでの雇用に関するレポートは、雇用やAI利用、成果指標、従業員調査、カレンダー、採用評価などの社内データと、従業員17人へのインタビューに基づく。それによると、技術部門の従業員に占めるエントリーレベル（初級職）の比率は、2025年初めの21％から14％に低下した。技術職の採用に占めるエントリーレベルの比率は27％から9％と、さらに大きく下がった。社内では2026年1月ごろから、コードの記述やバグの発見をClaudeに任せられるようになったことで、エントリーレベルの需要が減っているとの議論が出ていたという。

エントリーレベルの従業員雇用が減少している（画像：Anthropic）

　一方、AIエージェントの稼働は急増している。自律型と対話型を合わせたエージェントの稼働時間は、2026年3月に初めて人間の労働時間を上回った。従業員が指示する対話型エージェントに限っても、8月には稼働時間が従業員の労働時間の6倍に達した。

　生産性の面では、エージェントが書いたものを含め、エンジニア1人当たりのコミット（ソースコードの変更を記録する操作）の数が半年前の5倍のペースになった。法務部門の契約処理数や営業担当者の成約数も増えた。コーディングエージェントを導入したエンジニア192人と導入していない74人を比較すると、導入後にコードの追加量が大きく伸びた。エージェントが書いたコードと本人が直接書いたコードの間で、後から削除や差し戻しが行われる割合に差はなかったという。

　ただ、エージェントの処理が速くなるにつれて、人間の注意力がボトルネックになっている。対話型セッションの約8割は、エージェントが人間の入力を待っている時間だった。非技術部門でも、エージェントの出力をすべて読むには週の労働時間の半分以上が必要な量になっている。そのため従業員は、エージェントを監視・管理するための仕組みづくりといった“メタワーク”に時間を割くようになった。対話型セッションに占めるメタワークの割合は、2025年秋の10％から2026年春には22％に増えた。

　採用で重視するスキルも変わった。採用担当マネジャーの評価コメントでは、AIツールの活用実績への言及が2024年から2026年にかけて、技術職で3倍、非技術職で4倍に増えた。技術職の候補者については、自律性や判断力への言及が最も大きく伸び、専門分野の知識への言及は減った。

　同社はこうした変化への対応として、従業員の株式保有、AIによる影響を受ける職務を把握する「早期警戒システム」、社内での配置転換の優先的な実施などを挙げた。ただし、いずれもエントリーレベルの採用減少に直接対処するものではないとしている。そのうえで、職業訓練や所得支援に関する政府の政策も必要だと述べている。

　もう1本のレポートは、調査会社Morning Consultが8月に実施した米国成人1万980人への調査と、同時期に実施したAnthropicの従業員1334人への社内調査を比較したものだ。両者は現在のAIの能力についてはおおむね一致していた。しかし、将来の進歩の速さについての見方は大きく異なった。2030年までにAIがノーベル賞級の発見をできるようになると考える人は、Anthropic従業員の91％に対し、米国成人は39％だった。2030年時点でAIが仕事を単独で、または人間の確認のもとでこなすようになると考える人の割合も、5つのタスク（定型的なメールの作成、税務申告書の作成、帳簿付け、契約書の作成、ソフトウェア製品の開発）すべてでAnthropic従業員は9割を超えた。一方、米国成人は6割前後にとどまった。

AIがタスクを単独または人間の確認付きでこなすようになると考える人の割合（画像：Anthropic）

　自分の仕事への影響でも差が大きかった。2030年までに自分の現在の業務時間のうちAIがこなせるようになる割合を尋ねたところ、平均はAnthropic従業員が75％、米国の労働者が28％だった。80％以上と答えた人は、Anthropic従業員では半数を超えたが、米国の労働者では5％にとどまった。

　一方で、労働市場についての考え方は両者で共通していた。現在の失業率が約4.2％だと伝えたうえで2030年の失業率を予測してもらうと、どちらのグループでも、自分の仕事をAIが多くこなすと考える人ほど高い失業率を予測した。同じ程度の自動化を見込む人どうしでは、予測される失業率もほぼ同じだった。

　Anthropicはこの結果から、両者はAIが雇用に与える影響について異なる理論を持っているのではなく、AIの能力についての経験が異なるためだと分析している。職場でAIを日常的に使う米国の労働者の予測は同社の従業員に近いことから、AIの利用が広がれば一般の予測も変わる可能性があるとしている。