METRが2026年2月から4月にかけて実施した調査によると、ソフトウェアエンジニア、研究者、学者を含む349名の技術職は、AIツールによって仕事の価値が中央値で1.4〜2倍に向上したと回答した。参加者は作業速度が中央値で3倍向上したと報告したが、研究チームは、AIによって容易になった低価値な作業に時間を使う傾向があるため、速度は実際の価値を過大評価している可能性があると指摘している。

回答者は、2025年3月時点の価値向上を1.3倍と推定し、2027年3月までには2.5倍に達すると予測した。この調査では参加者の70%に対して平均200ドルの報酬が支払われ、内部整合性を確保するための複数の質問が用いられた結果、回答者の推定値の多くは交差検証によって妥当性が確認された。

METRのスタッフは、これらの自己申告データが誇張されている可能性に注意を促した。METRの従業員自身による報告は全体的なサンプルよりも低い数値であり、AI生産性の認識と実態の乖離に関する先行研究への理解が、より控えめな見積もりにつながった可能性がある。報告書は、AIの研究開発の自動化を正確に追跡するため、組織が高品質な調査を優先することを推奨している。

METRが2026年2月から4月にかけて実施した調査によると、ソフトウェアエンジニア、研究者、学者を含む349名の技術職は、AIツールによって仕事の価値が中央値で1.4〜2倍に向上したと回答した。参加者は作業速度が中央値で3倍向上したと報告したが、研究チームは、AIによって容易になった低価値な作業に時間を使う傾向があるため、速度は実際の価値を過大評価している可能性があると指摘している。

回答者は、2025年3月時点の価値向上を1.3倍と推定し、2027年3月までには2.5倍に達すると予測した。この調査では参加者の70%に対して平均200ドルの報酬が支払われ、内部整合性を確保するための複数の質問が用いられた結果、回答者の推定値の多くは交差検証によって妥当性が確認された。

METRのスタッフは、これらの自己申告データが誇張されている可能性に注意を促した。METRの従業員自身による報告は全体的なサンプルよりも低い数値であり、AI生産性の認識と実態の乖離に関する先行研究への理解が、より控えめな見積もりにつながった可能性がある。報告書は、AIの研究開発の自動化を正確に追跡するため、組織が高品質な調査を優先することを推奨している。