Anthropicの研究者は2026年8月、米国の成人とAnthropic職員計10,980人を対象に、AIの能力、職場での導入、生産性、雇用の自動化、失業率の見通しを調査しました。両グループは現在のAI能力についておおむね一致しましたが、進歩の速さに対する見方は異なりました。2030年までにAIがノーベル賞級の発見をすると予想した職員は91%で、米国成人は39%でした。翌年までにAIが科学研究を設計、実施、発表すると予想した職員は90%、一般の人々は38%でした。課題によって、米国成人の19～40%はAIには決してできないと答えた一方、職員で同じ回答をした人は最大でも2%でした。職場でAIを定期的に使う成人のうち、2030年までに指定された8つの課題のうち少なくとも7つをAIが担うと予想した人は56%でした。全成人では41%、AIツールを使ったことがない人では28%、職員では96%でした。

AIが課題をこなせる場合でも、職場への導入予想は異なりました。2030年までにAIが実行できる課題のうち、職場で実際にAIが使われる割合を米国成人は42%、Anthropic職員は65%と予想しました。職場での導入を妨げる要因を最大3つ選ぶ質問では、米国成人は「顧客は人との対応を好む」を最も多く選び、続いてデータのプライバシーと安全性、AIの信頼性、法律・規制・賠償責任を挙げました。職場でAIを定期的に使う成人では、42%がプライバシーと安全性を上位3項目に挙げ、他の成人では37%でした。「顧客は人の対応を好む」は定期利用者で37%、他の成人で42%でした。職員にはこの障害について質問していません。2030年の仕事の進め方について、職員の大半はAIが単独で作業するか、従業員が成果を確認すると予想しました。米国成人の40%は、従業員が単独またはAIの支援を受けて仕事の大部分を行うと予想しました。

職員は、AIに適した作業でより大きな時間短縮を見込んでいました。85%は作業時間が半分以下になり、5%は同じかそれ以上かかると回答しました。職場でAIを使う米国成人では、26%が作業時間は4分の1以下になると答えました。同じ回答は職場でAIを使わない人では21%、職員では59%でした。研究者は別のAnthropicの報告も引用しました。コーディングエージェントを導入した翌月、エンジニアが追加したコード行数は3倍になり、AIエージェントを導入した営業担当者は顧客との成約を増やしました。法務と採用でも、従業員1人あたりの成果が増えたと報告されています。

自身の仕事について、Anthropic職員は2030年までに現在の勤務時間の平均75%をAIが担うと予想しました。米国の就業者では28%でした。米国の労働者で、AIが勤務時間の少なくとも80%を担うと予想した人は20人に1人でした。職種別の予想は、手作業の職業、製造、運輸の労働者で25%、コンピューター、工学、科学分野の労働者で33%でした。この分野でAIを定期利用する人では40%でした。調査では、回答者に失業率が約4.2%だと伝えた上で、2030年の予測を尋ねました。AIが自分の仕事の半分未満を担うと予想した米国の労働者は、失業率を7～8%と予測しました。少なくとも80%をAIが担うと予想した人の予測は12.2%でした。米国の労働者全体では、AIに担われる仕事の割合が10ポイント高まるごとに、失業率の予測は0.4ポイント高くなる関係が見られました。職員にも同様の関係がありました。回答者自身の仕事がAIに担われる割合を一定とした場合、AIが8つの課題のうちいくつをこなせるかという予想は失業率の予測と関連しませんでした。

Anthropic職員の95%は、自身の仕事の多くをAIが担うと予想しながらも、今後12カ月で会社の従業員数が増えると考えていました。増加率の中央値は66%で、27%は従業員数が少なくとも2倍になると予想しました。報告書によると、これらは社内調査に答えた職員個人の予想であり、Anthropicの計画や見解を示すものではありません。職員は、職種変更を余儀なくされた離職者が次の仕事を見つけるまでの期間を中央値で12カ月と予想しました。米国成人の回答の中央値は7～12カ月でした。

Anthropicの研究者は2026年8月、米国の成人とAnthropic職員計10,980人を対象に、AIの能力、職場での導入、生産性、雇用の自動化、失業率の見通しを調査しました。両グループは現在のAI能力についておおむね一致しましたが、進歩の速さに対する見方は異なりました。2030年までにAIがノーベル賞級の発見をすると予想した職員は91%で、米国成人は39%でした。翌年までにAIが科学研究を設計、実施、発表すると予想した職員は90%、一般の人々は38%でした。課題によって、米国成人の19～40%はAIには決してできないと答えた一方、職員で同じ回答をした人は最大でも2%でした。職場でAIを定期的に使う成人のうち、2030年までに指定された8つの課題のうち少なくとも7つをAIが担うと予想した人は56%でした。全成人では41%、AIツールを使ったことがない人では28%、職員では96%でした。

AIが課題をこなせる場合でも、職場への導入予想は異なりました。2030年までにAIが実行できる課題のうち、職場で実際にAIが使われる割合を米国成人は42%、Anthropic職員は65%と予想しました。職場での導入を妨げる要因を最大3つ選ぶ質問では、米国成人は「顧客は人との対応を好む」を最も多く選び、続いてデータのプライバシーと安全性、AIの信頼性、法律・規制・賠償責任を挙げました。職場でAIを定期的に使う成人では、42%がプライバシーと安全性を上位3項目に挙げ、他の成人では37%でした。「顧客は人の対応を好む」は定期利用者で37%、他の成人で42%でした。職員にはこの障害について質問していません。2030年の仕事の進め方について、職員の大半はAIが単独で作業するか、従業員が成果を確認すると予想しました。米国成人の40%は、従業員が単独またはAIの支援を受けて仕事の大部分を行うと予想しました。

職員は、AIに適した作業でより大きな時間短縮を見込んでいました。85%は作業時間が半分以下になり、5%は同じかそれ以上かかると回答しました。職場でAIを使う米国成人では、26%が作業時間は4分の1以下になると答えました。同じ回答は職場でAIを使わない人では21%、職員では59%でした。研究者は別のAnthropicの報告も引用しました。コーディングエージェントを導入した翌月、エンジニアが追加したコード行数は3倍になり、AIエージェントを導入した営業担当者は顧客との成約を増やしました。法務と採用でも、従業員1人あたりの成果が増えたと報告されています。

自身の仕事について、Anthropic職員は2030年までに現在の勤務時間の平均75%をAIが担うと予想しました。米国の就業者では28%でした。米国の労働者で、AIが勤務時間の少なくとも80%を担うと予想した人は20人に1人でした。職種別の予想は、手作業の職業、製造、運輸の労働者で25%、コンピューター、工学、科学分野の労働者で33%でした。この分野でAIを定期利用する人では40%でした。調査では、回答者に失業率が約4.2%だと伝えた上で、2030年の予測を尋ねました。AIが自分の仕事の半分未満を担うと予想した米国の労働者は、失業率を7～8%と予測しました。少なくとも80%をAIが担うと予想した人の予測は12.2%でした。米国の労働者全体では、AIに担われる仕事の割合が10ポイント高まるごとに、失業率の予測は0.4ポイント高くなる関係が見られました。職員にも同様の関係がありました。回答者自身の仕事がAIに担われる割合を一定とした場合、AIが8つの課題のうちいくつをこなせるかという予想は失業率の予測と関連しませんでした。

Anthropic職員の95%は、自身の仕事の多くをAIが担うと予想しながらも、今後12カ月で会社の従業員数が増えると考えていました。増加率の中央値は66%で、27%は従業員数が少なくとも2倍になると予想しました。報告書によると、これらは社内調査に答えた職員個人の予想であり、Anthropicの計画や見解を示すものではありません。職員は、職種変更を余儀なくされた離職者が次の仕事を見つけるまでの期間を中央値で12カ月と予想しました。米国成人の回答の中央値は7～12カ月でした。