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現在、誰もが頭を悩ませている大きな問題の1つは、今後数年間でAIによってどのような職業が最も影響を受け、潜在的に混乱する可能性があるかということです。本日のAI Daily Briefでは、人工知能に関して社会が直面している最も重要な問題の1つ、つまり経済的混乱が起こる可能性が高い分野について話し合います。
大手フロンティアラボが私たちはAGI（汎用人工知能）にますます近づいていることを示唆していることから、この議論の部分が絶対的かつ否定できないほど増加しています。これらの大きな混乱の瞬間がすぐそこまで来ているという感覚が広がっており、Anthropicのダリオ・アモデイを含むリーダーたちからは、AGI以降の世界で何をすべきかについて、今から真剣に考え、議論を始める必要があるという緊急の呼びかけがあります。その一部は政策的な対応であり、一部は経済的な側面について考えることです。
Anthropicは具体的に、今週、Anthropic経済指標の第1版をリリースし、研究成果を実践に移しています。この研究論文は、どの職業がAIを使用しているか、どのように使用しているか、そしてどの程度使用しているかを判断しようとしたものです。過去2ヶ月間にわたるClaudeとの匿名化された対話データに基づいており、非常に最新の情報となっています。重要なのは、これが単なるアンケート調査による自己申告ではなく、実際の使用ログを分析した初めての論文であることで、これはこの分野における非常に価値ある追加となっています。
高いレベルでは、Anthropicは職業の3分の1以上が職場タスクの少なくとも4分の1でAIを使用していることを発見しました。しかし、タスクの4分の3でAIを使用している職業はわずか4%です。AI使用は作業員の補助よりも個々のタスクの完全自動化に傾いていますが、その差はそれほど大きくありません。AI使用の57%が人間作業者の補助である一方、43%が個々のタスクの自動化でした。
この数字は、実際に劇的な警鐘となるべきだと思います。Anthropicが既にこの使用の43%がAIが直接タスクを実行していると述べており、それがエージェント以前の時代であることを考えると、この行動がその方向にどれだけ更にシフトするでしょうか。
次に、Anthropicは異なる作業カテゴリー別にAI使用を分析しました。断然トップで首位だったのはプログラミングと開発で、全使用の37.2%を占めていました。2番目に高いカテゴリーは創造的および編集的作業、つまり彼らが芸術とメディアと呼ぶもので、10.3%でした。ここでも幅広いタスクがあり、主に映画、テレビ、演劇、音楽における執筆、制作、パフォーマンスが実際にかなり高く1.8%でしたが、マーケティングのユースケースなども含まれていました。
それに続くカテゴリーは、教育タスクが約9%、オフィスおよび管理業務が約8%、生命科学、物理科学、社会科学を含む科学が6%強、そしてビジネスおよび金融が5.9%でした。
この研究では、タスクレベルまで掘り下げているので、現在の業界を実際に動かしているユースケースを把握することができます。先に進む前に、開発者のユースケースを深く掘り下げる価値があります。今週初めの番組で議論したように、この時点でAnthropicはコーディングアシスタントのモデルプロバイダーとして確固たる地位を確立しています。
彼らはOpenAIの28%と比較して、収益の約85%をAPI使用から生み出しています。これが役に立たないということを言いたいわけではなく、Claudeのチャットログを使用しており、プログラミングが圧倒的に最大の使用例であることを考えると、LLMとAI使用全般を代表していない可能性があるということです。
掘り下げる価値があると思われるもう1つの分野は、科学カテゴリーです。詳しく見ると、実際には社会科学分野が主導していることがわかります。上位の職種は臨床心理学者、歴史家、人類学者で、主なサブカテゴリーの使用は学術研究に関するものであるようです。これが提起する1つの問題は、この報告書でAnthropicはカジュアルな使用とエンタープライズ使用を区別する良い方法を持っていないということです。
言い換えれば、歴史的なトピックに関する無作為な質問や心理的問題の自己治療が結果を歪めている可能性があることは否定できません。Anthropicも脚注でこれを認めています。「Claudeをタスクに使用している人が仕事のためにタスクを完了していたかどうかを確実に知ることはできません。Claudeに執筆や編集のアドバイスを求める人は、仕事でそうしている可能性もありますが、趣味として書いている小説のためにそうしている可能性もあります」
このタイプの注意事項が多く見られますが、これはAnthropicからすると完全に責任ある適切な対応だと思います。より広い知識に基づいてより広い会話を持とうとしているのであって、これが現在の人々のAI使用の正確で明確な内訳であると主張しようとしているわけではありません。
次に進みますと、この研究で多くの注目を集めた特徴の1つは、職種ごとのClaude使用量とその労働力の規模との比較でした。言い換えれば、これによってAnthropicは経済のどのセクターがその規模に不釣り合いなほどClaudeを使用しているかを示すことができました。
再び、そしてこのソフトウェアを実際に見ている人にとっては明らかなことですが、ソフトウェアエンジニアが明確な異常値でした。米国経済のわずか3.4%が何らかの形でプログラミングまたは開発に従事していますが、Claude使用の37%を占めていました。
セクターの規模とClaudeの使用量の間で不釣り合いな他のカテゴリーには、芸術、デザイン、スポーツ、エンターテイメント、メディアが含まれ、職業のわずか1.4%を占めるものの使用量は10.3%、また生命科学、物理科学、社会科学は職業の0.9%を占めるものの使用量は6.4%でした。教育はやや高く、経済の5.8%を占めていますが、それでもClaude使用の9.3%と上回っています。
他のすべてのセクターでは、Claude使用は経済に占める割合とほぼ一致するか、大幅に下回っていました。一部は理にかなっています。運輸および物資移動は経済の9.1%を占めていますが、Claude使用はわずか0.3%です。これらの仕事の性質上、理にかなっています。食品調理および接客関連も同様で、経済の8.7%を占めていますが、Claude使用は0.5%です。
非常に驚いたのは、そして多くの営業が対面で行われているという事実を反映していると思われますが、営業および関連職は経済の8.8%を占めているにもかかわらず、Claude使用はわずか2.3%です。多くの人々が画面の外で営業を行っていると仮定しても、これは低すぎるように感じられ、営業担当者が同僚や仲間より先を行くための大きな機会があると思われます。
職業の置き換えまたは補助に関して再び見ると、Anthropicは次のように書いています。「予測通り、このデータセットでは仕事が完全に自動化されている証拠はありませんでした。代わりに、AIは経済の多くのタスクに広く浸透しており、いくつかのタスクグループに対してより強い影響を与えています」彼らの結論は、AI採用は労働者の完全な置き換えではなく、定型的なタスクの一部を自動化または補助することに関するものですが、私はこのデータがまだ非常に初期の使用を表していると考える傾向があります。
給与分析に関しても興味深い洞察がありました。Anthropicが選んだほとんどすべての職種カテゴリーは、Claude使用の1%未満を占めていました。年収5万ドルから10万ドルの範囲で、全体の使用量の0.5%から1.5%を示す多くの役職がデータに現れており、ソフトウェア開発者やコピーライターなどの高使用率の役職はすべて、この範囲に近い中央値の収入を持っていました。
Anthropicが使用した超高収入職の例で、Claudeをあまり使用していないのは産婦人科医で、給与範囲の低い方では、AIをあまり使用していない職業の例としてシャンプー師が挙げられています。
何度か言及したように、Anthropicはこの情報を文脈化するために注意事項を示すことに苦心しています。まだ言及していない重要な追加事項の1つは、これが無料版とプロ版のチャットの分析のみで、エンタープライズ、チーム、APIユーザーを除外しているということです。エンタープライズとチームが含まれているバージョンを見てみたいと特に思います。結果がかなり劇的に変わると感じるからです。
私が常に立ち返るもう1つの大きな点は、これがまだAIエージェント以前の使用調査だということです。機能的なエージェントが実際に利用可能になるにつれて、多くのことが変わると考える傾向がありますが、いずれにせよ、これは現状についてより多くの洞察を提供する非常に価値のある報告書です。
これに対する反応として、多くの人々が現在の使用分布が非常に不均一であるという事実に注目しました。ブライアン・ロムリーは「AIはすべてのセクターに均等に影響を与えているわけではなく、特定のタイプの仕事を不釣り合いに置き換えています」と書いています。
一方、ニック・ピングストンは「製造、建設、または実際の物理的な作業に関連する個々のタスクは皆無です。驚くべきことですが、それが明確に示されているのは良いことです」と書いています。
Twitterのアカウント「アキネシス」は、これがより大きな感情の変化を表していると指摘しています。「感情の変化が今や感じ取れます。昨日、サム・アルトマンは彼のブログで、AIが私たちの生活をどのように変えるか、そしてAGIが手の届くところにあることについて語り、同時にAIがより公平な世界につながるのか、そしてポスト労働の世界がどのようなものになるのかを問いかけました。今日、Anthropicはその影響を測定する方法を提示しています。私たちの社会に対するAIの影響が拡大していることは明らかで、大手AI企業は私たちの準備を手助けしようとしています。なぜなら、それは私たちが考えていたよりもはるかに速く起こっているからです」
Anthropicだけがこのタイプの研究を試みているわけではありません。スタンフォード大学のPh.D.エコノミスト、ジョン・ハートリーは最近、この分類に新しい研究を追加しました。ハートリーとグループの貢献者によって書かれ、2025年1月に発表された論文は「生成的人工知能の労働市場への影響」と題されています。
そこからいくつかの興味深い発見がありました。ハートリーらは、労働者の約30%が職務で生成AIを使用していることを発見しました。以前の研究からの採用曲線に沿って、生成AI使用は教育レベルによって層別化されており、大学院卒の労働者の50%が生成AIを使用している一方、大学卒業がない人々の採用率ははるかに低くなっています。
採用率が最も高い業界には、情報サービス、経営、不動産、建設、教育が含まれていました。明らかに、そこで本当に興味深いことの1つは、建設がClaudeの使用では全く現れなかったということです。このデータをより深く掘り下げ、ハートリーらが特定しているユースケースの種類を理解することは非常に興味深いでしょう。
採用が最も少なかった分野については、Anthropicで見たものとの文脈で多くが理にかなっています。採用が最も低かったのは農業、鉱業、石油・ガス産業でしたが、1つの異常に低い分野は政府および軍事で、これは米国が現在急いで変えようとしているに違いありません。
研究者たちは、職場での生成AI使用が給与に比例して、基本的に2万5000から3万5000ドルの給与レベル以降、直線的に増加することを発見し、使用強度に関する他の研究の結果を裏付けています。使用頻度に関する研究では、AIを使用する労働者の3分の1が毎日使用しており、15%が週に1から3日使用していることがわかりました。重要なことに、AIをワークフローでテストした後、そのツールの使用を中止することを選択した労働者の例はほとんどありませんでした。
この論文はまた、AIが現在は自動化よりも補助的であるというAnthropicの発見を裏付けています。AIが仕事全体を完了するために使用されているのは約15%であるのに対し、圧倒的に最も多い60%の使用は、人々が仕事をより速く完了するのを支援することに関連しています。実際、より良く行うというよりも、より速く行うことが際立っており、より良く行うのはわずか20%強です。
特に高所得層がAIをより多く使用していることを考えると、興味深い結果の1つは、3万5000ドル未満の所得層がAIを使用したタスクで最大の効率向上を報告したことです。彼らはAIを使用したタスクで120分の時間節約を報告しました。これは3万5000から5万ドルの所得層では40分に低下し、その後15万ドル以上の最高所得層では80分に再び上昇しました。
タスク別の時間節約に関する統計も非常に興味深いものでした。ハートリーは「生成AIの有無によるタスク完了の平均所要時間」というグラフを共有しました。それによると、AIを使用しない場合と比較して、AIを使用したすべてのタスクが時間のわずかな部分で完了できることを示しています。生成AIを使用しない場合の執筆は80分かかるのに対し、生成AIを使用すると25分、交渉は生成AIなしで141分かかるのに対し、生成AIを使用すると29分です。
イアン・ミクは明らかな点を指摘しました。「生産性の向上は大きいように見えます。労働者がAIを使用すると、生産性が3倍になり、90分のタスクが30分に短縮されると報告しています」
今週あちこちで話題になった職業置換に関する会話のもう1つの興味深い部分は、米国政府が発表したソフトウェア開発求人の大幅な増加とその後の急落を示すこのグラフでした。これは具体的に政府の雇用データから引用されており、2022年から2025年の間にソフトウェアエンジニアリング職が70%減少したことを示しています。
グレッグ・アイゼンバーグは次のように書いています。「このグラフは驚くべきものです。ソフトウェア開発者の求人がピークから70%減少しています。人々は無料資金の終わりを非難するでしょうが、もっと興味深いことが起こっています。中流階級のエンジニアが消滅しつつあり、それは彼らがもはや必要とされていないからです。GitHub Copilotを使用する優秀な開発者1人が、5年前には全チームが行っていた仕事を出荷しています。マイクロソフトは史上最高の従業員1人あたりの収益を報告しました。新入社員レベルのエンジニアはもはや存在しません。
代わりに、AIを武器にしてコードを書く製品ビルダーがいて、彼らは数日で完全な製品を出荷します。一方、本当にエリートなエンジニアはこれまで以上に多くのお金を稼いでいます。彼らは主にフロンティア技術、つまり本当に難しいものの仕事にシフトしています。OpenAIでのAGI、SpaceXでのロケット設計、Teslaでの自動運転車技術などです。製品ビルダーはソロプレナーやクリエイターになりつつあり、フロンティアエンジニアはヘッジファンド並みのお金を稼いでいます。2025年のソフトウェアエンジニアは2020年とは異なる意味を持ち、このグラフが本当に示しているのはそれです。トップはエリートステータスであり、他の全ての人はビルダーになりつつあります」
エコノミストであり著者のノア・スミスは、結論が非常に明確だと考え、「コーディングを学ぶべきではない」と投稿しました。しかし、クリック数を稼いだ後、彼は皮肉だったことを明確にし、誰もがコーディングを学ぶべきだと確認しました。
そして多くの人々にとって疑問は、私たちは職業としてのソフトウェアエンジニアリングの終焉を目撃しているのかということでした。このグラフには多くの課題があります。まず、実際の仕事ではなく、Indeedでの求人を示しています。また、このグラフは2021年の求人の大幅な増加を示し、その後2022年にChatGPTのリリースの6ヶ月前から崩壊を始めています。実際、2023年までに求人は2021年の増加前とそれほど変わらない状態でした。
私たちは全員この期間を経験しており、2022年のテック業界の採用縮小はAIコーディングとは何の関係もありませんでした。実際、グレッグが指摘したように、これはポストコビッド時代の混乱に関するグラフのように見えます。
プログラマーのアンドレアス・リベロプロスは次のように書いています。「2020年以前のデータがなければ、このグラフは21年から23年の時代の過剰さについて語っているのであって、ソフトウェアエンジニアリング市場の現状についてではありません」
これらの批判を考慮に入れても、グラフには何か興味深いものが現れています。The Pragmatic Engineerブログの著者であるグリー・ウーセは次のようにコメントしています。「このような憶測に惑わされないでください。ソフトウェア開発者の求人は2019年のレベルに戻っています。他に同じパターンを示しているものは何でしょうか？銀行の仕事、マーケティングの仕事、そう、人事の仕事もです」
しかし、グレッグ・アイゼンバーグが指摘したように、ソフトウェア市場はコビッド以前から大きく成長しています。Perplexityは2020年から2024年の間に70%の増加を主張しています。ソフトウェアの収益は必ずしも業界の労働者と相関関係があるわけではありませんが、これは非常に大きな乖離であり、したがって求人の崩壊自体は、ソフトウェアの需要に伴って回復していないという事実ほど注目に値しないかもしれません。
とはいえ、このツイートが15,000回もいいねされたという信じられないほどのバイラル性は、この問題を取り巻く恐れを如実に示しています。たとえソフトウェアエンジニアリングが現時点でAIに置き換えられていないとしても、その日が来るという切実な懸念があります。
今週初めにパリで、サム・アルトマンは高度なエージェントがソフトウェアエンジニアリングをどのように変えるかについて議論しました。彼はその変化をDeepResearchの立ち上げになぞらえ、企業が50セントの計算能力を使用して500ドルから5万5000ドル相当の仕事を完了できると主張しました。彼は「企業はそれを実装して、はるかに効率的になっているのです。ソフトウェアエンジニアリングエージェントでこれを大きく見ることになるでしょう」と述べました。
それでも、多くの人々は私たちが先走りしていると考えています。Devisの創設者であるアレックス・シャルボノは次のように書いています。「ソフトウェアエンジニアリングの仕事が時代遅れになっていると主張する人がいれば、それは単に彼らがソフトウェアエンジニアリングAIツールを自分で使用して、それがどれほど不十分かを見ていないことを示すシグナルです。ボイラープレートや日付のフォーマット方法については役立ちますが、AIだけでテンプレート以上の複雑なものを構築しようとしてみてください」
起業家のアダム・スモールは次のように書いています。「AIはソフトウェアエンジニア、開発者、あるいはどのような肩書きで呼ぶにせよ、それらを置き換えることはありません。AIはSWEをより生産的にし、開発のペースを加速させるでしょう。開発者としてAIを使用していないなら、AIを使用する誰かに置き換えられることを心配する必要があります。それがソフトウェアエンジニアとして心配すべきことです」
私は、現在の能力に関する議論が、AIが将来実際に破壊的になる場所を理解するための最悪の議論だと考える傾向があります。それは非常に速く変化し、コーディングエージェントから現在利用可能なものに関するこれらの批判はすべて真実かもしれませんが、6ヶ月後、12ヶ月後、24ヶ月後には同じではないでしょう。
同時に、そしてソフトウェアエンジニアについて本当に重要かもしれないことは、生産性の向上を、より少ない努力とお金で同じものを構築するのではなく、はるかに多くのものを構築することに変換する能力を持つ他の役割はおそらくないということです。
エンジニアが10人のチームが助けているかのように構築できるようになると、彼らは同じものを構築するのではなく、はるかに複雑なものを構築したり、カスタマイズしたりするようになるでしょう。そして、人々がエージェントから得る生産性の向上をより多く、より良く、よりクールで、より興味深いものを構築することに変換するというこのモデルが、正常な期待になればなるほど、エージェントを単に現在存在するすべての仕事を奪うものとして見ることは少なくなると思います。
とにかく、今日のエピソードはこれで終わりです。考えるべき興味深いことがたくさんありました。経済指標についてAnthropicに良い仕事をしてもらいました。それがどこから来るのかもっと見てみたいと思います。いつものように視聴していただきありがとうございます。また次回まで、さようなら。
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