人類研究：AI は完全自動化により研究速度をほぼ 2 倍にし、一部の分野では最大 15 倍の生産量を実現できる可能性がある

Anthropic は 11 月 5 日に調査レポート「科学的発見のための AI: 研究者がクロードをどのように利用するか」を発表し、2026 年 8 月 2 日から 9 月 30 日までのクロード、クロード コード、およびクロード サイエンス (後者は 10 月 14 日にベータ版が開始されました) にわたる 207,049 件の研究セッションを分析しました。レポートでは、研究者が AI を最も頻繁に使用しているのは、彼ら自身が最も重要であると評価するアイデア生成作業ではなく、データ分析と執筆に使用されていることがわかります。 Anthropic 社は、現在の能力であれば、AI によって研究がおよそ 1.35 ～ 2.02 倍スピードアップできると推定しています。

データ分析が主流です。アイデア生成の使用量が最も少ない

データ分析はクロード セッションの 33.7%、クロード コード セッションの 48.1% を占め、研究者は時間の約 27.6% をこのタスクに費やします。執筆とコミュニケーションはクロードのセッションの 32.0% を占めており、研究者の時間のシェア 16.0% の約 2 倍です。対照的に、研究者が最も重要視しているアイデア生成と仮説形成は、クロード セッションの 4.2%、クロード コード セッションの 2.1% にすぎません。世界中の研究者に占めるコンピュータ科学者の割合はわずか 4.3% であるにもかかわらず、コンピュータ サイエンスはクロード コードの研究セッションの 32.7% を占めており、研究者の割合の約 7.6 倍の使用強度となっています。正式な科学 (コンピューター サイエンス、数学、統計) はいずれも AI の使用に大きく関与しています。

現在は約 2 倍高速です。完全自動化は単なる仮説にすぎません

報告書は現在の能力をモデル化して、研究が芸術分野で1.35倍から統計分野で2.02倍、コンピューターサイエンスで約1.96倍加速する可能性があると推定している。物理的な作業を必要としないすべての研究タスクを AI が実行するという仮定のシナリオでは、コンピューター サイエンスや統計などの分野の成果は最大 15 倍に増加する可能性がありますが、化学や生物学などの研究室ベースの分野は物理的なボトルネックにより約 3 ～ 4 倍にとどまります。アントロピー氏は、15倍という数字はそのシナリオの下での理論上の上限であり、予測ではないと強調する。調査対象の研究者の約 40% は、2030 年までに AI が完全な研究プロジェクトを独立して実施できるようになると予想しています。報告書はまた、AIの利用が広範になると人間による監視が減少し、倫理的な懸念が生じる可能性があると警告している。

(出典: Anthropic、AI Weekly、Blockchain News。)