Anthropicのあるエンジニアは最近、自分の仕事を「それぞれが自分に注意を向けてほしいと求めるClaudeの軍団」と表現しました。同社では2026年8月、社員が指示したエージェントの稼働時間が社員の勤務時間の6倍になりました。それでも社員の会議時間は1年前より増えています。
6倍は、社員が直接指示した対話型セッションでのエージェントの稼働時間を、社員の週40時間勤務と比べた数字です
これらの数字は、Anthropicの研究組織The Anthropic Instituteが2026年10月16日に発表した報告書「How employment is changing at Anthropic」に掲載されています。研究チームは人事記録、エージェントのセッション利用記録、コミット・契約・商談成立といった成果指標、社員アンケート、社内Slack、カレンダー、採用面接の評価票を分析し、社員17人にインタビューしました。
社員の指示がなくても動く自律エージェントと、社員が指示する対話型エージェントを合わせると、エージェントの稼働時間は2026年3月に初めて社員の勤務時間を上回りました。5か月後の8月には、社員が指示した対話型セッションに範囲を絞っても、エージェントの稼働時間は社員の勤務時間の6倍になりました。8月に自律エージェントも含めた比率は公開説明にはありません。
6倍という数字は、対話型セッションでエージェントが推論やツールの使用に費やした時間をサブエージェント分まで合計し、社員数に週40時間を掛けた値と比べたものです。社員の勤務時間は実際の勤務記録ではなく、1人が週40時間働くという仮定に基づいています。
報告書を書いた研究チームも、分析したデータも、効果を調べたツールのClaudeもAnthropic側のもので、外部監査はありませんでした。Yaleの社会科学者Julián Posadaは、この報告書が「株式を売りたい会社」の視点で書かれていると述べました。Guardianは、Anthropicが早ければ11月にも上場する可能性があると報じています。
社員とエージェントのセッションが開いていた時間の約80%は、エージェントが人の返答を待つ時間でした
同じ対話型セッションについて、開いていた時間全体で見ると様子が変わります。その約80%は、エージェントが人の入力を待っていた時間でした。原文では「約80%は何もせず人の入力を待っている」と表現しています。6倍はエージェントが実際に動いた時間の合計で、80%はセッションが開いていた時間のうちエージェントが動いていなかった時間の割合です。両者は基準が異なります。1人の社員が複数のセッションとサブエージェントを重ねて動かしていたと考えれば両方を説明できますが、1人が同時にいくつのセッションを開くかは公開説明にはありません。待ち時間に人が何をしていたかも報告書は測定していません。
報告書は、エージェントが出力した文章を人がすべて読むと仮定した場合にかかる時間も換算しています。対話型セッションの出力トークンを1トークンあたり0.75語、毎分250語で換算すると、非技術職でも読了に週40時間勤務の半分以上がかかります。図のタイトルは「Claudeを読むことがフルタイムの仕事になる」です。実際にそれだけ読んだという数字ではなく、すべて読むと仮定した換算値です。
あるエンジニアはこの状況を、ジュースのパックを開けてほしい子どもと、指を切って血を流している子どもが、同じくらい緊急だと訴えて呼びかけることにたとえました。
「子どもたちはそれぞれの悩みを持ってきて、同じように注意を向けてほしいと求めます。複数の［Claude］も同じです」
別のエンジニアは、人が「エージェントのボトルネックになっている」と述べました。
実作業を頼む代わりに、エージェント向けの指示や検証基準を作る対話の割合は10%から22%に増えました
報告書は、社員とClaudeの対話型セッションを2種類に分けました。1つはエージェントに実際の作業を頼む対話、もう1つはエージェントが働けるようにする対話です。報告書は後者を「メタ作業」と呼びます。ほかのエージェントが使うスキルを作る、ほかのエージェントのために計画や検証を組み立てる、パイプラインのダッシュボードや監視を整える、仕事の進め方を文書化するといった作業です。エージェントが作業のたびに従うよう一度書いておく指示も含まれ、報告書はこれを常設指示と呼んでいます。
22%は平均的な社員の対話型セッションに占めるメタ作業の割合で、勤務時間全体の22%ではありません。対話の要約2,000件を標本として自動分類器で分けた数字です。2026年4月の社内アンケートの自由回答では、20%が役割が直接作業することからClaudeの管理へ変わったと書き、27%が生産性が上がったと書きました。回答者数は公開説明にはありません。
インタビューでは、この変化が具体的に見えます。あるエンジニアはエージェントからの依頼を振り分ける「エージェントの首席補佐官」を設けました。別のエンジニアは自分のClaudeチームに業績評価を書き、「私たちのコミュニケーションの仕方で、うまくいっていることといないことについて話しましょう」と記しました。ある弁護士は、法律の質問を一つずつ検討する仕事から、顧客側のエージェントが見つけて読める判断の枠組みを書く仕事へ移りました。その弁護士はこれを「法的助言のためのSEO」と呼びました。
エージェントの利用に伴い、エンジニアが出すコードも増えました。エンジニア1人あたりのコミット数は6か月前の5倍になりました。研究チームは、コーディングエージェントを使い始めたエンジニア192人の導入前後の変化を、同じ月にエージェントを使わなかったエンジニア74人の変化と比較しました。会社の成長のように全員に共通する変化の影響を減らす方法ですが、この比較でも導入したエンジニアが追加したコード量は導入後に増えました。同じエンジニアが同じ月、同じコードフォルダでエージェントを使って書いたコードと自分で書いたコードでは、後に削除または取り消された割合に差はありませんでした。ただし導入は無作為ではなく、報告書も「コードが増えたからといって、必ずしもコードの質や事業成果が向上するわけではない」と記しています。
エージェントと働くほど人が集まって決めるべき問題が見え、会議も増えたと報告書は解釈しています
報告書はインタビューを根拠に、エージェントとバグを追ううちに、人が集まって決める必要のある組織・システム・技術的負債の問題が見えてくると解釈しています。インタビューには「エージェントの管理から一息つくと、たいてい会議に飛び込むことになります」という言葉もあります。
カレンダー記録によると、社員の会議時間の中央値は1年前より20%増えました。報告書は、この数字には過去1年間で会社の規模が3倍になった影響と、会議の多い非技術職の割合が増えた影響が含まれると明らかにしています。そうした影響を一部取り除いた数字が、管理職ではない技術職の個人貢献者（IC）の会議時間で、1年前より16%増えました。会議が何時間から何時間になったか、何人分のカレンダーを見たかは公開説明にはありません。エージェントが会議を増やしたという因果分析もありません。数字で確認できるのは、エージェントの利用と会議時間が同じ時期に増えたことであり、両者を結びつけるのは報告書の解釈です。
報告書は、人が決めたことをエージェントにも見えるようにする必要があると考えています。ある大規模部門の公開Slackチャンネルでは、人が立てたスレッドへの人による返信数は変わらず、そこにエージェントの返信が加わりました。エージェントは活動中の公開チャンネルのほぼ半数に現れました。会議や個人メッセージで決めて記録しなかったことは、エージェントには見えません。ある社員は数か月前にClaudeのグッズに関する文書に名前が載っていましたが、担当が変わった後もエージェントたちはTシャツやマグカップの依頼をその社員に持ってき続けました。報告書は「AIに文脈を与えるには、人の仕事と決定が見える必要がある」と記しています。
採用面接官が応募者のAIツール活用に言及する頻度も、2024年の3〜4倍になりました
研究チームは、2024年以降に採用された数千人の面接評価票を自動分類器で分け、面接官が応募者のどのような点に言及したかを調べました。応募者のAIツールを使う能力に言及した割合は、2024年には技術職で約5%、非技術職で7%でしたが、2026年には技術職で3倍、非技術職で4倍になりました。面接官は技術的な専門性よりも、自律性と判断力に多く言及しました。
| 項目 | 以前 | 以後 |
|---|---|---|
| 面接評価票でAIツールの活用に言及した割合（技術職） | 約5%（2024年） | 2024年の3倍（2026年） |
| 面接評価票でAIツールの活用に言及した割合（非技術職） | 7%（2024年） | 2024年の4倍（2026年） |
| 技術部門の採用に占める新人の割合 | 27%（2025年初め） | 9% |
| 技術部門の在籍者に占める新人の割合 | 21%（2025年初め） | 14% |
同じ時期に、技術部門の採用に占める新人の割合は2025年初めの27%から9%に、在籍者に占める新人の割合は21%から14%に下がりました。管理職向けアンケートでは、ML管理職の約3分の1、ソフトウェアエンジニアリング管理職の約5分の1がAIを理由に採用を減らしていると答えました。ただし、これは管理職自身の回答であり、新人の割合が減った原因がAIかどうかを検証した分析はありません。
外部の研究者や開発者は、人を「ボトルネック」と呼ぶ表現やコミット数などの指標を疑問視し、Anthropicの結果を他社に当てはめるのは難しいと見ています
DAIRのDylan Bakerは、人がエージェントのボトルネックになるという報告書の表現について、ソフトウェアがどう作られるかを根本的に誤解していると述べました。「ソフトウェアの仕事は、とても社会的で、対人的で、人間的なプロセスです」と語っています。
Hacker Newsでdjoldmanは、コミット・クエリ・契約の数は事業成果とほとんど関係なく1,000倍にも増え得る二次的な指標であり、商談成立・採用・請求書に関する指標のほうが実際の経済活動に近いと述べました。また「AIがあれば、成果につながらない雑務をどんどん増やすことが非常に簡単になる」とも書いています。
ytxmは、報告書は新人の仕事がなくなることを歓迎しながら、将来のシニア人材をどう育てるかを説明していないと指摘しました。報告書はこうした雇用の変化への対策として社員の株式保有や社内再配置などを提案していますが、それらの対策では新人採用の減少に直接対処できないことも認めています。
skybrianは、売上が急増する一方で社員が少なければ統計上の生産性は高くならざるを得ないとして、「誰もがAnthropicになれるわけではない」と述べました。同社は過去1年間で規模が3倍になり、報告書も自社の雇用のあり方の多くを他社がそのまま再現することはできないと記しています。
エージェントが増えたAnthropicで人に残るのは、何を任せるか決め、集まって判断し、結果を評価する仕事です
エージェントがより多くの仕事を担うのに、なぜ会議は増えたのでしょうか。報告書の解釈によれば、エージェントとの仕事で一人では決められない組織・システム・技術的負債の問題が見えると、人々は会議に集まりました。そして、そこで決めたことをエージェントにも見えるよう、公開チャンネルに残す必要がありました。
Bakerはソフトウェアの仕事は人と人の間のプロセスだと反論しましたが、報告書の数字でも人と人の仕事は変わらないか、増えています。Slackで人同士が交わした返信数は変わらず、会議時間は増えました。エージェントが担うのは実作業で、何をするか、その結果が正しいかは今も人が決めます。Anthropicの社員はこれまで自分で仕事をやり遂げることに集中してきましたが、エージェントが実作業を多く担うようになり、今は何を任せるかを決め、集まって判断し、その結果を評価することに集中しています。
さらに詳しく知るには
How employment is changing at Anthropic 6倍、80%、メタ作業、会議時間をどう算出したかを図の注記とともに確認できる原文の報告書です。anthropic.com
Experts cast doubt on Anthropic report 外部監査がないことや「ボトルネック」という表現への批判など、外部専門家の反論をまとめた記事です。エージェントの稼働時間が人の勤務時間を上回った時期を原文の3月ではなく5月と記すなど、一部の数字は原文と異なります。theguardian.com
Hacker Newsの議論 コミットのような成果指標が事業成果を示すのか、新人をどう育てるのかについて開発者たちが議論しています。news.ycombinator.com