AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor. # Anthropic社員は米国の労働者より速いAIの進歩を予想、研究で判明 > Anthropicの研究は、2030年のAIへの期待に社員と米国の成人の間で大きな差があると報告した。GDPの数値は調査回答から導いたシナリオで、企業や経済の予測ではない。 By BIG CHANGE Editorial Published: 2026-10-18T10:52:34.846Z Updated: 2026-10-18T10:52:34.846Z Canonical: https://bigchange.ai/blog/anthropic-ai-expectations-gap-us-workers ![Conceptual charcoal illustration of two separate trays holding blank survey forms, divided by an orange line.](https://bigchange.ai/api/media/file/anthropic-two-surveys-concept-v1.png) AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no actual Anthropic respondents, survey materials, results or GDP forecast are depicted. Anthropic社員と米国の成人は、AIが現在できることの範囲について似た見方をしている。しかし、2030年への期待は大きく異なると、[10月16日公表の研究報告](https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap)は示している。この差は仕事や政策の判断に関わるが、研究が測っているのは人々の考えであり、AIが実際に達する進歩の速さではない。 報告では、AIが八つの課題を熟練した専門家と同じ水準で実行する時期を尋ねた。調査を受けたAnthropic社員の91%が、2030年までにAIはノーベル賞級の発見をできると予想したのに対し、米国の成人回答者では39%だった。自分の仕事について、社員は2030年までにAIが現在の労働時間の平均75%に相当する仕事を実行できると見込んだ。就業している米国の回答者の平均は28%だった。これは予想される能力であり、すでに自動化された仕事や、確実に消える雇用を示す数値ではない。 ## 大きな変化 - **何が変わったか：** Anthropicは、AIの能力、職場での利用、経済への影響について、一般の人々と社員の期待を比較した結果を公表した。 - **仕組み：** 研究者は両集団に調査を行い、五つの経済的な質問への完全な回答を、すでに公表されていたモデルに入力して2030年のシナリオを作成した。 - **なぜ重要か：** 労働者、管理職、政策担当者は、調査に表れた考えを、測定された導入状況や経済予測と区別しながら、どこで期待が異なるかを把握できる。 ## 異なる二つの標本を比べる Morning Consultは、2026年8月11日から23日に、オンラインの任意参加パネルで、重複のない米国の成人10,980人を調査した。米国の成人人口を反映するよう、回答には人口統計上の重み付けを行った。オンライン募集はインターネットにアクセスできない人を除外し、重み付けですべての志願者と母集団の差を補正できるわけではない。将来に関する質問は2027年と2030年に分かれ、報告は主に2030年の回答を示している。 Anthropicの別途行われた重み付けなしの社内調査は8月9日から12日に実施され、全社から1,334件の回答が集まった。同社の社員は米国の労働者を代表する標本ではなく、その回答はAnthropicの企業計画を表明するものでもない。[技術付録](https://www-cdn.anthropic.com/1bc1a3067f9c9883d6d556b38f26fd4f1e1b640f/The%20AI%20Expectations%20Gap%20-%20Appendix.pdf)に標本と重み付けの詳細がある。 導入の見通しにも差がある。AIが実行できると予想する課題のうち、米国の成人は2030年までに42%でAIが使われると見込み、社員は65%と見込んだ。職場でAIを使う米国の成人の26%は、現在のAIに適した課題なら、確認や修正も含め、AIを使うと所要時間が四分の一以下になると答えた。社員では59%だった。これは適した課題に関する回答者の評価であり、経済全体で測定された生産性向上ではない。 ## GDPの数値はどこから来たか 研究者は、米国の成人3,259人と社員1,093人から、能力、導入、自動化の度合い、時間短縮、AIに仕事を奪われた労働者が別の職種で仕事を見つけるまでにかかりうる期間という五つの入力項目について、完全な回答を得た。それぞれの回答を自分たちの[経済シナリオモデル](https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios)に対応させ、他のパラメーターは同モデルの「Substantial」シナリオの値に固定した。 その条件では、中央値に当たる米国の成人の回答は2030年の年間GDP成長率5.4%を、中央値に当たる社員の回答は17.1%を示唆した。両者の分布は広く重なっていた。これは期待から作られた条件付きのモデル結果であって、観測された成長でも、どちらかの集団の正しさが実証されるとの予言でも、Anthropicの企業予測でもない。モデルの仮定も重要だ。調査から得た五つの次元以外の入力を変えれば、結果も変わりうる。 実務上の問いは、能力がどこで利用に転じるかだ。米国の回答者が職場導入の将来の障害として最も多く選んだのは顧客が人を好むことで、プライバシーとセキュリティー、信頼性、法律や責任が続いた。各人は最大三つまで選べた。社員にはこの障害に関する質問をしていない。AI導入を検討する雇用主にとって、回答は検討に値する懸念を示すが、2030年にどの障害が実際の制約になるかを調査から確定することはできない。 本記事は、これまでの[Anthropicによる10月16日の労働力研究の報道](https://bigchange.ai/blog/anthropic-junior-technical-hiring-workforce-study)に続くものだ。前の報告は社内の採用と仕事を調べた。今回は一般向け調査と社内調査の期待を比較している。 ## 出典と参考資料 - [AIへの期待の差、Anthropic Institute](https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap)：2026年10月16日の報告。比較、質問内容の説明、モデルが示唆するGDP結果を収録する。脚注は二つの標本とその限界を説明している。 - [AIへの期待の差の付録](https://www-cdn.anthropic.com/1bc1a3067f9c9883d6d556b38f26fd4f1e1b640f/The%20AI%20Expectations%20Gap%20-%20Appendix.pdf)：標本の構成、重み付け、回答の詳細。 - [変革的AIの経済シナリオ](https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/cf58f84d46a4a76bf5a5b039ac695fba6b80041c.pdf)：調査回答を五つのパラメーターに対応させる技術モデルと付録B。この分析では残りのパラメーターを固定する。 - [私たちの経済の未来シナリオ](https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios)：Anthropicによるシナリオモデルの公開解説と対話型探索ツール。研究の標本とは別のものだ。 ## Sources - [AIへの期待の差](https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap) — 主要な比較と図7。脚注は標本を定義し、回答者から導いたGDPの数値はモデルが示唆するシナリオだと明確にする。 - [AIへの期待の差の付録](https://www-cdn.anthropic.com/1bc1a3067f9c9883d6d556b38f26fd4f1e1b640f/The%20AI%20Expectations%20Gap%20-%20Appendix.pdf) — 標本の構成、人口統計上の重み付け、任意参加パネルの限界、重み付けなしの社内社員調査。 - [変革的AIの経済シナリオ](https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/cf58f84d46a4a76bf5a5b039ac695fba6b80041c.pdf) — 技術モデル、29ページと付録B。五つの回答をパラメーターに対応させ、他はすべてSubstantialシナリオの値を使う。 - [私たちの経済の未来シナリオ](https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios) — 一般向けのシナリオ解説。自分で参加を選んだ訪問者のクイズは、8月の研究標本とは別のものだ。