この記事のポイント
- Anthropicで技術職の採用に占める初級職の割合が27%から9%に低下する一方、技術職の採用人数は増加。
- エンジニア1人当たりのコード変更記録は半年前の5倍となり、AI利用とともに仕事量の指標が変化しています。
- 会議時間は従業員の中央値で前年比20%増となり、作業量の増加と、人が確認・調整する負担を分けて見る分析です。
Anthropicが2026年10月16日、自社の雇用やAI利用を分析した「How employment is changing at Anthropic」を公開しました。社内のデータをもとに、採用の構成、AIエージェントの作業量、会議時間がどう変わったかを整理しています。
初級技術職の割合は低下、技術職の採用人数は増加
技術部門で初級（junior）職に分類される従業員の割合は、2025年初頭以降、21%から14%へ低下しました。技術職の採用に占める初級職の割合も27%から9%へ下がっています。初級職は年齢ではなく職位の区分です。採用全体に占める割合の変化であり、採用人数の増減とは分けて見る必要があります。
初級職の求人は2025年12月以降に特に減り、2026年4月には研究・開発チームが下位等級の採用を抑えたとしています。同月の調査では、機械学習部門の約3分の1、ソフトウェア開発部門の約5分の1のマネージャーが、AIの影響で採用を減らしたと回答しました。一方、会社の拡大に伴い、技術職の採用人数自体は増えています。
コードの変更は5倍、会議時間も増加
自律型と対話型を合計したエージェントの作業時間は、2026年3月に人間を上回ったといいます。従業員が指示する対話型に限っても、8月には人間の6倍でした。ただし、エージェント側は回答を考えたり外部ツールを使ったりした稼働時間（30分超の待機を除外）、人間側は従業員数と週40時間を仮定した計算です。同じ時間で同じ量の仕事を完了した、という比較ではありません。
エンジニア1人当たりのコミット（コードの変更記録）は約半年前の5倍になりました。コード量に加えて品質を調べるため、後から削除・差し戻しされた割合なども比較しています。こうした間接的な指標では人が書いたコードとの差は見られず、AIの誤りは発見しにくい可能性も挙げています。会議時間は従業員の中央値で前年比20%増、技術職のうち管理職ではない人でも16%増でした。
急成長し、自社AIを深く使う企業の分析
AIツールを使い始める人は無作為に選ばれておらず、大きな仕事に着手する人が先に導入すれば、効果を過大に見積もる可能性があります。急成長や広い株式保有、自社製品を深く使う環境も他社と異なります。Anthropicは、職種別の需要・生産性の継続観測や社内の配置転換、成果を従業員と分かち合う仕組みを論じていますが、それだけで初級職の採用減少を解決できるとはしていません。
まとめ：採用構成・仕事量・確認負担を分けて見る
社内のAI活用と働き方の変化を検討する方にとっては、採用の割合だけでなく、人員数や仕事の内容も併せて見る材料になります。利用時間やコード量を成果の代わりにせず、会議や確認にかかる負担と照合すると、自社で何が変わったかを整理しやすくなるでしょう。
AI導入が進む現場では、部下の評価に悩む管理職が53%に達したという海外調査も報告されており、成果物の評価と確認作業が別の課題になっています。自社の変化を捉える際も、採用人数、任せる仕事、人が確認する時間を分けて記録するとよいでしょう。
