この記事のポイント
- Anthropicの独自指標では2026年8月にAIがR&D業務の26%を主導したと推計します。
- この「主導」は人が監督する段階で、測定対象に完全自律の業務はありません。
- Anthropic社内の自己評価による試作指標で、他社や業界全体との比較には使えません。
Anthropic Instituteの公開情報から、研究開発のAI関与を測る取り組みを紹介します。数値の定義と、作業単位での人との分担を整理します。
AnthropicがR&D業務の「AI主導度」を独自指標で測定
Anthropicは公式サイト(Anthropic Institute)で、社内のAI研究開発(R&D)業務のうちClaudeが「主導」している割合を継続測定する取り組みを公開しました。名付けて「R&Dオートメーション指数」です。対象はコーディングだけでなく、不具合診断や障害の事後検証など幅広いR&D業務です。
半年で1%未満から26%へ——ただし完全自動化ではない
2026年2月時点では、Claudeが「主導」(高水準の指示から作業の大部分を実行し、人間は監督役)できると評価された業務は1%未満でした。それが8月には26%まで上昇。「協働」以上のレベルまで含めると90%を超えます。
ただしこの26%は、社員のタスク報告を分類し重み付けした試作指標であり、実際の人員削減率や完全自動化を意味するものではありません。Anthropicも「測定対象のどこであれ、Claudeが完全自律で動いているわけではない」と明記しています。
AL0〜AL5、6段階でAIの関与度を測る仕組み
この指数は、Epoch AIが開発した尺度がベースです。AI関与なしの「AL0」から、人間の関与が一切ない「AL5(完全自律)」まで、6段階でタスクを分類します。
- AL0〜AL2: AIの関与なし〜補助的な利用にとどまる
- AL3: AIが協働(人間の密な指示のもとで大規模な作業をこなす)
- AL4: AIが主導(人間の監督のもと、高水準の指示から作業の大部分を実行)
- AL5: AI完全自律(人間の関与なし)
Anthropicは、自社の研究開発について社会との情報の差を埋める狙いを説明しています。今回の指標は試作段階の推計です。
まとめ:対象範囲と人の監督を含めて読む
研究開発の業務を評価する方には、AIの補助・主導と人の監督を作業単位で記録する方法が参考になります。他社の26%を、自社の自動化目標や人員削減率には転用できません。対象業務と測り方を併記すると、変化を説明する際の誤解を減らせます。
※ 2026年9月時点の情報です。数値は今後の測定で更新される可能性があります。
