出来事の日付：2026年11月6日。

Anthropicは、科学者が同社のClaudeをどのように利用しているかを調べた研究を公表した。研究に関連する207,049件のセッションを分析し、利用が最も多い分野や作業を特定した。研究者人口と比べた相対的な利用は、コンピューター科学、数学、統計学で多く、保健・医療分野や、実験室での作業を中心とする物理科学では少なかった。

主な標本は、2026年8月2日から9月30日までの個人向けプランのセッションを対象としている。ClaudeのChatとCoworkのインターフェースからの128,914件と、同社のエージェント型コーディングツールであるClaude Codeからの78,135件が含まれる。Anthropicは、これとは別にClaude Scienceのセッション群も調べたが、提供された報告書の抜粋には、その補足標本の規模は示されていない。

調査では、研究者はデータ収集やアイデア・仮説の形成よりも、データ分析や文章作成にClaudeを使うことが多かった。Anthropicによると、この傾向は併せて実施した科学者への調査とも一致する。同社はAIの理論上の能力を測る指標も開発し、AIにより適していると評価された作業ほど利用が多いことを確認した。特に、試行を繰り返した際に明確なフィードバックを得られる認知的な作業で、その傾向が見られた。

セッションの分類には、Anthropicは言語モデルを分類器として用いた。一つの分類器が会話に科学研究が含まれるかを判定し、別の分類器がSciNetと呼ばれる分類体系に沿って、分野、下位分野、作業を割り当てた。この分類体系は34分野、318の下位分野にわたる7,262種類の作業を含み、論文原稿の執筆などの一般的な活動から、各学問領域の専門的な作業までを網羅している。

Anthropicは、プライバシーを保護する処理により、研究内容の自由記述的な詳細ではなく、あらかじめ定めたカテゴリのラベルを保持したとしている。報告書によれば、分類器は研究データセット、仮説、実験方法、初期の知見、未公表論文を保存せず、同社は、異なるアカウント数が所定の最低数に達した集団についてのみ、集計結果を報告した。

分析では研究成果への影響の可能性もモデル化しているが、その予測を、実測された生産性向上と受け取るべきではない。Anthropicは、現時点の能力でも、作業単位での支援により、一部分野では研究成果を最大2倍に増やせる可能性があると推計する。AIが物理的な作業以外をすべて自動化するという、はるかに推測的なシナリオでは、認知的な作業の比重が高い分野で最大15倍という推計になった。これらの数値は、観察された科学的ブレークスルーではなく、能力と導入に関する仮定に依存している。

著者らはリスクも指摘している。人間による監督の減少は、危険あるいは非倫理的な研究を可能にしかねず、自動化はキャリア、インセンティブ、研究者の目的意識を変える可能性もある。調査範囲による制約もある。測定しているのはAnthropic製品の利用であって、科学分野のAI活動全体ではない。また、セッションの分類だけでは、作業が正しかったか、最終的な研究の質が向上したかは分からない。

それでも今回の結果は、現在の導入状況を詳しく描き出している。研究者のClaude利用は文章と計算を多く伴う活動に集中する一方、物理的な実験や、研究初期段階の科学的判断での利用は、なお少ないことを示している。