Anthropic Economic Index 2025年9月レポート

まとめ

Anthropicの2025年9月経済指標は、Claudeの利用が富裕国や米国における知識集約型産業が集まる州で最も高いこと、企業ユーザーが個人ユーザーよりもタスクの自動化をはるかに多く行っていること、そして9か月間で指示型自動化が27％から39％に上昇したことを示しており、AIに対する信頼感の高まりを示している。

2025年9月経済指標の概要

第3回目のAnthropic経済指標は、地理的データの範囲を拡大し、時間経過に伴う利用状況の比較、および第一者顧客からの匿名化されたAPIトラフィックを追加した。本レポートは、Claudeが各国、米国各州、職業分類、および対話パターン（自動化 vs. 補助）においてどのように採用されているかを定量的に分析している。

Claude利用の地理的分布

国別シェア

米国はClaudeの全対話の**21.6％**を占めており、次に大きな利用国であるインドを大きく引き離している。
ブラジル、日本、韓国が類似のシェアで続く。

Anthropic AI利用指数（AUI）

AUIは、各国の労働年齢人口の世界シェアに基づいてClaude利用を標準化したものである。
AUIが1より大きい国は、予想よりもClaudeを多く利用している；AUIが1より小さい国は、利用が少ない。
AUI上位5カ国はイスラエル、シンガポール、オーストラリア、ニュージーランド、韓国である。

所得との相関

1％のGDP一人当たりの増加は、AUIが**0.7％**上昇することと相関している。
高所得・技術志向の経済（例：イスラエル、シンガポール）は、人口規模に比してClaudeを特に多く採用している。
これは、汎用技術が最初に豊かな地域で成長を拡大するという歴史的パターンに類似しており、新たな「大分岐（great divergence）」の懸念を呼んでいる。

米国各州レベルの採用状況

米国内での所得効果

米国内で1％の一人当たりGDPの上昇は、人口調整済みClaude利用が**1.8％**上昇することと関連している。
国際比較と比べて所得が説明する分散は小さいため、他の要因も関与していると考えられる。

経済構造の驱动要因

ワシントンD.C. はAUIが3.82でトップで、ドキュメント編集や情報検索タスクが中心である。
カリフォルニア州 はコーディング関連の問い合わせのシェアが高く（全体で3位）、AUIも高い。
ニューヨーク州 は金融関連タスクが顕著（全体で4位）。
ハワイ州 は観光関連の利用が全国平均の2倍に達している。

タスク構成の変化（2024年12月 – 2025年9月）

主要カテゴリ

コンピュータおよび数学的タスクは依然として最大のシェア（対話全体の約37–40％）を占めている。

顕著な変化

タスクカテゴリ	変化（2024年12月 → 2025年9月）
教育指導	+40％（9％ → 13％）
物理・社会科学	+33％（6％ → 8％）
管理	–40％（5％ → 3％）
商業・財務業務	–50％（6％ → 3％）

すべてのカテゴリで対話数の絶対値が増加したが、知識集約型分野への相対的シフトが顕著である。

所得に伴うタスク多様化

一人当たり所得が上昇するにつれて、Claude利用はコンピュータ・数学タスクから離れて、教育、芸術・デザイン、事務支援、物理・社会科学へとシフトしている。
データセット全体でノイズはあるが、パターンは一貫している。

対話パターン：自動化 vs. 補助

定義

自動化 – ユーザーの入力が最小限でAIが出力を生成する。
- 指示型：ユーザーが単一の指示を出し、AIがタスクを完了する。
- フィードバックループ：ユーザーが結果のフィードバックを提供し、モデルを最適化する。
補助 – ユーザーとAIが協働する。
- 学習：ユーザーが情報や説明を求めること。
- タスクの反復：双方向の精緻化。
- 検証：ユーザーが自身の作業に対してAIのフィードバックを求めること。

国際比較

一人当たりのClaude利用が高い国ほど、補助が多く、自動化が少ない。
人口調整済み利用が1％上昇すると、自動化シェアは約3％減少すると予測される。
要因は不明だが、早期導入者の自動化への意欲、あるいは文化的・経済的要因が関与している可能性がある。

業界（API） vs. 個人ユーザー（Claude.ai）の利用

タスクの分布

オーディエンス	コンピュータ・数学	教育	芸術・エンターテインメント
API顧客	44％	4％	5％
Claude.aiユーザー	36％	12％	8％

APIトラフィックはコーディングや事務作業に偏っており、教育的・創造的タスクは相対的に不足している。

自動化の好み

API顧客：対話の77％が自動化（主に指示型）であり、補助はわずか12％。
Claude.ai：自動化と補助がほぼ均衡している。
この差は、企業がAIを自律的にタスク実行に活用する傾向が強まっていることを示唆し、労働市場への影響が懸念される。

コスト感受性

高コストタスクカテゴリ（平均トークン消費量で測定）では、API顧客での利用がより高い。
この正の相関は、企業がAIの付加価値がトークンコストを上回るタスクを優先していることを示しており、高コストの対話そのものを避けるのではなく、価値を重視していることを示している。

意味と展望

不均一な採用 – 富裕国や知識集約型米国州でのClaude採用が急速に進む一方、世界の生産性格差のリスクが高まっている。
自動化へのシフト – 指示型自動化の急増は信頼感の高まりを示す一方、ルーティン職の置き換えの兆しも示している。
企業主導の自動化 – 企業は個人ユーザーよりも、Claudeを自律的に活用する率が高く、AI駆動の業務プロセス変革の初期兆候が見られる。
政策の重要性 – データは、再訓練プログラム、デジタルインフラ投資、公正なAI普及戦略を検討するための初期の実証的根拠を提供している。

データのアクセスとさらなる調査

全データセット（地理的分布、タスクレベルのパターン、API利用メトリクスなど）は、Anthropic Economic IndexウェブサイトおよびHuggingFaceリポジトリ Anthropic/EconomicIndex で公開されている。
インタラクティブダッシュボードでは、米国各州、職業、国別にClaude利用を照会できる。

参考文献

Anthropic Economic Index September 2025 Report – https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-september-2025-report
長期的比較のための過去レポート（2024年12月–2025年1月、2025年2月–3月）
CLIOプライバシー保護型分類手法 – https://www.anthropic.com/research/clio