Anthropicの「AI期待ギャップ」調査：スタッフの91%対米国成人の39%が2030年までにノーベル賞レベルのAIを期待

Anthropicの研究所は、2026年8月に実施した米国成人10,980人とAnthropicスタッフを対象とした調査「AI期待ギャップ」を発表しました。この調査では、両グループがAIの現在の能力についてはほぼ一致しているものの、改善の速度、導入の広がり、時間の節約効果については大きく意見が分かれることが明らかになりました。このギャップが重要なのは、Anthropicの経済モデルに当てはめると、米国成人の中央値の回答は2030年のGDP成長率5.4%を示唆するのに対し、スタッフの中央値の回答は17.1%を示唆するためです。

このレポートは、Szymon Sacher、Tess Cotter、Charles I. Jones、Anton Korinek、Peter McCroryによって執筆され、The Anthropic Instituteのテクニカルレポートとして公開されました。米国成人のサンプルは全国的に代表するように重み付けされています。Anthropicスタッフの回答は重み付けされておらず、社内調査で収集された個人的見解であり、会社の予測ではないとされています。

主な調査結果の概要

米国成人の39%とAnthropicスタッフの91%が、2030年までにAIがノーベル賞レベルの発見をできるようになると期待しています。
仕事でAIを利用している米国成人のうち、26%がAIを使うとタスクが4分の1以下の時間で完了すると回答したのに対し、Anthropicスタッフでは59%でした。
Anthropicスタッフの半数以上が、2030年までにAIが自分の現在の仕事の少なくとも80%をこなせると期待しているのに対し、米国の労働者では5%でした。
両グループとも、AIが自分の仕事の多くをこなすと期待する人ほど失業率が高くなると予測しており、同じレベルの自動化を予想した場合、両グループの失業率予測はほぼ同じでした。

両グループは現在の能力については一致するが、進歩のペースについては一致しない

米国成人とAnthropicスタッフは、日常的なメール作成からノーベル賞レベルの科学的発見まで8つのタスクをほぼ同じ難易度順にランク付けし、特に複雑なタスクについてはAIの現在の能力についてほぼ一致しています。

意見が分かれるのは未来についてです。両グループの約4分の1が、AIは現在、科学的研究の設計、実施、発表ができると考えています。来年までに、スタッフの10人中9人がこれを実現可能と予想しているのに対し、一般市民では38%でした。2030年までに、米国成人の39%がAIがノーベル賞レベルの発見をできると予想しているのに対し、スタッフでは91%でした。

最も顕著な差は分布の裾野にあります。タスクによって異なりますが、米国成人の19%から40%がAIは決してそのタスクをできないと回答したのに対し、スタッフでは最大でも2%でした。

AI利用頻度の違いがこの差の一部を説明します。回答者の約5分の1が仕事で定期的にAIを利用しています。そのグループの56%が2030年までにAIが8つのタスクのうち少なくとも7つをこなせると予想しているのに対し、全米成人では41%、AIツールを一度も使ったことがない人では28%でした。スタッフでは96%でした。

導入は能力に遅れると予想され、一般市民は技術よりも人とルールを原因として挙げる

能力だけでは経済的影響は決まりません。なぜなら、人々や企業が実際にAIを利用する必要があるからです。AIができるようになる仕事のうち、米国成人は2030年までに42%がAIで行われると予想しています。Anthropicスタッフは65%と予想しています。

2030年の職場でのAI利用の障害として最大3つを選ぶ質問で、米国成人は「顧客が人と対応することを好む」を第1位に挙げ、次いで「データプライバシーとセキュリティの懸念」、「AIの信頼性が不十分」、「法律、規制、責任」と続きました。レポートは、一般市民は技術的な制約よりも、人々の好みやルールが導入を妨げると予想していると指摘しています。

仕事で定期的にAIを利用する人は障害のランキングが異なります。そのうち42%がデータプライバシーとセキュリティの懸念を上位3つに挙げたのに対し、他の人では37%でした。また、37%が顧客の人間優先を挙げたのに対し、他の人では42%でした。

Anthropicスタッフははるかに高い自律性と大幅な時間節約を期待

2030年までのAIと人間の仕事の分担について、Anthropicスタッフの大多数は、AIが単独でタスクを完了するか、作業員が成果を評価すると回答しました。対照的に、米国成人の4割は、人間が自分で大部分の仕事をするか、AIの助けを借りると予想しています。

時間節約については、Anthropicスタッフの85%が、AIに適したタスクは半分以下の時間で完了すると回答しました。仕事でAIを利用する米国成人の典型的な回答は半分の時間で、29%が同じかそれ以上かかると回答したのに対し、スタッフでは5%でした。4分の1以下の時間と回答したのは、仕事でAIを利用する米国成人の26%、仕事でAIを利用しない人の21%、スタッフの59%でした。

レポートはスタッフの回答を社内で観察された成果と結び付けています。Anthropicの従業員がコーディングエージェントを採用した月には追加コード行数が3倍になり、営業担当者はAIエージェント採用後に成約件数が増え、法務や採用などの部門でも一人当たりの成果が向上しました。

スタッフはAIが自分の仕事の大部分をこなすと予想するが、仕事がなくなるとは考えない

平均して、Anthropicスタッフは2030年までにAIが自分の現在の労働時間の75%をこなせると回答しました。米国の労働者は平均28%とし、2030年までにAIが自分の労働時間の80%以上をこなせると回答したのは20人に1人だけでした。

米国の労働者の職業別に見ると、手作業、生産、輸送の労働者では労働時間の25%、コンピューター、エンジニアリング、科学の職業では33%でした。この最後のグループの中で、定期的にAIを利用する人は40%と予想しており、平均的な米国労働者に近く、平均的なAnthropicスタッフには遠い値です。

それにもかかわらず、Anthropicスタッフの95%が今後12か月でAnthropicの従業員数が増えると予想し、中央値のスタッフは66%増えると予想し、27%は少なくとも2倍になると予想しています。レポートは、これらは社内調査による個人的な期待であり、Anthropicの計画や従業員数に関する見解を表すものではないと述べ、「タスクの自動化と雇用の喪失は、少なくともフロンティアAIラボでは異なる予測です」と付け加えています。

自分の仕事への影響の予測が両グループの失業率予測を左右する

回答者には現在の米国の失業率が約4.2%であると伝えられ、2030年の失業率を予測するよう求められました。AIが自分の仕事の半分未満をこなすと予想する米国の労働者は、失業率を7%から8%と予測しました。半分を超えると、予測は影響の大きさに応じて上昇し、AIが自分の仕事の80%以上をこなすと予想する人は平均12.2%の失業率を予測し、これは大金融危機時のピークを上回りました。

米国の労働者全体では、影響を受ける仕事が10ポイント増えるごとに、予測失業率が0.4ポイント上昇します。レポートは、AIに対する一般的な楽観論ではこれを説明できないと述べています。自分の仕事への影響を一定に保つと、労働者がAIが習得すると予想する8つのタスクの割合は予測と無関係でした。

同じ傾向がAnthropicスタッフにも見られ、その予測ははるかに高い影響を報告しているにもかかわらず、一般人口の予測とほぼ同じでした。レポートは、両グループがAIが自分の仕事と広範な労働市場に与える影響について異なる理論を持っているのではなく、AIの能力について異なる経験を持っているため、異なる期待を持っていると結論付けています。

再就職については、Anthropicスタッフは米国成人よりわずかに悲観的です。中央値のスタッフは、2030年にAIによる自動化で職を失い、職業を変える必要がある労働者が新しい仕事を見つけるのに12か月かかると予想しているのに対し、米国成人の中央値は7〜12か月の範囲でした。

モデルによる経済シナリオ：2030年のGDP成長率5.4%対17.1%

『変革的AIの経済シナリオ』の枠組みを用いて、著者らは各回答者の回答を能力、普及、自動化、生産性、労働者の移行摩擦の5つの側面にわたってモデルによる経済的結果に変換しました。主要なモデル入力にすべて回答した回答者を特定しました：米国成人3,259人とスタッフ1,093人です。

米国成人の中央値の回答は2030年のGDP成長率5.4%を示唆します。スタッフの中央値の回答は2030年までにGDP成長率が17.1%に加速することを示唆します。レポートは各グループ内に大きなばらつきがあり、分布は大きく重なっていると指摘しています。

2026年9月9日にanthropic.com/institute/econ-scenariosで公開されたインタラクティブなシナリオ探索ツールには、最初の48時間で23,075人の訪問者が短縮版の調査を完了し、140か国以上からアクセスがありました。彼らの回答は米国成人とAnthropicスタッフの中間に位置し、中央値の訪問者の回答は12.5%の成長を示唆しました。レポートは、これらの訪問者はAnthropicのページを訪れてクイズに答えることを選んだため、一般市民よりもAIに興味がある可能性が高いと注意を促しています。

モデルの3つの名前付きシナリオは、穏健（年間GDP成長率2.4%）、 substantial（5.4%）、 extreme（15.4%）です。レポートの結論は、スタッフの期待は「2030年までにGDPは約4年半ごとに2倍になる」ことを示唆すると述べています。

ラボ内部：スタッフはAIがすでにフロンティアモデル構築の半分の仕事をしていると推定

2026年初頭のフロンティアモデルを構築する仕事のうち、現在AIが行っている割合を尋ねたところ、Anthropicスタッフの中央値は51%で、2027年末までに80%、2030年末までに95%に上昇すると回答しました。

推定値はチーム間よりもチーム内でのばらつきがはるかに大きいです。モデル構築に最も近い研究チームのスタッフは、AIの現在の割合を平均60%とやや高く見積もっており、他のすべての調査回答者では53%でした。レポートは、これは情報が何らかの役割を果たしていることと一致すると述べつつ、研究者は自分の仕事の性質上、AIをより多く利用している可能性もあると指摘しています。

これらの回答は、採用予測と同様に、2026年8月にAnthropicスタッフを対象に行われた社内調査による個人的な見解であり、Anthropicによる測定や会社の予測ではありません。レポートは、再帰的自己改善に向けた進歩に関する別のAnthropic Instituteレポート（Favaro and Clark, 2026）を参照しています。

ギャップが縮まる可能性がある理由

レポートの中心的な解釈は、AIとの日常的な経験が両グループで大きく異なるというものです。ほとんどのAnthropicスタッフはすでに自分の仕事の多くをこなすAIと一緒に働いていますが、米国の労働者でそうしている人はほとんどいません。すでにAIを利用している人々はAnthropicスタッフに近い期待を持っており、著者らはAIの利用が広まるにつれて一般の期待も変わる可能性があると示唆しています。ただし、その変化の程度は、AIがフロンティアラボと同じくらい他の場所でも仕事をこなすようになるかどうかに依存するという注意点があります。

方法論と注意点

調査は2026年8月に、全国的に代表する米国成人のサンプルとAnthropicスタッフを対象に実施されました。米国成人の回答（N=10,980）は全国的に代表するように重み付けされています。Anthropicスタッフの回答は重み付けされていません。スタッフは自分の労働時間の質問にスライダーで回答し、米国成人は範囲を選択し、分析では範囲の中間点が使用されました。失業率の質問では、現在の失業率は約4.2%であると回答者に伝えられました。障害の質問はAnthropicスタッフには尋ねられませんでした。レポートの推奨引用は、Sacher, Cotter, Jones, Korinek, and McCrory (2026), "The AI Expectations Gap: Public and Frontier Lab Views on AI's Impact on Work," The Anthropic Institute, Technical Reportです。