Anthropic調査で判明した認識の溝：社員の91%が2030年までにAIがノーベル賞級の発見をすると予想

最先端のAIモデルを開発している研究者と、日常的に社会で働く一般のビジネスパーソンとでは、見えている未来の景色がまるで異なっているようです。

Anthropicは2026年8月に実施した調査結果を公表しました。全米の成人代表サンプルと同社の従業員を対象にAIの将来像を尋ねたところ、現在の能力評価については両者の一致が見られたものの、今後の進化スピードや雇用への影響については劇的な認識の断絶が浮き彫りになりました。

2030年にノーベル賞級の発見：開発者と一般の認識差

調査では、日常的なメール作成からノーベル賞級の科学的発見に至る8つのタスクについて、AIが熟練した専門家と同等にこなせる時期を尋ねています。

2030年までにAIがノーベル賞級の発見を達成できると答えた割合は、一般成人が39％だったのに対し、Anthropicの従業員では91％に達しました。

科学研究の設計から実施、論文発表までを担えるかという問いでは、現時点で可能とする回答は双方とも約4分の1にとどまりました。しかし、来年中には可能になると見る従業員が9割に上った一方、一般成人は38％にとどまっています。

さらに顕著なのは、一部のタスクについて「AIには永久に不可能」と答えた一般成人が19％から40％に達したのに対し、従業員でそう答えた割合は最大でもわずか2％だった点です。

自身の業務の75％を代替：開発現場のリアル

自分自身の仕事にAIがどう影響するかという設問では、さらに生々しい差がつきました。

Anthropicの従業員は、2030年までに自身の現行業務時間の平均75％がAIによって代替可能になると予測しています。半数以上の従業員が、その割合は80％以上に達すると見込んでいます。これに対し、一般の米国の労働者が予想した割合は平均28％で、80％以上の代替を見込む人は20人に1人程度でした。

エンジニアや科学技術系の専門職でAIを日常的に使っている層であっても、自身の代替予測は40％にとどまっており、Anthropic従業員の感覚とは大きな隔たりがあります。

この背景には、同社内で進む急激な生産性向上がありそうです。適切なタスクにおいて所要時間が4分の1以下になったと回答した従業員は59％に上り、一般のAI利用者の26％を大きく上回りました。同社内では、コーディングエージェントの導入から1カ月でエンジニアが追加したコード行数が3倍になり、営業や法務、採用でも大きな成果改善が確認されています。

一方で一般の労働者は、人間による対応を望む顧客の選好やデータプライバシー、信頼性、法的責任といった現実的な障壁を強く意識しています。

なぜ重要か

この調査結果は、技術の最前線にいる人間と、それを受け入れる社会との間に横たわる期待のズレを明確に示しています。

一般的な実務家にとって、この数字は無視できないシグナルです。世界最高水準のAIを作っているエンジニア自身が、数年以内に自らの仕事の大半をAIに委ねる前提で動いている以上、AIを単なる下書きツールとして扱う姿勢は見直しを迫られます。個々の業務プロセスを自律型ツールに委ねられる形へ整理し直す価値は十分にあります。

業界全体にとっても、この認識ギャップは構造的な摩擦を生む要因となります。開発元は自己改善型の急進的な自動化を想定して突き進んでいますが、エンドユーザー側は顧客の心理的抵抗やセキュリティリスクを理由に足踏みを続けています。

Anthropicが自社の生産性データを含めてこうした数字を開示したのは、社会的な警鐘として巧妙なアプローチと言えます。ただし、同社の現場は無制限のコンピューティング資源と洗練された開発環境が整った特殊な空間です。レガシーシステムや組織の慣性に縛られる一般企業において、現場従業員の慎重な見通しのほうが実態に即している可能性も十分に考えられます。