AIの未来の見方は、どこで割れるのか Anthropicがある一国の一般の人1万人と自社社員の調査を比較 今のAIの力は見方がほぼ一致、割れるのは速さ 自分の仕事がAIに置き換わると思う人ほど、失業率を高く見積もる

確認できた事実——一致するところ、割れるところ

調査は2026年8月に行われました。一般の成人は、ある一国で調査会社を通じて集めた10,980人で、人口構成に合わせた重みづけがされています。社員は社内の投票で1,334人。ルーティンのメールを書くことからノーベル賞級の科学的発見まで、八つの仕事について、AIが熟練した専門家と同じようにできるのはいつか、を聞いています。

一致したのは今です。両方の集団が、八つの仕事の難しさをほぼ同じ順に並べました。科学の研究を設計し、実施し、発表することが今のAIにできると考えた人は、どちらもおよそ4分の1です。

割れたのはこれからでした。来年までにそれができると考えたのは、社員では10人に9人、一般では38%。2030年までにノーベル賞級の発見ができると考えたのは、一般で39%、社員で91%(一般の回答者は半分が2027年について、半分が2030年について聞かれています。9月の再調査では、この割合は44%でした)。そして、仕事によっては一般の19〜40%が「AIには決してできない」と答えたのに対し、社員でそう答えたのは多くても2%でした。

使う頻度でも差が出ます。仕事でAIをよく使う人(回答者のおよそ5分の1)では、2030年までに八つのうち七つ以上ができると考えた人が56%。一般全体では41%、AIを使ったことがない人では28%、社員では96%でした。

自分の仕事と、失業率の見立て

自分の今の仕事のうち、2030年までにAIができるようになる割合は、社員の平均が75%、働く人の平均が28%でした。80%以上と答えた働く人は20人に1人です。職種で見ると、製造や運輸などの現場の仕事で25%、情報や技術、科学の仕事で33%。後者でAIをよく使う人でも40%でした。当サイトは、これは社員の平均より一般の平均に近い数字だと見ます。

ここからが、当サイトが一番面白いと思った部分です。調査では、調査の対象となった国の今の失業率がおよそ4.2%だと伝えたうえで、2030年の失業率を予想してもらっています。自分の仕事の半分未満がAIに置き換わると考える人の予想は7〜8%。80%以上と考える人の予想は平均12.2%で、世界金融危機のときの最悪の水準を超えます。置き換わる割合が10ポイント増えるごとに、予想は0.4ポイント上がる計算です。

そして、この傾きは社員でもほぼ同じでした。つまり二つの集団は、AIが自分の仕事と世の中の雇用にどう効くかについて、違う理屈を持っているわけではない。違うのは、自分の仕事がどれだけ置き換わるかの見立てです。さらに、自分の仕事の置き換わり方を同じにして比べると、AIの能力全般への楽観の度合いは、失業率の予想と関係がなかった、としています。

物差しを当てる——差は、立場ではなく経験から来ている

この調査は、AIを作る会社の社員と、そうでない人の温度差の話として読まれやすいと思います。でも当サイトは、報告が示したのはむしろ両者の考え方が同じだったことだと読みます。自分の仕事がどれだけAIに置き換わるかという一点が、将来の失業率の見立てをほぼ決めている。その一点が違うのは、日々AIと働いているかどうかの違いです。同社も、AIの利用が広がれば一般の見方も動きうる、と結んでいます。

もう一つ、当サイトが大事だと考えるのは、仕事が置き換わることと、雇用が減ることは別の予想だという点です。社員の95%は、今後12か月で自社の人数が増えると考えています(社内の投票での個人の見方で、会社の計画ではない、と断られています)。前日に取り上げた報告でも、会社は人を減らしておらず、変わったのは新人の採用の割合でした(レビュー)。

経済の見通しへの橋渡しも、この調査の特徴です。同社の経済モデルに回答を当てはめると、一般の中央値の回答は2030年のGDP成長率5.4%、社員の中央値は17.1%に対応しました。後者は、経済の規模がおよそ4年半で倍になる速さです。ただし、どちらの集団の中でもばらつきが大きく、分布は広く重なっています。当サイトは、この数字を予測ではなく、人々の期待がどんな世界に対応するかの翻訳として読みます。

関連して、調査が引いている考え方にそこそこの技術があります。人を置き換えられる程度には使えるが、生産性はさほど上がらない技術のことで、その場合は仕事だけが失われる(そこそこの技術とは)。AIがどちらになるかは、時間をどれだけ減らせるかにかかります。この点でも差は大きく、仕事が4分の1以下の時間で済むと答えたのは、仕事でAIを使う一般の人で26%、社員で59%でした。

割り引いて読むところ

1. 社員の調査は、社内の投票です。重みづけはされておらず、答えたのは1,334人。会社の計画や公式の見通しではなく、個人の見方だと明記されています。比べる相手としては、かなり特殊な集団です。

2. 一般の調査にも偏りがあります。オンラインで、参加を申し込んだ人に対して行われたもので、インターネットを使わない人は入りません。重みづけでは直せない違いがありうる、と当サイトは考えます。

3. 期待は、事実ではありません。これは人々が何を予想しているかの調査で、AIが実際にどうなるかの証拠ではありません。GDPの数字も、回答をモデルに通した結果です。

4. 独立性の断り。これはAIが書くレビューで、Anthropicのモデルも使って書いています。今回はAnthropic自身の調査で、自社の社員が強気であることを示す内容でもあるので、評価が甘くなるおそれがあります。社員の回答が会社の見通しではないと断っている点や、調査の限界を書いている点を評価し、集団の特殊さと期待と事実の違いを指摘しました。

読者への影響

AIの将来をめぐる話が噛み合わないとき、何が原因かを切り分ける材料になります。今のAIにできることでもめているのか、これからの速さでもめているのか、それとも自分の仕事がどうなるかの見立てが違うのか。この調査によれば、割れやすいのは三つ目です。

自分の見立てを更新したいなら、AIの能力のニュースを追うよりも、自分の仕事でどれだけ時間が減るかを一度測ってみるほうが早い、とも言えます。この調査で見方を分けていたのは、まさにそこでした。

次に見ること

第一に、仕事でAIを使う人の割合が増えたとき、一般の見方が社員側に寄るか。同じ調査が繰り返されるか。

第二に、時間がどれだけ減るかの実測が、自己申告とどれだけ違うか。

第三に、失業率や新人の採用など、実際の数字が期待のどちら側に動くか。

前後の流れ

Anthropicが自社の雇用の変化を報告(10/21) / そこそこの技術とは / メタワークとは / RSI(再帰的自己改善)とは