Anthropic社内でAIが6倍働いても、止まるのは人の確認待ちだった

悠 Yu NiiboriAIエンジニアプロフィール

要点

対象：AIに任せる仕事を増やしている、職場の担当者

Anthropicは2026年10月16日、自社の働き方の変化を調べたレポートを公開しました。8月には、従業員が指示したAIエージェント（頼まれた作業を自分で進めるAI）が、その従業員たちの6倍の時間働いていました。¹³

この記事の目次（5節）

ただし、やり取りの時間の約8割は、AIが人の入力を待っていた時間です。レポートは、AIの出力が増えると、確認に割ける人の注意が詰まる所になると指摘しています。¹

AIに任せる仕事が増えるほど、人が確認する工程をどこに入れるかが問われる、と考えています。

6倍の数え方

6倍は、AIエージェントが働いた時間の合計を、従業員が働いた時間の合計で割った比です。¹

項目	数え方
AIの稼働時間	従業員が直接指示したやり取りで、AIが働いた時間。サブエージェント（AIが呼び出す別のAI）はまとめて数える
人の労働時間	従業員の数に週40時間をかけた値（レポートが仮に置いた値）
含めないもの	AIが30分を超えて待った時間

AIの稼働時間は従業員の労働時間の6倍で、やり取りの時間の約8割はAIの入力待ちでした。

AIとのやり取りが何回も続く作業で、始めから終わりまでの時間から、AIが実際に作業した時間を引くと、約8割が人の入力待ちでした。¹

AIが従業員の6倍の時間働いていても、作業の合間に、人の返事や確認を待って止まる時間が長いのです。

人の仕事も変わりました。Claudeに覚えさせる手順づくり、他のAI向けの計画とレビュー、状況を見る画面づくり、作業の進め方の記録などを、レポートは「メタワーク」と呼んでいます。作業そのものではなく、AIを動かすための仕事です。¹

平均的な従業員のClaudeとのやり取りのうち、メタワークの割合は、2025年秋に10%、2026年春に22%でした。¹

成果として、レポートは次の数字を挙げています。¹

数字	内容	注意点
5倍	エンジニア1人あたりのコミット（コードの変更の記録）の数が、6か月前の約5倍の速さになった	コードが増えたことと、良くなったことは別。同じ従業員の、人が書いたコードとAIが書いたコードを比べると、あとで削除や差し戻しされる割合に差はなかった
2〜4倍	創業5年の時点で、従業員1人あたりの売上がMetaとGoogleの同じ時点の2〜4倍	同じ時期に事業が急成長していて、AIだけの効果とは言えない

AIを先に使った人には、偏りがあるかもしれません。大きな新しい案件を控えた従業員が、先にAIを使い始めることがあるからです。レポートも、AIの導入は無作為ではないと注意しています。¹

調べたのはAnthropic一社だけで、他社にそのまま当てはまるとは限りません。インタビューも17人です。¹

ジュニア（経験の浅い層）の割合は、2つの数字で下がっています。¹²

数字	以前	以後
技術職の新規採用に占めるジュニアの割合	27%	9%
技術部門の全体に占めるジュニアの割合（2025年初めから）	21%	14%

どちらも割合の数字で、ジュニアの人数が減ったかどうかは分かりません。

面接の評価コメントで最も増えたのは、応募者の自律性（自分で進める力）と判断力についてでした。¹

AIに仕事を任せている職場では、次の3つを確かめたいところです。

たとえばAIに問い合わせの返信案を作らせるなら、1日に何件を誰が読んで直すかを、先に決めておくとよいでしょう。

いま任せている作業を1つ選び、AIが人の返事を待って止まっている時間を、1週間だけ記録してみてください。