コンピュータープログラミングに関連する職業は現代経済の中では小さなセクターですが、非常に影響力があります。過去数年間で、AIシステムの導入によりコーディング作業の大部分を支援・自動化できるようになり、この分野は劇的に変化しました。
Anthropicが発表した最新の「エコノミック指標」研究によると、コンピューター関連職種の米国労働者によるClaude（同社のAIアシスタント）の使用は非常に不均衡な結果を示しています。つまり、関連職種に就く人数から予測される以上に、コンピューター関連タスクについてClaudeとの対話が多く行われていることが明らかになりました。教育分野でも同様の傾向が見られ、大量のコーディングを伴うコンピューターサイエンスの学位取得課程では、AIの使用が不均衡に多いことが示されています。
これらの変化をより詳細に理解するために、Anthropicは50万件のコーディング関連対話を分析しました。対象はClaude.ai（多くの人がClaudeと対話する「デフォルト」の方法）とClaude Code（様々なデジタルツールを使用して複雑なタスクを独立して達成できる新しい専門コーディング「エージェント」）にわたります。
主な3つのパターン
調査の結果、以下の3つの主要パターンが明らかになりました：
- コーディングエージェントはより多くの自動化に使用されている。 Claude Codeでの会話の79%が「自動化」（AIが直接タスクを実行する）として識別されました。対照的に、「拡張」（AIがユーザーと協力して能力を向上させる）は21%にとどまりました。一方、Claude.aiの会話では、自動化は49%のみでした。これは、AIエージェントがより一般的になり、よりエージェント型のAI製品が構築されるにつれて、タスクの自動化がさらに増加する可能性を示唆しています。
- コーダーは一般的にユーザー向けアプリの構築にAIを使用している。 データセットで最も一般的に使用されているプログラミング言語はJavaScriptやHTMLなどのウェブ開発言語であり、ユーザーインターフェースとユーザーエクスペリエンスのタスクが上位のコーディング用途でした。これは、シンプルなアプリケーションやユーザーインターフェースの作成に重点を置く職種が、純粋にバックエンド作業に焦点を当てた職種よりも早くAIシステムによる混乱に直面する可能性があることを示唆しています。
- スタートアップがClaude Codeの主な早期採用者である一方、企業は遅れをとっている。 予備分析では、Claude Codeでの会話の33%がスタートアップ関連の作業に使用されていると推定されましたが、企業関連のアプリケーションと識別されたのはわずか13%でした。この採用格差は、より機敏な組織が最先端のAIツールを使用する一方で、従来の企業との間に溝があることを示しています。
開発者はClaudeとどのように対話しているか？
Anthropicの以前のエコノミック指標レポートでは、AIが直接タスクを実行する「自動化」と、AIがユーザーと協力してタスクを実行する「拡張」を区別していました。今回の調査では、Claude Codeは劇的に高い自動化率を示しました—会話の79%になんらかの形の自動化が含まれていたのに対し、Claude.aiでは49%でした。
また、自動化と拡張をいくつかのサブタイプに分類しました。Claudeがタスクを自律的に完了するが人間の検証が必要な「フィードバックループ」パターン（例えば、ユーザーがエラーをClaudeに送り返す場合）は、Claude Codeでの対話（35.8%）がClaude.ai（21.3%）のほぼ2倍でした。Claudeがユーザーとの対話を最小限に抑えてタスクを完了する「ディレクティブ」会話も、Claude Code（43.8%）の方がClaude.ai（27.5%）よりも高くなっていました。
開発者はClaudeで何を構築しているか？
全体として、開発者はウェブサイトやモバイルアプリケーション向けのユーザーインターフェースやインタラクティブ要素の構築にClaudeを一般的に使用していることがわかりました。単一の言語が支配的ではありませんでしたが、主にウェブ開発に重点を置いたJavaScriptとTypeScriptを合わせると全クエリの31%を占め、HTMLとCSS（ユーザー向けコードの他の言語）を合わせるとさらに28%が追加されました。
バックエンド開発言語（舞台裏のロジック、データベース、インフラストラクチャ、およびAPIとAI開発に使用される）も表されていました：特に、Pythonはクエリの14%を占めていました。ただし、Pythonはバックエンド開発とデータ分析の両方に役立ちます。SQL（別のデータ重視の言語、クエリの6%を占める）と組み合わせると、これらの言語は従来のバックエンド開発を超えて、多くのデータサイエンスと分析アプリケーションが含まれていると考えられます。
これらのパターンは、さらに一般的なコーディングタスクの種類にも及んでいます。上位5つのタスクのうち2つはユーザー向けアプリ開発に焦点を当てていました：「UI/UXコンポーネント開発」と「Web＆モバイルアプリ開発」は、それぞれ会話の12%と8%を占めていました。こうしたタスクは「バイブコーディング」と呼ばれる現象にますます適しています—様々な経験レベルの開発者が自然言語で望ましい結果を説明し、実装の詳細をAIに任せるというものです。
誰がコーディングのためにClaudeを使用しているか？
Anthropicはどのグループの開発者がClaudeを使用している可能性があるかも分析しました。分析システムを使用して、ユーザーのコーディング関連の対話を最もよく表すプロジェクトの種類（例：個人プロジェクト対スタートアップのプロジェクト）を特定しました。
スタートアップはClaude Codeの主な早期採用者であり、企業の採用は遅れをとっています。スタートアップの作業はClaude Codeの会話の32.9%（Claude.aiの使用率よりも約20%高い）を占めていましたが、企業の作業はClaude Codeの会話のわずか23.8%（Claude.aiの25.9%をわずかに下回る）でした。
さらに、学生、学者、個人プロジェクトビルダー、チュートリアル/学習ユーザーを含む用途は、両プラットフォーム全体の対話の半分を占めていました。つまり、企業だけでなく個人もコーディング支援ツールの重要な採用者となっています。
今後の展望
AIは開発者の働き方を根本的に変えています。Anthropicの分析によれば、これは特にClaude Codeのような専門エージェントシステムが使用される場合、ユーザー向けアプリ開発作業で特に顕著であり、より確立されたビジネス企業よりもスタートアップに特別な優位性を与えている可能性があります。
この調査結果は多くの疑問を投げかけます。人間がまだプロセスに関与している「フィードバックループ」の普及は、AIの能力が向上するにつれて続くのか、それともより完全な自動化に向けたシフトが見られるのでしょうか？AIシステムがより大規模なソフトウェアを構築できるようになると、開発者は自分でコードを書くのではなく、主にこれらのシステムを管理・指導する役割に移行するのでしょうか？どのソフトウェア開発の役割が最も変化し、どの役割が完全に消えるのかもしれないのでしょうか？
大きな視点で見れば、AIシステムは非常に新しいものです。しかし相対的に見ると、コーディングは経済におけるAIの最も発達した用途の一つです。それがこの分野を注視する価値のあるものにしています。ソフトウェア開発から得られる教訓が他の職業タイプに直接適用できるとは限りませんが、ソフトウェア開発は、より高度なAIモデルの展開により他の職業がどのように変化する可能性があるかについて有用な情報を提供する先行指標となるかもしれません。