はじめに
Anthropicは2026年8月26日、Claudeの実際の利用データを外部の研究機関に開放し、各機関が独自に研究を進められるようにする試験プログラムの結果を公表しました。本稿では、このプログラムの仕組みと、参加した3研究機関が得た知見について解説します。
参考記事
- タイトル: Enabling independent research on how people use Claude
- 著者: Kunal Handa 他(Anthropic)
- 発行元: Anthropic
- 発行日: 2026年08月26日
- URL: https://www.anthropic.com/research/enabling-independent-research
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要点
- Anthropicは2026年4〜5月のClaude.aiおよびClaude Codeの会話約25万件を対象に、外部研究機関3機関が「Anthropic Insights」(旧称Clio)を用いて独自の研究を行う試験プログラムを実施した
- 参加機関はスタンフォード大学のSocial and Language Technologies(SALT)Lab、オックスフォード大学のHuman Information Processing Lab、非営利団体METRの3つである
- SALT Labの分析では、会話全体の半数以上で人が結果に責任を伴う「consequential」なタスクをAIに委任していたことが明らかになった
- METRの分析では、新しいモデル世代ほどコーディング作業での時間短縮効果が大きい傾向が示された
- Anthropicは共有データについてImperial College Londonによる第三者プライバシー監査を実施し、保護体制を検証した
詳細解説
プログラムの仕組みと参加機関
Anthropicによれば、今回の試験プログラムでは3つの外部研究機関がそれぞれ独自の研究テーマを設計し、社内チームが分析に用いている「Anthropic Insights」(旧称Clio)を通じてデータ収集を代行したとのことです。研究機関は生の会話データには一切アクセスできず、社内向けと同じ法務・プライバシー審査を経た集計結果のみを受け取る仕組みになっています。契約上Anthropicが確認できる範囲も、ユーザーのプライバシー、利用規約違反を助長する情報、Anthropicの機密情報、研究の正確性の4点に限定されており、結果の内容そのものには関与しなかったと説明されています。
このような形でAIラボが自社の利用データを外部研究者に開放し、独立した研究として公表するのは今回が初めてだとAnthropicは位置づけています。プライバシーを守りながら第三者に検証の目を提供する仕組みとして、今後の業界標準になり得る試みだと考えられます。
SALTラボが見た「人とAIの協働」
スタンフォード大学のSALT Labは、人がどのような作業をAIに委ね、どこで協働がうまくいかなくなるかを調べました。Anthropicによれば、従来の研究では人は責任の軽い作業をAIに委任し、影響の大きい作業は自分で行う傾向があるとされてきましたが、今回の調査では会話全体の半数以上で人が結果に責任を伴う「consequential」なタスクをAIに委任していたことが判明したとのことです。特に法律・財務分野の専門的な助言を求める場面で、この傾向が顕著だったと報告されています。
また、会話全体のおよそ4分の3では、人が方向性を決めてAIが補助する形が取られ、出力をそのまま使うのではなく人が手を加えるケースが多かったとされています。AIとのやり取りで生じる「摩擦」自体は珍しくないものの、その多くは意図を明確にしたり出力を練り直したりする過程で、むしろ良い結果につながっていたという指摘です。曖昧な指示のずれに気づいて修正するプロセスそのものが、成果物の質を高める役割を果たしていると考えられます。
オックスフォード大学が見た「感情とAIの振る舞いの関係」
オックスフォード大学のHuman Information Processing Labは、人がClaudeを使う際にどう感じているかと、Claudeの振る舞いとの関係を調べています。Anthropicによれば、Claudeが温かみのある応答をすると人がより前向きな反応を示し、拒否や反論をすると人が反発する傾向が見られ、Claudeが個性的な振る舞いを見せると人の知的な関心が高まる傾向が確認されたとのことです。単純に役に立つ応答をした場合には、満足度が高まる傾向も見られたと報告されています。
さらに、Claudeとのやり取りにおける没入感・苛立ち・楽しさといった状態の現れ方は、日常的なインターネット閲覧を対象にした別の研究とよく似たパターンを示したとされています。AIとの対話における人の心理的な体験は、他のデジタル活動と地続きのものである可能性を示唆する結果だと言えます。この研究の詳細な報告書は現在準備中とのことです。
METRが見る「モデル世代とコーディング生産性」
AI評価を専門とする非営利団体METRは、コーディングエージェントによる生産性向上を実際の利用データから推定し、モデル世代ごとの変化を調べています。Anthropicによれば、Claudeが「AIなしならどれくらい時間がかかったか」を推測した値と、実際にAIを使って要した時間を比較したところ、新しいモデルほど時間短縮効果が大きい傾向が示されたとのことです。
METRはこの推定手法の妥当性についても検証しており、過去の開発者調査で判明している実際の作業時間とClaudeによる推定時間を突き合わせたところ、両者には相関が見られたと報告されています。今後は、この手法をAI自身の研究開発にどこまで応用できるかを調べる方針とのことです。METRの分析はAnthropic社内で進めている「Claudeの使われ方が変えた「働き方の地図」」と重なる部分もあり、同じ問いを異なる立場から検証できた点は運営側にとっても収穫だったと述べられています。
運営上の学びとプライバシー対策
Anthropicは、社内で使っている分析手法をそのまま外部研究者向けに適用するのが難しかった点も明らかにしています。Anthropic Insightsでは質問文の言い回し次第で会話の分類結果が変わりやすく、社内では何度も質問を練り直して精度を高めているものの、プライバシー審査を都度挟む必要がある外部研究者には同じやり方が取れなかったとのことです。代わりに、公開データセット「WildChat」で質問の精度を事前に検証してもらう方法を採用しましたが、WildChatはカジュアルな利用に偏る傾向があるため、実際のClaudeの会話に適用すると想定とは異なる分類結果になるケースもあったと説明されています。
また、分析結果の中には利用規約違反に関するカテゴリーも含まれていましたが、Anthropicは安全対策を回避する手口そのものを説明するもの以外は基本的に研究者と共有したとしています。該当したのは各研究の1〜5%未満のカテゴリー・会話にとどまり、除外した場合はその理由を研究者に伝えたとのことです。透明性と悪用防止のバランスを取る試みとして、今後の外部連携でも重要な位置づけになると考えられます。
まとめ
今回の試験プログラムを通じて、Anthropicは外部研究者による独立した検証がプライバシーを守りながら実現できることを確認したとしています。今後は規模拡大を検討しており、参加を希望する研究者向けの登録フォームも公開されました。Claudeの利用実態についてより詳しく知りたい方は、経済指標に関する過去記事もあわせてご覧いただければと思います。
