Anthropicの20万7,000件の研究セッション調査：科学者は主にデータ分析と執筆にClaudeを利用

Anthropicは、科学者がClaude、Claude Code、Claude Scienceをどのように使っているかに関するレポートを公開した。2026年8月2日から9月30日までの一般向けプランでの207,049件のセッション（ClaudeとCoworkで128,914件、Claude Codeで78,135件）を分析した。分類器が各セッションに研究分野と研究タスクのラベルを付け、Anthropicによると、保持したのはこれらのラベルのみで、結果は集計して報告されている。

Anthropicの報告内容：

• 分野： 研究者数との比較では、コンピューターサイエンス、数学、統計学でClaudeの利用が多く、医療と実験室での作業を伴う物理科学では少ない。世界の研究者に占めるコンピューターサイエンスの割合は4.3%だが、Claude Codeのセッションでは32.7%を占める。
• タスク： データ分析はClaudeのセッションの33.7%、Claude Codeのセッションの48.1%を占める一方、研究者の時間に占める割合は27.6%。Claudeのセッションの32.0%は執筆だった。データ収集（11.5%）とアイデア創出（Claudeで4.2%、Claude Codeで2.1%）は、所要時間に比べて利用が少ない。ただし、AIを使う科学者528人への調査では、重要な成果に最も重要なのはアイデア創出とデータ収集とされている。
• Claude Science： アイデア創出はセッションの約8%で、研究者が費やす時間の割合とほぼ同じ。タスクはClaudeより専門性が高い。Anthropicは、専門ツールがこの差を縮めていると解釈している。
• 能力： 理論上、AIが最も得意とするタスクは、研究者の時間から予測される量の2～4倍利用されている。
• シナリオ： 単純なモデルに基づき、Anthropicは現在の能力でも一部の分野で研究成果を倍増できる可能性があるとしている。AIが物理的な作業以外の研究業務をすべて担うなら、コンピューターサイエンスと統計学では最大15倍、化学と生物学では3～4倍に増える可能性がある。調査対象の研究者の約40%は、2030年までにAIが研究プロジェクト全体を遂行すると予想している。