Anthropic의 207,000건 연구 세션 분석: 과학자들은 주로 데이터 분석과 글쓰기에 Claude를 사용

Anthropic이 과학자들이 Claude, Claude Code, Claude Science를 어떻게 사용하는지에 관한 보고서를 발표했습니다. 2026년 8월 2일부터 9월 30일까지 소비자 요금제에서 이뤄진 세션 207,049건(Claude 및 Cowork 128,914건, Claude Code 78,135건)을 분석했습니다. 분류기가 각 세션에 연구 분야와 연구 과제를 표시했으며, Anthropic은 해당 레이블만 보관하고 결과는 종합적으로 보고했다고 밝혔습니다.

Anthropic이 보고한 내용:

• 분야: 연구자 수 대비 컴퓨터 과학, 수학, 통계학 분야에서 Claude 사용이 더 많고, 보건 및 실험실 기반 물리과학 분야에서는 더 적습니다. 전 세계 연구자 중 컴퓨터 과학자는 4.3%지만 Claude Code 세션에서는 32.7%를 차지합니다.
• 과제: 데이터 분석은 Claude 세션의 33.7%, Claude Code 세션의 48.1%를 차지합니다. 연구자들이 사용하는 시간에서 데이터 분석이 차지하는 비율은 27.6%입니다. 글쓰기는 Claude 세션의 32.0%입니다. 데이터 수집(11.5%)과 아이디어 생성(Claude 4.2%, Claude Code 2.1%)은 실제로 소요되는 시간에 비해 덜 활용됩니다. 다만 AI를 사용하는 과학자 528명을 대상으로 한 설문에서는 중요한 성과를 내는 데 가장 중요한 활동으로 아이디어 생성과 데이터 수집을 꼽았습니다.
• Claude Science: 아이디어 생성은 세션의 약 8%로, 연구자들이 해당 활동에 쓰는 시간 비율과 비슷합니다. 과제는 Claude에서보다 더 전문화되어 있습니다. Anthropic은 이를 전문화된 도구가 격차를 좁히고 있다는 신호로 해석합니다.
• 역량: 이론상 AI가 가장 잘 수행할 수 있는 과제는 연구자들이 쓰는 시간으로 예상되는 수준보다 2~4배 더 많이 활용됩니다.
• 시나리오: Anthropic은 간단한 모델을 바탕으로 현재의 AI 역량만으로도 일부 분야의 연구 성과를 두 배로 늘릴 수 있다고 밝혔습니다. AI가 비물리적 연구 업무를 전부 맡는다면 컴퓨터 과학과 통계학의 연구 성과는 최대 15배, 화학과 생물학은 3~4배 높아질 수 있습니다. 설문에 응한 연구자의 약 40%는 AI가 2030년까지 연구 프로젝트 전체를 수행할 것으로 예상합니다.