“コードを書くAI”を23万人がどう使ってるか、Anthropicが分析。いちばん得していたのは「コードの腕」より「その業界に詳しい人」だった
AIのAnthropicが、自社のコーディング支援AI「Claude Code」が実際どう使われているかを大規模に分析したレポート（題は『熟練への、続く見返り』の意）を公開。中身を人が直接のぞかず傾向だけを取り出す分析ツール「Clio」で、2025年10月〜2026年4月の約23万5千人・約40万セッションを調べた。約7割で職業が推定でき、最多は「コンピュータ・数学系」だが、次点はビジネス・金融で17%、IT以外では経営・営業・法律がいちばん速く伸びている。用途はコードの修正26%・新規記述25%・ソフト操作17%・資料/プレゼン作成10%で、“直す”仕事は10月の33%から4月の19%へ減り“作る・調べる”が増加。よく使う層は平均で週20時間、生み出す経済価値も27%上昇。そして最大の発見は“腕の差”——初心者は成功15%/失敗19%なのに対し、中級以上は成功28〜33%/失敗5〜7%、熟練者は初心者の2倍以上の操作と約5倍（約3200語）の出力。結論は「コードを書いた経験は以前ほど決め手ではなく、その業界に詳しいこと（専門知識）の価値が上がった」——4人がこの“使い方の地図”を掘る。
ことね：結論から言うわね。AIにコードを書かせる時代になって、いちばん価値が上がったのは——「プログラミングの腕」そのものじゃなかったの。Anthropicが、自社のClaude Code——会話しながらコードを書かせるAIツールね——が実際どう使われてるかを大規模に分析して、そう発表したのよ。
ひかり：えっ、コードを書くAIなのに、コードを書く腕がいちばん大事じゃないの!? じゃあ何が効くの——ていうか、そんなのどうやって調べたわけ!?
ことね：「Clio（クリオ）」っていう、中身を人が直接のぞかずに傾向だけ取り出す分析ツールでね。去年の10月から今年4月までの、およそ23万5千人ぶん、40万回ぶんのやりとりを調べたの。プライバシーは守ったまま、よ。
みずき：…で、使ってるのはどうせプログラマーだけでしょ。なに当たり前のこと調べてるの。
ことね：それが違ったの。いちばん多いのは確かに「コンピュータ・数学系」の人。でも次に多いのが、ビジネス・金融の人で17%。しかも、いちばん速く増えてるのは経営とか営業とか法律——IT以外の職種なのよ。
ひかり：えっ、営業さんや弁護士さんが、コードを書くAIを!? なにに使うの、それ!?
ことね：用途もね、コードの「修正」が26%、「新しく書く」のが25%、ここまでは順当。でも「ソフトを操作させる」が17%、「資料やプレゼン作り」が10%もあるの。しかも“直す”仕事は10月の33%から4月には19%まで減って、代わりに“作る・調べる”が増えてる。よく使う人だと、利用時間は平均で週20時間にもなるんですって。
みずき：週20時間って、もう半分同僚じゃん。…で、さっきの「腕がいちばんじゃない」の答えは？ ことね先輩、もったいぶらないで。
ことね：これが核心。同じツールでも、初心者のやりとりは成功15%・失敗19%。中級以上だと成功28〜33%・失敗5〜7%。腕のいい人ほど指示も成果も桁違いで、熟練者は初心者の2倍以上動かして、5倍——3200語くらいも吐かせてる。だから結論は「コードを書いた経験は前ほど決め手じゃなく、その“業界に詳しいこと”の価値が上がった」。レポートの題も、そのまんま“熟練した人ほど見返りが続く”って意味なの。
ひなた：ふぁ〜…AIさんは「作る」のはすっごく上手でも、「何を作ればいいか」「これで合ってるか」は、わかってる人がそばにいないと…なのです？ AIさんは、腕ぴかぴかの板前さんで——でも「何が食べたいか」を知ってるのは、注文するわたし。注文がふわっとしてたら、板前さんも困っちゃう…のです。
まとめ：AIに任せれば誰でも一発、ではなかった。同じツールでも“分かってる人”ほど成功率も成果も跳ね上がり、上がった価値は「コードの経験」より「その分野に詳しいこと」。みずき的に言えば、いちばん得をするのは“任せ方を知ってる人”——世の中、そんなに甘くないってこと。