AIエージェントが職場をどう変えうるかを早めに知りたいなら、自社の仕事をエージェント中心に作り直した会社を見るのは理にかなっています。Anthropicは、採用、AIの利用、成果、予定表、採用判断に関する社内データと17人の従業員へのインタビューをもとに、自社の労働力についての報告を公表しました。最大の発見は、人が通常キャリアを始める職に関するものです。
若手の職は縮小しています。2025年初め以降、Anthropicの技術部門で若手が占める割合は21%から14%に下がり、技術職の採用に占める若手の割合はさらに速く27%から9%に落ち、求人は2025年12月以降急減しました。4月までにエンジニアリングと研究のチームは下位の技術職の採用を後回しにし、機械学習の管理職の約3分の1、ソフトウェアエンジニアリングの管理職の約5分の1が、AIのために採用を減らしていると答えました。会社の成長とともに増えるのが普通の事務職はほとんど増えておらず、従業員が日程調整、仕分け、購買審査のためのエージェントを作っています。
今では作業時間の大半をエージェントが担っています。2026年3月にエージェントの作業時間が人間の作業時間を上回り、8月には対話型エージェントの時間が従業員の6倍になりました。成果もそれに伴って伸び、エンジニア1人あたりのコードのコミット数は6か月前の5倍になりました。コーディングエージェントを導入した192人のエンジニアと導入しなかった74人を比べると、導入後に追加されたコードの量は急増し、営業担当者もエージェントの導入後により多くの顧客と契約を結びました。仕事の 形も変わります。エージェントが出すものをすべて読むと、技術職でない従業員でも週の半分を使ってしまうため、人々はダッシュボードを作り、処理の流れを監視するようになり、中央値の従業員が会議に費やす時間は1年前より20%増えました。採用担当の管理職は、狭い技術的専門性より自律性と判断力を重視するようになっています。
ほかの雇用主にとって注目すべきは、若手採用の減少です。入門的な仕事が真っ先にエージェントに移るなら、人が仕事を覚える通常の道筋は細くなり、Claude Codeなどの道具に頼る企業も、次の世代の熟練者をどこから得るのかという同じ問いに直面します。Anthropicは、混乱の恐れがある職を把握する早期警戒の仕組みを作り、社内異動を優先してきたとしています。勤続1年以上の従業員が月ごとに部署を移る確率は、2026年には2025年より50%高くなりました。
注意点は現実のもので、著者ら自身もいくつか挙げています。Anthropicはこの期間に急成長しており、それだけでも採用は影響を受けます。コードが増えたからといって良いコードとは限らず、完全自律型のエージェントを導入したエンジニアはもともと急な上昇傾向にありました。また、AIモデルを販売する企業は、モデルに対して特殊な動機と特殊な利用環境をもっています。一般的な職場の予測ではなく、印象的な事例研究として読むべきです。