Anthropicのデータ：AIエージェントのほぼ半数の呼び出しはソフトウェア工学に集中しており、この16の専門分野は依然としてブルーオーシャン
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Anthropicのデータ：AIエージェントのほぼ半数の呼び出しはソフトウェア工学に集中しており、この16の専門分野は依然としてブルーオーシャン
医療分野が1％、法務分野が0.9％、教育分野が1.8％を占めています。これらは飽和市場ではなく、ほとんど存在していない市場です。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Garry's List
翻訳・編集：TechFlow
TechFlow解説：Anthropicは、これまでで最も包括的なAIエージェントの実際の利用状況に関する調査を最新で発表しました。その核心的データは以下の通りです：ソフトウェア工学分野が、すべてのエージェントツール呼び出しの約50％を占めており、医療・法務・教育など16の専門分野を合計しても残りの半分に満たず、各分野のシェアはいずれも5％未満にとどまっています。
これは市場飽和のサインではなく、300社の垂直型AIユニコーン企業が誕生するための地図です。さらに、本文中で引用されている反直感的な発見として注目すべきは、「モデルはすでに約5時間にわたって自律的に作業可能である一方、ユーザーが実際にそれを許容しているのは平均42分間のみ」という事実です。この「信頼ギャップ」そのものが、次の製品機会なのです。
全文は以下の通り：
ソフトウェア工学は、すべてのAIエージェントツール呼び出しの約50％を占めています。医療・法務・金融など16の垂直分野はほとんど手付かずの状態であり、いずれの分野も9％を上回っていません。つまり、300社の垂直型AIユニコーン企業がまだ創出されていないのです。
もし私が今日起業するとしたら、私は上記の棒グラフの赤い領域を、自分の未来がそこに見えるまで凝視し続けます。
Boxの共同創業者であるAaron Levie氏は次のように述べています：
このグラフは、AIエージェント分野が今まさにどれほど大きな機会を秘めているかを、私たちに強く思い出させてくれます。
水平方向（横断的）には確かに多数のエージェント機会がありますが、同様に、ユーザーの業務プロセスを真に自動化するには、その専門分野における深いドメイン知識を必要とするワークフローも多数存在します。
そのテンプレートは以下の通りです：独自のデータにアクセス可能なエージェントソフトウェアを開発し、ユーザーとエージェントが協働してワークフローを処理できるように設計すること。加えて、当該ドメインに特化した深いコンテキストエンジニアリング能力を備え、顧客側の変更管理を推進できる能力も不可欠です。
現時点では、多くの分野において依然として大きな空白が存在しています。
ソフトウェア工学は、すべてのAIエージェント活動の半分を占めています。残りの半分は16の垂直分野に分散しており、いずれも9％を超えません。医療分野は1％、法務分野は0.9％、教育分野は1.8％です。これらは飽和市場ではなく、ほぼ存在していない市場なのです。
Anthropicは、これまでで最も包括的なAIエージェントの実際の利用状況に関する調査を最新で発表しました。その主要な知見は、ソフトウェア工学分野が同社APIにおけるエージェントツール呼び出しの49.7％を占めているというものです。その背後に隠された重要な結論は、「それ以外のすべてがブルーオーシャン（未開拓市場）である」という点です。
展開の遅れ
起業家にとって非常にワクワクするデータがあります：モデルの能力は、ユーザーがそれを信頼して任せる限界をすでに大きく上回っているのです。
METRによる能力評価によると、Claudeは人間が約5時間かけて遂行するタスクを解決できます。しかし実際の利用状況では、第99.9パーセンタイルの会話時間はわずか約42分です。この差異——AIが「できること」と、私たちが「許容すること」の間のギャップ——こそが、巨大な機会なのです。
図：Claude Codeの訓練済みモデルの最大会話時間は、3か月間でほぼ倍増しました。これは単なる能力向上だけでなく、信頼性の強化にもつながっています。
出典：x.com
2025年10月から2026年1月までの間に、第99.9パーセンタイルの単一会話時間は、25分未満から45分を超えるまで、ほぼ倍増しました。この伸びは、各モデルバージョン間でも安定して見られます。これは単にモデルの能力が向上したというだけでなく、ユーザーが繰り返し使用することで学習し、徐々にエージェントへの信頼を拡大していることを示しています。
「8月から12月までの間に、Claude Codeが内部ユーザーの最も困難なタスクを成功裏に完了させる確率は2倍になりました。同時に、一回の会話における人的介入回数は5.4回から3.3回へと減少しました。」
能力はすでに備わっているものの、展開がそれに追いついていません。これは問題ではなく、むしろ製品機会なのです。
信頼の進化の過程
新規ユーザーのうち20％が、Claude Codeの操作を自動承認します。会話回数が750回に達すると、40％以上の会話が完全に自動承認モードで実行されるようになります。しかし、反直感的な発見もあります：経験豊富なユーザーほど、むしろより多く介入する傾向があり、逆に少なくなるわけではありません。新規ユーザーは5％のラウンドで介入するのに対し、熟練ユーザーは9％のラウンドで介入しています。
図：信頼は、継続的に蓄積されるスキルです。新規ユーザーは20％の会話を自動承認します。750回の会話に達すると、この割合は40％を超えます。
画像提供：Anthropic
出典： x.com
これは矛盾ではなく、監視戦略の変化を反映しています。初心者は、操作実行前に段階的に承認しますが、熟練ユーザーはまず権限を委譲し、問題が発生した際に介入するというスタイルへと移行しています。つまり、事前承認から能動的監視へとシフトしているのです。
以下は、セキュリティ観点で注目に値する発見です：複雑なタスクにおいて、Claude Codeが自発的に明確化を求める頻度は、人間が自発的に介入する頻度の2倍以上です。エージェントは、最後まで突っ走るのではなく、確認のために一時停止します。これは欠陥ではなく、むしろ機能なのです。
「本調査の核心的な示唆は、エージェントが実践において行使する自律性が、モデル・ユーザー・製品の三者が共同で構築するものであるということです。Claudeは不確実な状況において自ら停止して質問し、それによって自律性を制限します。ユーザーはモデルとの協働を通じて信頼を築き、それに応じて自身の監視戦略を調整します。」
Levie氏の垂直型AI戦略
Aaron Levie氏は、まだ解放されていない莫大な富と価値の源泉を指摘しています：専有データにアクセス可能なエージェントソフトウェアを開発し、実在の人々と現実の課題を真に解決すること。また、インテリジェントな出力を最大化するためにコンテキストを徹底的に充実させること。そして——これは多くの起業家が見落としがちな点ですが——顧客側の変更管理を推進することです。
この最後の点こそが、垂直型AIがいかに模倣困難であるかを示す理由です。誰でもAPIラッパーを構築することはできますが、医療請求書処理や法務ディスカバリー、建築許可申請といった分野特有のワークフロー、規制制約、組織的抵抗を本当に乗り越えることは極めて稀です。
SaaSは過去数十年間、10年ごとに売上が10倍に成長してきました。過去20年間では、リスク投資資金の40％以上がSaaS企業へと流れ込みました。この業界は170社以上のSaaSユニコーンを生み出しました。そのロジックは単純です：これらのユニコーンそれぞれに、対応する垂直型AI版が待機しています。そしてAI版は、単なるソフトウェアの代替ではなく、オペレーターそのものを置き換える可能性があるため、規模は10倍になるかもしれません。
共同構築の本質
Anthropicの核心的知見は、AI政策立案に関与するすべての関係者が真剣に注目すべきものです。自律性とはモデル固有の属性ではなく、モデル・ユーザー・製品が共同で構築するものなのです。展開前の評価ではこれを捉えることはできず、実際の使用状況においてのみ測定可能です。
Anthropic公式の声明によれば：
ソフトウェア工学分野は、当社APIにおけるエージェントツール呼び出しの約50％を占めていますが、他の業界でも徐々に活用が広がり始めています。リスクと自律性の境界が継続的に拡大する中で、展開後のモニタリングは極めて重要となります。当社は、他のモデル開発者に対しても、本調査の拡張を強く推奨します。
セキュリティ面の数値は安心感を与えます：ツール呼び出しの73％はヒューマン・イン・ザ・ループ（人間の関与）下で行われており、不可逆的な操作はわずか0.8％にすぎません。最も高リスクな展開シナリオ——例えばAPIキーの漏洩や自律的な暗号化取引——の多くは、セキュリティ評価の一環であり、実際の本番環境での事例ではありません。
「各操作ごとに人間による承認を義務付けるような、具体的なインタラクションパターンを規定する規制要件は、単に摩擦を生むだけで、必ずしも安全性の向上にはつながらないでしょう。」
「すべての操作を承認せよ」という強制的な政策は、生産性の恩恵を奪うばかりか、安全性を高めることにもなりません。より良い目標は、人間が常に監視・介入できる体制を確保することであり、特定の承認ワークフローを規定することではありません。
ユニコーンはどこに隠れているのか
地図はすでに描かれています。ソフトウェア工学分野には既にプレイヤーが存在します。医療・法務・金融・教育・カスタマーサポート・物流——16の垂直分野のいずれも、市場シェアは一桁台——が、それぞれのドメイン知識をエージェントに真正に組み込む人材を待ち続けています。
これまでに300社のSaaSユニコーンが誕生しました。次に登場するのは、300社の垂直型AIユニコーンです。これらの分野に焦点を当て、ドメイン知識をエージェントに深く埋め込み、かつ変更管理を駆動する方法を理解した起業家こそが、これからの10年間におけるエンタープライズソフトウェア市場を支配するでしょう。
モデルはすでに5時間働き続けられる能力を持っていますが、ユーザーはそれを42分しか働かせていません。これが明確なサインです：我々は依然として極めて初期の段階にあり、まだ大量のものを作り出す余地があります。そして、まだ1分たりともインテリジェンスが活用されていない無数の場所が、世界中に存在しているのです。
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