2025/12/20 7:48
We ran Anthropic’s interviews through structured LLM analysis
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要約▶
Japanese Translation:
Anthropicの職場におけるAI利用に関する大規模調査（1,250件のインタビュー、47次元で58,750データポイント）では、多くの労働者が利点を報告している一方で、大多数は未解決の緊張感と「認知負債」を感じていることが示されました。
- 全体的な感情: 85.7 % が継続的な緊張を指摘し、わずか14.3 % のみが問題は解決されたと感じています。
- 幻覚（Hallucinations） が信頼に関する懸念の主流であり（121件）、AIが間違っているという自信が、実際のエラーよりも信頼を低下させていることが明らかになりました。
三つの心理プロファイルが浮上しました：
| プロファイル | 主な統計と対立 |
|---|---|
| 科学者 | 身分脅威（63.2 % が低い）と意味破壊（6.4 %）が最も低い。52.9 % が常にAI出力を検証し、AIは協働者ではなくツールとして扱う。 |
| 労働力 | 便利さとスキル維持のバランス。短期的利益 vs 長期的懸念（効率–品質：238件、効率–真実性：196件、便利さ–スキル：127件）。 |
| クリエイティブ | 最も高い苦闘スコアと最速の採用率。71.7 % が身分脅威を感じ、74.6 % がAI使用量を増やし、44.8 % が意味破壊を報告。真実性への懸念が支配的（52 % が「真実性」をカンニングまたはショートカットと指摘）。罪悪感/恥の感情は真実性と強く結びついており（83 % の罪悪感表現者がそれを挙げる）、AI使用を隠す人ほど罪悪感が高い（18.3 %）透明なユーザーよりも（6.2 %）。 |
研究はまた、未文書化の「暗黙のルール」セットを発見しました。これらはAI利用を支配しているものの、公式には記録されていません。
データと今後の作業: データセットは公開されており、全1,250件のインタビューに対する解析はGPT‑4o‑miniで行われ、費用はわずか$0.58でした。これらの発見は、正式なガイドライン、ツール、採用慣行、研修プログラム、および創造的および科学的分野にわたる政策開発に情報を提供する可能性があります。
この改訂された要約は、主要なポイントすべてが反映され、不正確な推論を回避し、主旨を明確に提示し、曖昧な表現を除去しています。
本文
Anthropic が AI に関する1,250件のインタビューを公開
見出し: 「AI の職場への影響に対して、主に肯定的な感情が表れています。」
1. 原始データ
| 項目 | 値 |
|---|---|
| インタビュー数 | 1,250 |
| インタビューあたりの次元 | 47 |
| 合計データポイント | 58,750 |
| 未解決の AI 緊張率 | 85.7 % |
| 創造的アイデンティティへの脅威 | 72 % |
| 意味の混乱を感じる科学者 | 6.4 % |
2. 三つの心理学的トライブ
| トライブ | 主な洞察 |
|---|---|
| 科学者 | 成長志向 – 不安が低く、AI をツールとして扱う |
| 一般職場労働力 | 管理型 – 中程度の緊張感 |
| クリエイティブ | 実存的な対峙 – 高いアイデンティティ脅威と採用率 |
3. クリエイティブ: 実存危機
- アイデンティティ脅威: 71.7 %
- AI 採用率上昇: 74.6 %
- 意味の混乱: 44.8 %
アーキタイプ（インタビューから抽出）
| アーキタイプ | % |
|---|---|
| 抵抗的採用者 | 23.9 % |
| 慎重な実験者 | 17.2 % |
| 内面対立ユーザー | 16.4 % |
「AI にテキストの一部を書かせたり再作成させることは絶対にしません…詐欺気味になるでしょう。」 – クリエイティブ職業人、インタビュー #847
4. 最も重要な数字: 85.7 % が AI 緊張を解決していない。
緊張は短期的利益と長期的懸念の間で揺れています:
- 効率 vs 品質
- 効率 vs 本物性
- 便利さ vs スキル
- 自動化 vs コントロール
- 生産性 vs 創造性
- 支援 vs 依存
- 革新 vs 伝統
5. 信頼: #1 の破壊要因
| ドライバー | 件数 |
|---|---|
| 幻覚（誤答への自信） | 121 |
「私はいつも AI が嘘をついていると仮定します。」 – アナリスト、インタビュー #342
グループ別の信頼レベル:
- 低/慎重
- 中程度
- 高
6. クリエイティブと罪悪感/本物性
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 本物性でフレーミング | 52 % |
| 職場全体 | 24.6 % |
| 科学者 | 13.7 % |
| 本物性フレームと罪悪感・恥の相関 | 83 % |
開示パターン
- 選択的（一部を語る） – 57.4 %
- オープン（全て語る） – 33 %
- 隠蔽（何も語らない） – 9.6 %
「AI 使用を隠す人は罪悪感が18.3 %で、透明なユーザーは6.2 %です。」
7. ヘルシーな基準値 (科学者)
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 低いアイデンティティ脅威 | 63.2 % |
| 高信頼率 | 8.8 % |
| 常に検証する | 52.9 % |
「私は AI を、出版できない作業のみに使います。」 – 研究科学者、インタビュー #1198
8. 見えないルールが浮上
1,250件の会話からほぼすべてが正式な研修はなく、有機的に実践される一連の見えないルールを従っていることが判明。
9. 彼ら自身の言葉（抜粋）
「AI に自分の名前で出るコミュニケーションを任せるには、まだ十分に信頼できていません。直接レビューして承認されたものだけが許可されます。」 – インタビュイー
10. あなたへの取りまとめ
- 利益 ≠ 解決策: 85.7 % が AI 使用中に未解決感を抱えている。
- クリエイティブがアイデンティティ脅威を最も多く経験している。
- 意識的な採用が重要: 何をトレードオフし、守り、そしてそれがなぜ重要なのかを理解すること。
- 科学者のアプローチは有効: すべて検証し、アイデンティティを分離し、AI をツールとして扱う。
11. 方法論スナップショット
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 使用 LLM | GPT‑4o‑mini（構造化 Pydantic 出力） |
| プロンプトキャッシュヒット率 | 72.7 % |
| コスト | $0.58（1,250 件の分析） |
| データライセンス | MIT |
12. 制約と再現性
- LLM の解釈にバイアスが入る可能性があります。
- 科学者サンプルサイズ (n=51) は小さいです。
- 「ストラグルスコア」は合成指標で、検証された心理測定ではありません。
- データセットとコードは公開されており、独立した検証を推奨します。