--- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [AI格差の正体は「プロンプト力」ではない。アンソロピックの最新レポートが示した“経験者優位”](https://www.businessinsider.jp/article/2603-anthropic-report-ai-gap-experience/)【Business Insider Japan】(2026年03月26日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - アンソロピックの最新レポートによると、生成AIの利用において「経験者優位」が明らかになった。 - Claudeを6カ月以上利用するユーザーは、新規ユーザーに比べて会話の成功率が約10％高く、仕事目的で複雑なタスクにAIを活用する傾向がある。 - 経験豊富なユーザーはAIに仕事を丸投げするのではなく、協働を通じて出力を磨いている。 - ユーザーはタスクの難易度や経済価値に応じて、性能の異なるAIモデル（Haiku, Sonnet, Opus）を使い分けている。 - Claudeの利用形態は多様化しており、ウェブ版では日常的な個人利用が増加し、APIでは営業自動化や市場オペレーションなど、より自動化されたワークフローが広がっている。 > [!NOTE] 要約おわり --- [ Close up AI First ](https://www.businessinsider.jp/feature/ai-first/)  アンソロピックが最新のレポートを公開した。 Advertisement AI企業のアンソロピック（Anthropic）が3月24日（現地時間）に公開した最新の [「Economic Index（経済インデックス）」レポート](https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report) は、生成AIの活用が広がるなかで、利用者のあいだに新たな差が生まれつつあることを示した。 今回の調査は、2025年11月のデータを使った前回レポートの枠組みを引き継ぎ、生成AI「Claude」の利用状況（2月5日～12日）を分析したものだ。 アンソロピックは今回、生成AIからどれだけ価値を引き出せるかを左右する要因として、「学習曲線（learning curves）」、つまり使いながら学ぶことによる習熟度の差に焦点を当てた。 [](https://www.businessinsider.jp/article/2603-anthropic-claude-usage-promotion/) [地味だけど嬉しい、アンソロピック「Claude」の使用量2倍キャンペーン | Business Insider Japan](https://www.businessinsider.jp/article/2603-anthropic-claude-usage-promotion/) ## 6カ月以上の利用者は、同じタスクでも成功率が高かった  ユーザーの用途を示した表。登録期間が長い高継続ユーザー（High tenure）は、仕事（work）での利用率が高い。 今回のレポートで注目したいのは、「Claudeを長く使っているユーザーほど、よりうまく使いこなしている可能性が高い」という点だ。 Advertisement アンソロピックによると、6カ月以上利用している高継続ユーザーは、新規ユーザーに比べて会話の成功率が高い。高継続ユーザーの成功率は相対的に約10％高く、タスクの種類や利用国、モデル選択などを考慮しても、その差はなお残った。レポートは、これが単に「ベテランは簡単なタスクばかり選んでいる」ためでは説明しきれないとしている。 この違いは、利用の中身にも表れている。高継続ユーザーは個人的な用途の会話が1割少なく、仕事目的でClaudeを使う傾向が強い。入力文の複雑さを見る指標でも、長期利用者のほうが高い値を示した。 こうした結果は、利用を重ねるなかでAIとの付き合い方が洗練され、より高度な課題を持ち込めるようになっている可能性を示唆する。 もっとも、早期ユーザーがもともと高度な使い方をしていた可能性や、うまく使えなかった人が離脱した可能性もあり、因果関係そのものは慎重に見る必要がある。 [](https://s-adserver.cxad.cxense.com/adserver/click/_GFv6RaYIQgPJsPbZT2oAnGwaHSJb7VoxUUqOf9O4CKCR_Ewxurjqaz_Ox_trJDVAoARqJmhb5XqRmehuoJM3BcOdLPkXgVfoSjKt3IJcAdvBXKYQcYEh2sJ81Z29UXa3PDLUi3gyDXydTPwBElmzpwshm6Rq2BUnZbuCl3nzLVW2DlHiMJ1jIo_ssRUhy83y_1rph1FibbmpmJk) [日本企業の強みを活かす「権限と知識」のハーネスエンジニアリング](https://s-adserver.cxad.cxense.com/adserver/click/_GFv6RaYIQgPJsPbZT2oAnGwaHSJb7VoxUUqOf9O4CKCR_Ewxurjqaz_Ox_trJDVAoARqJmhb5XqRmehuoJM3BcOdLPkXgVfoSjKt3IJcAdvBXKYQcYEh2sJ81Z29UXa3PDLUi3gyDXydTPwBElmzpwshm6Rq2BUnZbuCl3nzLVW2DlHiMJ1jIo_ssRUhy83y_1rph1FibbmpmJk) 興味深いのは、経験豊富なユーザーほど「AIに仕事を丸投げしているわけではない」点だ。アンソロピックは、長期利用者はClaudeとの協働の比重が高いと指摘する。つまり、使いこなしている層は自動化一辺倒ではなく、やり取りを重ねながら出力を磨いているとみられる。 ## 最上位モデル「Opus」の利用傾向から見えること  タスクの種類ごとのOpusの利用率。コーディングなどのタスク（Computer and Mathematical tasks）での利用率が高い。 レポートが今回新たに詳しく見たのが、ユーザーによる「モデル選択」だ。ClaudeにはHaiku、 [Sonnet](https://www.businessinsider.jp/article/2602-anthropic-announces-claude-sonnet-4-6/) 、Opusという異なるモデルがあり、それぞれ速度やコスト、性能に差がある。 アンソロピックは、利用者がタスクに応じてモデルを選んでいるなら、難しい仕事ほど、高性能な「Opus」に頼るはずだとみた。 実際、有料のClaude.ai（Claudeのウェブ版）ユーザーのデータからは、その傾向が確認された。コーディングなどのタスク（Computer and Mathematical tasks）では、Opusの利用比率が平均より4.4ポイント高かった一方、教育関連タスク（Educational tasks）では6.5ポイント低かった。 もっとも、これは教育系の用途が「低度」だという意味ではなく、学習支援のような用途では、Sonnetでも十分にこなせるタスクが多いことを示している可能性がある。 さらに細かく見ると、タスクの経済価値が高いほどOpus利用比率も上がる傾向が見られた。タスク価値が時給換算で10ドル上がるごとに、Opus利用比率はClaude.aiで約1.5ポイント、APIでは約2.8ポイント上昇している。 [](https://s-adserver.cxad.cxense.com/adserver/click/eZgF13XwutK3C65S9PS9DvRf1Q20BNb_zuDUBc-YHziUxGOrjSK4jqZXn3Vkut66CaAdsWS2VweipbccXCyP0nmo3lAA7NMVgwuAKGjws9aDDbY_04LGzv4WVKX01L9oz-zKZS1oRaU665jSk0ni5H0GnGQ0l0JiUo_ZpICt0kxxTp_KhQnwIvYSD3GN0wk2vl2ytrJNfWDXkw..) [LIXIL製「100％再生アルミ」の衝撃。“事業”に直結する環境戦略とは？](https://s-adserver.cxad.cxense.com/adserver/click/eZgF13XwutK3C65S9PS9DvRf1Q20BNb_zuDUBc-YHziUxGOrjSK4jqZXn3Vkut66CaAdsWS2VweipbccXCyP0nmo3lAA7NMVgwuAKGjws9aDDbY_04LGzv4WVKX01L9oz-zKZS1oRaU665jSk0ni5H0GnGQ0l0JiUo_ZpICt0kxxTp_KhQnwIvYSD3GN0wk2vl2ytrJNfWDXkw..) 利用者は「とりあえず最上位モデルを使う」のではなく、難易度やタスクの価値に応じてモデルを切り替えている可能性がある。 ## ウェブ版は日常利用が増え、APIでは自動化色が強まる  Claude.aiでは個人利用（Personal）が増えている。 Claude利用の全体像を見ると、用途がより多様化してきた。Claude.aiでは、上位10タスクの構成比は前回調査の24％から19％へ低下している。 背景にあるのは、コーディング系タスクの一部がAPI側に移ったことに加え、個人利用が増加したことだ。 学習目的（coursework）の利用は19％から12％へ低下した一方、個人利用（personal use）は35％から42％へ増加。スポーツの結果や商品比較、住宅メンテナンスのような日常的な質問が増えたことで、Claude.aiで処理される平均タスク価値は49.3ドルから47.9ドルへやや低下した。 一方、開発者向けのAPIでは、より自動化されたワークフローが広がっているようだ。 アンソロピックは、直近3カ月で少なくとも倍増したAPIワークフローとして、「営業・アウトリーチの自動化」と「自動取引・市場オペレーション」の2つを挙げた。前者にはB2Bリードの調査や顧客データ補完などが含まれ、後者には市場やポジションの監視、相場状況の通知などが含まれる。 さらに、エージェント機能である「Claude Code」の拡大によって、コーディング系の利用がAPI側で広がっているという。 今回のレポートは、生成AIが一様に普及しているのではなく、用途やユーザー層によって異なる方向に分岐していることを示していると言えそうだ。