Claude Codeは誰がどう使う？Anthropic分析公開

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伊東雄歩
監修者 伊東 雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

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  • Anthropicが約23万5000人・40万セッションを分析し、Claude Codeの利用実態を初公開
  • 使い方の中心は「コード修正26%」「コード記述25%」で、計画は人間・実装はAIという分業が明確に
  • 初心者の成功率15%に対し、熟練者は28〜33%。差を生むのは「ドメインの知識」だった
  • プログラマー以外（経営・営業・法務職）の利用が急成長中
  • CursorやGitHub Copilotとの違い、日本のユーザーへの影響もわかりやすく解説

「AIにコードを書かせる」と聞くと、もうプログラマーは要らなくなるのでは、と不安になったことはありませんか。でも実際のデータはその逆を示しています。AIコーディングツール「Claude Code」を開発するAnthropicが、約40万件もの利用データを分析した結果を公開しました。誰が、どんな目的で、どれくらいうまく使えているのか。本記事でやさしく読み解きます。

Anthropicが公開した「Claude Code利用実態レポート」とは

2026年6月17日、AI企業のAnthropic（アンソロピック、Claudeを作る会社）が、ある調査結果を公開しました。

テーマは「Claude Codeは誰に、どんな用途で使われているか」です。

Claude Code（クロードコード）とは、AIに指示すると自動でプログラムを書いたり直したりしてくれるツールです。2025年2月の登場から急速に広まりました。

今回の分析対象はとても大規模です。約23万5000人のユーザーによる、約40万件のセッション（作業の一区切り）を調べました。期間は2025年10月から2026年4月までです。

プライバシーに配慮しながら、実際の使われ方を統計的に分析した点が特徴です。AIツールの提供元が、自社サービスの「リアルな使われ方」をここまで詳しく公開するのは珍しいことです。

データで見る「みんなClaude Codeで何をしているのか」

まず気になるのは、利用者が実際に何をしているかですよね。

レポートによると、用途の内訳は次のようになっています。

  • コードの修正：26%
  • コードの記述：25%
  • ソフトウェアの操作：17%
  • ドキュメント・プレゼン資料の作成：10%

注目したいのは、「新しく書く」より「直す・調整する」用途が多い点です。

つまりClaude Codeは、ゼロから作るためだけの道具ではありません。すでにあるプログラムを手直しする、日々の地道な作業の相棒として使われているのです。

ちなみに利用者の平均利用時間は週に約20時間。もはや「たまに使う便利ツール」ではなく、毎日の仕事道具になっていることがわかります。

「人間が計画、AIが実装」という新しい役割分担

このレポートでいちばん面白いのが、人間とAIの役割分担です。

データを見ると、きれいに仕事が分かれていました。

  • 「何をするか」を決める計画 → 人間が約70%を担当
  • 「どうやるか」を決める実装 → Claudeが約80%を遂行

人間が方針を決め、AIが手を動かす。そんな関係が見えてきます。

実際、ユーザーが1回指示を出すと、Claudeは平均で10個もの作業を自動でこなします。多いときは100を超えることもあるそうです。

たとえるなら、優秀なアシスタントに「この資料、いい感じに直しておいて」とお願いする感覚です。細かい手順はAIが考え、人間は完成イメージとゴールに集中できます。

衝撃の発見：熟練者ほどAIで得をする

「AIがあれば初心者でもプロ並みになれる」と思っていませんか。レポートはその常識をくつがえします。

セッションの成功率を比べると、はっきり差が出ました。

  • 初心者レベル：明確な成功は約15%（部分的な成功を含めると77%）
  • 中級者以上：明確な成功は28〜33%（部分成功を含めると91〜92%）

さらに、トラブルに直面したときの粘り強さにも差が出ました。問題が起きたセッションで最後まで成功できた割合は、初心者がわずか4%だったのに対し、中級者以上は大きく上回ったのです。

生み出す成果物の量も違います。熟練者のセッションは初心者の約5倍のアウトプット（3200語 対 600語）を生んでいました。

ここで大事なのは、差を生んだ理由です。それは「プログラミングの腕前」ではありませんでした。

カギはドメイン知識（その分野そのものへの深い理解）です。何を作るべきかを正しく指示できる人ほど、AIをうまく導けるというわけです。

プログラマー以外にも広がる利用

使っているのはエンジニアだけ、と思いきや、これも違いました。

職種別に見ると、最大グループはたしかにコンピュータ・数学関連の職種です。

ですが、急成長しているのは経営・営業・法務といった、ソフトウェア以外の職種でした。

しかも驚くべきことに、こうした非エンジニアの人たちも、コード生成セッションの成功率でエンジニアにほぼ並んでいます（29〜34% 対 34%）。

たとえば、営業担当者が顧客データを集計する小さなツールを作る。法務担当者が契約書をチェックする仕組みを組む。そんな使い方が現実になっているのです。

「コードが書けないから無理」という時代は、静かに終わりつつあるのかもしれません。

Claude Code・Cursor・GitHub Copilotを比べてみる

AIコーディングツールはClaude Codeだけではありません。代表的なライバルと比べてみましょう。

  • Claude Code：ターミナル（黒い画面の操作ツール）で動き、複雑な作業をまるごと任せるのが得意
  • Cursor（カーソル）：AI専用に作り直したエディタ。月20ドルで、編集作業がスピーディー
  • GitHub Copilot（コパイロット）：月10ドル。使い慣れたエディタにそのまま機能を足せる手軽さが魅力

性能テスト（SWE-bench Verified）では、Copilotが56.0%、Cursorが51.7%という結果も報告されています。

ただし、どれか1つだけが正解というわけではありません。

実は2026年のプロ開発者に多いのは、「Cursorで編集しつつ、難しい作業はClaude Codeに任せる」という併用スタイルです。それぞれの長所を組み合わせて使う人が増えています。

日本のユーザー・企業にとっての意味

このニュースは、日本で働く私たちにも関係があります。

Claude Codeは日本からも利用でき、日本語での指示にも対応しています。海外限定のサービスではありません。

今回のレポートが示す教訓はシンプルです。AIを使いこなす最大の武器は、プログラミング技術ではなく「自分の仕事への深い理解」だということです。

これは日本の非エンジニアにとって朗報です。経理、人事、営業など、自分の業務を知り尽くした人ほど、AIに的確な指示を出せるからです。

企業にとっても、「全社員がプログラマーになる必要はない」という安心材料になります。むしろ、現場の業務知識を持つ人にAIツールを渡すことが、生産性向上の近道になりそうです。

よくある質問（FAQ）

Q1. Claude Codeは初心者でも使えますか？

はい、使えます。ただしレポートによると、成功率は経験者のほうが高い傾向です。まずは小さな作業から試すのがおすすめです。

Q2. プログラミングの知識がまったくなくても大丈夫ですか？

簡単な用途なら可能です。実際に非エンジニアの利用が急増しています。ただし「何を作りたいか」を明確に説明できる力は必要です。

Q3. Claude CodeとChatGPTは何が違いますか？

ChatGPTは幅広い会話に対応する汎用AIです。Claude Codeはプログラム開発に特化し、コードの記述や修正を自動で進められる点が特徴です。

Q4. 料金はかかりますか？

有料プランが中心です。ライバルのCopilotは月10ドル、Cursorは月20ドルが目安です。Claude Codeも利用量に応じた課金体系になっています。

Q5. 日本語で指示を出せますか？

はい、日本語での指示に対応しています。日本のユーザーも問題なく使えます。

まとめ

今回のポイントを振り返りましょう。

  • Anthropicが約40万セッションを分析し、Claude Codeの利用実態を公開した
  • 用途の中心は「コード修正」と「コード記述」。週20時間使う人も多い
  • 役割分担は「人間が計画、AIが実装」が基本
  • 成功の差を生むのはプログラミング技術ではなく「分野への深い理解」
  • 経営・営業・法務など非エンジニアの利用が急成長中

まずは自分の得意分野で、小さな作業をClaude Codeに任せてみることから始めてみましょう。

参考文献

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