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[1/5] 私たちは初めて、プライバシーを保護した実際の Claude の利用データを使って AI の影響を研究する手段を、外部の研究者に提供しました。これまで、こうした研究は AI ラボの内部でしか行えませんでした。私たちだけでは全体像を語ることはできません。そこで、私たちのツールを開放しました。
https://www.anthropic.com/research/enabling-independent-research
[2/5] Stanford の Social and Language Technologies lab、Oxford の Human Information Processing Lab、そして METR という 3 つの研究グループが、2026 年 4 月から 5 月にかけての 25 万件の https://Claude.ai または Claude Code の会話から集計された出力を分析するため、それぞれ独立した研究を設計しました。
[3/5] SALT Lab は、人々が AI とどのように協働するかを研究しました。その結果、これらの会話の半数を超えるものが、他の人に影響を及ぼす、あるいは取り消しが難しい作業という、重大な結果を伴うタスクに関わっていることが分かりました。
論文の全文はこちらからお読みいただけます: https://www.alphaxiv.org/abs/2608.human-ai-collaboration-at-scalev1
[4/5] 残る 2 件の研究は進行中です。HIP Lab は、Claude の振る舞いと、人々が AI を使うときの感じ方との関係を研究しています。METR は、コーディングエージェントによる実世界での生産性向上を推定しています。どちらについても、近いうちにさらにお伝えします。
[5/5] 私たちは今後、この研究モデルを拡大していきたいと考えています。
研究者の方で、現在ほかの方法では行えない研究を進めるために私たちのツールへのアクセスを希望される場合は、ぜひご連絡をお待ちしています。関心がある方はこちらからお知らせください: https://forms.gle/rmLjTvibven9CmDFA
Anthropic研究独立研究ai-thinking
外部研究者が Claude の利用データで AI の影響を独立に研究
出典: Anthropic（@AnthropicAI）さんの X の投稿を、日本語に翻訳して紹介しています。 原文はこちら ↗
2,260237829557,338
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[1/5] For the first time, we’ve given external researchers a way to study AI’s impacts using real, privacy-preserved Claude usage data. To date, this work has only been possible within AI labs. We can’t tell the whole story alone, so we opened up our tools.
https://www.anthropic.com/research/enabling-independent-research
[2/5] Three research groups—Stanford’s Social and Language Technologies lab, Oxford’s Human Information Processing Lab, and METR—designed independent studies to analyze the aggregated outputs from 250,000 https://Claude.ai or Claude Code conversations between April and May 2026.
[3/5] The SALT Lab studied how people collaborate with AI. They found that over half of these conversations involved consequential tasks—work that affects other people or is hard to undo.
Read their full writeup here: https://www.alphaxiv.org/abs/2608.human-ai-collaboration-at-scalev1
[4/5] The other two studies are ongoing: HIP Lab is studying how Claude's behavior relates to how people feel when using AI, while METR is estimating real-world productivity gains from coding agents. We'll share more from both soon.
[5/5] Now, we want to scale this research model.
If you're a researcher and would like access to our tools to pursue work you can't otherwise do today, we’d like to hear from you. You can express interest here: https://forms.gle/rmLjTvibven9CmDFA