Coworkとは何か、どう育ってきたのか

Claude Codeは2025年にリリースされ、もともとは開発者がターミナルで使うものだった。しかしコードを書いたことのない多くの人も、フォルダの整理、重複ファイルの削除、表の関数作成にそれを使い始めた。そうした人たちにとって、ターミナルは今も気後れするブラックボックスだ。

そこでAnthropicはClaude Coworkを作った。Claude Codeの自律的に作業を継続できる（エージェント的な）能力を、誰もが元々使っているチャットインターフェースに持ち込んだのだ。リリース以来、その能力は一貫して広がり続けている。

20分類のうち、どれが大きな割合を占めるのか

この120万件の会話は2026年5月11日から31日までにサンプリングされ、60万社以上の組織をカバーし、20の業務カテゴリーに分類された。完全なランキングは以下の通りだ。

上位2つとそれ以降には明らかな差がある。業務運営だけで3分の1を占め、コンテンツ制作を加えると、3位のソフトウェア開発は両者合計の5分の1にも満たない。以下はAnthropicが公開した元のチャートで、出典の裏付けとして見てほしい。公式チャートは上位カテゴリーのみを描き、小さなカテゴリーは「その他」にまとめている。上のランキングにあるより細かいカテゴリーの数字（法務とコンプライアンス、カスタマーサポートなど）は、公式ブログ本文と末尾の方法論注釈から取ったものだ。

Anthropic公式チャート：業務プロセスと運営はサンプル会話の3分の1（33.4%）を占め、2位のコンテンツ制作とライティング（16.4%）の2倍以上。出典：Anthropic公式ブログ。

なぜよりによってこの2分類なのか

なぜ上位2つが業務運営とコンテンツ制作なのか。この2種類の仕事には共通点がある。それらは特定の職種のコア業務であることはめったになく、むしろ職種の周りをぐるぐる回りながら、散らばった情報をつなぎ合わせ、プロジェクトを前に進める補助的な仕事だ。Anthropicはこれに名前をつけた——コネクティブワーク（連結労働）。

Anthropicは3つの具体的な職業の例を挙げて、人々がこの種の仕事をCoworkに任せるのは、本当に専門的判断が必要な部分に時間を残すためだと説明している。

この3つの例を並べてみると、同じ公式に当てはまっていることがわかる。

この分業についてのAnthropicの公式な表現はこうだ——人々はCoworkを使って散らばった情報を使える形に組み立て、それによって自分の専門的判断を発揮する余裕を作り出している。この説明に従えば、AIが真っ先に引き受けるのは専門的判断の外側を取り巻く詰め物の部分であり、専門的判断そのものは依然として人の手に残っている。

氷山として描いてみると

目立つ肩書き上の仕事は、水面上に出た氷山の一角に過ぎない。水面下で使用量の半分近くを支えているのは、誰も引き受けたがらないコネクティブワークだ。

この2大分類とその他のカテゴリーを同じ棒に並べると、ちょうど半分ずつに分かれる。

コードを書く人は、なぜCoworkの中でコードを書かないのか

Coworkの中でソフトウェア開発が占める割合はわずか8.7%と、少なく見える。開発者は当然今もAIでコードを書いているが、コードを書くという作業は別のツール、つまりターミナルのClaude Codeの中に留めている。同じ人物が、2つのインターフェースでそれぞれ違う種類の作業をしているのだ。

この主張には、このデータならではの貴重な条件がある。Coworkの出自のおかげで、それは変数がきれいにコントロールされた天然の実験のようになっているのだ。公式ブログには、CoworkがClaude Codeの自律的連続作業能力をそのままチャットインターフェースに持ち込んだものだと明記されている。基盤となる能力は同じ一式で、唯一入れ替わったのは外殻だけだ。そのため、2つの入口それぞれの用途分布は、「インターフェースが実際どれほど決定力を持つのか」を直接比較できる材料になっている。

インターフェースはなぜこれほど大きな決定力を持つのか。分解してみると、2つの力が同時に働いている。

もう一つ正直に示しておくべき限界がある。このデータが直接証明できるのは「2つのインターフェースで用途分布が異なる」ということだけであり、それ自体では、同じ人がインターフェースを変えると使い方も変わるのか、それとも2つのインターフェースがそもそも別々の2つの層の人を呼び込んでいるのかを区別できない。Anthropicがブログで示しているのは前者の解釈だ——同じ開発者が、コードはClaude Codeの中に書き、Coworkに来ると開発業務を取り巻くコミュニケーション作業をしている、というものだ。

この背後にあるのは、もっと大きな転換だ

この利用データをより大きな背景の中に置いてみると、それは今起きている転換の一部だとわかる。Meta、スタンフォード大学、イリノイ大学によるあるレビュー論文は、コードがユーザーに届けられる最終製品から、AIエージェントが動作する際の操作層（operational layer）へと変わりつつあると提起している。

Claude Code、Claude Cowork、そしてOpenAIのCodex（ChatGPT Workとも呼ばれる）は、いずれもこの論文でこの潮流を代表する例として扱われている。Coworkのこのデータは、この大きな流れの中の一つの具体的な断面なのだ。

このデータで注意すべき点がいくつかある

これはあくまで一枚のスナップショットにすぎない。Claude Coworkはまだとても新しく、使われ方も急速に変化している。この数字を読む前に、いくつか知っておくべきことがある。それらが、この割合をどこまで読み取っていいのか、どこから先は読み取れないのかを左右する。

今すぐ使える

Claude Coworkはすでにすべての Claude ユーザーに開放されている。使い始めたい人は、まず公式の製品紹介ページを見るか、Anthropicの「Introduction to Claude Cowork」入門コースを受講するとよい。

Anthropicによれば、このデータは「AIをどう日常業務に組み込むか」を模索している人のための参照点として提供されたものであり、今後も使用量の変化に伴って新しいデータを公開していくという。

結果は大半の人の直感とは正反対だった。

コーディングという最も注目される用途が、むしろ小さい方だった。なぜ大差で先頭に立つのがよりによってあの2分類なのか。両者には共通点がある。

業務運営とコンテンツ制作には共通点がある。どちらも特定の職種のコア業務ではなく、職種の周りをぐるぐる回りながら、散らばった情報をつなぎ合わせ、プロジェクトを前に進める補助的な仕事だ。Anthropicはこれに名前をつけた、「コネクティブワーク」（connective work）——進捗報告の作成、スライド作り、表の照合、オンボーディングリスト作成は、誰の職務記述書にもほとんど書かれていないが、ほぼどんな仕事からも切り離せない。

もう一つ興味深い対比がある。同じ開発者が、コードはコマンドラインのClaude Codeに残す一方、チャットインターフェースのCoworkに入ると、業務を取り巻くコミュニケーション系の雑務をこなしている。Anthropicはこれをもって、ツールの見た目が人々のAIの使い方を大きく左右すると述べている。

「何割を占める」と言われても抽象的に聞こえる。100件の会話に並べ直せば、一目でわかる。

これらの割合はすべてAnthropic自社のレート制限サンプリング（1時間ごとに上限を設けて採取、割合のみを反映し総量や増加速度は反映しない）から得られたもので、自動システムによる分類で人手による逐条確認はなく、第三者による再現も行われていない。サンプルには約5%の個人的な非業務会話も混ざっている。