「ロボットができる仕事」と「企業がロボットへ置き換える仕事」は、同じではありません。
Anthropicは2026年9月30日、現在のロボットが米国の仕事をどこまで実行できるかを、約900職種・約1万9,000タスクから分析した研究を公開しました。
結論は少し意外です。現在のロボットは、物理タスクの74％を何らかの環境では実行できると評価されました。米国の全労働時間に換算すると34％です。一方、人間より安く実行できるタスクは、わずか0.3％でした。
この記事では「できる」「現場で使える」「採算が合う」を分けて読みます。数値はAnthropicの研究チームによる推定です。独立した追試や、日本の雇用環境での再計算は今回行っていません。
1．ロボットが「できる」は、環境によって4段階
研究では、現在利用できるロボットを、自律的に周囲を感知して行動する物理機械と定義しています。遠隔操作だけで動く機械は含みません。
各タスクは、ロボットがどの環境なら実行できるかで評価されます。
- E0：現在のロボットには実行できない
- E1：専用に設計された工場などなら実行できる
- E2：倉庫・病院など、構造化された人間の職場で実行できる
- E3：市街地など、予測しにくい環境でも実行できる
米国の全労働時間で見ると、物理タスクは46％。そのうち、専用環境で可能なE1が23％、構造化された職場で可能なE2が10％、非構造環境でも可能なE3は1％でした。現在まったくできないE0は12％です。
つまり「物理タスクの74％を実行できる」といっても、多くは工場や倉庫のように、環境側を整えた場合です。家庭や街中で人間のように柔軟に動ける、という意味ではありません。
2．LLMとロボットを合わせると81％が“影響範囲”
Anthropicは、LLMが作業時間を半減できるタスクと、ロボットが実行できるタスクを重ねました。その結果、どちらかに影響を受け得る仕事は約81％と推定されました。
ただし、これは「81％の仕事が消える」という予測ではありません。Exposureは、技術が仕事の一部へ触れられる範囲です。導入費、現場変更、規制、人の好み、例外対応、保守は別問題です。
対人関係が中心の仕事や、繊細な手作業を必要とする仕事は、現在も影響が小さめでした。看護、一般修理、地域・社会サービスなどでは、人との接触と状況判断が自動化の壁になります。
3．最大の壁は「能力」より「採算」
研究で最も重要なのは、能力と経済性を分離した点です。
現在のロボットが理論上実行できる仕事は全労働時間の34％ですが、人間より安いのは0.3％。およそ30万人分の仕事がこの範囲に入り、包装・梱包や一部の運転業務が中心です。
研究では、ロボット価格が過去と同じ年3％で低下すると仮定した場合、費用面で競争力を持つ仕事が10％へ達するには、価格が約70％下がり、約40年かかると試算しています。
これは予言ではありません。ヒューマノイドの量産や学習能力の向上で、価格と性能が過去より速く改善する可能性があります。反対に、規制、借入制約、保守、人の監督、例外処理が導入を遅らせる可能性もあります。
MORIの複数AI運用との接点
この研究は、Human OSで重視してきた区別を、物理世界にも当てはめる材料になります。
Capability ≠ Authorization ≠ Adoption
AIやロボットが「できる」と評価されても、現場で任せてよいとは限りません。さらに、任せられても費用や運用負担が見合うとは限りません。
制作や業務改善では、次の3点を分けて記録すると判断しやすくなります。
- 技術的に実行できるか
- 権限・安全・品質の条件を満たすか
- 人の時間や費用を含めても導入価値があるか
ロボットの研究ですが、AIエージェントの導入判断にもそのまま使える見方です。
まとめ
- 現在のロボットは、物理タスクの74％を何らかの環境で実行できると推定された
- 米国の全労働時間では34％に相当するが、多くは専用・構造化環境が必要
- LLMとロボットのどちらかに影響を受け得る仕事は約81％
- 人間より安く実行できるタスクは0.3％にとどまる
- 「できる」「任せられる」「採算が合う」を分けることが重要
出典
- Anthropic, “What work can robots do?”（2026年9月30日）
https://www.anthropic.com/research/what-work-can-robots-do
確認日：2026年10月1日。数値はAnthropic研究チームの推定で、Claudeによるタスク分類・時間配分・費用推定を含みます。独立追試、日本の雇用データでの再計算、実機検証は未実施です。