Claude now writes 90 % of Anthropic’s code. Dario Amodei says that doesn’t cut jobs — it boosts output, as engineers handle the toughest 10 %. When AI hits 95–99 % automation, he expects major labor disruption within 2–5 years. pic.twitter.com/Muflaf1G0K
— Chubby♨️ (@kimmonismus) October 20, 2025
kimmonismus氏のX投稿より：
@kimmonismus「クロードは現在、アンスロピックのコードの90％を記述しています。ダリオ・アモディは、これが雇用を削減するものではなく、エンジニアが最も難しい10％を扱うことで生産性を向上させると述べています。AIが95～99％の自動化に達すると、彼は2～5年以内に大きな労働の混乱が起こると予想しています。」
70,991ビュー、624いいね、182ブックマーク（2025年10月20日時点）
2025年10月17日、Anthropic CEOのダリオ・アモディ氏が衝撃的な事実を公表した。同社のAIアシスタント「Claude」が、既にAnthropicのコードベースの90%を記述しているという。これは単なる未来予測ではない。今まさに起きている現実だ。
さらに衝撃的なのは、アモディ氏の労働市場予測だ。AIが95-99%の自動化レベルに達すると、2-5年以内に「大規模な労働の混乱（major labor disruption）」が発生すると警告している。具体的には、失業率が10-20%に達し、エントリーレベルのホワイトカラー職の50%が消失する可能性を指摘している。
本記事では、90%コード自動化の現実、エンジニアの役割変化、そして目前に迫る労働市場の激変について、最新の統計データと業界専門家の分析を交えて徹底解説する。
Claudeがコードの90%を記述──Anthropic社内で実現した「予測」
2025年3月、アモディ氏は「3-6ヶ月以内にAIがコードの90%を書くようになる」と予測していた。その予測は、わずか7ヶ月で現実のものとなった。
Dreamforceカンファレンスでの講演で、アモディ氏は次のように述べている：
ダリオ・アモディ氏の発言（Dreamforce 2025）：
「一部の人々はこの予測が間違っていると思っているが、Anthropic社内、そして我々が協力している多くの企業では、これは絶対的に真実となっている。」
この「90%自動化」の実態を示す具体的なデータがある：
| 指標 | 数値 | 備考 |
|---|---|---|
| Anthropicのコード記述率 | 90% | ほとんどのチームで達成 |
| Claude Code製品自体のAI記述率 | 90% | AIが自身のツールを開発 |
| Claude Code年間収益 | 5億ドル超 | 年換算（2025年10月時点） |
| ユーザー数増加率 | 10倍 | 2025年5月以降 |
特に注目すべきは、Claude Code製品自体も90%がAIによって書かれているという事実だ。これは「AIがAIを開発する」という、SF的な状況が既に現実となっていることを意味する。
TechCrunchの報道によれば、2025年10月20日にClaude Codeのウェブ版がリリースされ、月額20ドルのProプラン、100ドルのMaxプランで利用可能となった。デスクトップとモバイルの両方からブラウザ経由でアクセスでき、複数のAIコーディングエージェントを管理できる。
「雇用削減ではなく生産性向上」──エンジニアは10%の最難問に集中
「AIがコードの90%を書くなら、エンジニアは不要になるのか？」──この疑問に対し、アモディ氏の答えは明確だ。「その逆だ。エンジニアは同じ数必要で、むしろもっと必要になるかもしれない」。
ダリオ・アモディ氏の発言：
「Claudeがコードの90%を書いているとき、エンジニアは10%のコードの編集、または最も難しい10%の記述、あるいはAIモデルのグループを監督することに集中できる。これにより彼らは10倍の生産性を持つことができる。」
エンジニアの役割は、「コードを書く人」から「AIを監督し、最も難しい問題を解決する人」へと劇的に変化している。この変化を理解するための比較表：
| 要素 | 従来のエンジニア | AI時代のエンジニア |
|---|---|---|
| 主な作業 | コード記述（100%） | AI監督・最難問解決（10%） AIコード編集・レビュー（90%） |
| 生産性 | ベースライン（1x） | 10倍 |
| 必要スキル | プログラミング言語 アルゴリズム データ構造 |
AIモデル理解 プロンプト設計 コードレビュー アーキテクチャ設計 |
| 雇用需要 | 通常 | 同等またはそれ以上 |
アモディ氏の主張する「生産性10倍」の理論は以下の通りだ：
- レバレッジ効果：1人のエンジニアが複数のAIエージェントを監督することで、従来の10人分の作業をこなせる
- 難易度の集中：ルーチンワークから解放され、最も創造性が求められる10%に集中できる
- 反復速度の向上：AIが高速でコードを生成するため、試行錯誤のサイクルが劇的に短縮される
この理論が正しければ、企業はエンジニア数を維持しながら開発速度を10倍にするか、同じ開発速度でエンジニア数を10分の1にするかの選択を迫られることになる。アモディ氏は前者を推奨しているが、実際の企業行動は後者に傾く可能性が高い。
現場エンジニアの声──「もうコードは書かない、レビューだけ」
理論だけでなく、実際の現場からも「90%自動化」の実態を示す証言が出ている。
Anthropicのプロダクトマネージャー、Cat Wu氏の証言は衝撃的だ：
Cat Wu氏（Anthropic プロダクトマネージャー）の証言：
「私はもうほとんどコードを書いていません。主に出力をレビューしているだけです。」
Wu氏は、Claude Codeのウェブ版とモバイル版を「マルチプラットフォーム展開の大きな一歩」と位置づけつつも、CLIツールが依然として主要なインターフェースであり続けると述べている。
Claude Code Web版の主要機能：
- ブラウザベースの開発環境：デスクトップとモバイルの両方から複数のAIコーディングエージェントを作成・管理
- 料金プラン：Pro（月額20ドル）、Max（月額100ドル）、エンタープライズプラン
- 競合との差別化：Microsoft、Google、OpenAI、Cursorなどとの競争において、年間5億ドル超の収益を達成
- ユーザー増加率：2025年5月の広範リリース以降、ユーザー数が10倍に増加
Wu氏の証言が示すのは、「コードを書く」という行為そのものが、ソフトウェア開発の中心的活動ではなくなりつつあるという現実だ。代わりに、以下のような活動が中心となっている：
- AIへの指示出し（プロンプト設計）：何を作るべきかを明確に伝える
- 出力のレビューと編集：AIが生成したコードの品質チェック
- アーキテクチャ設計：システム全体の構造を決定
- 複雑な問題の解決：AIが解決できない最も難しい10%に取り組む
この変化は、エンジニアリング教育にも根本的な見直しを迫っている。従来の「プログラミング言語の文法を教える」教育から、「AIを使いこなし、AIの出力を評価し、AIが解決できない問題を見極める」能力を育成する教育へのシフトが必要となる。
22-25歳開発者の雇用が20%減──エントリーレベルへの影響は既に顕在化
アモディ氏の予測は単なる未来の話ではない。既に統計データが労働市場への影響を示している。
Yahoo Newsの報道によれば、ChatGPTが登場した2022年以降、22-25歳の開発者の雇用が約20%減少している。これはエントリーレベル開発者への影響が既に顕在化していることを意味する。
| 年齢層 | 雇用変化率 | AI影響度 | リスク評価 |
|---|---|---|---|
| 22-25歳（エントリーレベル） | -20% | 非常に高い | ⚠️ 危険 |
| 26-30歳（ジュニア） | -5%〜-10% | 中程度 | ⚠️ 注意 |
| 31-40歳（ミドル） | ±0% | 低い | ✅ 比較的安全 |
| 41歳以上（シニア） | +5% | 非常に低い | ✅ 安全 |
この統計が示す重要な事実：
- 経験の重要性：AIツールは経験豊富な開発者の価値を高めるが、エントリーレベル開発者の価値を下げる
- 学習機会の喪失：従来、エントリーレベル開発者が担っていた「ルーチンコーディング」がAIに置き換わることで、若手が経験を積む機会そのものが失われる
- スキルギャップの拡大：AIを使いこなせる経験者と、AIに代替される新人との格差が拡大
アモディ氏自身も、この問題を認識している。Yahoo Newsのインタビューで、彼は次のように述べている：
ダリオ・アモディ氏の発言：
「エントリーレベルの開発者はAI ツールによる課題に直面している。一方、経験豊富な開発者はAI による置き換えに対してはるかに脆弱ではない。」
この状況が示唆する未来のキャリアパス：
- エントリーレベルポジションの消滅：従来の「ジュニア開発者」という職種が大幅に減少
- 直接ミドルレベルへ：新卒者は「AI監督者」として、より高度なスキルを求められる形でキャリアをスタート
- 教育期間の延長：実務に入る前に、より高度な教育・トレーニングが必要に
- 「AIと共に育つ」世代：AIツールをネイティブに使いこなす新世代の出現
「問題を美化するな」──アモディ氏が警告する1-5年後の労働市場崩壊
2025年5月、Anthropic初の開発者会議において、アモディ氏は最も警告的なトーンで労働市場の未来について語った。
ダリオ・アモディ氏の警告（Axios インタビュー、2025年5月）：
「我々、このテクノロジーの生産者として、何が来るのかについて正直である義務と責任があります。私は、これが人々のレーダーに入っていないと思っています。」
「失業率は、今後1〜5年で10〜20%に達する可能性があります。」
アモディ氏の具体的な予測：
| 予測内容 | 時間枠 | 影響度 |
|---|---|---|
| エントリーレベル職削減 | 5年以内 | 50%削減 |
| 失業率上昇 | 1-5年 | 10-20% |
| 影響を受ける業種 | 既に開始 | テック、金融、法律、コンサルティング |
アモディ氏が特に強調しているのは、「問題を美化（sugar-coating）している」という批判だ。彼は、AI業界と政府の両方が、AIによる雇用喪失の規模を過小評価していると主張している。
彼の批判の対象は明確だ：
- トランプ政権のAI政策：規制を緩和し、「イノベーション優先」の姿勢を取っている
- 他のAI企業：労働市場への影響を軽視し、「AIは雇用を創出する」という楽観論を展開
- 経済学者：歴史的な技術革新（電気、コンピューター）との類推から、「時間をかけて適応する」と主張
実際、The Registerの記事では、複数の経済学者がアモディ氏の予測に懐疑的な見解を示している。彼らは、電気やコンピューターなどの変革的技術が労働市場に大規模な影響を与えるまでに数十年かかった歴史的前例を指摘している。
しかし、アモディ氏の警告が他の技術革命と異なる点がある：
- 変化の速度：90%自動化が3-6ヶ月で実現したように、AIの進化速度は過去の技術革命とは比較にならない
- 認知労働への影響：過去の技術革命は主に肉体労働を自動化したが、AIは知的労働そのものを自動化する
- 代替先の不在：工場労働者はサービス業に移行できたが、ホワイトカラー労働者が移行できる先がない
95-99%自動化の臨界点──2-5年以内に「大規模な労働の混乱」
kimmonismus氏が投稿で強調したのは、現在の90%自動化から、95-99%自動化への移行が決定的な転換点になるという点だ。
なぜ「95-99%」が重要なのか？ 理由は以下の通り：
| 自動化レベル | 人間の役割 | 労働市場への影響 |
|---|---|---|
| 50-70% | 主要作業者 （AIは補助） |
✅ 生産性向上 雇用は維持 |
| 80-90% | 監督者・レビュアー （AIが主要作業） |
⚠️ エントリーレベル削減 経験者は維持 |
| 95-99% | 例外処理のみ （AIがほぼ完全に自律） |
🚨 大規模失業
少数の専門家のみ生き残る |
現在のAI活用状況について、重要な統計がある：
- 60%：AIを「補助（augmentation）」として使用
- 40%：AIを「自動化（automation）」として使用
- トレンド：自動化の比率が急速に増加中
この「60%補助・40%自動化」という現状から、95-99%自動化への移行が何を意味するかを考えてみよう。
95-99%自動化が到達すると起こること：
- 「監督者」すら不要に：現在は人間がAIの出力をレビューしているが、AIがAIをレビューするようになる
- 「最も難しい問題」の定義変化：AIが解決できない問題の範囲が極端に狭まる
- 経済モデルの崩壊：「労働の対価として賃金を得る」という基本的な経済システムが機能不全に
- 社会不安の増大：失業率20%は、大恐慌時代（25%）に匹敵する水準
kimmonismus氏の投稿が示唆するのは、この転換点が「2-5年以内」という、極めて近い未来に訪れる可能性だ。
アモディ氏の見解では、この移行速度は以下の要因で加速する：
- AIのAI開発：Claude Code自体が90%AIによって開発されているように、AIが自身を改善するサイクルが既に始まっている
- コスト優位性：人間の開発者コストと比較して、AIコストは劇的に低い
- 品質の向上：AIの出力品質が人間を上回る領域が増加中
- 企業の経済的インセンティブ：AI活用による競争優位性が、企業に採用を強制する
AI企業への課税提案──富の再分配で社会的混乱を緩和
アモディ氏は、AI業界CEOとして極めて異例な提案をしている：AI企業への課税と富の再分配だ。
彼の政策提言の核心：
ダリオ・アモディ氏の政策提言：
「AI企業は、このテクノロジーによって生み出される富を再分配するために課税されるべきだ。我々には、社会的影響に対処する義務がある。」
– 出典：複数の報道から総合
この提案は、AI業界内でも極めて稀な「自己規制的」姿勢として注目されている。多くのAI企業CEOが「規制は イノベーションを阻害する」と主張する中、アモディ氏は真逆のスタンスを取っている。
具体的な政策オプション：
| 政策案 | 実現可能性 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| AI企業への特別課税 | 中程度 | 失業者支援の財源確保 |
| ベーシックインカム（UBI） | 低い（財源問題） | 全国民への最低限所得保障 |
| 再教育プログラム | 高い | 労働者のスキル転換支援 |
| AI利用規制 | 低い（政治的反対） | 自動化速度の減速 |
アモディ氏の提案は、現在のトランプ政権の「規制緩和」路線とは真っ向から対立している。2025年1月のトランプ大統領の行政命令は、AI開発の規制を最小限に抑え、イノベーションを優先する方針を明確にしている。
アモディ氏の提案が実現するかどうかは不透明だが、彼の警告そのものが重要な意味を持つ。なぜなら：
- 内部者の証言：AI業界のトップが、自社のテクノロジーの危険性を認めている
- 利益相反を超えた発言：規制や課税は自社の収益にマイナスだが、それでも提言している
- 具体的データに基づく：Anthropic社内の90%自動化という実データを持っている
しかし、経済学者の中には、アモディ氏の悲観論に懐疑的な見方もある。The Registerの記事では、過去の技術革命（電気、コンピューター）が労働市場に深刻な影響を与えるまでに数十年かかった事実を指摘し、AIも同様に緩やかな移行となる可能性を示唆している。
ただし、この「楽観論」には重大な見落としがある：過去の技術革命は「肉体労働」の自動化だったが、AIは「知的労働」の自動化であるという点だ。工場労働者はサービス業に移行できたが、ホワイトカラー労働者が移行できる先は存在しない。
日本企業への示唆──90%自動化時代の生き残り戦略
アモディ氏の警告は、日本企業にとっても他人事ではない。むしろ、日本企業は米国企業よりも準備が遅れている可能性が高い。
日本のAI活用状況（推定）：
| 指標 | 米国（Anthropic等） | 日本企業平均 | 差 |
|---|---|---|---|
| AIコード生成率 | 90% | 20-30%（推定） | -60〜-70ポイント |
| AI導入企業比率 | 80%以上 | 40-50% | -30〜-40ポイント |
| AIへの投資額（対売上比） | 5-10% | 1-2% | -4〜-8ポイント |
日本企業が直面する固有の課題：
- 日本語対応の遅れ：英語圏のAIツールが先行し、日本語対応が後追い
- 保守的な組織文化：「AIに任せる」ことへの心理的抵抗
- 終身雇用制度：「エンジニア削減」が困難な雇用システム
- 規制の不透明性：AI活用に関する明確なガイドラインの欠如
日本企業が取るべき戦略：
短期戦略（1-2年）
- AI人材の確保：「AIを監督できる」エンジニアの育成・採用
- パイロットプロジェクト：小規模チームでAI活用を試験的に導入
- 海外ベストプラクティスの学習：Anthropicのような先進事例の研究
- プロンプトエンジニアリング教育：全エンジニアへのAI活用トレーニング
中期戦略（3-5年）
- 組織構造の再設計：「AIファースト」の開発体制構築
- 新卒採用基準の見直し：「コーディング能力」より「AI活用能力」を重視
- 既存社員のリスキリング：ルーチン作業担当者の高度化支援
- AI倫理・ガバナンス体制：AIの適切な利用を監督する組織の設置
長期戦略（5年以上）
- ビジネスモデル転換：「人月」ではなく「成果」で価値を測る
- 政策提言への参加：AI企業課税や労働者保護の議論に積極関与
- 社会的責任の実践：雇用削減の社会的影響を緩和する施策
特に重要なのは、「早期対応者（Early Adopter）」としてのポジション確保だ。AI活用が90%に達した企業と、20-30%に留まる企業との間には、生産性で3-4倍の差が生じる可能性がある。
日本政府も、アモディ氏の警告を深刻に受け止めるべきだ。失業率10-20%という予測が現実となれば、社会保障システム全体が崩壊する可能性がある。AI企業への課税、失業者支援、再教育プログラムなど、包括的な政策パッケージを早急に準備する必要がある。
まとめ──90%自動化は「始まり」に過ぎない
Anthropic CEOダリオ・アモディ氏の警告は、単なる悲観論ではない。Claudeがコードの90%を記述しているという事実は、未来予測ではなく現在進行形の現実だ。
本記事で明らかになった重要ポイント：
- 90%自動化は既に実現：Anthropic社内とClaude Code製品で達成済み
- エンジニアの役割変化：「コーダー」から「AI監督者・最難問解決者」へ
- エントリーレベルへの深刻な影響：22-25歳開発者の雇用が既に20%減少
- 1-5年後の労働市場崩壊予測：失業率10-20%、エントリー職50%削減
- 95-99%自動化が臨界点：「大規模な労働の混乱」が2-5年以内に発生
- AI企業課税の提案：富の再分配で社会的混乱を緩和する必要性
アモディ氏が繰り返し強調するのは、「問題を美化するな」というメッセージだ。AI業界、政府、経済学者の多くが、労働市場への影響を過小評価している。しかし、90%自動化という現実が示すのは、変化は既に始まっており、その速度は予想をはるかに超えているという事実だ。
日本企業は、この変化に適応する時間的猶予が限られている。2-5年という時間枠は、組織変革を完了させるには極めて短い。今すぐ行動を開始しなければ、手遅れになる可能性が高い。
最後に、アモディ氏の最も重要な警告を再掲する：
ダリオ・アモディ氏の最終警告：
「我々、このテクノロジーの生産者として、何が来るのかについて正直である義務と責任があります。私は、これが人々のレーダーに入っていないと思っています。」
この警告を真剣に受け止め、個人レベル、企業レベル、社会レベルでの対策を今すぐ始めるべきだ。90%自動化は「終わり」ではなく、95-99%自動化という真の労働市場激変への「始まり」に過ぎない。
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