Anthropic Interviewerとは？AI主導の大規模インタビューを実現する調査基盤を徹底解説
- インタビューの計画・実施・分析を一貫して自動化
- 匿名化された回答データが研究プログラムに活かされる
- 大規模かつ多様なユーザーの声を継続的に収集可能
2025年12月、Anthropicから新たなツールがリリースされました！
今回リリースされたのは「Anthropic Interviewer」。
Anthropic InterviewerはAIに対する人々の視点を探るための新しいツールです。AIがAIについて、ユーザーに質問するという内容。
本記事ではAnthropic Interviewerの概要から仕組み、実際に使ってみた所感について解説をします。本記事を最後までお読みいただければAnthropic Interviewerがどういったものか理解ができます。
ぜひ最後までお読みください！
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
Anthropic Interviewerの概要
Anthropic Interviewerは、Anthropicが提供するAIインタビューツールで、仕事におけるAI活用とその影響を大規模に調査することを目的としたプロダクトです。
2025年12月に公開された記事の中で紹介され、同日からClaude.ai上での一般向けパイロットも始動しました。AnthropicのXの投稿では、1週間のパイロット版での提供のようです。
Claudeをモデルとして利用し、AIが自動で詳細なインタビューを実施、その結果を人間の研究者にフィードバックするという構成が採用されています。
これにより、AI利用者のニーズや価値観を継続的に把握しつつ、社会・経済への影響を分析するためのデータ基盤を構築。単なるログ分析では捉えきれない「AIと人との関係性」を、質的データを通じて丁寧に掘り下げるための仕組みがAnthropic Interviewerです。
Anthropic Interviewerが目指しているのは、ユーザーがAIを「どのように」「なぜ」使い、その結果として仕事やキャリア観がどう変化しているのかを明らかにすること。
既存のツールでは、Claudeとの対話ログから利用パターンを分析できていたものの、対話の「その後」に何が起きているかまでは追えないという課題がありました。そこで、ユーザーに直接インタビューを行い、AIの出力を実際にどう活用しているのか、今後AIにどのような役割を期待するのかを聞き取るアプローチが取られています。
初期検証は、一般の職業従事者1,000人に加えて、クリエイター125人と科学者125人の合計1,250人に対してインタビューを実施。
その結果、多くの参加者が仕事におけるAIの役割をおおむね前向きに評価しつつも、教育現場への導入やアーティストの置き換え、セキュリティなど一部のテーマでは慎重な見方も示していることが分かっています。
なお、Claudeがスキルを覚えるAIへ進化するAgent Skillsについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Anthropic Interviewerの仕組み
Anthropic Interviewerは、人とAIの対話を体系的に収集し分析するためのプロセスを備えており、その構造が3つのステージとして整理されています。
「Planning」「Interviewing」「Analysis」という段階を通じて、インタビューの設計から対話の実施、結果の統合までを一貫して進めます。
インタビュー設計の段階であるPlanning
最初のステージでは、どのようなテーマや仮説に基づいてインタビューを行うかを決めます。
扱う領域や質問項目を整理することで、対話全体の方向性を整備。この段階が明確であるほど、以後のインタビューが一貫性を保ちやすくなります。
AIが進行する対話プロセスであるInterviewing
続くステージでは、AIが参加者に質問を投げかけ、リアルタイムに応答内容を収集。人間のリサーチャーが手動で対応せずとも、大規模なインタビューを短時間で回せるようになっています。
Claude.aiの画面上では専用ツールとして実行され、ユーザーは提示された質問に答えるだけです。
こうした仕組みにより、多様なバックグラウンドを持つ人々から継続的に意見を集められます。
回答内容の要約と洞察抽出であるAnalysis
最終ステージでは、収集した回答を要約し、関連するテーマを自動で抽出。個々の回答を単に蓄積するのではなく、研究チームが次の調査に活かせる形へ整理されます。
分析結果は「Societal Impacts」研究プログラムに組み込まれ、AIの社会的側面を理解する土台を築く取り組みとなっています。
Anthropic Interviewerの特徴
Anthropic Interviewerには、調査プロセスを一貫して自動化し、大規模なインタビューを効率的に実施するための特徴がいくつかあります。まず挙げられるのは、インタビュー設計から結果分析までを1つの流れとして扱える点。
これにより、従来の手作業では難しかった調査規模の拡大が実現し、研究活動の基盤としての価値が高まります。
大規模インタビューを自動で進行できる構造
Anthropic Interviewerは、AIがリアルタイムに質問を提示し、参加者の回答を継続的に収集する仕組みです。
人間のリサーチャーが逐次対応する必要がなく、1,250名規模の調査を短期間で実施できた点が示されています。このような大規模化によって、職業や関心の異なる層から幅広い意見を集められる可能性があります。
Claude.aiと統合された利用環境
本ツールはClaude.aiの画面にツールとして組み込まれており、Free・Pro・Maxの一部ユーザーにポップアップで案内されます。
日常的にClaudeを使うユーザーがそのままインタビューに参加できるため、回答者側の負荷を軽減。既存の利用習慣と自然に接続する点が、調査参加率を高める要因と言えるでしょう。
匿名化された回答データを研究に活用
回答は個人を特定できない形で共有され、研究チームが分析に利用。この匿名化プロセスによって、プライバシーを損なわずに社会的知見を蓄積できる仕組みとなりました。
得られたデータは「Societal Impacts」プログラムに取り込まれ、AIの社会的影響を理解する基盤となります。
回答内容を要約しテーマを抽出する分析能力
インタビュー後には、収集された回答が自動的に整理され、重要なテーマが抽出されます。単なるデータ収集にとどまらず、研究者が次の調査や議論に活かしやすい形へ加工。
こうした分析段階の自動化が、研究サイクル全体のスピードを高める特徴と言えるでしょう。
Anthropic Interviewerの安全性・制約
Anthropic Interviewerでは、回答データを個人が特定できない形に処理し、研究チームへ共有する運用が採用されています。
この方式により、利用者が安心してインタビューに参加できる環境が整えられています。
匿名化を前提としたデータ共有の仕組み
取得した回答は、匿名化されたうえで研究プログラム「Societal Impacts」に組み込まれます。
分析対象は個人ではなく、社会全体におけるAI活用の傾向であり、特定のユーザー像に紐づける運用は行われませんでした。
技術的な安全対策の詳細は非公開
データ保存の期間、暗号化の有無、アクセス権限の管理体制といった項目については、具体的な情報が明らかにされていません。
AIサービスとして一般的に求められる保護措置がどの程度適用されているのかは判断できない状況となっています。
また、ユーザーが提供する情報は研究目的で使用されることから、内容によっては公開範囲に配慮する必要があります。
こうした前提を踏まえ、利用前に確認すべき項目が多い点が制約として挙げられるでしょう。
Anthropic Interviewerの料金
Anthropic Interviewerは、Claude.ai内で期間限定かつ研究目的のツールとして提供されています。
参加条件として特定の利用者にのみポップアップが表示される形式もしくはClaude.aiにアクセスして利用するものであり、料金体系が存在するサービスとしては位置づけられていません。
Anthropic Interviewerのライセンス
Anthropic Interviewerは、研究目的で提供される限定的な機能として位置づけられており、ライセンスは公開されていません。
利用者はClaude.ai上で提示されるポップアップから参加する形式であり、独立したサービスとしての提供形態ではない点が特徴です。
なお、コーディングも事務作業も高速化するClaude Opus 4.5について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Anthropic Interviewerの使い方
Anthropic Interviewerを使うには、こちらのリンクからアクセスします。
実際にインタビューに回答している様子がこちら。
プライベートな部分もあるので、途中で動画は終わらせていますが、結構しっかりと質問されました。
Anthropic Interviewerの活用シーン
Anthropic Interviewerは、AIが自動でインタビューを進行し、回答を要約・分析するプロセスを備えた仕組みです。その特徴から、公開されている範囲の情報をもとに、どのような場面で効果を発揮し得るかを整理しました。
PDFには企業別の具体的な導入事例は掲載されていないため、確認できるのは活用可能性の方向性という位置づけでしょう。
専門職におけるAI利用の調査
Anthropic Interviewerは、職業人・クリエイター・科学者など1,250名への大規模インタビューに活用されています。
多様なバックグラウンドを持つ人々がAIをどのように使っているのかを把握する取り組みでした。
この活用により、実務におけるAIの定着度や課題を体系的に理解できる可能性があります。
社会的インパクトを測る研究プロジェクト
収集したデータは「Societal Impacts」プログラムに組み込まれ、社会におけるAI活用の傾向を分析するために使われています。
個人の回答ではなく、集合的な動向を捉える研究基盤として位置づけられました。こうした構造により、AIが社会に与える影響を継続的に観測することができます。
Anthropic Interviewerを実際に使ってみた
実際にAnthropic Interviewerを使って、インタビューを受けてみました。
人がインタビューをするよりもスムーズであり、比較的回答のしやすい内容ばかりでした。
一度インタビューに回答すると、二回目以降は回答できないようです。
「10分から15分くらいで終わります」と書かれていましたが、そこまで時間はかかっていません。
インタビューの結果
実際のインタビュー結果がこちらです。
上記の図は、Anthropic Interviewerの参加者がAIをどのような目的で活用しているのかを、Anthropic Economic Indexと比較したものです。
AIとの対話が「人の能力を拡張するために使われているのか」「作業の自動化に使われているのか」を分類した点が特徴。両者の比率を並べて見ることで、利用者の意図がどの方向に向かっているのかが浮かび上がる構成です。
人の思考や作業を支援する「Augmentation」が中心
上段のAugmentation領域では、Anthropic Interviewerの参加者の65%がこのカテゴリに該当しています。
検証・反復・学習といった行為にAIを用いる割合が高く、利用者が主体的にタスクへ関与する姿勢が伺えます。
一般的なAI利用を示すEconomic Indexの47%と比べても差が大きく、調査参加者の活用スタイルに独自性があると考えられます。
作業を任せるAutomationは相対的に少ない
一方、Automationに分類される利用は35%にとどまり、Economic Indexの49%と比較して低い値でした。指示に基づいてAIが作業を自動で進める領域は限定的であり、完全委任よりも協働を重視する傾向が示されています。
職種ごとのAIに対する向き合い方
まず一枚目がデザイナーの結果です。
2枚目のこちらがゲーム開発者。
デザイナーは希望と満足のスコアが高く、創造の幅を広げるための補助ツールとしてAIを受け入れる姿勢が強い印象です。一方で、意図した表現とのズレに起因するフラストレーションも高く、活用の余地を探りながら慎重に扱うバランスが見られます。
対照的に、ゲーム開発者は満足度と不安がどちらも大きく振れ、安心感が非常に低い点が特徴です。
AIによる効率化にメリットを感じつつも、大規模制作の文脈では品質管理への懸念が強く、導入に慎重な姿勢がうかがえました。プロジェクト全体のリスクに直結しやすい領域であるため、AI活用をめぐる心理的負荷が大きくなる傾向でしょう。
この二つを比較すると、AIに期待する役割が職種ごとに大きく異なっていることが分かります。
デザイナーは発想支援や表現拡張を中心に据える一方で、ゲーム開発者は効率化とリスクの両面を強く意識する構造です。AIが現場に浸透していく過程では、こうした職種別の感情の違いを踏まえることが導入戦略を考えるうえで欠かせない視点と言えるでしょう。
なお、Sonnet 4.5の登場でさらに強化されたAIエージェントで開発効率爆あがりのClaude Codeについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
まとめ
本記事ではAnthropic Interviewerの概要や仕組み、実際に使ってみた所感を解説しました。これまではどれくらい人が使っているのかなど、大まかな部分しかわかりませんでしたが、この取り組みによりユーザーがAIを「どのように」「なぜ」使い、その結果として仕事やキャリア観がどう変化しているのかを明らかにすることができそうです。
結果自体を私たちユーザーが利活用することはできませんが、Anthropicの報告を見ることで、今後のAI利活用に指標にできそうですね。
ぜひ皆さんもAnthropic Interviewerに回答してみてください。
最後に
いかがだったでしょうか？
現場の文脈に合わせて最適なAI体験を描くためには、汎用ツールではなく、業務特性を深く理解したプロダクト設計が欠かせませんでした。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
➡︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。
セミナー内容や料金については、ご相談ください。
また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
