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Googleが「AI & Economy ATLAS」の開放型インタラクティブ版を公開 — 科学者のAI利用に関する新研究も同時発表
Googleは9月15日、AIが世界の仕事にどう使われているかを示すデータ集「AI & Economy ATLAS」を誰でも探索できるインタラクティブな開放型体験として公開した。インドの創造職や米国の技術職の利用率の高さなどの知見に加え、Google・DeepMind・MIT FutureTechによる科学者のAI利用に関する新研究も発表された。
Googleは2026年9月15日、AIが世界の仕事でどう使われているかを示すデータイニシアチブ「AI & Economy ATLAS」について、数百万の世界的データポイントを誰でも探索できるインタラクティブなオープンアクセス版を公開した。職種別・国別の利用動向の要点とあわせ、Google・Google DeepMind・MIT FutureTechによる科学者のAI利用に関する新しい研究も発表されている。以下は公式発表と研究文書の記載内容の整理であり、独立した検証を示すものではない。
開放型インタラクティブ版で探索できること
- 公開物: ATLASのデータを掘り下げられるインタラクティブなオープンアクセス体験。職種ごとのAI利用率、家庭での使われ方、国別の導入率などを確認できるとしている。
- インドの創造産業: 芸術・デザイン・メディア職が仕事関連のAI利用の19%を占め、世界平均の1.6倍と、世界の他地域より高い利用率を示している。
- 米国の技術職: 計算機・数学職が仕事関連のAI利用の30%を占め、世界以外の地域の2倍で、技術系AI導入をけん引している。
- OECDと非OECDの差: OECD諸国では計算機・数学職とビジネス・金融オペレーション職が利用をリードする一方、非OECD諸国では事務・管理支援、芸術・デザイン・娯楽・スポーツ・メディア、教育・図書館職が上位にある。
- 所得水準と導入率: 導入率は概ね国の所得水準と相関するが、ブラジルとUAEは一人当たりGDPから予測される水準を上回る導入率を示している。
- 手作業タスクへの利用: 設備のリアルタイム診断・トラブルシューティングなど手作業タスクへの利用は地域差が大きく、ブラジルとドイツでは仕事関連AI利用の7%（世界平均の1.4倍）に対し、日本は4%としている。
科学者はAIをどう使っているか — 新研究の4つの知見
- 研究の枠組み: Google・Google DeepMindとMIT FutureTechの共同研究で、約1500万件のGeminiインタラクション標本、2012年以降の専門AIモデル2690件の目録、2026年7〜8月に実施した米英の現役研究者637人の調査を、MIT FutureTechの新しい科学タスク分類に対応づけて分析した。
- 幅広い導入: 科学者は他の多くの職種より高い割合でAIを使っており、調査対象の約半数が何らかの形のAIを毎日利用すると回答した。専門モデルは引用も多く、導入モデルの約半数の論文が各分野で上位1%の引用に入っている。
- LLMと専門モデルの補完関係: LLM（Gemini利用で代理測定）はコーディング、統計分析、文献調査、原稿作成など幅広いタスクに使われ、専門モデルは疾病の転帰予測、分子構築、複雑なシミュレーションなどに使われる。細かい粒度では両者のタスク重複はほぼなく、相互に強化し合う関係にあるとしている。
- 生産性の向上: 約4分の3の研究者が時間節約を報告し、平均は週7時間弱の節約で、節約分は主に研究に再投資されている。約8割が過去3年の研究室アウトプット増を報告し、68%が他分野の知見へのアクセス増を報告している。
- 下流へのボトルネック移行: 4割超が主要な制約が実験実行や臨床検証などの下流工程に移ったとし、41%が未検証仮説の滞留を報告。時間節約者の89%は節約分の1割超をAI出力の検証に充て、49%がAIにより確実性の高い漸進的な課題に向かうと回答（リスクの高い課題に挑めるとしたのは28%）している。
留意点 — データの範囲と限界
- 測定対象の範囲: Geminiログ分析は2026年4月上旬に抽出された約1500万件の匿名化インタラクションに基づき、科学関連と判定された約36万件を分析している。エンタープライズ契約下の有料API利用は含まれていないと研究文書に明記されている。
- 調査の代表性: 科学者調査は米英の637人を対象とするもので、研究文書自体が「科学者全体を代表するものとして解釈すべきではない」と注意している。
- 自己報告の性質: 時間節約や生産性向上は研究者の自己報告に基づく認識であり、独立に測定された生産性指標ではない。未検証仮説の滞留や安全志向への傾きといった懸念も併記されている。
- 専門モデル目録の性質: 2690件の目録は進行中のデータセットであり、研究文書は「完全な登録簿や真実のデータとして扱うべきではない」としている。
