東京大学大学院工学系研究科の松尾・岩澤研究室とPKSHA Technologyは2026年6月4日、米Anthropicと共同で、日本における生成AIの社会的インパクトを継続的に観測・分析するための基盤「Japan AI Index」の構築すると発表した。AIが働き方・雇用・産業にどのような影響を与えているのかをエビデンスに基づいて把握できることを目指す。初回のレポートとデータ分析ダッシュボードを2026年度秋を目処に公開する。
松尾・岩澤研究室とPKSHA Technologyは、米Anthropicと共同で、日本における生成AIの社会的インパクトを継続的に観測・分析するための基盤「Japan AI Index」を構築する（図1）。AIが働き方・雇用・産業にどのような影響を与えているのかをエビデンスに基づいて把握できることを目指す。初回のレポートとデータ分析ダッシュボードを2026年度秋を目処に公開する。
図1：AIが日本の産業に与える影響を可視化する指標「Japan AI Index」の概要（出典：東京大学大学院工学系研究科 松尾・岩澤研究室）
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背景には、国内にはまだ「AIが社会にどのような影響を与えているのか」をデータで示せる観測基盤が存在しないことがある。米国では取り組みが進んでおり、Anthropicは匿名化したClaudeの利用データをもとにAIの利用実態を職業・タスクレベルで分析した「Anthropic Economic Index」を公開している。この知見をもとに日本独自の観測基盤として構築するものがJapan AI Indexである。
Japan AI Indexは、2系統のデータを組み合わせる。Claudeの利用統計（Anthropic Economic Indexを含む）と、日本国内の経済活動・雇用・教育に関する公的統計・調査データ（業界別生産性データ、Japan O*NETなどの職業データ、就業者数データ）を突き合わせることで、AIが各産業・職種にどの程度浸透しているかを可視化する。AI活用度とGDP・雇用・賃金との関係性や業種・職種別の生産性変化なども分析対象とする。
Anthropic Economic Indexの2026年2月時点のデータによると、職業ごとのAI利用度は「コンピューター・数学」が最も高く世界平均を上回る一方で、医療従事者や飲食など利用度が低い職種は世界平均も下回る（図2）。
図2：職業ごとのAI利用度（出典：東京大学大学院工学系研究科 松尾・岩澤研究室）
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同データをもとに構築した「Japan AI Index v5」によると、世界平均と比べた日本のAI利用の特徴は、「戦略議論・分析・準備」といった考える業務での比率が高く、「実行・対応・実装」といった動かす業務での比率が低い（図3）。IT職種では「技術資料の参照・学習」の利用率が高く、「既存ソフトの修正・改修」の利用率が低い。
図3：世界平均と比べた日本のAI利用の特徴（出典：PKSHA Technology）
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分析結果は、東京大学が主体となって分析ダッシュボードおよび年次レポートとして公開する。2026年度秋に初回を公開し、以降は分析対象の拡大や参画企業の募集を進めながら、年次レポートと四半期アップデートを通じて定期的に情報を発信していく。
松尾豊教授は「感覚や印象ではなく、実態に基づいて議論できる状態を作ることが今もっとも必要」と指摘。PKSHA Technology代表取締役の上野山勝也氏は「まず事実を知り、そこから示唆を導き、日本ならではのAI社会の姿を議論する。その土台を産学で築いていきたい」とコメントした（写真1）。
写真1：左から、PKSHA Technology CEO室室長/AI HRカンパニー長の大野紗和子氏、PKSHA Technology代表取締役の上野山勝也氏、松尾・岩澤研究室の松尾豊教授、松尾・岩澤研究室の岩澤有祐准教授（出典：東京大学大学院工学系研究科 松尾・岩澤研究室、PKSHA Technology）
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