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AIチャットボット・Claudeを開発するAnthropicが2025年4月8日に、大学生がAIをどのように利用しているかについてまとめたレポートを公開しました。

Anthropic Education Report: How University Students Use Claude \ Anthropic
https://www.anthropic.com/news/anthropic-education-report-how-university-students-use-claude

今回のレポートの作成にはユーザーのプライバシーを保護しながらClaudeとの会話を自動分析できるツール「Clio」が用いられました。AnthropicはClioを利用して、大学のメールアドレスに紐付けられたClaude.aiのアカウントによる匿名化された会話100万件を調査。これらの会話を学生と学術の関連性でフィルタリングした結果、57万4740件の会話が抽出されました。Anthropicはこれらの会話をグループ化した上で分析を行っています。

分析の結果、57万4740件の会話のうち、39.3％の会話でエッセイの編集や学術資料の要約など、分野を超えた教育コンテンツの作成および改善が行われていることが判明しました。また、AIと協力してコーディングタスクのエラーのデバッグおよび修正、プログラミングアルゴリズムやデータ構造の実装、数学の問題に利用された会話が33.5％、データの分析と視覚化に使われたのは11.0％、研究デザインとツール開発のサポートが6.5％、技術図の作成が3.2％、コンテンツの翻訳および校正が2.4％でした。

以下は「コンピューターサイエンス」「自然科学および数学」「ビジネス」「社会科学および歴史学」の分野でClaudeに最も頻繁に寄せられるリクエストを抽出したもの。「C++のプログラムを作成、デバッグして」「統計問題を解決、説明して」「会計の概念や問題についてサポートして」「国際関係についての学術的文章の作成をサポートして」といったリクエストが多く寄せられています。

続いて、AnthropicはClaudeがどの学術分野で最も頻繁に使用されるかについて調査を行いました。その結果、Claudeを最も頻繁に使用するのは「コンピューターサイエンス」の分野で、すべての会話のうちコンピューターサイエンス分野のリクエストが占める割合は38.6％に達することが明らかになりました。Anthropicは、アメリカ国内でClaudeを使用する全大学生のうち、コンピューターサイエンス分野の学生はわずか5.4％だったことから、「コンピューターサイエンス分野の学生の数と比較すると、この結果は不釣り合い」と述べています。

対照的に、全大学生のうちビジネス関連の教育を受ける学生は18.6％を占めるにもかかわらず、ビジネス関連の教育に関するClaudeでの会話は、わずか8.9％でした。こうした結果から、Anthropicは「ビジネスや健康、人文科学を学ぶ学生によるClaudeの学術ワークフローへの統合があまり進んでいない一方、コンピューターサイエンスを学ぶ学生はClaudeを早い段階から採用している可能性があります。これは、コンピューターサイエンス分野の学生間でClaudeの認知度が高いことや、コンピューターサイエンス分野の学生が行うタスクに対するAIシステムの習熟度の高さが要因であると考えられます」と説明しました。

以下はClaudeに寄せられた質問の学術分野とその割合(オレンジ)と、アメリカの大学に通う学生の専攻分野の割合(青)を示したグラフです。コンピューターサイエンスを専攻する学生の割合に対し、同分野での質問が非常に多いことが確認できます。

さらに、Anthropicは学生がAIとどのように対話するかを分析し、4つの異なる対話パターンを特定しました。Anthropicによると、学生のリクエストは「問題や課題をできる限り早く解決しようとする『直接型』」「目標達成に向けてモデルとの対話を積極的に試みる『協調型』」「質問に対する解決策や説明を求める『問題解決型』」「プレゼンテーションやエッセイなどの長い出力を作成しようとする『出力作成型』」の4つの組み合わせで成り立っているとのこと。

また、AIとどのような関わり方をしているのかをAnthropicは分野別に分析しています。その結果、自然科学および数学分野では「段階的な計算で特定の確率の問題を解く」「課題や試験の問題を段階的に解く」など、「問題解決型」のリクエストが多く寄せられました。また、コンピューターサイエンスやエンジニアリングなどの分野では「協調型」のリクエストが多く、人文科学やビジネス、健康分野では「直接型」「協調型」が均等に分かれていました。以下のグラフは分野ごとのリクエストを分類したもので、左から「直接型」「出力作成型」「協調型」「問題解決型」となっています。

Anthropicは今回の分析について「Claudeの使用が教育における全体的なAIの使用と比較してどの程度異なるかは不明です」「私たちは、大学のメールアドレスに紐付けられたアカウントの会話を分析しました。そのため、学生と見なされたアカウントが実際にはスタッフや教員のものである可能性があるほか、大学以外のメールアドレスに紐付けられたアカウントでも教育分野の会話が行われている可能性もあります」「プライバシーへの配慮から、直近18日間の会話のみを分析しました。そのため、年間を通じて分析すると、結果が異なる可能性もあります」といった課題を示しています。