オーストラリアがClaudeをどのように活用しているか：Anthropic経済指数からの調査結果
Anthropic社の経済指標レポートによると、オーストラリアはClaudeの一人当たり利用率が世界で7番目に高く、利用はニューサウスウェールズ州とビクトリア州に集中し、複雑な業務に活用されている一方で、AIへの依存度は比較的低いことが明らかになった。
キーポイント
高い一人当たり利用率
オーストラリアはClaudeの世界トラフィックの1.6%を占め、人口規模から予想される4倍以上の利用率を示し、一人当たり利用率ではシンガポールなどに次ぐ世界7位となっている。
利用の地域的偏り
国内利用はニューサウスウェールズ州（37%）とビクトリア州（31%）に集中しており、他の州・地域では一人当たり利用率が低い。
多様なタスクと利用特性
コンピュータ・数学系タスクの割合が世界平均より8%低く、代わりに事務、営業、管理、個人生活タスクが多く、より複雑で教育レベルが高いタスクに活用されているが、所要時間は平均より20%短い。
協調的なAI利用スタイル
AI自律性スコアが3.38（5段階中）と比較的低く、Claudeを委任ではなく協調的なツールとして利用する傾向が強い。
政府との連携と市場拡大
Anthropicはシドニーに新オフィスを開設し、オーストラリア政府とAI安全性研究に関する覚書を締結し、同国の国家AI計画を支援する。
州別のClaude利用状況
オーストラリアではClaudeの利用が人口の多い州に集中しており、ニューサウスウェールズ州とビクトリア州が人口調整後も予想以上の利用を示している。一方、西オーストラリア州やタスマニア州などでは利用が低い。
収入と利用の関係性
国際的な比較では収入とClaude利用には強い相関があるが、オーストラリア国内の州・地域間では収入は利用を予測する要因になっていない。これは労働力構成の違いによる可能性が高い。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このレポートは、特定地域における大規模言語モデルの実用的な採用パターンと経済的影響を定量化した貴重なデータを提供する。オーストラリアの事例は、AIツールが高度な業務に統合されつつも、人間との協調的な利用が主流であることを示しており、今後のAI導入戦略の参考となる。
編集コメント
企業の市場拡大報告という側面が強いが、地域別・用途別の詳細な利用データはAI製品の実地適用研究として価値がある。政府連携の文脈も今後の規制動向を考える上で注目点。
オーストラリアにおけるClaudeの活用実態：Anthropic経済インデックスからの知見
Anthropicはオーストラリアに進出します。今後数週間以内にシドニーに新オフィスを開設し、AI安全性研究に関する協力とオーストラリア国家AI計画の目標支援に向けて、オーストラリア政府と覚書（Memorandum of Understanding）を締結しました。これを記念して、オーストラリア人がどのようにClaudeを利用しているのか、より詳しく見てみたいと思います。
オーストラリアはClaudeの主要な導入国の一つであり、世界のClaude.aiトラフィックの1.6%を占めています。人口規模から予想される水準と比較すると、オーストラリア人のClaude利用量は一人当たり4倍以上に上ります。
オーストラリア国内での導入は2つの州に集中しています：ニューサウスウェールズ州（会話数の37%）とビクトリア州（31%）です。その他の州および準州では、一人当たりのClaude利用量は低くなっています。
オーストラリアのユースケース（use-cases）の構成は、一般的に英語圏の同様の国々と同様の傾向を示しています：Claude会話の46%が仕事用、7%が授業用、47%が個人用です。これは、高所得で導入率の高い経済圏に典型的なプロファイルです。
しかし、オーストラリアのタスク構成はより多様です。他の国々と同様に、コンピュータ・数学関連タスクがデータセット内で単一最大のカテゴリーを維持していますが、このカテゴリーは世界平均より約8パーセントポイント低くなっています。これは、事務、販売、管理、個人生活タスクの量が平均以上に多いことで相殺されています。
オーストラリアのユーザーは、より複雑なタスクのためにClaudeに入力プロンプト（prompt）を送る傾向があります。これは、プロンプトを理解するために必要な推定学校教育年数によって測定されています。同時に、AIなしでこれらのタスクを完了するのに要する時間の長さは、平均より約20%短いと推定しています。言い換えれば、世界の他の地域でのClaudeの利用方法と比較して、オーストラリア人のタスクはより高い教育水準と関連していますが、所要時間は短くなっています。
他の多くの高導入経済圏と同様に、オーストラリアは比較的低い「AI自律性（AI autonomy）」スコア（1〜5段階で3.38）を示しており、これはオーストラリア人がより協調的で、委任の少ない方法でClaudeを利用していることを示唆しています。
全体的な導入率は高いが、州・準州間で偏在
オーストラリアは世界のClaude.aiトラフィックの1.6%を占め、2026年2月のサンプルにおける全国の国別ランキングで11位です（図1）。そのAnthropic AI利用指数（Anthropic AI Usage Index、AUI）は4.1であり、これはオーストラリア人が労働年齢人口から予測される水準の4倍以上Claudeを利用していることを意味します。これにより、オーストラリアは一人当たりのClaude導入率が最も高い国の一つとなり、シンガポール、イスラエル、ルクセンブルク、スイス、アメリカ、カナダに次いで7位に位置しています。
オーストラリア国内では、利用は最も人口の多い州に集中しています。ニューサウスウェールズ州が会話数の37.2%を占め、次いでビクトリア州が30.8%、クイーンズランド州が17.7%、残りの州・準州が合計14%です（図2）。州・準州の労働年齢人口規模は、この順序の多くを説明しています。しかし、これを調整すると、ニューサウスウェールズ州のAUIは1.20、ビクトリア州のAUIは1.19となります。これらは、一人当たり導入率が予想以上に高い唯一の2州です。その他のすべての州・準州はAUIが1未満で、導入率が最も低いのは西オーストラリア州で0.68、タスマニア州で0.32、ノーザンテリトリーで0.12です。
国全体で観察される所得と一人当たりClaude利用量の強い関連性とは対照的に、所得はオーストラリアの州・準州間での導入率を予測するようには見えません（図3）。とはいえ、8つの地域間でのみ比較できるため、所得と利用量の間の相関関係の欠如は、決定的ではなく示唆的です。
地域の労働力構成は、オーストラリアの州・準州間で所得と導入率が切り離されているように見える理由の一因である可能性が高いです：一人当たり総州生産（GSP）が最も高い州である鉱業中心の西オーストラリア州は、一人当たり利用量が低くなっています。ノーザンテリトリーも同様に一人当たりGSPが高く、AUIが低くなっています。これは、これらの人口密度の低い州・準州では、Claudeが導入されやすい職業に従事する労働者の割合が比較的小さいことを反映している可能性があります。オーストラリア首都特別地域は所得が平均以上ですが、一人当たりClaude利用量は予想より低く、これは大規模な公共部門労働者における導入障壁を反映している可能性があります。導入率が最も高い2州、ニューサウスウェールズ州とビクトリア州は、所得が平均よりわずかに低くなっています。これらの州での高い導入率は、金融、専門サービス、テクノロジーセクターの労働者割合が高く、Claude利用量が高くなる傾向があることを反映している可能性があります。
オーストラリアのClaude利用は英語圏の同様の国々に類似
第4回経済インデックスレポートでは、4つの経済プリミティブ（economic primitives）を紹介しました：ユースケース構成、Claudeに与えられる自律性の程度、タスク成功率、タスク複雑性です。図4は、他の英語圏諸国（オレンジ）、他の高導入経済圏（グレー）、サンプル内の全諸国（紫）と比較して、オーストラリアがこれらの各項目でどの位置にあるかを示しています。
Claudeの利用方法に関して、オーストラリアは英語圏の同様の国々と類似しています。オーストラリアの会話の46%が仕事関連に分類され、中央値に近く、英語圏の範囲の中間に位置します。授業用はオーストラリアの利用の7%を占め、これは分布の下位に位置し（アメリカ、イギリス、カナダより低い）、一人当たり導入率が低い国々では授業用の割合が2〜3倍高くなっています。個人用の会話の割合は47%で、分布の上位近くに位置します。
オーストラリアのこのパターンは、一人当たり所得とユースケースの関係について経済プリミティブレポートで文書化した関係と一致しています：より豊かな国々は授業用の割合が低く、個人用の割合が高くなる傾向があります。
オーストラリアはAI自律性の低い方に位置し、1〜5段階で3.38で、他の英語圏諸国も近くに位置しています。自律性が低いことは、ユーザーが会話においてより多くの意思決定権を保持し、モデルに完全に委任しないことを示しています。これは、高導入経済圏がより協調的で、指示的でない方法でClaudeを利用する傾向があることと一致しています。
オーストラリアはタスク複雑性の一つの尺度では中央値を下回っていますが、別の尺度では上位に位置しています。オーストラリアの平均タスク自体は比較的時間集約的ではありません：熟練した専門家がAIなしでタスクを完了するのに推定2.7時間かかるのに対し、国全体の平均は3.3時間です。しかし、オーストラリアのユーザーからのプロンプトは理解するのに11.9年の学校教育が必要と推定され、これは他の英語圏諸国と同等で、世界の中央値を上回っています。どちらのパターンも、1月の経済インデックスレポートで文書化した国全体の関係と一致しており、Claude導入の強度は人間のプロンプトの洗練度と正の相関があり、「AIなし」タスク期間の推定値と負の相関があります。
オーストラリアでは、より広範なタスク構成とより小さいコーディング割合
オーストラリアのClaude利用は、同様の英語圏諸国や世界平均と比較して、より多様です。図5は、各地域の利用のうち、最も一般的な100のタスク（タスクはO*NET、経済全体の職務を特徴付けるタスク分類法に従って分類）でカバーされる割合を示しています。この図の値が低いほど、Claudeがより広範なタスクに使用されていることを示します。なぜなら、上位100タスクが占める割合が小さいからです。オーストラリアの上位100タスクは利用の47.3%を占め、アメリカ（47.7%）、イギリス（48.3%）、カナダ（50.2%）を下回り、世界平均の52.3%より5パーセントポイント低くなっています。
オーストラリア国内でのより広範な利用の多様性は、主にコーディング関連タスクの割合が低いことに起因しています。図6は、SOC主要グループ（米国労働統計局が定義する広範な職業カテゴリー）別に、オーストラリアの上位100タスクの構成が世界の上位100とどのように異なるかを示しています。コンピュータ・数学関連タスクはオーストラリアで8.0パーセントポイント低くなっています。他の利用カテゴリーは世界平均との差の大きさには達していませんが、教育関連タスクは世界平均より約3パーセントポイント低くなっています。相殺するプラスの要素は多くのグループに分散しており、管理（+2.3pp）、事務・管理支援（+1.3pp）、生命・物理・社会科学関連職（+1.3pp）が主です。
個々のリクエストクラスター（ユーザーがClaudeに依頼する内容のカテゴリー）のレベルでは、パターンは類似しています（図7）。世界分布と比較してオーストラリアで最も過小評価されているクラスターは一般的なコーディング支援で、オーストラリアの利用の13.5%を占めるのに対し、世界では16.8%です。文書翻訳も過小評価されており、これはオーストラリアが主に英語圏市場であることと一致しています。最も過大評価されているクラスターは、個人用（個人生活管理（+1.9pp）や健康・ウェルビーイング支援（+1.8pp）など）と非技術的専門業務（職場対応（+1.7pp）、ビジネス文書（+1.6pp）、財務ガイダンス（+1.3pp）を含む）の混合です。
高導入国は一般的にClaudeをより広範に使用するため、オーストラリアのコーディング割合が低いことは一部予想されます。オーストラリアのコンピュータ・数学関連の不足分8.0ppは、英語圏平均の8.9ppとほぼ一致しています。オーストラリアが同様の国々と異なる点は、そのギャップを埋めるものです：教育指導（同様の国々では+1.6ppに対して-2.7pp）ではなく、管理（同様の国々の+1.2ppに対して+2.3pp）と事務・管理支援（同様の国々の+0.1ppに対して+1.3pp）により傾倒しています。
オーストラリアは一人当たりのClaude導入率が最も高い国の一つであり、利用量は労働年齢人口から予測される水準の4倍以上に上ります。その利用の特徴—主に仕事と個人用で授業用ではなく、比較的短いタスクに対処する洗練されたプロンプト、そしてClaudeへの委任が少ないこと—は、他の英語圏経済圏やAnthropic経済インデックス内で明らかな国全体の関係と密接に一致しています。
オーストラリアの特徴がより顕著なのは、Claudeが活用される用途の広さにおいてです。オーストラリアでの利用は世界全体の平均よりも多様であり、これはほぼ完全にコーディング関連作業の割合が低いことに起因しています。相殺される増加分は、特定のカテゴリーに集中するのではなく、オフィス、セールス、マネジメント、個人生活のカテゴリーに分散しています。他の導入率の高い国々と同様に、オーストラリアのユーザーはClaudeとの協働をより多く行い、意思決定を委任する頻度は低くなる傾向があります。
オーストラリア国内では、導入はニューサウスウェールズ州とビクトリア州に集中しており、州レベルの差異は一人当たり所得ではなく労働力構成を反映しています。これは米国の州間のパターンと一致しますが、国間の所得勾配とは対照的です。
@online{mccrory2026australiacountrybrief, author = {Peter McCrory}, title = {How Australia Uses Claude: Findings from the Anthropic Economic Index}, date = {2026-03-31}, year = {2026}, url = {https://www.anthropic.com/research/australia-brief-economic-index-march-2026}, }
CopyAcknowledgements
Keir Bradwell, Ria Strasser Galvis, Ryan Heller, Eva Lyubich, Jennifer Marintez, Maxim Massenkoff, Jared Mueller, Sarah Pollack
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Anthropicの第5回Economic Indexレポートは、前回のレポートで導入された経済プリミティブ（economic primitives）の枠組みに基づき、2026年2月のClaude利用状況を調査しています。
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AIと科学に関する新しいブログを立ち上げます。Anthropic内外で行われている研究、外部の研究者や研究所との協力関係、そして科学者が自身の研究でAIを活用するための実践的なワークフローについて共有し、議論します。
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How Australia Uses Claude: Findings from the Anthropic Economic Index
Anthropic is expanding to Australia. We’re opening a new office in Sydney in the coming weeks, and we’ve signed a Memorandum of Understanding with the Australian government to cooperate on AI safety research and support the goals of Australia’s National AI Plan. To mark the occasion, we thought we’d look more closely into how Australians are using Claude.
Australia is among the leading adopters of Claude, accounting for 1.6% of global Claude.ai traffic. Per capita, Australians’ use of Claude is more than four times higher than expected for the size of its population.
Adoption within Australia is concentrated in two states: New South Wales (37% of conversations) and Victoria (31%). Per capita Claude usage is lower in every other state and territory.
Australia's mix of use-cases generally tracks with its Anglosphere peers: 46% of Claude conversations are for work, 7% for coursework, 47% for personal use. This is a profile typical of high-income, high-adoption economies.
But Australia’s mix of tasks is more diverse. Like other countries, Computer & Mathematical tasks remain the single largest category in our dataset—but this category is about 8 percentage points below the global baseline. It’s offset by higher-than-average volumes of office, sales, management, and personal life tasks.
Users in Australia tend to prompt Claude for more complex tasks, as measured by the estimated years of schooling required to understand the prompt. At the same time, we estimate that the length of time these tasks would’ve taken without AI is roughly 20% less than average. In other words, relative to how the rest of the world uses Claude, Australians’ tasks are associated with a higher education level but a shorter duration.
Like many other high-adoption economies, Australia registers as having a relatively low “AI autonomy” score (3.38 on a 1–5 scale), which suggests that Australians use Claude in more collaborative, less delegated ways.
High adoption overall, unevenly distributed across states and territories
Australia accounts for 1.6% of global Claude.ai traffic, ranking eleventh among all countries in our February 2026 sample (Figure 1). Its Anthropic AI Usage Index (AUI) is 4.1, which means Australians use Claude over four times more than its working-age population would predict. This places Australia among the highest per capita adopters of Claude with ranking seventh behind Singapore, Israel, Luxembourg, Switzerland, the United States, and Canada.
Within Australia, usage is concentrated in the most populous states. New South Wales accounts for 37.2% of conversations, followed by Victoria at 30.8%, Queensland at 17.7%, and the remaining states and territories at a combined 14% (Figure 2). States and territories’ working age population size explains much of this ordering. However, adjusting for this, New South Wales has an AUI of 1.20 and Victoria an AUI of 1.19. These are the only two states with higher than expected per capita adoption; every other state or territory has an AUI below 1, with adoption lowest in Western Australia at 0.68, Tasmania at 0.32, and the Northern Territory at 0.12.
In contrast to the strong association between income and Claude usage per capita we observe across countries, income does not appear to predict adoption across Australian states and territories (Figure 3). That said, since we can only compare across the eight, the lack of correlation between income and usage is suggestive rather than conclusive.
Local workforce composition is a likely factor for why adoption appears decoupled from income across Australian states and territories: mining-heavy Western Australia, the state with the highest GSP per capita, has low usage per capita. The Northern Territory likewise has high GSP per capita and low AUI. This likely reflects these sparsely populated states and territories having a relatively smaller share of workers in occupations where Claude tends to be adopted. The Australian Capital Territory has above average income but lower-than-expected Claude usage per capita, which may reflect barriers to adoption among its large public sector workforce. The two states with the greatest adoption, New South Wales and Victoria, have slightly below average income; high adoption in these states likely reflects the higher share of workers in finance, professional services, and tech sectors, where Claude usage tends to be higher.
Australia's use of Claude resembles its Anglosphere peers
Our fourth Economic Index report introduced four economic primitives: the use-case mix, the degree of autonomy afforded to Claude, task success, and task complexity. Figure 4 shows where Australia falls on each of these relative to other Anglosphere countries (in orange), other high-adoption economies (in grey), and all countries in our sample (in purple).
In terms of how Claude is used, Australia is similar to its Anglosphere peers. 46% of Australian conversations are classified as work-related, close to the median and in the middle of the Anglosphere range. Coursework accounts for 7% of Australian use, which is toward the bottom of the distribution (and below the US, UK, and Canada); countries with lower per capita adoption show coursework shares two to three times as high. The share of conversations that are for personal use, at 47%, is near the top of the distribution.
This pattern for Australia is consistent with the relationship we documented in our economic primitives report between per capita income and use cases: richer countries tend to have lower coursework shares and higher personal use shares.
Australia registers toward the low end of AI autonomy, at 3.38 on a 1–5 scale, with other Anglosphere countries close by. Lower autonomy indicates that users retain more decision-making control in their conversations, rather than delegating fully to the model. This is consistent with high-adoption economies tending to use Claude in more collaborative, less directive ways.
Australia sits below the median on one measure of task complexity, but toward the top on another. Australia’s average task itself is relatively less time-intensive: it would take a skilled professional an estimated 2.7 hours to complete the task without AI, compared to the cross-country average of 3.3 hours. But prompts from Australian users are estimated to require 11.9 years of schooling to understand, which is comparable to other Anglosphere countries and above the global median. Both patterns are consistent with the cross-country relationships we documented in our January Economic Index report, where the intensity of Claude adoption correlates positively with human prompt sophistication and negatively with estimates of the “no-AI” task duration.
In Australia, a broader task mix with a smaller coding share
Australia's Claude use is more diverse than usage among peer Anglosphere countries and relative to the broader global average. Figure 5 shows the share of each geography's usage that is covered by its 100 most common tasks (where tasks are classified according to O*NET, a taxonomy of tasks that characterize jobs throughout the economy). Lower values on this figure indicate that Claude is used for a wider range of tasks, since the top 100 occupy a smaller share. Australia's top 100 tasks account for 47.3% of its usage, below the US (47.7%), the UK (48.3%), and Canada (50.2%), and five percentage points below the global figure of 52.3%.
The broader diversity of usage within Australia comes mostly from a lower share of coding-related tasks. Figure 6 shows how the composition of Australia's top 100 tasks differs from the global top 100 by SOC major group (broad occupation categories defined by the US Bureau of Labor Statistics). Computer and Mathematical tasks are 8.0 percentage points lower in Australia. No other category of use approaches that magnitude of difference to the global average, though education-related tasks are nearly three percentage points below global parity. The offsetting positives are spread across many groups, led by Management (+2.3pp), Office and Administrative Support (+1.3pp) and Life, Physical, and Social Science occupations (+1.3pp).
At the level of individual request clusters—categories of what users ask Claude to do—the pattern is similar (Figure 7). The cluster that is most underrepresented in Australia relative to the global distribution is general coding assistance, at 13.5% of Australian use compared to 16.8% globally. Document translation is also underrepresented, consistent with Australia being a predominantly English-speaking market. The most overrepresented clusters are a mix of personal use (such as personal life management (+1.9pp) and health and well-being support (+1.8pp)), and non-technical professional work, including workplace correspondence (+1.7pp), business documents (+1.6pp), and financial guidance (+1.3pp).
Higher-adoption countries generally use Claude more broadly, so part of Australia's lower coding share is expected. Australia's Computer and Mathematical shortfall of 8.0pp sits right in line with the Anglosphere average of 8.9pp. Where Australia diverges from its peers is in what fills the gap: it leans further into Management (+2.3pp vs the Anglosphere's +1.2pp) and Office and Administrative Support (+1.3pp vs +0.1pp), rather than Educational Instruction (−2.7pp vs +1.6pp for peers).
Australia is among the leading per capita adopters of Claude, with usage more than four times what its working-age population would predict. The character of that usage—predominantly work and personal rather than coursework, sophisticated prompts addressing relatively short tasks, and with less delegation to Claude—closely tracks other Anglosphere economies and cross-country relationships evident within the Anthropic Economic Index.
Where Australia is more distinctive is in the breadth of what Claude is used for. Australian usage is more diverse than the global aggregate, almost entirely because of a lower share of coding-related work; offsetting gains are spread across office, sales, management, and personal life categories rather than concentrated in any one category. As with other high adoption countries, users in Australia tend to collaborate more with Claude and delegate decision-making less often.
Within Australia, adoption is concentrated in New South Wales and Victoria, and the state-level variation tracks workforce composition rather than income per capita—consistent with the pattern across US states but in contrast to the income gradient across countries.
@online{mccrory2026australiacountrybrief, author = {Peter McCrory}, title = {How Australia Uses Claude: Findings from the Anthropic Economic Index}, date = {2026-03-31}, year = {2026}, url = {https://www.anthropic.com/research/australia-brief-economic-index-march-2026}, }
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Keir Bradwell, Ria Strasser Galvis, Ryan Heller, Eva Lyubich, Jennifer Marintez, Maxim Massenkoff, Jared Mueller, Sarah Pollack
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Anthropic Economic Index report: Learning curves
Anthropic's fifth Economic Index report studies Claude usage in February 2026, building on the economic primitives framework introduced in our previous report.
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We’re launching a new blog about AI and science. We’ll share research happening at Anthropic and elsewhere, collaborations with external researchers and labs, and discuss practical workflows for scientists using AI in their own work.
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