1,260人の社会科学者を対象とした調査で、81%が業務で人工知能（AI）ツールを利用しているが、コードエージェント（自律的にコードの作成やデバッグを行うClaude Codeなどのプログラム）を導入しているのはわずか20%であることが判明した。この結果は、AIが社会科学研究で日常的に使われるようになった一方で、専門的なコーディングツールの導入は依然として困難な道のりであることを示している。
一般的なAI利用とコードエージェント
社会学、心理学、政治学などの分野の研究者を対象に実施されたこの調査では、さまざまなAIツールの使用状況が尋ねられた。10人中8人が、文献レビュー、データ分析、執筆支援などのタスクにAIを利用していると回答した。しかし、質問がコードエージェント（自然言語のプロンプトからコードを生成・修正するツール）に移ると、その割合はわずか5人に1人に低下した。
コードエージェントは汎用のAIアシスタントとは異なる。ChatGPTのようなツールはテキストの下書きやアイデアのブレインストーミングに役立つが、コードエージェントは指示を解釈して動作するコードを生成するように設計されている。RやPythonといった言語でデータを扱う社会科学者にとって、こうしたツールは複雑な分析を実行する際のハードルを下げる可能性がある。しかし、調査によると、ほとんどの研究者はまだそれをワークフローに統合していない。
性別・キャリア段階による導入格差
調査では、コードエージェントの利用者に顕著な格差があることが明らかになった。男性は女性よりも使用していると回答する傾向が高く、キャリア初期の研究者はベテランの同僚よりも高い割合でツールを導入していた。調査の著者らはこれらのサブグループの正確な割合を公表していないが、その差は「顕著」と述べている。
このパターンは、女性や年配の専門家が遅れをとることが多いテクノロジー導入の広範な傾向を反映している。この結果は、コードエージェントが研究でますます重要になった場合、既存の不平等が拡大する可能性があるという懸念を引き起こす。女性回答者の間では、導入率が男性より著しく低かった。また、10年以上前に博士号を取得した研究者は、最近博士号を取得した研究者よりもツールを使用する可能性が低かった。
調査が残した課題
調査では使用状況を測定したが、研究者がコードエージェントを使用しない理由については調査していない。考えられる理由としては、認知不足、訓練不足、信頼性への懸念などが挙げられる。このデータからは、導入率の低さや格差の原因について結論を導くことはできない。
明らかなのは、大多数の社会科学者がすでにAIツールに慣れ親しんでいることだ。次のステップであるコードエージェントの活用は、より大きな課題のように思われる。この調査は、この分野の現状を示すスナップショットを提供するが、格差を埋める方法については疑問を残している。
