著者：ジャン＝スタニスラス・ドゥナン、キャンベル・ハチェソン編纂：深潮 TechFlow深潮導読：Epoch AIの研究者がOpenAI、Anthropic、xAI、DeepMindの公開求人ページを分析し、職務の分布からこれらの企業の戦略的方向性を推測しました。結論は非常に興味深いです：OpenAIとAnthropicの営業職の割合が一年間で急増し、顧客に「AIの使い方を教える」技術営業職が最も成長しています；OpenAIはカメラを搭載し、自社開発のチップを使用したポータブルデバイスを開発しており、7つのロボット関連のポジションがあります；Anthropicはチップを製造していませんが、データセンターの契約を積極的に進めています。求人ページは公開されている戦略的信号の数少ない源であり、この分析は情報密度が非常に高いです。全文は以下の通りです：AI企業は戦略については口を堅くしていますが、求人ページは公開されています。これらの職務には手がかりが隠されています：ある企業がどのような製品を開発し、誰に販売しようとしているのか、またそれにおいてどの部分がボトルネックになると考えているのか。「Camera ISPソフトウェアエンジニア」のポジションは、カメラを搭載したデバイスを示唆しています。「前線展開エンジニア」を募集していることは、AIを企業に導入することが難しいことを示しています。一連のロボット関連のポジションは、野心がチャットボットにとどまらないことを意味しています。私たちはOpenAI、Anthropic、xAI、Google DeepMindの主要な基礎モデルラボの公開求人を分析しました。以下が発見です。核心的な発見：OpenAIとAnthropicの営業および営業関連のポジションは、過去一年間で大幅に増加しました。AnthropicのGTM（go-to-market）ポジションの割合は17％から31％に増加し、OpenAIは18％から28％に増加しました。成長は顧客にAIを導入する技術職に集中しています。求人ポジションは製品ロードマップを垣間見ることができます。たとえば、OpenAIとDeepMindはハードウェア製品（ロボットおよび消費者向けデバイス）に投資しており、Anthropicはコア製品の改善により焦点を当てています。求人ページからは、各社が重要なリソース（計算能力とデータ）を獲得するための異なる戦略も読み取れます。たとえば、OpenAIには21の自社開発チップ関連ポジションがあり、Anthropicには1つもありません。いくつかの注意事項：求人情報は企業が求める人材を反映しており、既存のチームを示しているわけではありません。たとえば、あるチームが20のオープンポジションを持っている場合、それは大規模チームが拡張している可能性もあれば、新たにチームが存在しない可能性もあります。「研究エンジニア」のリスティングは1人を募集する場合もあれば、10人を募集する場合もあり、あるいはまったく採用できないこともあります。GTMはOpenAIとAnthropicの最大の採用カテゴリになっています過去一年間、OpenAIとAnthropicの営業および関連ポジションは大幅に増加しました：AnthropicのGTMポジションの割合は17％から31％に増加し、OpenAIは18％から28％に増加しました。収益が急増し、未だ飽和していない市場を争う企業にとって、これは驚くべきことではありません。営業関連ポジションは現在、両社の最大の採用カテゴリです。それに対して、研究職はAnthropicのオープンポジションの12％、OpenAIの7％に過ぎません。図：OpenAIとAnthropicの各職種の割合の変化最も成長しているのは、顧客がAIを実際に使用するための技術的職種という細分化されたカテゴリです。両社は「AI成功エンジニア」「パートナーAI展開エンジニア」「ソリューションアーキテクト」「前線展開エンジニア」といった役割を募集しており、責任は顧客がAIの使用シーンを発見し、統合を完了する手助けをすることです。過去一年間、Anthropicの「導入採用」ポジションの割合は5％から11％に増加し、OpenAIは11％から17％に増加しました。これは、顧客がAI製品を十分に使用することに困難を抱えていることを示しており、そのギャップを埋めるための鍵は顧客に「AIができること」を教えることです。営業職の地理的分布も市場の重心を示しています。両社の営業職の半数以上がアメリカに設置されています（Anthropic 52％、OpenAI 55％）。両社は地域別の収益分布を公開していませんが、求人の集中度はアメリカが絶対的な主力市場であることを示しています。国際的には、両社ともにヨーロッパとアジア太平洋地域で積極的に採用しています。Anthropicはヨーロッパに偏っており（29％対OpenAIの21％）、OpenAIはアジア太平洋地域に偏っています（24％対Anthropicの19％）。アジア太平洋地域の成長は日本、韓国、インド、シンガポール、オーストラリアに集中しています。明らかに不足しているのは中国、中東、ラテンアメリカ、アフリカです。各研究所がグローバルな販売に注力していることは、彼らがヨーロッパとアジア太平洋の地元企業に市場から押し出されるとは考えていないことを示しています。政府営業も重要な方向性です。OpenAIとAnthropicはそれぞれ10の政府営業ポジションを持ち、連邦民間、国防、州および地方政府をカバーしています。その中でOpenAIには国家安全保障分野に特化した1つのポジションがあり、Anthropicには2つがあります。xAIは国際政府向けの営業ポジションを2つ持ち、それぞれロンドンとドバイに設置され、さらに1つがアメリカ政府向けです。これらのポジションは、政府が基礎モデルラボの重要な収入源になることを示しています。Anthropic、OpenAI、xAIとは異なり、DeepMindの求人ページには販売の動向がほとんど見られません。Geminiの配布はGoogleの既存の営業組織に任されています。求人ページはOpenAIとDeepMindの新製品方向を明らかにします求人ポジションからは各社が何を作っているかも見ることができます。AnthropicはClaude Codeを改善するための5つの製品およびエンジニアリングポジションを持ち、OpenAIはCodexを改善するための同様の10のポジションを持っています。両社にはそれぞれ金融サービス分野向けのエンジニアポジションがあります。OpenAIにはChatGPT HealthおよびOpenAI for Healthcareの新機能に向けた3つのポジションもあります。ただし、既存製品に関しては求人ページの視点は完璧ではありません。あるポジションが既存の機能を拡張しているのか、全く新しい製品を構築しているのかを判断するのは難しいです。プラットフォームやインフラのポジションはしばしば複数の製品ラインにまたがるため、求人情報は「新たな賭け」を明らかにする際に最も価値があります。第一に、OpenAIは消費者向けハードウェアデバイスを開発しています。このプロジェクトには15のオープンポジションがあります。これらのポジションは多くの詳細を明らかにしています。「Camera ISPソフトウェアエンジニア」のポジションは、バッテリー駆動のポータブルデバイスのイメージングシステムの構築を記述しています。「研究エンジニア」のポジションはデバイス上でのTransformerモデルの直接実行に焦点を当てています。「オペレーティングシステムエンジニア」のポジションは自社開発チップに言及しています。総合的に見ると、これはカメラを搭載し、自社開発のAIチップを利用し、エッジでAIモデルを実行できるポータブルデバイスのようです。シンガポールにある他の2つのハードウェアおよび運営ポジションは製造の準備が進められていることを示唆しています。DeepMindもハードウェアに賭けており、2つのXRメガネ開発ポジションがあり、そのうちの1つは音声指令がコアのインタラクション方式になることを示唆しています。ハードウェアの他に、OpenAIは2つの孵化段階のソーシャル製品ポジションがあり、さらに1つの「雇用プラットフォーム」ポジションがあり、ユーザーがスキルをトレーニングし、認証を取得し、雇用主とマッチングするのを助けます。Anthropicには全く新しい製品カテゴリを探求するための1つの研究製品マネージャーポジションがあり、さらに消費者向けの新製品向けの1つのポジションがあります。求人ページは各社が計算能力とデータを取得するための戦略も明らかにします各研究所の求人は、彼らがコアインプット（計算能力とデータ）に関して異なるルートを示しています。最も明白な違いは：自社で計算インフラを構築するか、外部から調達するかです。OpenAIには21の自社開発チップ関連ポジション（主にエンジニア職）があり、現在のすべてのポジションの3％を占めています。Anthropicは自社開発チップのルートを選ばず、別の道を選択しました：複数のポジションが外部パートナーと協力してデータセンターを設計および構築することに焦点を当てており、「データセンター機械エンジニア」は外部企業の冷却および機械システムの設計を指導し、「データセンター設計実行責任者」はAnthropicの技術要件とサードパーティの納品パートナーを調整します。Anthropicにはデータセンターまたは共用ホスティング契約を交渉するための3つの法務ポジションもあります。求人で際立っているもう一つの方向性は強化学習訓練環境です。Anthropicはモデルに新しい能力を訓練するための環境を構築することに焦点を当てた複数のポジションがあり、「環境拡張」チームはRL環境を構築し、サプライヤー関係を管理しています。また、「Universes」チームは非常にリアルな長期間のエージェント訓練シーンを構築しています。OpenAIも「合成RL」チームの研究者を募集しており、自己対戦、シミュレーター、合成フィードバックに基づくRL訓練方法を開発しています。OpenAI、Anthropic、DeepMindとは異なり（これらは特定の人工ラベリングポジションを持っていません）、xAIの求人は異なるデータ戦略を示しています。xAIには27の人工データラベリングポジションがあり、xAIがデータラベリング業務を内部に留める傾向があることを示しています。xAIがこれらのポジションを公開で募集することも非常に興味深いです。他の研究所も大規模な人工ラベリングに依存していますが、通常は外注するか、公開募集しないことが一般的です。まとめ求人情報は不完全な信号源ですが、これは数少ない主要AIラボの進化を観察できる公開のウィンドウです。現在の状況は、これらの企業が営業と製品の導入に大きく投資し、新しい製品カテゴリに拡張し、計算能力やデータなどの重要リソースを獲得するために競争しているというものです。各研究所が継続的に拡張し、戦略が徐々に分化する中、彼らの求人ページは引き続き最良の観察ウィンドウの一つとなるでしょう。
OpenAI、Anthropicの採用ページを調査したところ、彼らが公開したくない計画が見えてきました
著者：ジャン＝スタニスラス・ドゥナン、キャンベル・ハチェソン
編纂：深潮 TechFlow
深潮導読：Epoch AIの研究者がOpenAI、Anthropic、xAI、DeepMindの公開求人ページを分析し、職務の分布からこれらの企業の戦略的方向性を推測しました。
結論は非常に興味深いです：OpenAIとAnthropicの営業職の割合が一年間で急増し、顧客に「AIの使い方を教える」技術営業職が最も成長しています；
OpenAIはカメラを搭載し、自社開発のチップを使用したポータブルデバイスを開発しており、7つのロボット関連のポジションがあります；
Anthropicはチップを製造していませんが、データセンターの契約を積極的に進めています。求人ページは公開されている戦略的信号の数少ない源であり、この分析は情報密度が非常に高いです。
全文は以下の通りです：
AI企業は戦略については口を堅くしていますが、求人ページは公開されています。
これらの職務には手がかりが隠されています：ある企業がどのような製品を開発し、誰に販売しようとしているのか、またそれにおいてどの部分がボトルネックになると考えているのか。「Camera ISPソフトウェアエンジニア」のポジションは、カメラを搭載したデバイスを示唆しています。「前線展開エンジニア」を募集していることは、AIを企業に導入することが難しいことを示しています。一連のロボット関連のポジションは、野心がチャットボットにとどまらないことを意味しています。
私たちはOpenAI、Anthropic、xAI、Google DeepMindの主要な基礎モデルラボの公開求人を分析しました。以下が発見です。
核心的な発見：
OpenAIとAnthropicの営業および営業関連のポジションは、過去一年間で大幅に増加しました。AnthropicのGTM（go-to-market）ポジションの割合は17％から31％に増加し、OpenAIは18％から28％に増加しました。成長は顧客にAIを導入する技術職に集中しています。
求人ポジションは製品ロードマップを垣間見ることができます。たとえば、OpenAIとDeepMindはハードウェア製品（ロボットおよび消費者向けデバイス）に投資しており、Anthropicはコア製品の改善により焦点を当てています。
求人ページからは、各社が重要なリソース（計算能力とデータ）を獲得するための異なる戦略も読み取れます。たとえば、OpenAIには21の自社開発チップ関連ポジションがあり、Anthropicには1つもありません。
いくつかの注意事項：求人情報は企業が求める人材を反映しており、既存のチームを示しているわけではありません。たとえば、あるチームが20のオープンポジションを持っている場合、それは大規模チームが拡張している可能性もあれば、新たにチームが存在しない可能性もあります。「研究エンジニア」のリスティングは1人を募集する場合もあれば、10人を募集する場合もあり、あるいはまったく採用できないこともあります。
GTMはOpenAIとAnthropicの最大の採用カテゴリになっています
過去一年間、OpenAIとAnthropicの営業および関連ポジションは大幅に増加しました：AnthropicのGTMポジションの割合は17％から31％に増加し、OpenAIは18％から28％に増加しました。収益が急増し、未だ飽和していない市場を争う企業にとって、これは驚くべきことではありません。営業関連ポジションは現在、両社の最大の採用カテゴリです。それに対して、研究職はAnthropicのオープンポジションの12％、OpenAIの7％に過ぎません。
図：OpenAIとAnthropicの各職種の割合の変化
最も成長しているのは、顧客がAIを実際に使用するための技術的職種という細分化されたカテゴリです。両社は「AI成功エンジニア」「パートナーAI展開エンジニア」「ソリューションアーキテクト」「前線展開エンジニア」といった役割を募集しており、責任は顧客がAIの使用シーンを発見し、統合を完了する手助けをすることです。過去一年間、Anthropicの「導入採用」ポジションの割合は5％から11％に増加し、OpenAIは11％から17％に増加しました。これは、顧客がAI製品を十分に使用することに困難を抱えていることを示しており、そのギャップを埋めるための鍵は顧客に「AIができること」を教えることです。
営業職の地理的分布も市場の重心を示しています。両社の営業職の半数以上がアメリカに設置されています（Anthropic 52％、OpenAI 55％）。両社は地域別の収益分布を公開していませんが、求人の集中度はアメリカが絶対的な主力市場であることを示しています。
国際的には、両社ともにヨーロッパとアジア太平洋地域で積極的に採用しています。Anthropicはヨーロッパに偏っており（29％対OpenAIの21％）、OpenAIはアジア太平洋地域に偏っています（24％対Anthropicの19％）。アジア太平洋地域の成長は日本、韓国、インド、シンガポール、オーストラリアに集中しています。明らかに不足しているのは中国、中東、ラテンアメリカ、アフリカです。各研究所がグローバルな販売に注力していることは、彼らがヨーロッパとアジア太平洋の地元企業に市場から押し出されるとは考えていないことを示しています。
政府営業も重要な方向性です。OpenAIとAnthropicはそれぞれ10の政府営業ポジションを持ち、連邦民間、国防、州および地方政府をカバーしています。その中でOpenAIには国家安全保障分野に特化した1つのポジションがあり、Anthropicには2つがあります。xAIは国際政府向けの営業ポジションを2つ持ち、それぞれロンドンとドバイに設置され、さらに1つがアメリカ政府向けです。これらのポジションは、政府が基礎モデルラボの重要な収入源になることを示しています。
Anthropic、OpenAI、xAIとは異なり、DeepMindの求人ページには販売の動向がほとんど見られません。Geminiの配布はGoogleの既存の営業組織に任されています。
求人ページはOpenAIとDeepMindの新製品方向を明らかにします
求人ポジションからは各社が何を作っているかも見ることができます。AnthropicはClaude Codeを改善するための5つの製品およびエンジニアリングポジションを持ち、OpenAIはCodexを改善するための同様の10のポジションを持っています。両社にはそれぞれ金融サービス分野向けのエンジニアポジションがあります。OpenAIにはChatGPT HealthおよびOpenAI for Healthcareの新機能に向けた3つのポジションもあります。
ただし、既存製品に関しては求人ページの視点は完璧ではありません。あるポジションが既存の機能を拡張しているのか、全く新しい製品を構築しているのかを判断するのは難しいです。プラットフォームやインフラのポジションはしばしば複数の製品ラインにまたがるため、求人情報は「新たな賭け」を明らかにする際に最も価値があります。
第一に、OpenAIは消費者向けハードウェアデバイスを開発しています。このプロジェクトには15のオープンポジションがあります。これらのポジションは多くの詳細を明らかにしています。「Camera ISPソフトウェアエンジニア」のポジションは、バッテリー駆動のポータブルデバイスのイメージングシステムの構築を記述しています。「研究エンジニア」のポジションはデバイス上でのTransformerモデルの直接実行に焦点を当てています。「オペレーティングシステムエンジニア」のポジションは自社開発チップに言及しています。総合的に見ると、これはカメラを搭載し、自社開発のAIチップを利用し、エッジでAIモデルを実行できるポータブルデバイスのようです。シンガポールにある他の2つのハードウェアおよび運営ポジションは製造の準備が進められていることを示唆しています。DeepMindもハードウェアに賭けており、2つのXRメガネ開発ポジションがあり、そのうちの1つは音声指令がコアのインタラクション方式になることを示唆しています。
ハードウェアの他に、OpenAIは2つの孵化段階のソーシャル製品ポジションがあり、さらに1つの「雇用プラットフォーム」ポジションがあり、ユーザーがスキルをトレーニングし、認証を取得し、雇用主とマッチングするのを助けます。Anthropicには全く新しい製品カテゴリを探求するための1つの研究製品マネージャーポジションがあり、さらに消費者向けの新製品向けの1つのポジションがあります。
求人ページは各社が計算能力とデータを取得するための戦略も明らかにします
各研究所の求人は、彼らがコアインプット（計算能力とデータ）に関して異なるルートを示しています。最も明白な違いは：自社で計算インフラを構築するか、外部から調達するかです。
OpenAIには21の自社開発チップ関連ポジション（主にエンジニア職）があり、現在のすべてのポジションの3％を占めています。Anthropicは自社開発チップのルートを選ばず、別の道を選択しました：複数のポジションが外部パートナーと協力してデータセンターを設計および構築することに焦点を当てており、「データセンター機械エンジニア」は外部企業の冷却および機械システムの設計を指導し、「データセンター設計実行責任者」はAnthropicの技術要件とサードパーティの納品パートナーを調整します。Anthropicにはデータセンターまたは共用ホスティング契約を交渉するための3つの法務ポジションもあります。
求人で際立っているもう一つの方向性は強化学習訓練環境です。Anthropicはモデルに新しい能力を訓練するための環境を構築することに焦点を当てた複数のポジションがあり、「環境拡張」チームはRL環境を構築し、サプライヤー関係を管理しています。また、「Universes」チームは非常にリアルな長期間のエージェント訓練シーンを構築しています。OpenAIも「合成RL」チームの研究者を募集しており、自己対戦、シミュレーター、合成フィードバックに基づくRL訓練方法を開発しています。
OpenAI、Anthropic、DeepMindとは異なり（これらは特定の人工ラベリングポジションを持っていません）、xAIの求人は異なるデータ戦略を示しています。xAIには27の人工データラベリングポジションがあり、xAIがデータラベリング業務を内部に留める傾向があることを示しています。xAIがこれらのポジションを公開で募集することも非常に興味深いです。他の研究所も大規模な人工ラベリングに依存していますが、通常は外注するか、公開募集しないことが一般的です。
まとめ
求人情報は不完全な信号源ですが、これは数少ない主要AIラボの進化を観察できる公開のウィンドウです。現在の状況は、これらの企業が営業と製品の導入に大きく投資し、新しい製品カテゴリに拡張し、計算能力やデータなどの重要リソースを獲得するために競争しているというものです。各研究所が継続的に拡張し、戦略が徐々に分化する中、彼らの求人ページは引き続き最良の観察ウィンドウの一つとなるでしょう。