AIの約束は、究極のシステム最適化——効率——でした。紙の上では、ツールは約束したのと似たものを提供しているように見えます:
- Github Copilot / Claudeが効果的なコードを書く。
- LLMが会議の議事録を要約する。
- 自動化がJiraのチケットを処理する。
しかし、私は次のパターンを見ています。システムが効率化すればするほど、システムはより多くを要求してくるのです。
私たちはAIを使って時間を取り戻したのではありません。私たちはAIを使って「Normal Output（通常の成果）」の閾値を引き上げたのです。これはリアルタイムで起きているジェボンズのパラドックスです。資源を使うのに効率がよくなるにつれて、私たちは実際には、より少なく消費するのではなく、もっとそれを消費してしまう。
企業のダッシュボードに見える「生産性」は、労働日数の短縮や、より深い集中へとつながっていません。それは、高いノルマと、よりぎっしり詰まったカレンダーへとつながっています。
例えば:
\- 週分のストーリーを3日で完了する... だから次の週のスプリントの速度（ベロシティ）の期待値がちょうど2倍になる
\- 2つの下書きをするのにかかった時間で10通のメールを送れる... だから今度は50を管理することが期待される
\- 会議 / ドキュメントの要約が瞬時にできる... だから今度は以前より10倍多い情報を「把握している」責任を負う
AIは、私たちの作業負荷の床（最低ライン）を下げていません。ではなく、「通常の」人間のアウトプットとして見なされる天井を引き上げているのです。私たちは仕事の「やり方（how）」を限りなく完璧に近づける方向に最適化していますが、「どれだけ（how much）」は、さらに速いスピードで拡大しています。
AIは私たちの能力を増やしましたが、負担を減らしたわけではありません。どんどん速くなり続けるトレッドミルのようです。
本当の問いは「AIは私たちをもっと生産的にしているのか？」ではありません。
問いはこうです。ツールと同じ速さで期待の天井が上がり続けるなら、私たちは本当に、いつか登るのを止められるのでしょうか...???
[link] [comments]
