深夜！テック巨頭のCEOが午前5時に自らコードを書き始める、AI効率神話の裏側で、世界を席巻する「生産性の絞殺機」が始動している

人工知能は手を解放することを約束しているが、多くのテクノロジー企業では新たな不安を生み出している。経営幹部が努力を請求額で測り、従業員がAIとの対話回数を更新するよう求められる中、上から下への「生産性偏執」が蔓延している。調査によると、40%以上の経営幹部はAIによって毎週少なくとも8時間節約できていると考えている一方、一般従業員の67%は時間節約が2時間未満であり、ほとんど役に立たないと感じている。

この不安には構造的な根源がある。最高技術責任者（CTO）が深夜5時にAIにコードを書かせるときや、CEOが従業員のAIツール使用を「十分に頑張っていない」と公に批判するとき、業界全体の効率の定義はすでにリセットされている。一つのスタートアップCEOは定期的に会社のAIプログラミングツールの請求書を確認し、支出が10倍に増加することを進歩の証とみなしている。

このような雰囲気の中、定量的な管理はあらゆる細部に浸透している。ある企業はエンジニアの日々のAIとの「対話回数」を追跡し、数字が多いほど生産性が高いとみなしている。ツール自体も週次レポートを生成し、従業員とAIが無駄なループに陥るパターンを列挙している。あるプロダクト副社長は、自分がすでに「依存症」のような状態に陥っており、寝る前も対話を増やす方法を考えていると告白している。

しかし、カリフォルニア大学バークレー校の研究によると、多くのタスクをAIに委ねても、労働時間は短縮されていない。あるエンジニアは「AI疲労」を経験し始めており、次のブレークスルーを逃すことへの不安に常に苛まれている。経営幹部と従業員の認識のギャップはますます顕著になり、前者は自ら創造する喜びを享受している一方、後者は未調整の日常期待や変革コストに耐えている。

より深刻な問題は「タスクの拡大」にある。非技術系の同僚がAIを使ってコードを生成すると、エンジニアは未完成のものを整理する時間を取られ、仕事量は減るどころか増加する。役割の境界は曖昧になり、協力関係は複雑化している。

分析者は、もしこの生産性偏執が制御されなければ、多くの「無駄なソフトウェア」が出現する可能性を指摘している。無人のウェブサイトの改修、たった一人のユーザーしかいないダッシュボード、途中で放棄されたプロトタイプなどだ。現状ではそれぞれに理由はあるが、多くは最終的に廃棄されるコードとなるだろう。

ある企業は、コードの納品速度を基準にエンジニアの生産性が約30%向上したと述べている。しかし、コードがますます「一度きり」のものとなる未来において、真の効率向上はより根本的な問題に依存している。それは、「最初から作るべきでなかったものは何か」という問いだ。

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