昼休み前や仕事の終わりに、Deep Researchや重そうなタスクをAIエージェントに投げるのが習慣になりつつある。というか、なんかやらせてないと勿体無い、みたいな感覚がある。
AIエージェントが自分の代わりに仕事をしているのであれば良い話なんだけど、多分そうではない。AIエージェントのおかげで自分のやれるタスクの幅が広がった結果、単純にやることが増えている。
僕の観測範囲で喋ってしまうけど、AI コーディングエージェントが登場してきて、プログラマがやってた事を AI が肩代わりするだろう、そして人間に時間の余裕ができるだろう、と思われていたにも関わらず、多くのプログラマはそれどころか 2…
— mattn (@mattn_jp) January 17, 2026
ポジティブに「できることが増えた」みたいに考えてはいるが、人によっては労働時間が増えているわけで、疲弊している人もいる。fukabori.fmのYoshimasa IwaseさんがHBRのコラムを紹介していた1。
AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It
In our in-progress research, we discovered that AI tools didn’t reduce work, they consistently intensified it. In an eight-month study of how generative AI changed work habits at a U.S.-based technology company with about 200 employees, we found that employees worked at a faster pace, took on a broader scope of tasks, and extended work into more hours of the day, often without being asked to do so.
(現在進行中の研究において、AIツールは業務量を削減するのではなく、一貫してその量を増加させることが判明しました。 米国に本社を置く従業員約200名のテクノロジー企業における生成AIの導入が業務習慣に与えた影響を8ヶ月間にわたって調査した結果、従業員は作業速度を速め、担当業務の範囲を拡大し、従来よりも長時間労働する傾向が顕著に見られました。その多くは、特に指示を受けたわけでもないのに自発的にこのような働き方をしていたのです。 )
- AIエージェントの利用は特に会社が指示したのではなく、従業員が自主的に積極利用している
- AIエージェントによりデザイナーや研究者はコーディングを、プログラマーはビジネス資料を作成できるようになった。それは仕事量を増やすのと同時に、レビューコストの増大も意味する。
- 休み時間や業務外時間にもAIエージェントの作業を充てることは、実際に働いていなくても、脳のどこかでは仕事のことを考えている状態になる
- AIエージェントがパートナーとなり、マルチタスク化が進んでいる
一見すると、従業員が勝手にアウトプット量を増やすという理想的な状況かもしれないが、慢性的な疲労やバーンアウト（燃え尽き症候群2）を引き起こし、最終的には品質の低下や離職率の上昇などの問題へとつながる。
HBRコラムでは、意図的な休息、マルチタスクの停止（シーケンシング）、AIツール利用の一時的停止、などを提案している。
ジェヴォンズのパラドックスがインフラではなくミクロな現場でも起きている。
2つのマネジメント力
上の話は、いわゆるマネージャーが、AIエージェントで疲弊しそうな従業員をどうマネジメントしていくのか、という論旨。AIエージェントが仕事を拡張し、業務の深さとスケールを同時に広げているという現実を認め、AI活用のガイドラインやエンゲージメント評価をアップデートしていく必要がある。
一方で、従業員個人がAIエージェントを使いこなす力にも「ただコードを書かせるだけ」以上に、戦略的な意味を持つようになったと思う。
- 今AIエージェントにやらせるタスクの優先度を把握する。つまりプロジェクト全体の視点を持つ
- 認知負荷を上げないような開発フローを組み立てる。つまりチーム全体の視点を持つ
- シーケンス処理とマルチタスク処理のバランスを取る。つまりメンバーそれぞれの進捗を把握する
スクラムマスターやPMPの考え方を、こうしたAIエージェントのマネジメント、という枠組みに応用してもいいかもしれない。