2026-10-27 12:10

AI疲れの正体、AIが働くほど人間が疲れるブレインフライとタスク切り替え

【公式切り抜き】この動画は、ポッドキャスト「おちつきAIラジオ」ep.87 の公式切り抜きです。

▼本編はこちら(Spotify)

https://open.spotify.com/episode/7szcWIEWesRpFV3NfokF3z


▼本編はこちら(Apple Podcasts)

https://podcasts.apple.com/jp/podcast/id1841316430?i=1000777120884


この切り抜きはAI監督で疲れる理由を軸に話している。作業から監督へから始まり、指標が行動を変えるまで進む。具体例と二人のやり取りを通じて、単純な賛否にしない見方を示す。視聴者は、判断するときの論点と留保を順に確認できる。


※発言は本編公開時点のものです。


▼目次

作業から監督へ

脳の切り替え負荷

調査の留保

開き続けるタブ

通知で追われる

量が目的になる

指標が行動を変える


【番組公式Webサイト】※お便りはこちら

https://ochitsuki-ai.com/


【番組公式ハッシュタグ】

#おちつきAI


【番組公式X】

https://x.com/ochitsuki_AI


【パーソナリティ(MC)】

▼しぶちょー

・AIエンジニア

・技術士(機械部門)

https://x.com/sibucho_labo


▼かねりん(金田勇太)

・KANERIN Podcast Studios 代表

・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事

https://x.com/kanerinx


【制作】

番組演出(トーク・BGM・効果音):Aviv Haruta

プロデューサー:金田勇太(かねりん)

制作:KANERIN Podcast Studios

著作:株式会社KANERIN

https://kanerin.co.jp

感想

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サマリー

AIで作業量が減る一方、複数のタスクを監督・切り替える負荷が増え、「ブレインフライ」と呼ばれる疲労感につながるという話をする。アメリカの大企業のフルタイム勤務者を対象にしたアンケートについて、確立した現象ではなく傾向の報告にすぎないという留保も示される。AIエージェントの完了通知や、開きっぱなしのブラウザタブのように管理対象が増える実感を語り、効率向上の快感と決断疲れを対比する。さらに、トークン消費量などの評価指標が無駄な利用を促す可能性を指摘し、成果物や自律性をどう評価するかはタスク次第だと議論する。

AI利用で増える監督業務とブレインフライ
スピーカー 2
KANERIN はい、気分を入れ替えてね。 しぶちょー ブレインフライですね。 KANERIN ブレインフライだ。
スピーカー 1
しぶちょー これは何かと言うと、AIを使うことによって、作業は減りますと。だけど監督業務が増えるよね。
KANERIN 監督業務、はいはいはい。中間管理職?
しぶちょー そう、中間管理職なんです。作業は減らすけど、監督するという新しい仕事が増えてしまうと。
スピーカー 2
KANERIN はいはいはいはい。
スピーカー 1
しぶちょー それによってですね、脳の使うワーキングメモリが変わるんだよね。
スピーカー 2
KANERIN はいはいはいはい。
スピーカー 1
しぶちょー 具体的な作業をするんじゃなくて、こういう作業をしてこういう作業をしてみたいな。
こいつは今この作業が終わったからこれ出してみたいな。そういう普段使うメモリと違う部分を非常に使うようになるので、
疲れたと感じる人が一定数いると。
スピーカー 2
KANERIN なるほど。
スピーカー 1
しぶちょー いうらしいですね。
スピーカー 2
KANERIN じゃあ、慣れないことをやってるからみたいなことか。
スピーカー 1
しぶちょー そうだね。慣れないことをやってる。
KANERIN 急にみんな管理職に引き上げられてしまったみたいな。
スピーカー 1
しぶちょー そう。で、それが得意な人と不向きな人がいるから。
管理職が得意な人とか、そういう1個1個こういろいろ同時に並行でやっていくのが得意な人はいいんだけど、
それが苦手な人はですね、非常に脳の負荷を感じるという傾向があるらしいです。
これをブレインフライと呼んでいると。
スピーカー 2
KANERIN なぜブレインフライっていうの?
スピーカー 1
しぶちょー 脳が焼けるようになる。焼けてオーバーヒートして、
あー疲れた、もう何も考えたくないみたいな感じになる。
それをAIを使っていろいろガーって進めていくと、
いつも普通に自分が作業していたよりも強く感じることがある。
自分の思考力が落ちてるなというふうになるのを、
ブレインフライという脳がオーバーヒートするというふうに表現したっていうことで、こういうふうに言われてるのね。
スピーカー 2
これじゃあもともとそういう中間管理職的なタスク得意な人は全然ブレインコールドなの?
スピーカー 1
ブレインコールド、なんかそんなに感じてはいないと。
スピーカー 2
しぶちょーは?
スピーカー 1
俺はブレインフライはめっちゃ感じてるね。
スピーカー 2
でももともとマネージャー的な仕事してるんじゃないの?
タスク切り替えとAI利用の調査
スピーカー 1
マネージャー的な仕事はしてないよ。
スピーカー 2
あ、そうなの?
人間よりよっぽど言うこと聞くからいいわみたいなこと言ってそうだけど。
AIの方が。
スピーカー 2
AIの方が。
でも疲れてるんだ。
ただ単に睡眠不足とかじゃないの?
スピーカー 1
それはあるよ。シンプル睡眠不足はあるけど、
なんか一個の仕事にダーッて集中した時よりも、なんかあれやってこれやってっていうか、そのタスクを切り替えるみたいなところ。
なんて言うんだろうな。
マラゾンで言うとさ、俺多分こう時給層結構得意なのよ。
ずーっと走ってる。一定のペースで走ってハーハーするのはいいんだけど、止まって!みたいな。シャトルランみたいなさ。
スピーカー 2
はいはいはい。
スピーカー 1
グッって止まって、走り出してみたいな。
スピーカー 2
シャトルランダメ。
スピーカー 1
シャトルラン疲れる。
シャトルラン疲れないっていう人いないけど、止まって、走ってみたいな。そういう方が疲れる感じするよね。
右行って、左行ってみたいな。
スピーカー 2
切り替えに負荷がかかるとかそういう話でしょ?
そうそうそうそう。
スピーカー 2
あるよねそれは。
スピーカー 1
そういう経験をしてる人が多いらしくて、AIをやると実際こう精神的な努力が増えたよっていう人が多いと。
それはあくまでも、でもそれも実際そういう現象があるわけじゃなくて、アンケートを取った結果、そう感じてる人がどうやら多いらしいよと。
対象はアメリカの大企業フルタイム勤務者の1500人を対象にして、その中のAIを使う人がだいたい全体で14%いるんだけど、その中でアンケートを取ったということらしいですね。
なるほどね。
結局これはブレインフライだと、AIが脳を焼くんだっていう風に言って、今年の3月ぐらいに発表されたんだけど、別に論文っていうよりは、
スピーカー 1
ボストンコンサルティンググループがアンケートを取った結果、そういう傾向があるよって言っただけで、実際に確立されたそういう現象ではないという話で。
スピーカー 2
そういう傾向が発見されましたと。
開きっぱなしのタブと通知に追われる感覚
あるっぽいぞみたいな。ある人が言うのは、脳の中で無数のブラウザのタブが開きっぱなしになっている感覚みたいな。それは確かにあるなと思った。
スピーカー 2
あるね、あるね。
スピーカー 1
デスクトップめっちゃ散らかってるみたいなやつが、そのままいろんなタスクがやってるとあって。
閉じれないんだね。
閉じれない。あ、そうだこいつに指示出さなきゃ。あ、こいつ止まってるやんみたいなことを気づくたびに、あーってなるじゃん。
スピーカー 2
これなんだっけってね。
スピーカー 1
そうそう、えーこれなんだっけみたいな。その感覚は確かにある。
スピーカー 2
うちが同じようなタブがなんか3つぐらい発生するんですよ。
スピーカー 1
そうそうそう。
スピーカー 2
あれこれ同じことやってるわみたいな。
スピーカー 1
あーそれあるあるある。めっちゃあるそれ。
ウェブブラウザでさ、ネット開いて、なんか検索しとってさ、もう1回検索しなきゃと思ったら、同じタブ2個開いてんだみたいな。
あるあるある。
最近のそのVSコードでクロードコードやってるのでも結構あってそれ俺。
スピーカー 1
あ、同じディレクトリ開いてるってこと?
スピーカー 2
同じようなことをやらせてんのもまた。あーあっちでやってたわみたいな。でもどっか行っちゃって探せなくなってまたちょっとやるみたいな。
スピーカー 1
あるよね。
スピーカー 2
40タブぐらい開いても。
スピーカー 1
開きすぎそれは。
スピーカー 2
なんかさ閉じれなくなるのよね。なんかこれ後で使うかもしんないからみたいな。
スピーカー 1
あーわかるわかるそれは。
開いたままにしちゃってどんどん溜まってくんだよな。使い方間違ってんのかなって思いながら。
スピーカー 1
確かに整理しにくいんだよ。
スピーカー 2
うんうんうん。
スピーカー 1
だからまあとりあえず消して、あ、やべえこれ消しちゃいけなかったってなるとめんどくさいから。
スピーカー 2
そうだよね。
スピーカー 1
残しとこうみたいなね。
スピーカー 2
とりあえずみたいなね。
スピーカー 1
まあ今に始まったことじゃないんだけどAIはやっぱそれがすごく多いなというふうに思って。
スピーカー 2
なんでだろうね。
最近はその通知を出すようにしてるのね。
スピーカー 1
クロードコードとかだとさ、タスクが終わったら通知を出すっていう設定をしておけるんだけど、
そもそもスマホに連携しとくと、そのクロードコードでパソコン上でクロードコードで作業終わったらスマホ側に通知飛ばせるのよ。
スピーカー 1
でスマホ側に通知飛ばせるとApple Watchに通知飛ぶから、
でビューって振動きて、今クロードが終わったよ、次に指示出さなきゃみたいな。
そういうふうになるんだけど。
スピーカー 2
なるほどね。
スピーカー 1
これのさ、もっと強い版でさ、なんか電気流れるようにできないかなと。
前もそういう感じの話したけど。
スピーカー 2
すごい話したね。
スピーカー 1
タスクの指示が終わらない限りさ、ビリビリ痺れ続けるみたいな。
やば。電気好きだね。
スピーカー 1
やっぱりそのぐらいの刺激がないとさ、次のタスクに取り掛かろうという気持ちが。
スピーカー 2
でもそれでちょっと頭フレッシュになるかもね。
スピーカー 1
なるでしょ。なんかそのなんか、電気信号、自分の意識でそっちに持ってくんじゃなくて、刺激でそっちに持ってけば、なんかいいかなみたいな。
そのなんか走ってる時も、なんか走り出す時にさ、電気で痺れて走り出すみたいな。
なるほどね。意志を使わずに反射で行く。
スピーカー 1
反射で行くみたいな。
スピーカー 2
賢いかもね。
スピーカー 1
そういうのがあるかなと思いましたね。
スピーカー 2
もうだから決断疲れみたいなのの上位版みたいな感じでしょ。
スピーカー 1
そうそうそうそう。それはね、すごく感じるし、開かなきゃいけないタブが増えたことによって課金量が増えて、よりこれから感じていくのかなと思ったんで。
スピーカー 2
いやーでもね、なんかね、今までの自分の限界を超えちゃってる感じが日々あるからなんか気持ちいいけどね。
あーそれを気持ちいいと感じるタイプ。
スピーカー 2
気持ちいいって感じるタイプ。
スピーカー 1
それはね、わかるよ。そのなんか、こんなできるんやみたいな。
スピーカー 2
すげーじゃん。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
俺すげーことなっちゃうじゃんみたいな。
スピーカー 1
それに慣れた時は怖いよね。もっともっとみたいな。もっと出せるよ。
AIエージェントの評価指標と行動の変化
スピーカー 1
AIの性能が上がったからもっと出せるよ。
スピーカー 2
もっと効率よい方向に行きたいよね、なんか。
スピーカー 1
実際でもさ、効率、トークンを消費することが目的になると本質を見失うみたいな話があって。
あー。
スピーカー 1
なんかどこだったかな?ごめん、メタだったから。
スピーカー 2
全部重量課金がいいんじゃない?
スピーカー 1
忘れたけど。
スピーカー 2
メタ。
メタかAmazonか忘れたけどさ、
スピーカー 1
その、エージェントをいっぱい動かしてる奴が偉いぜみたいな評価指標を作ったのよ。
スピーカー 2
メタが?どこかが?
スピーカー 1
社員がいて、社員にエージェント使わせてますと。
で、エージェントがいくらトークンを消費したかを監視してんの。社員一人一人。
スピーカー 2
なるほどね。どんだけ仕事してんだの指標になってるから。
スピーカー 1
どんだけAIに仕事をさせたかっていうのが一個の評価指標になるよみたいな。
スピーカー 2
ずっとおはようって言い続けてるみたいなね。
スピーカー 1
そう、そういうことが起きちゃう。
スピーカー 2
なんかあれと一緒だね。いろんな、あれと一緒じゃん。もう。
会社に来てるだけでOKとか、予算使い切ったらOKみたいな。
スピーカー 1
そうそうそうそう。予算のあれと一緒だよね。だからね。
そういうことが結局起こって。
スピーカー 2
起こるんだ。
スピーカー 1
無駄にトークンを消費する仕組みが作られるみたいな。
スピーカー 2
ほんと人間って。
スピーカー 1
人間ってやっぱそうだよなみたいな。
スピーカー 2
そうだよね。
そっちにハックするんだよね。
スピーカー 1
そっちにハックしちゃうんだよ。
測定指標っていうのが人間の行動を変えますよねみたいな理論があって。
まさにそれだなっていうふうに。
どこだった?会社は忘れちゃった。メタかアマゾンかとかだったと思う。確か。
スピーカー 2
指標の作り方がじゃあ重要だね。
スピーカー 1
重要になってくる。
やっぱりトークンで評価しちゃいけないんですよ。
スピーカー 2
何で評価すればいいの?成果物で?
スピーカー 1
これもどっかのポッドキャストで聞いたけど、
何て言ったかな。
誰が言ってたか忘れちゃったけど、
プロンプトの指示の量に対して自律的にAIが動いた時間で評価するみたいなのもあったね。
なるべく少ない指示で長く自律的に動かしたやつの方が優秀な指示の出し方してるよねみたいな。
AIが2C出す、いかに自律的に仕事させるかみたいな仕事をしてる方が、
今は確かにエージェントをあんまり止めてるというよりか、
自律的に動かせるタスクをちゃんと投げられてる方が優秀だなっていうふうには思うよね。
スピーカー 1
それは1個あるって聞いたことがある。
スピーカー 2
物によりそうだけどね。
物による。
スピーカー 2
なんかしぶちょんも言ったけど、フェーブルのエフォートを下げて細かくやった方がいい時もあるみたいな。
スピーカー 1
そうそうそうそう、結局無駄にね。
スピーカー 2
みんな誇っちゃうみたいな。
でもそういう指標なんだ。いかに一言で働かせるかみたいな。
スピーカー 1
そう、一言で。
スピーカー 2
魔法の言葉。
スピーカー 1
それがやっぱり効率的に動かしてることになるのかどうか、まあそれもタスク次第で。
スピーカー 2
この世の全てを持ってこいみたいな。
俺の得意なやつ。ずっと動いちゃって。
スピーカー 1
100万ドル級のね。
スピーカー 2
100万ドル級のレポートをよこせって。
確かに、昔だったら適当な100万ドル級を持ってきたかもしれないけど、今の上位モデルでエフォートを強めたら、100万ドル級とは何なのかみたいな。めっちゃ考察してね。
すごいもの持ってくる。
スピーカー 1
自立して動いてくれそうではあるけど。
スピーカー 2
一級さんみたいなことしてくるかも。
スピーカー 1
してくる可能性あるね。
スピーカー 2
なるほどな。
何かを評価しなきゃいけないからそういう指標をいろいろ考えるんだね。各社ね。
スピーカー 1
そう、やっぱりエージェントをいかに使ったかみたいなので評価するように一時期はなってたらしいけど、逆にお金かかりすぎるからそれやめようねみたいな話もあってるし。
今後どうなるか面白いよね。
12:10

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