00:00
なんか、よく仕事の生産性を上げるとかって言いますけど。 えー、よく聞く言葉ですよね。
あの、パソコンの前に座って、真っ白な画面でカーサルが点滅してるのを見つめている時って、 はい。
まるで、ものすごく巨大な鉄の扉を、こう、押し開くようにしてるみたいな気分になりませんか? あー、すっごくよくわたります、それ。
ですよね。やらなきゃって、頭ではわかってるのに、あの、最初の一文字を打ち込む手が、どうしても動かないっていうか。
えー、手順はもう完全に理解してるはずなのに、なんか、心が追いつかないんですよね。 あの、目に見えないけれど確実にある、あの、摩擦というか。
まさにそれです。頭の中のエンジンが完全に冷え切ってて、キーを回してもキュルキュル鳴るだけで全然始動しない、あの、思い惜しい感覚。
はいはい、ありますね。
今これを聞いてくださっているあなたも、あの、今日もしかしたらそんな重たいトゲラの前で立ち止まってしまった瞬間があったかもしれません。
えー、きっと手にでもあると思いますよ。
でも、大丈夫です。今日は少し肩の力を抜いていただいて、お気に入りのカフェで私たちと一緒にコーヒーでも飲んでいるような、そんな気分で面白いテーマを深掘りしていけたらなと。
はい、リラックスして、ちょっとした思考のストレッチをするような、そんな時間にしていただければ嬉しいです。
というわけで、今日手元にある資料なんですが。
えー。
2026年6月26日時点の、とあるITエンジニアの方によるAIエージェント日時速報というメモなんです。
なかなか興味深いメモですよね、これ。
そうなんですよ。で、今回の私たちのミッションというか、裏テーマなんですが。
はい。
リスナーのあなたがAIツールに対して抱いているかもしれない、あの、作業を早く終わらせるための道具っていうイメージを根底から覆すことです。
ほう、根底から。
AIは単なる時短ツールではなくて、私たちが仕事をつい後回しにしてしまう、あの重たい腰を上げてくれる最高の相棒へと進化しているんだっていう、そういうお話をしていきます。
なるほど。これまでのAIに関する議論って、どうしても集計作業を何分短縮できたかとか。
あー、そうですね。効率化とか。
ええ、調査にかかる時間をどれだけ削れたかみたいな、スピードとか時間短縮の話ばかりになりがちでしたからね。
そうなんですよ。でもあの、実もで本当に私たちを苦しめているのって、作業時間そのものなんでしょうか。
と言いますと。
例えば経費生産とか、メールの整理とか、誰かとの空き時間の調整とか。
はい。
あるいは新しい企画書の叩き台作りとか。
はい。
これらって、一つ一つの作業自体は実は決して難解でもないですよね。
そうですね。難解ではないです。ただ、面倒で着手したくないとか。
そう、それです。
手順を思い出すのが奥東だとか、どこから始めればいいかわからないからとりあえずそっと画面を閉じるみたいな。
あはは、ありますね。そっと閉じること。
そういう経験誰にでもありますよね。実はこの、作業以前の問題、つまり着手の重さとか、開始地点のハードル。
03:02
はい。
これこそが現代の仕事における本当のボトルネックなんですよね。
いやー、耳が痛いです。例えるなら、あの、ジムに行くときのあれですよ。
ジムですか?
ええ。ジムに行ってしまえば、トレーニング自体は意外とこなせるんですよ。
ああ、確かに。
一番大変なのは、家のソファーから立ち上がって、トレーニングウェアに着替えて、靴を履いて玄関を出るまでなんですよね。
まさにその通りですね。ここで非常に興味深いのが、この資料にもある指摘なんですが。
ええ、何でしょう。
決まりきった作業を早く回すのが従来の自動化だったのに対して、決まりきっていない作業を始められる形に近づけてくれるのが、今のAIエージェントだっていう視点なんです。
始められる形に、ですか?
ええ。これはものすごく大きなパラダイムシフトですよ。
つまり今のAIは、まるで代わりにウェアを用意して、あの、靴の紐まで結んでおいてくれて。
ええ。
あとはドアを開けるだけですよって言ってくれるような、そういう存在になりつつあるってことですよね。
そうなんです。AIがゼロから1にするための、最もエネルギーを消費する部分を負担してくれる。
なるほど。
だから人間は、すでに用意された叩き台の確認から仕事をスタートできるわけです。
いやでもあの、それってちょっと理想論のようにも聞こえるんですけど。
ああ、そうですか。
ええ。AIが靴を履かせてくれるのはありがたいんですが、実際に人々はそこまで重たい仕事をすでにAIに任せ始めているんでしょうか?
気になりますよね。
結局、なんか簡単な調べ物くらいにしか使ってないんじゃないかなってちょっと思っちゃうんですが。
それがですね、実際のデータを見ると急速に変化していることが分かるんですよ。
お、データがあるんですか?
はい。例えばアクシオスの報道で紹介されているコーデックスの個人利用者のデータがあるんですが。
ええ。
これがなかなか衝撃的でして。
どんな数字が出てるんですか?
推定期ではあるんですが、なんと利用者の80.6%が経験者の30分以上に相当する依頼を少なくとも一度は行っているんです。
え、8割の人が30分以上の仕事を?
ええ。さらに驚くべきことに、70.2%の人が1時間以上に相当する依頼を投げているそうなんですよ。
7割の人が1時間以上の仕事ですか?それってもうちょっとこの数行のコードの書き方を教えてみたいな、ただのチャットバイトじゃないですよね?
そうなんです。
完全にまとまった仕事を委任する部下みたいな感覚じゃないですか?
まさに、委任なんですよ。さらに分かりやすいのが、ジェンスパークの事例なんですけど。
はい、ジェンスパーク。
彼らは自身のプロダクトを単なるツールではなくて、AI Employee、つまりAI社員って表現しているんです。
AI社員ですか?
ええ。資料作りのための調査とか、情報の下地集め、さらにはスライドの書工出しまで。
人間が本来うなりながらやっていた作業の開始地点を、AIが前倒しで引き受けるように設計されているんです。
なるほど。でも、ここでちょっと意地悪な疑問をぶつけてもいいですか?
06:00
もちろんです。どうぞ。
いきなりAIにその1時間分の仕事を丸投げして、完璧なものが返ってくるわけないですよね?
はい、おっしゃる通りです。
例えば、スライドの書工を作らせたとして、なんか全然ピンと外れな戦略が書かれていたら、結局後から人間が間違いを探して、1から書き直すハメになりませんか?
それって、ゼロから自分で書くよりも、かえって修正の手間とかストレスがかかっちゃう気がするんですが。
ああ、そこ非常に鋭いご指摘ですね。実は、いきなり完全自動化を狙って、完璧な成果物を期待すると、これ必ず失敗するんですよ。
あ、やっぱり失敗するんですね。
AIエージェントの真の価値っていうのは、100点満点の完成品を出すことではないんです。
と言いますと?
着手前の詰まりをなくして、白白のページをとりあえずの叩き台に変えること自体に価値があるんですよ。
なるほど。完璧じゃなくていいから、とにかく真っ白な画面を埋めてくれってことですか?
その通りです。何もない真っ白な画面から、さあどうしようって考え始まるのと、たとえ60点の出来であっても、すでに文字が埋まっている画面を赤ペンで修正していくのとでは、心理的なハードル、つまり摩擦が全く違いますよね。
ああ、確かに。誰かが書いたいまいちな文章にダメ出しをする方が、ゼロから生み出すより何倍も楽ですよね、人間って。
そうなんですよ。完成品を求めるのではなくて、最初の形を出すことで人間の着手コストを極限まで下げる。これが今のAIの使い方なんです。
なるほどな。でもそうやって叩き台を作ってもらうためには、私たち人間側がわざわざ専用のAIアプリを開いて、丁寧なプロンプトを書かなきゃいけないじゃないですか。
正直その頼む作業自体がもうめんどくさいというか、そこがすでに摩擦になっている気がするんですが。
ああ、そこですよね。だからこそ、今私たちがAIにアクセスするための入り口の形が劇的に変わってきているんです。
入り口がですか?
はい。わざわざ専用の画面を開く必要すらなくなりつつあるんですよ。
え、どういうことですか?
例えば、Googleのアンティグラビティの動きなんかを見るとわかりやすいんですが。
はい。
今までのような専用のコマンド入力画面だけではなくて、デスクトップ環境とか開発用のSDK、そして日常的なワークスペースへとAIが直接組み込まれるように広がっているんです。
ほうほう。
つまり、AIを使いに行くのではなくて、今自分がいる箇所にAIが常駐している状態ですね。
ああ、ユーザーがいる場所にAIの方から迎えに来てくれるような感じですね。
ええ。で、さらにその手軽な入り口の究極形ともいえるのがオープンクローの事例なんです。
オープンクローですか?
これ、WhatsAppとかスラック、ディスコードといった私たちが普段息をするように使っているチャットアプリから。
はい。
直接AIエージェントに仕事を依頼できるゲートウェイなんですよ。
え、WhatsAppやスラックから直接ですか?
09:00
そうなんです。
それはすごいですね。
あ、あの会議の議事録まとめなきゃって思い立った瞬間に、いつもの同僚にLINEを送るような感覚で、
ええ。
これ適当にまとめといてって投げられるわけですね。
それなら着手コストはほぼゼロですね。
はい。思いついた瞬間に摩擦なく投げられる。これが重要なんです。
ただ、手軽すぎる反面、ちょっと怖さもありませんか?
怖さですか?
ええ。スラック感覚で雑に頼めるようになると、例えばAIが作った60点の叩き台のまま、
はい。
間違って取引先にメールを送信しちゃったりする、なんかそういう事故が起きそうで怖いんですが。
ああ、まさにそこが入り口のハードルが下がったことで生じる最大の課題なんですよ。
やっぱりそうですよね。
日常のチャットから摩擦なく頼めるからこそ、人間の注意力が三面になるリスクがあります。
ええ。どうやって防ぐんでしょうか?
だからこそ、システム側で意図的な線引きを設計することが必須になるんです。
線引きですか?
日常的なチャット経由で相談するとか、調査を頼む、下書きを作らせるといった作業は、もうどんどん軽く始めていいんです。
はいはい。
でも、外部へ送信する、公開する、課金する、あるいはデータを削除するといった後から戻しにくい不可逆な操作の前には、
必ず人間が確認するストッパーを入れるんです。
なるほど。着手は極限まで軽くしつつ、最後の決定権となる送信ボタンだけは人間がしっかり握りしめておく、と。
ええ。
そういう設計が求められているんですね。
はい。入口のデザインによって、どこまで自動でやらせるかをコントロールする時代に入ったといえますね。
なるほどなあ。ここまではその叩き台を作るっていう比較的ライトな仕事の話だったと思うんですが、
ええ。
もっと深いで深い長期的な作業を任せる場合はどうなるんでしょうか?
いちものチャットアプリから軽く頼めるレベルを超えた仕事というか。
ああ、深い作業を任せる場合ですね。その場合はAIとの付き合い方がまた少し違った次元に入ってきます。
ほう。
例えば、クロードコードのような開発者向けのエージェントが非常に面白い動きをしていまして。
プログラミングの領域ですね。どう違うんですか?
単にチャットでこのコードを書いてっていう質問に答えるだけじゃないんです。
ええ。
ユーザーのコードベースや実行環境の奥深くにAI自身が潜り込んで作業するんですよ。
潜り込む?
はい。ただ複雑な環境だとここを直してって頼むこと自体が人間にとって重労働じゃないですか。
ああ、確かに現状を把握するだけでも大変ですよね。
だからクロードコードは見る、分けるという作業そのものを引き受けてくれるんです。
見る、分けるですか。もう少し具体的に言うとどういうことでしょう?
例えばこの機能を追加したいって大雑把に頼んだとします。
するとAIが自ら環境を読み解いて影響範囲はここです。変更する方法はこれらです。
ええ。
さらには最小限の差分で修正するならこの方法です。
12:03
テストはこの観点で行いましょうっていうところまで整理して提案してくれるんです。
えっとそこまでやってくれるんですか?
そうなんです。人間が自分で全部調べてから指示を出すんじゃなくて
どう進めるべきか調べる作業自体をAIに丸投げできるわけです。
それはすごいですね。私のさっきの事務の例えで言うなら
ただウェアを用意するだけじゃなくて
今日のあなたのコンディションならこのメニューから始めるのが最適ですって分析までしてくれる感じですね。
まさにそんな感じです。
さらに個人的な日々の業務で強力な助けとになりそうなのが
ハーメスエージェントのような自己改善型エージェントです。
自己改善型ですか?
これがですね過去の作業から自ら学びスキルを生成していく仕組みを持っているんですよ。
過去から学ぶというと私が毎日とか毎月繰り返しているルーティンワークを覚えてくれるってことですか?
その通りです。前回のやり取りとか人間が修正したポイントなどの反省をいたして
次回はさらに精度の高い叩き台を出してくれるんです。
つまり使えば使うほど次回の開始の重さが下がっていくんですよ。
なるほどこれって例えるならものすごく優秀な副料理長スーシェフを雇ったような感覚ですね。
スーシェフですか?
私が昨日この野菜はもう少し細かく刻んで指示したこととか
過去の味付けの失敗を全部覚えていてくれて
翌日キッチンに入ると私の好みに完璧に合わせた下ごしらえがすでに終わっている。
私はただ最後の仕上げに火を入れるだけでいいみたいな。
いやー完璧な例えですね。スーシェフという表現はまさにぴったりだと思います。
ありがとうございます。
ただですねここで一つ考えてみていただきたいんです。
何でしょう?
その優秀なスーシェフがあなたのお店の門外不出の極秘レシピとか
顧客の個人的な好みまで完璧に記憶したとして
もしそのスーシェフが別のお店の手伝いに行った時にも
その記憶をベースに料理を作ってしまったらどうなりますか?
あーそれは困ります。完全に情報漏洩じゃないですか。
そうなんです。AIエージェントが過去の文脈を深く理解して
あなたの好みを覚えるということは
はい。
同時に何を覚えさせて何を忘れさせるかという設計が
致命的に重要になるということなんですよ。
なるほど。忘れさせることも大事なんですね。
ええ。AIエージェントにどこまで秘密情報を共有するのか
次回以降の作業のためにどのログをシステムに残すのか
ええ。
こうした記憶の線引きが繰り返しの運用では鍵になってきます。
つまりAIが私たちの仕事の深い部分に入り込めば入り込むほど
あの情報がどこまで行き来するのかっていう境界の問題にぶつかるわけですね。
その通りです。
これ資料の最後に紹介されているマナスの事例につながってくる気がしますね。
はい。よくお気づきですね。
マナスの事例はこの目に見えない境界線の複雑さを
15:01
くっきりと浮き彫りにしています。
ええ。
マナスがメタ社の環境に入っていくという報道がありましたが
そこではデータの共有とか内部システムへのアクセス権限
はい。
あとは運用の分離など規制や国境をまたぐ非常に複雑なガバナンスの問題が指摘されているんです。
これを聞くとなんか巨大IT企業同士の難しいルール作りの話だなって
自分にはあんまり関係ないように思ってしまいそうなんですが
いえいえ決して大企業だけの問題ではないんですよ。
個人のフリーランスの方とか小さなチームの業務でも
全く同じ構造の課題が日常的に発生するんです。
と言いますと。
例えば小さな会社で退職者が出たとき
その人のパソコン環境でAIが学習した仕事のノウハウは会社に残るべきでしょうか。
ああなるほど。
それとも個人のものとして持ち出せるんでしょうか。
あるいは外部の便利なAIサービスを使って議事録を作るときに
自社の機密データをどこまでそのサービスに渡していいのか。
確かにすごく身近な問題ですね。
AIが働きやすくなる。
つまり情報がシステムや組織の境界を簡単に超えられるようになるからこそ
新たなルールが必要になるんです。
なるほど。
便利だからといって
無自覚に会社のデータをAIの帰国に流し込んではいけないという警告ですねこれは。
ええ。
人間が意図的にここは超えてはいけないという壁を作らなければならないんですね。
そうなんです。
テクノロジーが進化して作業の摩擦が減れば減るほど
それを制御する人間の意図的な判断とか倫理観ではなくて
純粋なデータ管理としてのガバナンスがより重要になってくるんです。
最初は仕事の着手の重さを削ってくれるというワクワクする話だったのが
その便利さを最大限に生かすためには
私たちが入り口の設計とか
記憶の境界線をしっかりコントロールする責任を持つ必要があるという
すごく深いテーマにつながってきましたね。
本当にそうですね。
AIは重たい扉を押し開いてはくれますが
その先にある部屋のセキュリティ管理はやはり人間の仕事だということですね。
さて、何かあっという間に時間が過ぎてしまいましたが
今日の深掘りを通して
今聞いてくださっているあなたの明日からの仕事が
少しでも見慣れになれば嬉しいです。
本当にそう願っています。
AIに対して最初から完璧な完了まで丸投げしようとして
間違いを恐れたりとか
プロンプト作りに悩んだりする必要はありません。
明日パソコンを開いたら
まずはいつも後回しにしている
腰の重い仕事を一つ見つけてみてください。
そしてその仕事の調査とか整理、がたき
という一番エネルギーのいる最初の一歩だけを
気軽にAIに任せてみてください。
もちろん最後に送信ボタンを押す決定権は
あなたの役割として残しておいてくださいね。
それはとても実践的でいいアドバイスですね。
ただ最後に少しだけ
別の角度からの問いを投げさせてください。
はい、何でしょうか。
少し想像してみてほしいんです。
今後AIが進化して
あらゆる着手の摩擦がゼロになったとします。
18:02
ゼロに。
私たちが何か仕事を始めようとするとき
常にAIが完璧に近い
60点から80点の叩き台を
瞬時に用意してくれる世界。
真っ白なキャンバスに向き合う苦痛が
完全に消え去った世界です。
それは一見すると
夢のようなストレスフリーな世界ですね。
ええ、そうですよね。
でも摩擦が完全になくなった
ツルツルの世界で
ゼロから何かを生み出そうとする
人間の意志の力とか
はい。
自分を奮い立たせるモチベーションの筋肉って
果たしてどうなってしまうんでしょうか。
全てが汚染立てされた環境で
私たちはどうやって
自分自身の内側からエンジンをかけるのか。
うわー、それは
摩擦がないからこそ
自分の足で力強く踏み出す力を
失ってしまうかもしれないってことですか。
はい。
私たちがAIという相棒を得て
身あるになる一方で
人間としての熱量とか所属を
どう保っていくのか。
これはただ便利さを享受するだけじゃなくて
少し立ち止まって考えてみる価値がありそうです。
深く考えさせられますね、それ。
便利さの裏側にある
人間自身の在り方を問われているような気がします。
えー。
でもあの、まずは明日
あなたの目の前にある巨大な鉄の扉を
AIという相棒に少しだけ
押し開いてもらいましょう。
そこから先、どんな熱量で
どう歩いていくかはあなた次第です。
今日の深掘りはここまでです。
あなた自身の仕事の着手コスト
そしてその先にあるもの、ぜひ見直してみてくださいね。
それではまた次回お会いしましょう。
