生産性
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2025.12.04 05:00
:0% :0% （40代／男性）
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なんかさ、老後は貯蓄せず資産形成せず生保になった方が安心して医療受けられるわけやんか？
子育てだって頑張って稼がない方が沢山支援受けられるし。
ワシが子供の頃は貧乏だと生きるの大変になるから勉強頑張ってちゃんと生きていけるようにならなきゃとかってあったんだよね。
頑張らなくても生きていけるってなると子供だって将来どうやって生きようか、どんな仕事に就こうかとか考えなくなるんじゃなかろうか。
今の若者がほどほどが幸せって考えるようにさ。
普通に生産性落ちるよね。
今のやり方。 December 12, 2025
1RP
毎度思うけど、クレーム電話やクレームメールやるバカって、『他人の労働時間を奪い、企業・役所の生産性を下げまくってる』って自覚が無いんだよな。
無駄金使わせてるやつが『無駄を省け』とか煩いんよね、老若男女問わず。
（ゲームの運営とかにやらかすやつとか） https://t.co/nFtBywVsGh December 12, 2025
1RP
企業におけるAI導入の「期待と現実の乖離」が、ついに露呈し始めています。
「AIがすべてを変える」という熱狂から数年。データが示す現実は、予想とは異なる方向を示唆しています。
仕事でのAIの利用率が今年の6月から9月にかけて、46%から37%に減少したという調査結果も出ているほどです。
多くの企業が直面しているのは、魔法のような生産性向上ではなく、導入の停滞と現場の混乱です。
現在の企業AI導入における「期待と現実の乖離」の正体と、直面している5つの本質的な課題についてまとめました。
1. 職場でのAI導入率の低下（特に大企業）
驚くべきことに、一部のデータでは職場でのAI利用率が低下傾向にあります。特に大企業において、この傾向は顕著です。なぜでしょうか？
単に「ブームが去った」からではありません。背景には、より深刻な構造的な「壁」が存在します。
初期の「とりあえず触ってみる」というフェーズが終わり、実務への適用を試みた瞬間、多くの従業員が「既存のワークフローにフィットしない」という現実に直面しています。セキュリティやガバナンスの懸念による利用制限、そして何より「具体的な使いどころ」が定義されていないことが、継続的な利用を阻害しています。
「導入すれば使われる」という安易な神話は、崩れ去りました。ツールを渡すだけでは、業務は変わらない。この当たり前の事実が、数字として表れ始めているのです。
2. インフラへの巨額投資と収益化のギャップ
テクノロジー大手は、AIインフラに対して歴史的な規模の巨額投資を続けています。GPU、データセンター、エネルギーへの投資額は天文学的です。
しかし、ここで重大な問いが生じます。「その投資に見合うだけの収益は生まれているのか？」
現状、この答えは「No」に近いと言わざるを得ません。AI機能の追加による収益増は、投資のペースに追いついていません。企業側も、Copilotなどの高額なライセンス料に対し、それに見合うだけの明確なROI（投資対効果）を見出せていないのが実情です。
この「投資とリターンの不均衡」は、AI市場全体に潜在的なリスクをもたらしています。技術的な進歩と、ビジネスとしての持続可能性の間に、大きな乖離が生じているのです。
3. 経営層と現場の「圧倒的な温度差」
組織内のAI活用において最も深刻なのが、経営層（役員）と一般従業員の意識のギャップです。
経営層は「AIファースト」を掲げ、変革を急ぎます。株主へのアピールや競争力維持のため、トップダウンでの号令をかけます。
一方で、現場の従業員は「どう使えばいいのか分からない」「仕事が増えただけ」という冷めた反応を示しています。
ある調査では、経営層のAI使用率と従業員のそれには、倍以上の開きがあるとも言われています。この乖離を放置したままの「AI推進」は、現場の疲弊と反発を招くだけです。
リーダーが描く「理想のAI活用」と、現場が直面する「泥臭い現実」のギャップを埋める努力なしに、組織的な定着はあり得ません。
4. 実用性に対する高まる「疑問と失望」
「思ったほど賢くない」「嘘をつく（ハルシネーション）」「社内データを正しく参照してくれない」
導入初期の過度な期待（ハイプ）が落ち着き、ユーザーはAIの限界に気づき始めています。特に、複雑な業務や正確性が求められるタスクにおいて、現在のLLMが「期待通りに機能しない」という失望感が広がっています。
デモ動画で見せられる「魔法」と、実際に手元で動かした時の「挙動」の落差。
プロンプトエンジニアリングという新たなスキル習得の負担。
「これなら自分でやった方が早い」
そう感じた瞬間、ユーザーはAIから離れていきます。この「実用性の壁」を越えるUX（ユーザー体験）の改善が、今まさに求められています。
5. 技術ではなく「組織と人」の問題
これら全ての課題の根底にあるのは、実は技術的な問題ではありません。「組織文化」「スキル」「戦略」の欠如です。
AI導入を単なる「ITツールの導入」と捉えている企業は失敗します。AIは、業務プロセスそのものの再定義や、従業員のスキルセットの転換を要求するからです。
・失敗を許容しない減点主義の文化
・AIリテラシー教育の不足
・「何のためにAIを使うか」というビジョンの欠如
期待と現実の乖離を生んでいる真犯人は、AIの性能不足ではなく、AIを受け入れる準備ができていない「組織の硬直性」にあるのかもしれません。 December 12, 2025
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最近、30代の会社員がヤバい選択ミスってるって話題になってるよ！
この世代、なんか上司に気に入られようとゲーム感覚で頑張っちゃってるんだよね。
たとえば、有給取ってのんびりしたり、休日にリフレッシュするより、仕事にガッツリハマることを選んじゃう。
夜遅くまで家で仕事して「まあ、家でやってるだけだから！」なんて言い訳する人も多いしさ。
これ、一見「会社に忠誠心アリ！」って感じに見えるけど、実はめっちゃ危ない道。
だって、上司の目ばっか気にして、自分の生活や健康をガンガン犠牲にしてるんだもん。
会社の理不尽な要求やムチャな扱いにも我慢するのが「カッコいい」みたいになってて、まるで「社畜」になるための洗脳が進んでるって感じ。
でさ、こういう空気が職場全体に広がると、雰囲気最悪になるよ。
自分の意見や気持ちをグッと抑えて、上司のご機嫌取りに夢中だと、社員同士の会話も減って、チームワークもガタガタ。
んで、過労やストレスでバーンアウトする人が増えたら、心も体もボロボロ。
実はこれ、会社にとっても生産性ダダ下がりの大問題なんだよね。
だから、企業はマジで動かなきゃ！
上司と部下の関係を見直して、みんなが自由に意見言える職場に変えていくのが大事。
社員が心も体も元気なら、結局それが会社の生産性をバッチリ上げる近道になるよ！
さ、みんなで働きやすい環境作って、ガンガン輝こうぜ！ December 12, 2025
1RP
AIで仕事を効率化しているはずなのに、なぜか忙しさは減らないし、生産性も上がった実感がない。私の周りでもこのモヤモヤを抱えている人はかなり多い。
議事録は数分で出てくるし、資料のたたき台も一瞬で作れるのに残業は減らないし、むしろ「AI前提でこなすべきタスク」が増えてしんどくなる。
この背景には、
「効率化＝目の前の仕事を速く片づけること」と、
「生産性＝価値あるアウトプットを増やすこと」
がごっちゃになっている構造的な問題があります。多くの現場では、AIで1時間の仕事が10分になっても、「残り50分で別の仕事やって」と言われるだけで、仕事量は減りません。むしろ「空いた時間」にどんどんタスクが積み増されていきます。
その一方で、やっている仕事の「価値」が変わらなければ生産性（価値÷時間）はほとんど上がりません。AIのおかげで「誰でもそこそこの資料」を量産できるようになった結果、誰もちゃんと読まないレポートや、意思決定にほぼ影響しないスライドが増え続けているケースもよく見かけます。つまり、「意味の薄い仕事を、効率よく大量生産している」だけになっているわけです。
本当に危ないのはここからで、プロダクト開発と同じく、全体のスループットは一番遅い工程で決まります。資料作成やリサーチだけAIで爆速にしても承認フローが遅かったり、意思決定が会議だらけで進まなかったりすると全体のリードタイムはまったく短くなりません。
むしろ、情報量だけ増えてみんなが考える時間・迷う時間が伸びた結果として意思決定が遅くなる、という逆転現象すら起きます。
AIを導入すると、
・出力の妥当性チェック
・セキュリティ・コンプラ確認
・プロンプト調整
といった、新しいタイプの仕事も増えます。結果として、現場レベルでは「確かに一部はラクになったけど、トータルのしんどさはそんなに変わらない」という感覚になりやすいのです。
そこに追い打ちをかけるのが、評価制度とカルチャー。多くの組織は今でも、
「どれだけ忙しそうにしているか」
「どれだけ多くのタスクを処理したか」
で人を評価します。この前提が変わらないままAIを入れると、空いた時間を「考える」「観察する」「ユーザーに会いに行く」といった高付加価値な活動ではなく「Slack即レス」「上司向けの報告資料の量産」「細かい修正対応」に費やしてしまいがち。その結果、AIで効率化すればするほど「価値に直結しないけれど忙しそうに見える仕事」が増えてしまい生産性がむしろ体感的に下がる、という逆説的な状況になります。
ではどう抜け出せばいいのか？私が大事だと思っているのは、だいたい次の3つです。
① AI導入の前提として「やらなくていい仕事」を決めて捨てる
→AIを入れる前に、業務自体を「本当に必要か？」から見直さない限りただ省力化しただけの旧世界が続きます。
② AIを単なる資料係ではなく「思考と意思決定の相棒」として使いボトルネックを上流（課題設定や優先順位づけ）に移す
→ここにAIを使えないと、価値のレベル自体はあまり変わりません。
③ 評価軸を「どれだけ忙しそうか」ではなく
「どれだけ価値を生んだか」に寄せる
→アウトプットの本数やタスク処理量ではなく事業インパクトやユーザー価値で語るカルチャーに変えていく必要があります。
AIはそれ自体が生産性を上げる魔法ではなく、
「どの仕事を消し、どの仕事に集中するか」を決めるためのレンズでありレバレッジです。
この視点を持てるかどうかで同じAI活用でも単なる“効率化しただけの旧世界”で終わるのか本当に生産性が跳ねるのかが大きく変わっていくのは間違いない📝 December 12, 2025
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現場改善、難しく考えていませんか？
核心は、実は「小さな“癖”の見直し」にあります。
🚧【理由】
良かれと思ってやっている個人の「独自ルール」や無意識の「癖」が、チーム全体の動きで見るとロスやムラ（品質のばらつき）の原因になっていることが多いのです。
🚧【例えば…】
「アスファルトを敷きならす際の立ち位置」。
これをチームで統一するだけで、お互いの動線が驚くほどシンプルになり、作業スピードが格段に上がります。無駄な動きが減れば、体力的な負担も減ります。
🚧【結論】
派手な改革よりも、こうした小さな癖の修正の積み重ねが、最終的に舗装品質を一段上のレベルへ押し上げます。
「神は細部に宿る」と言いますが、現場の品質も「細部の癖」に宿るのかもしれません。
皆さんの現場には、どんな「見直すべき癖」がありそうですか？コメントで教えてください！👇
#舗装工事 #現場改善 #ムダ取り #建設業の日常 #pavingtips #土木工事 #職人 #現場監督 #品質向上 #アスファルト舗装 #働き方改革 #生産性向上 December 12, 2025
リスタート直後からぶちぶちは先が思い遣られる
日常的いや恒常的に愚痴を漏らすヒト
愚痴を聞いてくれる人が居ないヒト
愚痴を垂れ流しさえすればスッキリするヒト
愚痴は言い合いお互い共感するツールと思うヒト
愚痴っても生産性無いから止めておく人
楽しい会話に愚痴は不要と決めてる人
色々だ https://t.co/D5PA37TIVc December 12, 2025
コクミンのミナサマは
「そんなことより」というコトバにビンカン
すぐにイラつくらしいから要注意
そんなことよりとは何事だ
軽視しているのかっっっ
などオモわれるらしい
バカは概して短気
すぐイラつきがち
相手の意図など読み取れない
コトバは通じず
生産性を低めることは得意 December 12, 2025
（21時頃に）起床してから人の形を保っていられたのは3時間ぐらい
あとはずっとメンタルが眠い
フィジカルは（12時間寝たので）たぶんそんなに眠くないけど、メンタルのせいで生産性皆無
今2食目のカレーを食べておなかが満たされたのでこのまま春まで冬眠したい December 12, 2025
正直な、昨日の夜までは「明日の朝こそは！」って思うてたやろ……。
でも蓋開けてみたら、布団の引力、地球より圧勝してへん？笑
おはようさん☀️
その寝ぼけ顔のままでええねん。
朝は“ぼや〜”っとした時間こそ、天然のビタミンみたいなもんやから。
わいなんかさっき、メガネ探して家中ウロウロしてたのに、
普通に自分の顔に乗ってたからな。
もうこれ、人体の七不思議やと思うてる。
でな、ひとつ言わせてほしいんよ。
「朝活」って聞くと、なんか富士山登る準備みたいに
気合い入れなあかんイメージ持ってへん？
生産性、成長、効率…
うん、言葉がちょっとマッチョすぎんねん。
でもな、ほんまの朝活の旨味ってそこやない。
“世界が動き出す前に、自分を取り戻す”
——ただそれだけや。
昼間って、どうしても「誰かのための時間」になってまうやろ？
上司、家族、SNS、ニュース……
気づいたら、自分の心、ポケットに入れたまま洗濯してもうてるみたいに行方不明や。
でも、この朝だけは違う。
電話も鳴らへん、通知も来えへん。
空気が薄いフィルター通してるみたいに澄んでて、
頭のノイズがゼロになる“聖域”や。
ここで何をするかは、ほんまに自由でええ。
・本読む
・日記書く
・ストレッチ
・コーヒーの湯気ぼーっと見つめる
どれでも 100 点。
大事なんは、
「世界が私に用事を言いつける前に、私が私のために時間を使った」
っていう、“最初の一手”なんよ。
これだけで心に、
車のフロントガラスに塗る“撥水コート”みたいな透明の膜が張られる。
昼間に理不尽な雨がパラパラ降ってきても、
水玉みたいにコロコロ弾けて「あ、まぁええか」って流せる余裕が生まれる。
せやからな——
朝活は自分をムチ打って走らせる時間やなくて、
“今日の自分を守るために、心にワックスかける時間”
なんよ。
焦らんでええ。
何かを成し遂げんでもええ。
コーヒー淹れて「はぁ〜」って一息つけたら、
それだけで立派な「朝の勝利」やで🌱
ゆっくりでも、止まらんかったら景色はずっと先まで続いていく。
朝は競争やなく 自分へのおもてなしの時間 や。
なぁ、今日、誰に優しくできそう？
参戦、待ってるで。 December 12, 2025
「ワークライフバランス＝自由に働ける・休める」と思ってる人が多いけど大間違い
仕事にのめり込む人に
「しっかり働かせて生産性を出す→でもハマりすぎたら強制的にオフにする」
フランス接続禁止法、ドイツ19時サーバーダウン、倭国の残業規制
全部、仕事熱心な人を無理やり帰らせる取組 December 12, 2025
最近「どんなAIに課金してますか？」
って聞かれることが多いので、
現役会社員の僕がいま実際に使ってる
“ガチ課金AIツール”を書いておきます。
結論から言うと、
最近はClaudeをやめて
Google Workspaceに加入しました。
Googleマジで最強です。
■ メインで動いてるAI
ChatGPT（約3,000円）
ネタ出し、構成、文章のたたき台担当。
頭の中を整理してもらう相棒ポジション。
企画も戦略も、まずはここからスタート。
Gemini for Workspace（約1,600円）
Gmail、スプレッドシート、ドキュメントと連携して
そのまま下書きや要約を作ってくれる。
「仕事の動線の中にAIがいる」感覚で、
最近いちばん使う時間が長いです。
NotebookLM（無料枠）
リサーチメモやスライド案の整理係。
資料を放り込んで「要点だけ出して」で
ちゃちゃっと土台作りしてくれる。
Cursor（約3,000円）
AI付きエディタ。
プロンプト整理、簡単なスクリプト、
ワークフローの設計メモはここで書く。
考えながら手を動かす場所。
Midjourney（約6,000円）
世界観づくり担当。
Etsyの素材、サムネ、バナー案など
ビジュアル系の“叩き台工場”。
Perplexity（約2,500円）
リサーチと裏取り専用。
ChatGPTやGeminiの案を
そのまま信じないためのチェック役。
Kling AI（約7,000円）
ショート動画の量産マシン。
AI動画で「とりあえず1本出す」までを
一気に楽にしてくれる。
Genspark（約4,000円）
複数AIの案をまとめて比較する係。
発想が偏らないようにするための
“AIを束ねるAI”みたいな存在。
―――
■ 卒業した or 一旦お休み中
Claude
文章もロジックも優秀だけど、
Google周りを固めた結果、
今のフローだと出番が減ったので一旦卒業。
Freepik
素材は神だけど、
今はMidjourneyでほぼ代用できるようになった。
ElevenLabs
倭国語のニュアンスが
もう少し進化したら戻ってくるかも枠。
Higgsfield / Felo など
便利だけど、
僕の“今の動線”にはハマらず離脱。
―――
AIは数より流れ。
どれを持ってるかより、
考えるAI
作るAI
見せるAI
この三つをどう並べるかで
副業の生産性はほぼ決まります。
ツール探しに時間を溶かすより、
今課金してるAIを
自分の仕事と副業の流れに
どこまで組み込めるかを考えた方が、
正直コスパは圧倒的にいいです。 December 12, 2025
@kouichi_mu7381 ムトウさん、おはようございます🌈
上司に評価されるため自己犠牲をする姿勢は、将来的に必ず行き詰まると私も感じます。
有給を取ってリフレッシュすることを、私は生産性を高めるための戦略的な選択と捉え、メリハリをつけています。
心と体の健康こそが、長く輝くための最強の資本ですからね！ December 12, 2025
「アウトプットを増やせ」と言われるが、インプットの質が低ければ、アウトプットも低質になる。ゴミを入れればゴミしか出ない。まずは「何を読み、何を聞き、誰と話すか」を徹底的に選別すること。情報の断捨離こそ、生産性を上げ、高品質の成果物を出す第一歩なのだ。 December 12, 2025
働いて働いて働いて働いて🇯🇵 生産性サゲサゲ🙍 働いて 家族守って遊んで成長して また 働いてきた👨💼 還暦後は ストレッチ・ヨーガ・筋トレして・走って・パラすぽして・旅行・バイク・ライブ・カラオケ・格闘技 人間力磨いて社会貢献して ついでに働く🧑🦯 コスパ 最強 全開バリバリ https://t.co/qUOqMF84y5 December 12, 2025
📝正直に言います
このレポートを読んで、私は少し怖くなりました
一方でワクワクも増しました
Anthropicが自社のエンジニア132人を調査し、53人に深掘りインタビューまで行った内部レポート。普通、企業ってこういう「都合の悪いこと」は隠したがるじゃないですか。
でもこのレポート、AIがもたらす『希望』と『不安』の両方を、驚くほど正直に語っているんです。
なぜ怖くなったか？
それは、ここに書かれていることが「AIを作っている側の人たち」のリアルな声だから。つまり、私たちの数カ月…数年後の姿かもしれない。
まず数字から見ていきましょう。
Anthropicのエンジニアたちは現在、仕事の60%でClaudeを使い、生産性は50%向上したと報告しています。
1年前は？ 仕事の28%で使用、生産性向上は20%。
つまり、たった1年で使用率は2倍以上、生産性向上も2.5倍。このスピード感、ちょっと異常じゃないですか？
でも私が本当に興味を持ったのは、この先の話なんです。
『やらなかったはずの仕事』が27%も生まれている。
これ、すごく重要なポイントだと思うんです。
AIで既存の仕事が速くなる——これは誰もが想像できる。でも実際に起きているのは、それだけじゃない。
エンジニアたちはこう語っています。
「以前は優先度が低くて放置していた『ペーパーカット』に手が回るようになった」
ペーパーカットって何かというと、紙で指を切るような小さな痛み。コードの世界では、構造の悪いコードのリファクタリングとか、あったら便利なツールの作成とか、そういう「やりたいけど時間がなくて後回しにしていたこと」を指します。
実際、Claude Codeの利用データを分析すると、タスクの8.6%がこのペーパーカット修正だったそうです。
これ、地味に見えて実はめちゃくちゃ大きな変化だと思うんですよね。なぜなら、こういう小さな改善の積み重ねが、長期的には組織の生産性を根本から変えるから。
もう一つ、読んでいて「これは...」と思ったのが『フルスタック化』の話。
あるバックエンドエンジニアのエピソードが印象的でした。
Claudeと何度もやり取りしながら複雑なUIを構築したところ、デザイナーに見せたら驚かれたそうです。
「待って、これあなたが作ったの？」
「いや、Claudeが作った。僕はプロンプトを出しただけ」
このエンジニア、自分では「絶対にできなかった」し「期限内には間に合わなかった」と言っています。
別のエンジニアはこう語っています。
「以前は触るのが怖かったフロントエンドやトランザクションデータベースも、今は自分で扱えるようになった」
研究者がデータの可視化を自分で作る。セキュリティチームが不慣れなコードベースを分析する。非技術系の従業員がデバッグやデータサイエンスをこなす。
Claudeのタスク分析を見ると、チームごとに使い方が全然違うんです。でも共通しているのは、みんなが「自分の専門外」に手を伸ばせるようになっていること。
数週間かかっていたプロセスが、同僚との「数時間の作業セッション」で完結することもあるそうです。
すごい時代になったなぁ...と思いますよね。
でも、ここからが本題なんです。
レポートで最も考えさせられたのが『監督のパラドックス』という概念。
これ、本当に深い問題だと思うんですよ。
AIを効果的に使うには、その出力を監督する能力が必要。でもその監督能力は、実際にコードを書く経験から培われる。ところがAIを使いすぎると、その経験を積む機会が減ってしまう——という矛盾。
あるエンジニアはこう表現しています。
「以前なら難しい問題を自分でデバッグする過程で、ドキュメントやコードを読み込んで、システムがどう動くかのメンタルモデルを構築していた。Claudeはすぐに問題の核心にたどり着けるから、そういう時間が大幅に減っている」
別の人も言っています。
「新しいツールの設定を全部調べて理解していたのに、今はAIに使い方を聞くだけ。だから専門知識が身につかない。同僚との会話で『それ知ってる』と即答できていたことが、今は『AIに聞かないとわからない』になっている」
これ、すごくリアルな声だと思いませんか？
特に印象的だったのが、あるシニアエンジニアの言葉。
「私がAIを使うのは、主に『答えがどうあるべきか』を既に知っている領域。その能力は、かつてSWE（ソフトウェアエンジニアリング）を『ハードな方法』でやることで身につけたもの。でも自分がキャリア初期だったら、モデルの出力を鵜呑みにせず、意図的に自分の能力を伸ばす努力が必要だと思う」
ここに、AI時代の学習における核心的な課題があると思うんです。
「楽」と「成長」のトレードオフ
出力を簡単に得られるからこそ、「じっくり学ぶ時間を取る」ことが難しくなる。
一部のエンジニアは対策として、意図的にAIなしでコードを書く練習をしているそうです。
「Claudeが問題を解決できると分かっていても、あえて頼まないことがある。自分を鋭く保つために」
この姿勢、すごく大事だと思うんですよね...。
一方で、こんな反論もありました。
「『錆びつく』という発想は、コーディングがいつかClaude 3.5以前の状態に戻るという前提に依存している。でも僕はそうは思わない」
これも一理ある。
ソフトウェアエンジニアリングは過去にも抽象化のレベルを上げてきました。アセンブリ言語から高級言語へ、手動のメモリ管理から自動ガベージコレクションへ。
今、英語がプログラミング言語になりつつあるのかもしれない。
あるスタッフはこう提案しています。
「これからのエンジニアは、AIにコードを書かせることに習熟し、より高レベルな概念とパターンの学習に集中すべきだ」
抽象化が進めば、低レベルの知識は必要なくなる——理論上は。
ただ、別のエンジニアが指摘していたように、「高級言語への移行で、ほとんどのエンジニアはメモリ処理に関する深い理解を失った」のも事実。抽象化にはコストが伴う。
どちらの視点が正しいかは、正直まだ誰にも分からない。でも両方の視点を持っておくことが大事なんじゃないかと思うんです。
個人的に一番グッときたのが、『職人技と意義』についての議論でした。
エンジニアたちの声が、見事に二極化しているんです。
ある人は言う。
「25年間プログラミングを続けてきた私にとって、これは時代の終わり。そのスキルセットに自信を持てることが、職業的な満足感の核だった」
「一日中Claudeにプロンプトを出すのは、あまり楽しくないし充実感もない。音楽をかけて没頭して、自分で実装するほうがずっと楽しい」
一方で、こういう声も。
「コードをリファクタリングするときの禅のようなフロー状態...確かに失った部分もある。でも今は生産性が劇的に上がったから、喜んで手放す」
そして、こんな発見をした人も。
「この時点で、怖くなったり退屈になったりすると思っていた。でも実際はどちらも感じない。代わりに、ずっと多くのことができるようになってワクワクしている。コードを書くこと自体を楽しんでいたと思っていたけど、実は『コードを書くことで得られるもの』を楽しんでいたんだ」
これ、すごく深い気づきだと思うんですよね。
自分が仕事のどの部分に意義を感じているか——手段なのか、結果なのか。AI時代は、この問いに向き合わざるを得なくなる。
職場の人間関係にも、静かだけど確実な変化が起きています。
「質問の80〜90%はClaudeに行く」
かつて同僚に向けられていた質問が、まずAIに向かうようになった。Claudeがルーティンな問い合わせを処理し、人間はAIの能力を超える複雑な問題だけを担当する——そんなフィルタリング機構が生まれている。
「同僚の誰よりもClaudeと遥かに多く働いている」という声も。
興味深いのは、これを肯定的に捉える人と否定的に捉える人がいること。
「同僚の時間を奪うことへの罪悪感がなくなった」——これは楽になった側の声。
「『Claudeに聞いた？』が一般的な反応になるのは好きじゃない。人と直接働くことを本当に楽しんでいるし、すごく大事にしている」——これは寂しさを感じている側。
あるシニアエンジニアの言葉が、少し切なかったです。
「若手が質問に来る頻度が減ったのは悲しい。でも彼らは確実に、より効果的に答えを得て、より速く学んでいる」
メンターシップの形が変わりつつある。それが良いことなのか悪いことなのか、まだ誰にも分からない。
キャリアの未来について、エンジニアたちの本音が語られていました。
多くの人が、自分の役割が「コードを書く人」から「AIを管理する人」へとシフトしていると感じている。
「仕事の70%以上が、純粋なコードライターではなく、コードレビュアー・リバイザーにシフトした」
「1人、5人、または100人のClaudeの仕事に責任を持つこと——それが将来の役割の一部だと思う」
短期的には楽観的な人が多い。でも長期的には...？
「短期的には楽観的。でも長期的にはAIがすべてをやり遂げて、自分や多くの人を無関係にすると思う」
「毎日仕事に来るたび、自分の仕事をなくしているような気がする」
こういう声を読むと、胸が締め付けられる思いがします。
でも前向きな視点もありました。
「ジュニア開発者のことは心配だけど、彼らは新しいテクノロジーに最も貪欲でもある。この職業の軌道について、僕はかなり楽観的だ」
そして、こんな適応戦略も。
「AIの仕事を意味のある形でレビューするスキルを開発するには、より多くの時間とより深い専門化が必要になる」
「合意形成により多くの時間を費やし、実装はAIに任せるようになるだろう」
「Claudeからフィードバックをもらうことで、物事を学ぶ速度が完全に変わった。天井が砕けたような感覚」
━━━━━━━━━━━━
最後に、あるチームリーダーの言葉を紹介させてください。
「誰も何が起こるか知らない。重要なのは、本当に適応できることだ」
このレポートを読んで思ったのは、AIがもたらす変化に「正解」はないということ。
生産性は上がる。新しい可能性も広がる。でも同時に、大切なものを失うリスクもある。
技術的な専門知識の維持。有意義な協業の形。学習とメンターシップのあり方。キャリア開発の新しいアプローチ。
Anthropicは2026年に、より具体的な対応策を共有予定だそうです。彼ら自身が「責任ある職場移行の実験場」として、この変革を乗りこなす方法を模索している。
私たちも、このレポートを他人事として読むのではなく、「数年後の自分」として読んでみる価値があるんじゃないかと思いました。
長文読んでいただきありがとうございます
※この図解の作り方は今回発行したニュースレターで作り方を紹介しています リプ欄へ↓ December 12, 2025
プロジェクトマネジメントが真に面白いと思うのは、地頭が優れた人間を16倍の速度で生産性を出せるように育てたうえで、その人間を16人マネジメントすることによって、自分の知能に「256倍のレバレッジ」を効かせて、この世にまだ存在していないものを、地上に顕現させることができるからなんだよな December 12, 2025
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