概要
https://syu-m-5151.hatenablog.com/entry/2025/07/16/115510
詳細内容
## AI時代の新たな疲労：なぜ私(たち)は『説明のつかないしんどさ』を抱えているのか
https://syu-m-5151.hatenablog.com/entry/2025/07/16/115510
本記事は、AIの急速な進化がもたらす「AI疲れ」という新たな疲労の正体を解き明かし、人間がAIと比較されることで生じる精神的・業務的消耗を分析する。
[[AI疲れ, AIと人間の比較, 開発者心理, 生産性向上, キャリア戦略]]
本記事は、AIの急速な進化がもたらす「AI疲れ」という新たな疲労に焦点を当てています。従来の成長至上主義に加え、常に進化し続けるAIとの比較によって、人間は「AIより価値のある仕事をする」という不可能に近いプレッシャーに直面しています。特に、AIが瞬時に大量のアウトプットを生成する一方で、人間がそのレビューや判断に追われることで生じる「人間がボトルネックになる」現象や、無数の選択肢から最終判断を下し続ける「決定疲労」が深刻化しています。また、AIツールを使いこなせなければ「遅れている」と見なされ、使いこなしてもAIのペースに合わせる必要があり、人間が技術に仕える逆転現象が起きていると指摘。さらに、AIが無限の生産性を持つ存在であるため、人間の生物学的限界（疲労、睡眠、感情など）が「弱さ」として強調され、日々賢くなるAIと老いていく人間の対比が、存在論的な不安をもたらすと警鐘を鳴らしています。
**編集者ノート**: Webアプリケーションエンジニアとして、この「AI疲れ」は他人事ではありません。AIがコード生成やテスト作成を高速化する一方で、我々はAIの出力の品質保証や、より複雑なアーキテクチャ設計、そしてAIでは解決できない人間系の問題に注力せざるを得なくなっています。これは一見、より高度な仕事へのシフトに見えますが、実際には「AIができないこと」という残務処理の側面も持ち合わせています。今後は、AIとの協調を前提とした新たな開発ワークフローの確立が急務となるでしょう。単にAIを「使う」だけでなく、「AIに何をさせ、人間は何に集中すべきか」という役割分担の最適解を見つけ出すことが、バーンアウトを防ぎ、真の生産性向上を実現する鍵となります。将来的には、AIが生成したコードのレビューやデバッグを専門とする「AIコード監査エンジニア」のような職種が台頭するかもしれません。