概要
https://afterburnout.co/p/ai-promised-to-make-us-more-efficient
詳細内容
## AI promised efficiency. Instead, it’s making us work harder.
https://afterburnout.co/p/ai-promised-to-make-us-more-efficient
AIは効率化を約束しながら、実際には開発者の認知負荷を高め、生産性を低下させ、結果としてさらなる作業と燃え尽き症候群を引き起こしている。
**Content Type**: AI Hype
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 86/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AI Productivity, Cognitive Load, Developer Burnout, Parkinson's Law, DORA Report]]
AIは効率化を約束しながら、実際には開発者の認知負荷を高め、生産性を低下させ、結果としてさらなる作業と燃え尽き症候群を引き起こしている。これは、AIツールの導入が必ずしも期待通りの効率向上に繋がらない現状を指摘している。
記事によると、最近の研究では、AIツールを使用する開発者の方がタスク完了に19%長くかかるとの衝撃的な結果が出ている。さらに、2024年のDORAレポートでは、AI導入が25%増加するごとに、デリバリースループットが1.5%減少し、安定性が7.2%低下することが判明した。開発者自身は生産性が上がったと感じていても、システム全体の成果は逆行しているのだ。これは、作業が利用可能な時間を埋めるように拡張する「パーキンソンの法則」に似た現象であり、AIが創出した「時間」が、より多くの会議や、AI生成物の管理・検証といった新たな作業で埋め尽くされている実態を浮き彫りにする。
重要なのは、AIが仕事の内容を「ゼロからの実装」から「批判的な仕様作成、オーケストレーション、事後検証」へとシフトさせた点だ。コード生成は速くなっても、その品質管理には新たな認知的労力とメタスキルが求められる。この絶え間ない品質チェックは精神的に消耗が激しく、結果的に燃え尽き症候群に繋がる。
この課題への対策として、著者は「生産性」の再定義を提言する。時間の節約ではなく、認知エネルギーの温存を重視すべきだ。AIツールが時間を節約しても精神的に疲弊するなら、それは認知負債である。また、全てのAIツールを導入する必要はなく、自身のワークフローに合わないと感じるものは選択的に避けるべきだ。AI導入には「Jカーブ」の調整期間があり、すぐに生産性が向上するわけではない。効率化の追求が、単に同じ時間により多くの仕事を詰め込むことにならないよう、持続可能なペースで働くことの重要性を強調している。