概要
AI導入による業務の高速化が、組織内のレビューや決裁といった「細い橋（ボトルネック）」に渋滞を引き起こし、かえって全体の生産性を損なう構造的リスクを交通工学の観点から解説しています。
詳細内容
東京大学の馬田隆明氏が、AI導入が組織に与える「負の側面」を交通工学の概念を用いて論じた記事です。
- **情報の渋滞構造**: AIによる「生成（下書きや分析）」は広い道路のように流量を増やしますが、人間による「検証・決裁」は処理能力の限られた「細い橋」です。全員がAIで起案を増やすと、この橋に渋滞が発生し、組織全体のリードタイムはむしろ延びてしまいます。
- **混雑の外部性**: 各個人がAIを使って成果を増やすことは合理的ですが、それが共有リソースである決裁工程の待ち時間を増やし、全体を遅くします。これは個人の能力や意欲の問題ではなく、構造的な「混雑の外部性」に起因します。
- **管理職の新たな仕事**: 今後のマネジメントには、AIを配るだけでなく、経路の削除、優先順位付け、あるいは申請にコスト（内部予算や証跡義務）を課すといった「組織の交通設計」が求められます。
- **社会への影響**: 就活や営業メールなど、AIによって「面倒くささ」という暗黙の通行料が消えた分野では、制度疲労が起き、紹介制などの閉鎖的なネットワークが復権する可能性も示唆されています。