私は今、テック企業で起きているかなり奇妙な現象に気づき始めました。AIコーディングツールはエンジニアの単純作業から解放するはずだったのに、逆に人々がこれまで以上に燃え尽き症候群に陥る奇妙な新たな不安の流行が見られます。「AIは時間を節約する」という約束が、すべての関係者にとってのワーカホリックの悪夢に逆転してしまったかのようです。

私が考えさせられたのは、経営層が突然、最も文字通りに生産性を測定しようとしていることです。CTOが午前5時にコーディングしているのは、「基礎的なコードと再接続したい」からだとか、CEOがAIツールの使用料を分単位で追跡しているとか、スタートアップの創業者が従業員に対して「十分に働いていない」と言うのは、Claude Codeとのやり取りが何らかの任意のクォータに達していない場合です。あるAI企業のCEOは、自分のチームのAI利用料を財務監査のようにレビューしていると公言しています。AIツールに多く費やすほど、「良いパフォーマンス」だとみなされるのです。これは…かなりのことです。

しかし、ここで面白いのは、経営層が思い込んでいることと、実際の現場で起きていることとの間に大きなギャップがある点です。調査によると、40%以上のCレベルの幹部は、AIによって毎週8時間以上の時間を節約できていると信じていますが、一般社員の67%は、AIによる時間節約は2時間未満か、全くないと答えています。UCバークレーの研究者たちが200人規模の組織を調査した結果、さらに衝撃的な事実が明らかになりました。AIが大量の作業を処理しているにもかかわらず、実働時間はむしろ増加しているのです。人々は解放されているのではなく、あらゆる瞬間を最適化しようとする不安に苛まれているのです。

この現象の背後にあるのは、「効率性」の再定義だと思います。インタラクション数やコード生成速度で生産性を測れるようになると、AIが動いていない瞬間がすべて無駄に感じられるようになります。それは効率性ではなく、すでにテック界を蝕んでいたワーカホリック文化の別の形態に過ぎません。今や一部のエンジニアは「AI疲れ（AI fatigue）」について公然と語り始めています。次のブレークスルーは一つのプロンプトで実現できると常に心配し、取り組まなければ遅れをとると感じているのです。

また、「タスク拡張」の問題も見過ごされがちです。非技術者がAIを使ってコードを生成し始めると、エンジニアは未完成の実装を片付けるのに何時間も費やすことになり、実際には負担が増す結果になります。さらに、役割の境界線が曖昧になり、これまで以上に多くのコードが書かれる一方で、そのコードの価値は本当にあるのか疑問です。Intuitはコード出力の生産性が30%向上したと報告していますが、そのほとんどが使い捨てや放棄されるものであれば、実際の利益は何なのかという疑問が残ります。

根本的な問題は、この効率性への執着が、「忙しいソフトウェア（busyware）」と呼ばれるものを生み出している点です。誰も求めていないちょっとした調整や、特定の人だけのためのカスタムダッシュボード、途中で放棄されるプロトタイプなどです。これらは一見正当化されることもありますが、多くは廃棄され、時には無用なコードの墓場に埋もれてしまいます。まるで、人々が生産性を証明するためだけに何かを作ることを強いられているシステムを作り出してしまったかのようです。

私たちが本当に見落としているのは、「絶対に作るべきでないもの」についての真剣な議論です。そこにこそ、真の効率性が存在します。つまり、どれだけ速くコードを生成できるかではなく、何を作る価値があるのかを選ぶことです。ワーカホリックのサイクルは、ただ間違ったことを加速させているだけなのです。