AIに仕事を任せたら、AIを探す仕事が増えた

複数のリモートサーバーで開発ツール（Codex）を並列実行していた著者は、当初、各実行の完了をデスクトップ通知で知らせる仕組みを作った。だが並列数が増えると通知が次々に積み上がり、「どのSSH接続先？どのターミナル？どのタブ？」と通知元を探すストレスが増幅した。最終的に「codex-monitor」という自作ツールで、全リモート環境のCodex稼働状況を一覧表示する解決策にたどり着いた。

ここで面白いのは「AIで効率化したら、逆に管理の複雑さが増した」という逆説だ。並列化は理想的に聞こえるが、同時実行数が増えるほど「何が起きているのかを把握する」という新しい認知負荷が生まれる。これは製造業の工場オートメーション化と同じ道をたどっている。自動化が進むほど、その状態を監視・制御する仕組みがより精密に求められるようになるのだ。著者がたどり着いた「一覧化」は、単なる通知改良ではなく、複数プロセスを同時把握する認知的負荷を減らす設計だった。

AIエージェントやワークフロー自動化を導入する際、「何個まで並列実行できるか」「並列化したら何を監視するか」という管理面の設計を、導入時点で一緒に用意しておく必要がある。効率化の裏側に生まれる監視・制御の負荷を軽く見ると、オペレーションが回らなくなる。自動化とは常に、新しい手作業を生み出す可能性を抱えている。