生産性は余白と余裕を奪いつくす

生成AIの登場で開発速度は数倍になった。コード作成、テスト、ドキュメント——以前なら数日かかった工程が数時間で終わる。理論上なら、人間には休息が生まれるはずだった。しかし現実は逆だ。一つの仕事が早く終わると、次の仕事が詰まる。一つのAIがコードを書いている間に、別のAIへ調査を依頼する。複数プロジェクトを並行させ、返ってくる成果物を評価し、次の指示を出す。人間の仕事そのものは減っていない。ただし質が変わった。定型的な実装工程が圧縮され、その分「判断・理解・評価・統合」という高負荷な認知活動へシフトしているのだ。ここにあるのは自動化のアイロニーだ。1983年、認知心理学者Lisanne Bainbridgeが指摘したように、自動化で通常時の操作を機械へ任せても、人間の仕事が消えるとは限らない。むしろ機械が対応できない異常時だけが人間に残り、普段の経験が減るため技能の維持が難しくなる。AIも同じ構造に入りかけている。定型的なコードはAIが書き、複雑な要件・矛盾・例外だけが人間に残る。結果、難しい判断だけが人間の領分になり、仕事の認知的密度は高まり続ける。生産性向上を人間の余暇に変えるには、社会的制度が必要だ。産業革命では英国工場法が労働時間を制限し、高度経済成長では後から公害規制が経営判断に組み込まれた。AI時代も同様に「何を成果として数え、何を数えないのか」という価値観の転換が避けられない。生産量・削減人件費だけでなく、従業員の疲労、判断品質、集中の回復、技能維持、長期創造性、私生活の余裕を同じ重さで評価する制度設計がなければ、生産性向上の恩恵は、次の生産への圧力に吸収され続ける。