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title: AIで仕事が速くなったのに、なぜ忙しいのか？―AIには「何をやめるか」は書かれていない
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author: [Jun Ikematsu](https://docswell.com/user/Jun_Ikematsu)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: AIの導入によって業務速度が向上したにもかかわらず、なぜか労働者の負担が増え続けているパラドックスについて解説。 浮いた時間を何に使うのか、誰も決めていない。そして、やめる基準が書かれていない会社では、AIもやめられない。だからAIは「会社の足し算病」を加速させる。それが、根っこにある問題です。 似たような記事は結構あるのですが、「AI技術」サイドから見て、ビジネスマンに理解できるように、「会社の足し算病」まで解説しているものは、私が探した限りありませんでした。 「AIメタボ」になる「足し算病」と「ハック病」の対処法を解説します。 https://note.com/ikematsu/n/n7856171835a6
published: July 27, 26
canonical: https://docswell.com/s/Jun_Ikematsu/5L39VP-2026-07-27-094722
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AIで仕事が速くなったのに、なぜ忙しいのか？
―AIには「何をやめるか」は 書かれていない

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AIが減らしたのは、「一件あたりの時間」だけだった。
半日かかっていた資料作成が、1時間へ。
4時間 → 自由時間？
ざっくり8割減。立派な効率化。でも、早く帰れない。
4時間 → 1時間

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「空いた時間」は、瞬時に「追加作業」に上書きされる。
タイムスワップの比較図
今まで
①事前リサーチ ②要約 ③下書き ④議事録
現在地
一瞬になった
①細かい修正 ②エビデンスの確認 ③細かい会議 ④説明・根回し ⑤次の企画 ⑥より高い目標

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答えは「追加作業」と「期待値」の増加
1件あたりの時間
1：AIが減らしたのは「一件あたりの時間」だけ。
追加作業 期待値
期待値 一件あたりの時間 期待値
追加作業 期待値
2：空いた時間には「追加作業」と「高くなった期待値」が入り込んだ。
その浮いた時間を何に使うのか、誰も決めていない。

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「速くなった」と「楽になった」は別物
【会社側】
会社の帳簿には「速くなった成果」しか計上されない。
【個人側】
空いた時間を何に振り向けたか(=新しい苦労)は、評価が難しい。
空いた時間の苦労

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「速くなった」と「楽になった」は、全く別の指標である。
労働強度
疲弊のギャップ
労働生産性
成果・負荷
時間
出典：OECD 2025年レポート『AIと日本の労働市場』
AI利用者の4分の3が「仕事のペースが上がった」と回答。しかし、これは生産性向上の証拠ではなく、「労働強度が上がっただけ」の可能性があると報告書は指摘している。

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根本原因：私たちは「何をやめるか」を一切決めていない。
【増やす判断】
・目的：効率化・DX推進
・難易度：低い
・社内合意：得やすい
・結果：誰も責任を問われない
【減らす決断】
・目的：選択と集中
・難易度：極めて高い(撤退戦と同じ)
・社内合意：困難
・結果：決断に伴う責任が発生する
「やめる基準」が存在しないため、無難な「増やす判断」だけが無限に繰り返される。

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企業を蝕む「ハック病」のループ
AI導入
作業が高速化
【欠落】やめる基準がない
AIが「もっと速く、たくさん」出力
労働強度の増加
さらなる効率化を求める
撤退戦の歴史
やめる基準を誰も決めない。
これは国民性ではなく、構造の欠陥。先の戦争での敗戦やバブル崩壊の対処ミスも、「撤退戦(やめる決断)」をデザインできなかった同じパターンに起因する。

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書かれていない基準は、AIには読めない
1. 減らす決断をしない(基準がない)
2. AIは「やめる基準」を参照できない
3. AIは「もっと速く、もっとたくさん」しか出力しない
速くする方法は探すのに、何かをやめるのは誰も決めない。これが企業の「ハック病」。

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「やめる基準を誰も決めない」は日本の持病
戦争の敗戦
バブル崩壊後の対処
現在のAI導入...
国民性ではなく、「誰も(基準を)書かなかっただけ」。
これは持病だが、不治の病ではない。

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AIで何かを「増やす」のは決めた。
では、何を「やめる」か決めましたか？

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それが、この夏の宿題です。
AI時代に本当に必要なのは、効率化のツールではなく「やめる決断」をする勇気。

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池松 潤 Jun Ikematsu
AIナレッジエンジニア
AIが理解できる文脈(コンテキスト)にするプロフェッショナル
●プロフィール
・婦人公論.jp 動画Youtube・AI・新規事業開発 ～2023 9月～
・株式会社Figorout 事業開発 ～2023
・株式会社Col. 執行役員 ～2021
・SaaSスタートアップ向けSNS+PR/note顧問編集 ～2019
・サイボウズ二編集部 ～2015
・セミリタイヤ。自転車ロードレースなど世界を旅する。 ～2011
・ネット系ベンチャー ～2003
・株式会社博報堂 ～1990
・慶應義塾大学卒
●専門領域
・ナレッジマネジメント/情報設計
・生成AI・自然言語処理のビジネス活用
・ナレッジグラフ/RAG構築支援など
●特徴・強み
・技術と経営・ビジネスの両面から翻訳
・現場で「使える知識」に変換
・わかりやすい解説と丁寧な支援に定評
AIナレッジエンジニアとは？
・AI向けの辞書や教科書を作る仕事のこと
属人化している企業のノウハウや専門知識を編集・整理して
AIが正確に参照・活用できる「辞書や教科書(コンテキスト)」として再構築する専門家
池松 潤 https://lit.link/junikematsu

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Q5-8 RAG時代の言語資源設計原理
構造化テキストによる「参照可能性」の実証
池松 潤
言語処理学会第32回年次大会・NLP2026
発表論文
RAG時代の言語資源設計原理
―構造化テキストによる「参照可能性」の実証
https://anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2026/pdf_dir/Q5-8.pdf
AIはどちらを読みたいか？
A B
なぜ「AIにたくさん読ませる」は間違いなのか？―編集者が知るとその後が変わる実験結果