まるで「うさぎとカメ」の新しい物語のようです。経験豊富なソフトウェア エンジニアのグループが実験に参加し、AI ツールの助けを借りていくつかのタスクを完了するという任務を与えられました。開発者は、足の速いウサギのように考えて、AI が作業をスピードアップし、生産性を向上させることを期待していました。むしろ、テクノロジーのせいで物事の速度が遅くなりました。実験の文脈で言えば、AI を使用しないタートルのアプローチの方が速かったでしょう。
最近の研究の一部であるこの実験の結果は、研究著者のジョエル・ベッカー氏とネイト・ラッシュ氏にとって驚くべきニュースだった。彼らはAIの使用を担当するソフトウェア開発者であり、非営利の技術研究組織であるモデル評価脅威研究（METR）の技術スタッフでもある。
研究者らは、平均 5 年の経験を持つ 16 人のソフトウェア開発者を採用し、246 のタスクを実行してもらいました。それぞれのタスクは、すでに取り組んでいたプロジェクトの一部でした。タスクの半分では開発者は AI ツールを使用でき、ほとんどはコード エディタの Cursor Pro または Claude 3.5/3.7 Sonnet を選択し、残りの半分では開発者が自分で作業を行いました。
ソフトウェア開発者は、AI ツールによって生産性が向上すると信じており、このテクノロジーによりタスクの完了時間が平均 24% 短縮されると予測しています。その代わり、AI のおかげで、テクノロジーがなかった場合よりも 19% 長く働くことができるようになりました。
研究に参加したフィリップ・ブルクハルト氏は、「仕事でAIを使用している間に私の生産性が低下しなかったと信じたいが、AIが私が期待していたほど私の努力を助けなかったり、妨げたりしなかった可能性は非常に低い」と自身の経験についてブログ投稿に書いている。
AI によって一部の労働者の作業が遅くなる理由
それで、ウサギは道路のどこに曲がったのでしょうか？研究によると、経験豊富な開発者はプロジェクト中に、AI アシスタントが持っていなかった多くの追加のコンテキストを使用してタスクに取り組んでいる可能性が高いことがわかっています。つまり、彼らは自分たちのアジェンダや問題解決戦略をAIの出力に適応させる必要があり、デバッグにも十分な時間を費やしたことが研究で判明した。
「研究に参加した開発者の大多数は、AI の結果が自分たちにとって一般的に役立つものであったとしても、AI は通常、非常に印象的なことを行う能力があり、これらの開発者は結果として得られたコードを自分たちのプロジェクトに実際に適合させるために、多くの時間を費やしてクリーンアップする必要があると指摘しました」と研究著者のラッシュ氏はフォーチュンに語った。
他の開発者は、チャットボットのプロンプトを作成したり、AI が結果を生成するのを待ったりして時間を無駄にしていました。
この調査結果は、2035年までに米国のGDPが15％増加し、最終的には生産性が25％向上するなど、経済と労働力を変革するAIの能力に関する高尚な約束に矛盾する。実際、多くの企業はまだ AI への投資から利益を得ることができていません。 8 月に発行された MIT のレポートによると、300 の AI 導入のうち急速な収益加速を達成したのはわずか 5% でした。先月発表されたハーバード ビジネス レビュー分析サービスの調査レポートによると、中核的なビジネス プラクティスの実行に AI を完全に信頼している企業はわずか 6% です。
しかし、ラッシュ氏とベッカー氏は、彼らの発見がAIの将来に何を意味するかについて包括的な主張をすることを避けた。
まず第一に、この研究のサンプルは小さく、一般化することができず、これらの AI ツールがまったく新しい人である特別なグループのみが含まれていました。著者らはまた、この調査は特定の時点でのテクノロジーを測定したものであり、実際に開発者のワークフロー改善に役立つAIツールが将来開発される可能性を排除するものではないとも述べた。
この研究の目的は、大まかに言えば、職場やその他の場所での AI の横行導入に歯止めをかけることと、AI の適用についてさらなる決定を下す前に、AI の実世界への影響に関するより多くのデータが知られ、アクセスできる必要があることを認識することでした。
「これらのシステムの開発と導入に関して私たちが今日下す決定の中には、非常に大きな結果をもたらす可能性があるものもあります」とラッシュ氏は述べた。 「それを行うのであれば、明白な答えを受け入れるだけでなく、高品質の測定を行いましょう。」
AI が生産性に広範囲に及ぼす影響
経済学者らはすでに、METRの研究はAIと生産性に関する広範な説明と一致していると主張している。 LinkedIn の最高経済機会責任者であるアニーシュ・ラマン氏によると、AI は初心者レベルの職にも徐々に浸透し始めていますが、それは熟練したソフトウェア開発者などの熟練労働者の利益の減少を意味する可能性もあります。
「すでに20年の経験、この特定の例では5年の経験がある人々にとって、既存のやり方ですでにうまくやっているのであれば、これらのツールを見つけて使用を強制することは、彼らの主な仕事ではないかもしれません」とシカゴ大学ブース経営大学院の経済学の助教授であるアンダース・フムラム氏はフォーチュンに語った。
Humlum も同様に、生産性に対する AI の影響に関する研究を実施しました。同氏は5月に実施した調査で、米国と同様のAI利用国であるデンマークの7,000の職場の25,000人の労働者のうち、このツールを使用した従業員の生産性がわずか3％向上したことを発見した。
フムラム氏の研究は、市場がAIによる生産性の向上を過大評価しているというMITの経済学者でノーベル賞受賞者のダロン・アセモグル氏の主張を裏付けるものだ。アセモグル氏は、米国経済における仕事のわずか4.6％がAIによってより効率的に遂行されると主張している。
「自動化すべきではないプロセスであっても、すべてを急いで自動化すると、企業は時間とエネルギーを無駄にし、約束された生産性のメリットを決して得ることができないでしょう」とアセモグル氏は以前フォーチュン誌に書いた。 「厳然たる真実は、どのようなテクノロジーによっても生産性の向上を達成するには、組織の調整、さまざまな補完的な投資、トレーニングや実地学習による従業員のスキルアップが必要であるということです。」
ソフトウェア開発者の生産性低下の例は、AIツールを実装する際に批判的思考が必要であることを示唆しているとフムラム氏は述べた。 AI の生産性に関するこれまでの研究では、自己申告データや特定の組み込みタスクが調査されていましたが、このテクノロジーを使用する熟練労働者の課題に関するデータは状況を複雑にします。
「現実世界には、ChatGPT に入力するほど簡単ではないタスクがたくさんあります」と Humlum 氏は言います。 「多くの専門家が非常に有益な経験を蓄積しており、私たちはそれを無視したり、蓄積された貴重な専門知識を放棄したりすべきではありません。」
「このツールをいつ使用するかについて細心の注意を払うよう、これを良い思い出として受け取りたいと思います。」と彼は付け加えました。
このストーリーのバージョンは、もともと 2025 年 7 月 20 日に Fortune.com で公開されました。
職場での AI の導入について詳しくは、2026 年 5 月 19 ～ 20 日にアトランタで開催されるフォーチュン ワークプレイス イノベーション サミットにご参加ください。職場イノベーションの次の時代が到来し、既存の戦略が書き直されています。この独占的でエネルギーに満ちたイベントには、世界で最も革新的なリーダーが集まり、AI、人間性、戦略がどのように融合して仕事の未来を再定義するのかを探ります。今すぐ登録してください。
