8月10日、Digital Trendsが「Tech giants are gaga over AI, but employees say the AI race is making their jobs harder」と題した記事を公開した。AIが生産性を向上させる一方で、テック企業の従業員の労働時間が増加しているという実態について詳しく報告している。

AIは確かに生産性を上げている

AnthropicやOpenAIの内部データは、AIツールの効果を数字で裏付けている。

Anthropicでは2026年5月時点でコードベースにマージされたコードの80%以上をClaudeが生成しており、エンジニア1人あたりの1日のコードマージ量は2024年比で8倍に達した（2026年第2四半期実績）。Anthropic自身は「コード量の増加は実際の生産性向上を誇張している」と注意を促しつつも、「加速は実質的なものだ」と認めている。つまりこの「8倍」はあくまでコードマージ量という特定指標の変化であり、エンジニアの総合的な生産性が単純に8倍になったことを意味するわけではない点には注意が必要だ。

OpenAIでは、コーディングエージェントのCodexが法務・財務・採用を含む全部門の主要AIツールになっており、従業員は以前は手を出さなかった業務領域にもCodexを活用するようになっている。

生産性向上の果実は誰が受け取っているか

問題はここだ。生産性が上がっても、従業員の労働時間は減っていない。

BBCの取材に応じたOpenAI、Anthropic、Meta、Googleの従業員たちは、深夜・週末労働の常態化を証言している。

• 元OpenAIの技術系従業員は週約70時間の労働を証言。リリーススプリント中は7日間で90時間超になることもあるという。
• Metaでは現・元従業員が、急遽AIプロジェクトへ異動させられ夜間・週末まで作業が続くケースを報告。
• 元Googleエンジニアのアミン・シャリ氏は、リソースがAIプロジェクトへ集中した結果として生じた内部障害対応で深夜作業が発生したと語り、「Googleを退職してから睡眠と健康が改善した」と述べた。

なぜ時短にならないのか——UCバークレーの研究と「ジェボンズのパラドックス」

UCバークレーHaas校が進行中の研究が、この現象の構造的な説明を与えている。200人規模のテック企業を対象にした8ヶ月間の調査では、生成AIを使った従業員は作業速度が上がっただけでなく、取り組むタスクの範囲自体を広げた。さらに、以前は休息時間だった時間帯にも仕事が侵食し始めたが、マネージャーが明示的に長時間労働を求めたわけではなかったという。研究はまだ進行中であり結論は暫定的なものだが、傾向として示されているパターンは明確だ。

ツールが速くなれば、こなせる量が増える。こなせる量が増えれば、期待値が上がる。時短の恩恵は個人ではなく、アウトプットの量として組織に吸収される——この構造は、経済学で「ジェボンズのパラドックス」として知られる現象と類似している。蒸気機関の効率が上がると石炭消費が減るどころか増大したように、生産性ツールの効率化が総労働量の削減ではなく拡大につながるという逆説だ。AIの文脈でこの概念がどう作用するかは、研究者の間でも議論が続いている。

OpenAI自身が「32時間労働週」を提言

興味深いのは、OpenAI自身がこの問題に対する一つの答えを示している点だ。OpenAIの産業政策文書「Intelligence Ageのための産業政策」では、AIがルーティン業務を削減した際に32時間・4日間労働週の試験導入にインセンティブを与えることを提案している。削減された時間は、恒久的な短縮労働または有給休暇として還元できるとしている。

「AIが企業に人件費の時間を返してくれるとしたら、その時間を手元に残すのは誰か」——記事はそう問いかけて締めくくっている。生産性向上の配分先をめぐる問いは、技術の問題ではなく組織と経営の問題だ。

詳細はTech giants are gaga over AI, but employees say the AI race is making their jobs harderを参照していただきたい。