AI生産性

新興企業Floqerのサービスでは、探している相手を書くと、AIエージェントが複数の情報源を調べて企業と担当者の一覧を作ります。相手の転職や昇進、勤め先の資金調達もWebで見張り、顧客の記録に反映できます。同社によると、見込み客探しの時間を最大70%減らした利用企業もあります。

BaD Mktgは2人で営む代理店で、フリーランスの手を借りつつ、事務のほとんどを複数のAIで回します。自作のAIツールで支払いや取引先の管理を自動にし、お金の確認は人が担います。12人ほどの会社並みに動け、3年で200万ドル超を売り上げました。企画の期間は6週間から6日以内に縮みました。

Bloombergによると、アプライド・マテリアルズは今後数年で売上を倍にする一方、採用は売上の伸びに見合うほどには増やさない見込みです。製品開発などの仕事で、AIツールにこれまでより多く頼るようになっているためです。

Clioの英国とアイルランドの報告では、AIを広く導入した法律事務所の約5社に1社が、請求時間の目標の達成に苦労しています。Deloitteの調査で、世界の法務幹部は、時間単位で請求する仕事の割合が2〜3年で72%から44%に下がると見込みます。反復作業で育ってきた若手の学び方も変わりつつあります。

ハーバード大学の研究者が開発企業700社超のデータを分析しました。自らコードを書くAI（コーディングエージェント）の導入後、コードの行数は30%増えましたが、課題の解決率に統計的に有意な変化はありませんでした。人がコードを確認する工程（レビュー）の時間が平均49%延びたためとしています。

CNET記者が20万通の未読メールの整理をAI「Gemini」に依頼した。メール整理にAIがどこまで使えるのかを実地で検証し、その実力と限界を報告している。

AIに自分のアイデアを反論させるよう促すと、問題についての思考が深まるという。AIとの対話を「賛成を得る場」ではなく「批判をもらう場」として使うことで、仕事の質を上げられる可能性を説いている。

OpenAIはChatGPT内でチームがドキュメント作成やプレゼン制作、AIエージェントとの共同作業ができるようにした。「Space」「Pages」「slides」などの新機能で、Google Workspaceに代わる選択肢を目指す。

AIを導入したのに従業員はより過重労働になり、生産性はむしろ低下しているとWSJが報じた。成果の確認や修正に時間を取られるケースが目立ち、AIが生む「スロップ」の処理に追われる職場も増えている。効率化の名の下に導入されたAIが、働き方の負担を増やす逆説が浮き彫りになった。

AIを活用して採用を抑え、時には既存ポストを削減しながら事業を成長させるスタートアップが増えている。創業者が製品を拡大しても従業員数は変わらず、AIが人員の増加を代替する新たな経営の形が定着しつつある。

Typesafe AIが示したJEVは、AIによる分類・仕分け・意思決定を従来より大幅に高速・低コストにする技術。数千通のメールを9セントで仕分けられるとしており、データベースへの即時反映も可能としている。

AIとの会話をすべて記録しておくことは、単なる便利さの問題ではない。過去のログを参照できることが、仕事のやり方や考え方そのものを変えると米WSJが論じる。業務で生成AIを使い始めた人が知っておきたい、会話ログ保存という習慣の価値。