AIに1つ頼みます。返ってくるまで20分かかる。待っているのがもったいないので、もう1つ頼む。さらにもう1つ。しばらくして最初のものが返ってきます。開いて、手が止まる。これは何のために頼んだものだったか。
よく言われる答えは、だいたい3つです。依頼を1か所にまとめる。履歴を一元管理する。優先順位をつけて順番に片づける。どれも、頼んだ内容さえ残しておけば思い出せる、という前提に立っています。
この記事が立てる問いは違います。記録は残っているのに、なぜ疲れるのでしょうか。
AIは作業を速くするが、仕事全体は遅くなることがある
2025年7月、METRという研究機関が試験の結果を公開しました。熟練した開発者16名に、実際の仕事246件を割り当てた試験です。仕事ごとに、AIを使ってよい条件と使えない条件をランダムに振り分けています。
使ってよい条件のほうが、19パーセント遅く終わりました。
本人たちの見立ては逆でした。始める前は、AIを使えば24パーセント速くなると予想していました。終わったあとも、20パーセント速くなったと感じていました。実際にかかった時間と本人の感覚が、39ポイントずれています。
ここで事実と解釈を分けておきます。この試験が測ったのはプログラミングの仕事であり、文章を書く仕事や事務の仕事ではありません。言えるのは、速くなった感覚が実際の時間と合わないことがある、という事実だけです。
遅くなる原因は、待ち時間そのものではない
待ち時間があるから遅い、という説明は成り立ちません。待っている間に別の作業をすれば、その時間は使われているからです。
同じ研究機関が2026年2月に続きを出しています。実験のやり方そのものを変える、という報告でした。理由の1つが、時間を測れなくなったことです。AIに任せて待っている間、参加者は関係のない別の仕事をしてしまう。だから、その仕事に何分かけたのかが確定しません。
研究者が計測を諦めた場面を、私たちは毎日つくっています。
問題は、時間が空いたことではありませんでした。空いた時間に別の話を入れたせいで、判断が途中で止まったことのほうです。
判断を再開するとき、人は状況を頭の中で作り直している
止まった判断を再開するとき、私たちは頭の中で状況を作り直しています。何を頼んだか。どこまで進んだか。なぜその方針にしたか。この作り直しを、写し直しと呼びます。
写し直したものは、元と同じに見えます。同じではありません。捨てた案、方針を変えた理由、迷った箇所。この3つはどこにも書かれていないので、写せないからです。残るのは結論だけになります。
つまり再開したあとの判断は、材料が減った状態で下されています。しかも本人は、減ったことに気づけません。作り直した記憶は、当人にとっては完全な記憶に見えるからです。
一元管理も履歴の整理も、ここには効きません。書かれていないものは、どこに保管しても出てこないからです。
意識が1つのことに留まる時間は、47秒まで縮んでいる
判断が途切れるかどうかは、待ち時間の長さで決まります。
情報労働の研究者であるグロリア・マークは、画面の前で1つのことに意識が向いている時間を、20年にわたって測ってきました。2004年の測定では約2分30秒。2012年には75秒。近年の測定では47秒です。
47秒で意識が動くのなら、20分の待ち時間のあいだ判断が続くことは、まず期待できません。
ここからは私の解釈です。学説として確立された議論ではありませんので、そのつもりで読んでください。意識が逸れること自体は、判断の精度を落としません。落とすのは、再開のときに記憶を作り直して、それに気づかないことのほうです。
なお、集中が続かない状態が何週間も続いていて、休んでも戻らないなら、それはこの記事の話ではありません。体調や心の不調が関わることがあるので、専門家に相談することを検討してみてください。
待ち時間があっても、判断が続いていれば遅くならない
ここから、実際にどう組み直すかを書きます。
3本の記事を同時に進めると、返ってくるたびに違う話に入り直します。1本目の判断、2本目の判断、3本目の判断が、それぞれ別に始まる。切り替えが3回起きるので、写し直しも3回起きます。
同時に3つ頼んでも、それが同じ記事についてなら、写し直しは起きません。導入の案、参考にする資料の調査、引用する数値の確認。返ってくる順番はばらばらでも、判断に使う材料は同じだからです。この形なら、待ち時間はあるのに判断は途切れません。
最初から複数を同時に頼みたかったのなら、その感覚は正しかったことになります。頼む先が別の案件だったことだけが、問題でした。
同時に頼む単位を、案件から案件の中身へ移す。変えるのはこれだけです。
判断が要らない依頼は、いくつ並べてもよい
すべての依頼が同じではありません。
誤字の修正、形式の変換、大量の整形。返ってきたものをそのまま使う依頼は、開いたときに考える必要がありません。考えないので、判断が途切れることもない。この種類は、別の案件のものが混ざっていても構いません。
線を引く場所は1つです。返ってきたものを見て自分が決めるのか、そのまま使うのか。決めるなら同じ案件の中に並べる。そのまま使うなら、いくつ並べても構いません。
同時に持てる数を決めているのは、依頼の本数ではありませんでした。自分が決めなければならない話が、いくつあるかです。
この考え方のコストを、正直に書いておく
公平を期すために、逆側も書きます。
まず、同時に持つ数を減らせば必ず速くなる、とは言えません。仕掛かりと所要時間の関係はリトルの法則で説明でき、同時に抱える件数が増えれば1件あたりの時間はそのぶん延びます。ただし絞りすぎると手が空く時間が増えて、全体の処理量が落ちます。減らすのは、処理量が落ちない範囲までです。
次に、19パーセントという数字は、そのまま当てはめられません。研究機関自身が2026年の続報で、この推定は本当の効果を低く見積もっている可能性があると書いています。AIで大きく速くなる仕事が、実験に持ち込まれなかったからです。
最後に、この記事の中心にある写し直しという説明は、実験で直接示されたものではありません。時間と感覚のずれ、意識が続く長さ、そして再開のしにくさ。この3つをつなぐ解釈であって、証明された因果ではありません。
判断基準は、次に決めることが目の前にあるかどうか
明日から使える基準を1つ渡します。
何かをAIに頼もうとしているとき、それが返ってくるまでの間に、自分が決めることが手元に残っているかどうかを見てください。残っているなら頼んでよい。手が空くなら頼まないほうがよい。手が空くと別の話を入れてしまい、入れた時点で判断が途切れるからです。
もう1つ添えます。決め方を先に書いておくと、判断そのものが軽くなります。基準が頭の中にしかないと、決めるたびに状況を全部作り直すことになる。書いてあれば、返ってきたものを基準に当てるだけで済みます。医療の現場では、引き継ぎの型を導入した32の病院で、重大な事故の報告が47.1パーセント、軽い事故が46.9パーセント減りました。これは病院の引き継ぎを測ったものであってAIへの依頼ではありませんが、決め方を先に決めておくと結果が安定する、とは言えそうです。
よくある疑問
Q：同時にいくつまでなら大丈夫でしょうか。
A：数では決まりません。決めるのは、判断に使う材料が同じかどうかです。同じ案件についての依頼なら、5本でも6本でも判断は途切れません。別の案件が混ざると、2本目で途切れます。数える対象は、依頼の本数ではなく話の数です。
Q：待っている間に休むのは、もったいなくないでしょうか。
A：もったいなくありません。休んでいる間は、頭の中身が別の話に置き換わらないからです。メールを返すより、席を立ってコーヒーを淹れるほうが、再開したときの判断は正確になります。ただし、そもそも手が空く頼み方をしないほうが上です。
Q：仕事が速い人は、単に慣れているだけではないでしょうか。
A：慣れも効いています。ただ、慣れている人ほど1つの仕事に張りついている時間が長い、という順序もありえます。速さが先か能力が先かは、この記事では決められません。言えるのは、途切れる回数を減らすと判断の材料が減らない、という一点だけです。
仕事が速い人が正確なのは、判断を止めていないからである
仕事が速い人を見ると、頭の回転が速いのだろうと考えます。順序が逆かもしれません。止めずに進めているから判断が正確で、正確だからやり直しが出ず、その結果として速く見えている。
だらだらしているときに質が落ちるのは、気が緩んでいるからではありませんでした。1回止まるたびに記憶を作り直し、そのたびに判断の材料が減っているからです。
AIに任せれば自分の時間が空く、という期待は、たぶん半分だけ当たっています。作業の時間は減ります。減ったぶんは、待つ時間か、思い出す時間に置き換わります。どちらになるかは選べます。
思い出す時間は、何も生みません。
あなたがいま抱えている仕事のうち、次に決めることが目の前にあるものは、いくつありますか。
