文丨硅基研究室 kiki あなたは気づいていますか、たくさんの人がAI疲労症にかかっていることに。 巨大テック企業の壮大なトークン工場計画から、数日に一度更新される日次トークン呼び出し量まで、私たちはトークン大爆発の時代に突入している。十万単位のトークンを使い切り、自分のスキルを持たなければAIに詳しいとは言えない。 この数日、同僚のスキルや前任者のスキルなどさまざまなスキルが爆発的に人気になったり、蒸留を避けるタイプのスキルの台頭も見られる。自分の知識や経験を同僚や上司にスキルとして封じ込められないように。 2つのタイプの人々は、同じツールを使っている。聞こえは抽象的で荒唐無稽に思えるかもしれないが、これは普通の働き手がAIの前で感じる不安と疲労を実際に反映している：AIはますます発達し、トークンの消費も増加している。1日の仕事をAIは数分で終わらせるのに、なぜ私たちはより疲れ、より不安になっているのか？ 1、トークンが第四の報酬になるとき 今、多くの企業がAIの使用状況を実績評価に取り入れ始めていることは知っている。 中国の多くのインターネット大手では、評価とトークンが直接連動している。ある部署ではAIランキングも作られ、トークン使用量、AIコード生成率、コード行数などの指標で、消費トークンが多いほど評価が高くなる。 大手企業のプロダクトマネージャーも私に言った、全員がスキル開発を奨励されており、毎週同僚が事例を披露している：「開発しないと遅れる」。 中国の大手企業よりも積極的なのは海外の同業者たちだ。MetaはAIチームを結成し、ランキングを使ってAI使用状況をゲーム化した。Googleも一部の非技術管理者にAIアシスタントの使用を義務付け始めている。 J.P.モルガン・チェースでは、AIツールの使用状況を追跡するダッシュボードを構築し、AIは従業員にタグ付けを行う：軽度ユーザー、重度ユーザー、非ユーザー？ テック企業はトークンの割当を「見えない福利厚生」として包装し始めている。 以前は大手の福利厚生は給与や無料の三食、セキュリティだったが、今やトークンの量が重視されている。 阿里は従業員にトークン枠を提供する計画を立てており、Tencentは年間最大22万のトークン枠を提供。NVIDIAも技術エンジニアに対し、基本給の約半分に相当するトークン予算を用意している。黄仁勋は言った： 「トークンは給与、賞与、株式に次ぐ第四の報酬だ」 上司たちは「人参と鞭」を使って普通の働き手を奮い立たせるが、一部の人にとっては、不安や評価点、トークン消費の不安に変わる。新たなデジタル量産ゲームが始まった。 誰が多くトークンを消費するかが、その人の仕事効率の指標となり、より優れたスキルを作り出せるかが、業務理解の深さを示す。あるEC業界の従事者は言った、今の会社には見えない階層ができている：誰も虾（エビ）を育てず、トークン消費量が少なければ軽蔑される。 では、この評価体系は本当に完璧なのか？ 答えは明らかに否だ。 2、人間のコンテキストウィンドウはもうすぐ足りなくなる なぜ否定的なのか？ メディア業界の魔法のような話を一つ。 一部の共同執筆記事では、クライアント側がBriefを提供し、最近の同行者の感覚では、ますます多くのBriefがAIで書かれている。クライアントの中にはAIで書かれているとは言わない（DSの匂いが濃厚だが）、理由は「資料が多すぎて、AIでアイデアを生成し、参考にしただけ」と。 逆に、クライアント側もAI文章の検出ツールを使って稿をチェックし、AIの匂いが強すぎるとSNSで議論になることも。 AIにBriefを書かせ、AI文章を作らせる、魔法のようなループが形成されているが、これに本当に意味はあるのか？みんなが龍虾を育て、スキルが溢れる状況が生産性を倍増させるのか？ 私はこれらの問題を、身近なさまざまな業界のAIユーザーに投げかけてみた。 一人のプログラマーは言った、日常のコードの九割はAIで書いている。プロジェクトの納期は1年から4ヶ月に短縮されたが、仕事量は増え、プレッシャーも高まった。今年、そのチームから2人が自主退職した。 もう一人のアルゴリズムエンジニアも、Vibe Codingの重度ユーザーだ。彼は言った、毎日自分のClade Code Sessionに返信できず、複数のタスクを同時にこなしているため、注意力が散漫になり、時にはなぜ始めたのかも忘れる。 さらに、非技術系の運営者もいる。EC業界で運営を担当し、上司はAIを全面導入し、小龍虾をやれと要求している。今や、コピーライティングや脚本、商品画像にAIが関わっていなければならない。 AIの著名ブロガーの張咋啦（ちょう・さくら）の最近の投稿は、非常に共感を呼ぶ。彼女は深くAIを使った結果、「半ADHD」状態になったと述べている。AIのコンテキストウィンドウ（Context Window）はもうボトルネックではないが、人間のコンテキストウィンドウはもうすぐ足りなくなる。 AIは進化しすぎて、今や炭素基生物はシリコン基に追いつこうとしている。 これらのAIに対する不安と疲労は、研究者たちに「AIブレインフライ（AI脳炸裂）」と呼ばれている。 『ハーバード・ビジネス・レビュー』は、さまざまな業界の大手企業の1488人の米国正社員を調査し、思考の鈍化、頭痛、意思決定の遅れなどの症状を報告している。 なぜAI脳炸裂が起きるのか？この研究は3つの興味深い観察を示している。 第一、AIを使うとき最もエネルギーを消費するのはAIの監督だ。研究は、高度なAI監督も精神的疲労を引き起こすことを指摘している。 第二、AIは仕事量を増やす。AIの監督に加え、AIの関与により従業員の責任範囲が拡大し、より多くのツールと結果に注意を払う必要が出てきて、認知負荷が大きくなる。 第三、AIツールを増やすだけで生産性が上がるわけではない。研究は、1つのAIツールから3つに増やすと生産性が大きく向上するが、それ以上使うと逆に低下することを示している。 これらの疲労の根本原因は、人間の最も貴重な資源——注意力の希少性を無視していることにある。 3、AIは注意力危機を深刻化させている AI起業家やAIユーザーに、「AIはあなたの仕事にどんな変化をもたらしたか？」と尋ねると、多くは楽観的な答えを返す。 「AIが私の仕事を多く奪い、仕事日が楽になり、効率も向上している」と。 しかし、実際はどうか？多くの人は、前述のAI疲労やAI脳炸裂を経験している可能性が高い。AIを受け入れても、仕事量は想像ほど減っていない。 ActivTrakは米国の労働分析と生産性管理のSaaS企業で、最近面白い調査を行った。 2023年1月1日から2025年12月31日までの期間、1111社、163638人の従業員、4.43億時間以上の行動データを収集し、次のことを発見した。 AIは仕事の再配分ではなく、負荷を増やし、協働の拡大速度は人々の注意力の範囲を超えている。生産性の向上はあるが、その多くは断片化された作業に依存しており、深い集中ではない。 調査のデータも衝撃的だ：勤務時間は短縮されたが、勤務開始時間は早まり、協働時間は増え、注意力は散漫になった。 • 集中効率は60％に低下、過去3年で最低（2023年は63％） • 平均集中時間は9％減少、14分23秒から13分7秒へ • 協働量は34％増加し、毎日5200万件に • マルチタスク処理時間は12％増加し、1時間33分に • 週末の仕事量は40％以上増加 これは、AIの進歩の背後に潜む隠れた危機を示している：AIは効率の問題を解決したが、より深い倦怠感を引き起こしている。 このレポートはまた、仕事の倦怠リスクに直面する従業員の割合が23％増加したことも指摘している。19％から23％へ。 倦怠の原因も明白だ。放出されたエネルギーが効果的に管理されていないからだ——上司が高付加価値の仕事を配分し続けるか、自分自身が注意力を計画的に管理できていない。 これは多くの人が直面している重要な問題だ。AIは見える時間を節約したが、その時間をどう使うかが問題だ。 これが新たな課題となっている。 4、最後に あなたは想像もしなかったかもしれないが、100年以上前にケインズはこの問題を予言していた。 この経済学者は、21世紀初頭には資本の蓄積、生産性の向上、技術の進歩によって、「経済的楽園」に導かれると予測した。人々の週あたりの労働時間は15時間を超えないだろうと。 しかし彼は問いかけた： 「人々はこれらの余暇をどう過ごすのか？」 100年以上経った今も、技術は進歩しているが、答えは見つかっていない。 巨大な生産性向上をもたらすAIも、新たな意味と価値の危機をもたらしている。AIツールの効率向上を目の当たりにしながらも、より忙しくなり、プレッシャーも増し、仕事から完全に離れるのは難しくなっている。 トークンを消費し、スキルを創造することが新たなKPIとなると、働き手は必死に量を増やし、AI時代に淘汰されない証明をしようとするが、無意識のうちに自分をAIに取って代わらせる速度を加速させている。 さらに重要なのは、ケインズが言った余暇の時間は短期的には訪れないということだ。残酷な現実は、AIで節約した数時間の空き時間は、より多くの問題や追随すべきプロジェクトに吸収されてしまうことだ。 少なくとも今のところ、AI疲労は弱まらず、消えもせず、むしろより激しい変化を続けている——この記事を書いている間も、シリコンバレーでは新たな大規模リストラが始まった。 AIは仕事の解放なのか、それとも加速するランニングマシンなのか？この問題はこの10年で決定的な意味を持つようになってきている。 参考資料： 1、ハーバード・ビジネス・レビュー：When Using AI Leads to “Brain Fry” 2、ActivTrak：2026 State of the Workplace——AI Adoption & Workforce Performance Benchmarks
最初使用AI的人们，已经染上了AI疲労症
文丨硅基研究室 kiki
あなたは気づいていますか、たくさんの人がAI疲労症にかかっていることに。
巨大テック企業の壮大なトークン工場計画から、数日に一度更新される日次トークン呼び出し量まで、私たちはトークン大爆発の時代に突入している。十万単位のトークンを使い切り、自分のスキルを持たなければAIに詳しいとは言えない。
この数日、同僚のスキルや前任者のスキルなどさまざまなスキルが爆発的に人気になったり、蒸留を避けるタイプのスキルの台頭も見られる。自分の知識や経験を同僚や上司にスキルとして封じ込められないように。
2つのタイプの人々は、同じツールを使っている。聞こえは抽象的で荒唐無稽に思えるかもしれないが、これは普通の働き手がAIの前で感じる不安と疲労を実際に反映している：AIはますます発達し、トークンの消費も増加している。1日の仕事をAIは数分で終わらせるのに、なぜ私たちはより疲れ、より不安になっているのか？
1、トークンが第四の報酬になるとき
今、多くの企業がAIの使用状況を実績評価に取り入れ始めていることは知っている。
中国の多くのインターネット大手では、評価とトークンが直接連動している。ある部署ではAIランキングも作られ、トークン使用量、AIコード生成率、コード行数などの指標で、消費トークンが多いほど評価が高くなる。
大手企業のプロダクトマネージャーも私に言った、全員がスキル開発を奨励されており、毎週同僚が事例を披露している：「開発しないと遅れる」。
中国の大手企業よりも積極的なのは海外の同業者たちだ。MetaはAIチームを結成し、ランキングを使ってAI使用状況をゲーム化した。Googleも一部の非技術管理者にAIアシスタントの使用を義務付け始めている。
J.P.モルガン・チェースでは、AIツールの使用状況を追跡するダッシュボードを構築し、AIは従業員にタグ付けを行う：軽度ユーザー、重度ユーザー、非ユーザー？
テック企業はトークンの割当を「見えない福利厚生」として包装し始めている。
以前は大手の福利厚生は給与や無料の三食、セキュリティだったが、今やトークンの量が重視されている。
阿里は従業員にトークン枠を提供する計画を立てており、Tencentは年間最大22万のトークン枠を提供。NVIDIAも技術エンジニアに対し、基本給の約半分に相当するトークン予算を用意している。黄仁勋は言った：
「トークンは給与、賞与、株式に次ぐ第四の報酬だ」
上司たちは「人参と鞭」を使って普通の働き手を奮い立たせるが、一部の人にとっては、不安や評価点、トークン消費の不安に変わる。新たなデジタル量産ゲームが始まった。
誰が多くトークンを消費するかが、その人の仕事効率の指標となり、より優れたスキルを作り出せるかが、業務理解の深さを示す。あるEC業界の従事者は言った、今の会社には見えない階層ができている：誰も虾（エビ）を育てず、トークン消費量が少なければ軽蔑される。
では、この評価体系は本当に完璧なのか？
答えは明らかに否だ。
2、人間のコンテキストウィンドウはもうすぐ足りなくなる
なぜ否定的なのか？
メディア業界の魔法のような話を一つ。
一部の共同執筆記事では、クライアント側がBriefを提供し、最近の同行者の感覚では、ますます多くのBriefがAIで書かれている。クライアントの中にはAIで書かれているとは言わない（DSの匂いが濃厚だが）、理由は「資料が多すぎて、AIでアイデアを生成し、参考にしただけ」と。
逆に、クライアント側もAI文章の検出ツールを使って稿をチェックし、AIの匂いが強すぎるとSNSで議論になることも。
AIにBriefを書かせ、AI文章を作らせる、魔法のようなループが形成されているが、これに本当に意味はあるのか？みんなが龍虾を育て、スキルが溢れる状況が生産性を倍増させるのか？
私はこれらの問題を、身近なさまざまな業界のAIユーザーに投げかけてみた。
一人のプログラマーは言った、日常のコードの九割はAIで書いている。プロジェクトの納期は1年から4ヶ月に短縮されたが、仕事量は増え、プレッシャーも高まった。今年、そのチームから2人が自主退職した。
もう一人のアルゴリズムエンジニアも、Vibe Codingの重度ユーザーだ。彼は言った、毎日自分のClade Code Sessionに返信できず、複数のタスクを同時にこなしているため、注意力が散漫になり、時にはなぜ始めたのかも忘れる。
さらに、非技術系の運営者もいる。EC業界で運営を担当し、上司はAIを全面導入し、小龍虾をやれと要求している。今や、コピーライティングや脚本、商品画像にAIが関わっていなければならない。
AIの著名ブロガーの張咋啦（ちょう・さくら）の最近の投稿は、非常に共感を呼ぶ。彼女は深くAIを使った結果、「半ADHD」状態になったと述べている。AIのコンテキストウィンドウ（Context Window）はもうボトルネックではないが、人間のコンテキストウィンドウはもうすぐ足りなくなる。
AIは進化しすぎて、今や炭素基生物はシリコン基に追いつこうとしている。
これらのAIに対する不安と疲労は、研究者たちに「AIブレインフライ（AI脳炸裂）」と呼ばれている。
『ハーバード・ビジネス・レビュー』は、さまざまな業界の大手企業の1488人の米国正社員を調査し、思考の鈍化、頭痛、意思決定の遅れなどの症状を報告している。
なぜAI脳炸裂が起きるのか？この研究は3つの興味深い観察を示している。
第一、AIを使うとき最もエネルギーを消費するのはAIの監督だ。研究は、高度なAI監督も精神的疲労を引き起こすことを指摘している。
第二、AIは仕事量を増やす。AIの監督に加え、AIの関与により従業員の責任範囲が拡大し、より多くのツールと結果に注意を払う必要が出てきて、認知負荷が大きくなる。
第三、AIツールを増やすだけで生産性が上がるわけではない。研究は、1つのAIツールから3つに増やすと生産性が大きく向上するが、それ以上使うと逆に低下することを示している。
これらの疲労の根本原因は、人間の最も貴重な資源——注意力の希少性を無視していることにある。
3、AIは注意力危機を深刻化させている
AI起業家やAIユーザーに、「AIはあなたの仕事にどんな変化をもたらしたか？」と尋ねると、多くは楽観的な答えを返す。
「AIが私の仕事を多く奪い、仕事日が楽になり、効率も向上している」と。
しかし、実際はどうか？多くの人は、前述のAI疲労やAI脳炸裂を経験している可能性が高い。AIを受け入れても、仕事量は想像ほど減っていない。
ActivTrakは米国の労働分析と生産性管理のSaaS企業で、最近面白い調査を行った。
2023年1月1日から2025年12月31日までの期間、1111社、163638人の従業員、4.43億時間以上の行動データを収集し、次のことを発見した。
AIは仕事の再配分ではなく、負荷を増やし、協働の拡大速度は人々の注意力の範囲を超えている。生産性の向上はあるが、その多くは断片化された作業に依存しており、深い集中ではない。
調査のデータも衝撃的だ：勤務時間は短縮されたが、勤務開始時間は早まり、協働時間は増え、注意力は散漫になった。
• 集中効率は60％に低下、過去3年で最低（2023年は63％）
• 平均集中時間は9％減少、14分23秒から13分7秒へ
• 協働量は34％増加し、毎日5200万件に
• マルチタスク処理時間は12％増加し、1時間33分に
• 週末の仕事量は40％以上増加
これは、AIの進歩の背後に潜む隠れた危機を示している：AIは効率の問題を解決したが、より深い倦怠感を引き起こしている。
このレポートはまた、仕事の倦怠リスクに直面する従業員の割合が23％増加したことも指摘している。19％から23％へ。
倦怠の原因も明白だ。放出されたエネルギーが効果的に管理されていないからだ——上司が高付加価値の仕事を配分し続けるか、自分自身が注意力を計画的に管理できていない。
これは多くの人が直面している重要な問題だ。AIは見える時間を節約したが、その時間をどう使うかが問題だ。
これが新たな課題となっている。
4、最後に
あなたは想像もしなかったかもしれないが、100年以上前にケインズはこの問題を予言していた。
この経済学者は、21世紀初頭には資本の蓄積、生産性の向上、技術の進歩によって、「経済的楽園」に導かれると予測した。人々の週あたりの労働時間は15時間を超えないだろうと。
しかし彼は問いかけた：
「人々はこれらの余暇をどう過ごすのか？」
100年以上経った今も、技術は進歩しているが、答えは見つかっていない。
巨大な生産性向上をもたらすAIも、新たな意味と価値の危機をもたらしている。AIツールの効率向上を目の当たりにしながらも、より忙しくなり、プレッシャーも増し、仕事から完全に離れるのは難しくなっている。
トークンを消費し、スキルを創造することが新たなKPIとなると、働き手は必死に量を増やし、AI時代に淘汰されない証明をしようとするが、無意識のうちに自分をAIに取って代わらせる速度を加速させている。
さらに重要なのは、ケインズが言った余暇の時間は短期的には訪れないということだ。残酷な現実は、AIで節約した数時間の空き時間は、より多くの問題や追随すべきプロジェクトに吸収されてしまうことだ。
少なくとも今のところ、AI疲労は弱まらず、消えもせず、むしろより激しい変化を続けている——この記事を書いている間も、シリコンバレーでは新たな大規模リストラが始まった。
AIは仕事の解放なのか、それとも加速するランニングマシンなのか？この問題はこの10年で決定的な意味を持つようになってきている。
参考資料：
1、ハーバード・ビジネス・レビュー：When Using AI Leads to “Brain Fry”
2、ActivTrak：2026 State of the Workplace——AI Adoption & Workforce Performance Benchmarks