- AIは仕事のパフォーマンスを向上させる一方で、時間の経過とともに働き手の中核的なスキルを静かにむしばんでいく可能性がある。
- AI研究者たちは、AIが「自分には専門性があるという錯覚」と、根拠のない過剰な自信を生み出すと指摘する。
- AIへの過度な依存は、人間の判断力や学習能力、そして長期的なレジリエンス（回復力）を弱める恐れがあるという。
AIを使っていると、仕事のスピードは上がっているのに、質が落ちているように感じることはないだろうか。そう感じているのは、あなただけではない。
「終わりのない格闘技の試合」のようになった
25年のコーディング経験を持つソフトウェアコンサルタント、ジョシュ・アンダーソン（Josh Anderson）氏にとって、AIを使い始めた最初の数週間はまるで魔法のような時間だった。
アンダーソン氏は6月から8月にかけて、自分では1行もコードを書かず、AIを使ってソフトウェア製品を構築していく様子を、YouTubeでライブ配信した。
彼が開発したアプリ「Road Trip Ninja（ロード・トリップ・ニンジャ）」は、家族連れが長距離ドライブの途中で安心して立ち寄れる場所、例えば清潔なトイレやまともな食事、子どもが走り回れるスペースのある場所を見つけられるよう設計されている。ユーザーは主要なルート沿いのスポットを記録・評価でき、行き当たりばったりになりがちなドライブ旅行を、より予測可能なものに変えることができる。
AIにアプリを作らせてみると、わずか数分で次々と機能が実装され、開発は猛烈な勢いで進んだ。
だが、ライブ配信を始めて数週間、コードベース（プログラム全体のコード量）が10万行程度まで膨れ上がる頃になって、急にペースが鈍り始めた。
それまで数分で済んでいたチャットボットとのやり取りが、数時間かかるようになった。プロジェクトは、彼が設定した基準から少しずつ逸脱していった。問題の修正作業は「終わりのない格闘技の試合」のようになっていったと、アンダーソン氏は語る。
そして、彼が自分で手を入れて修正を加えようとした頃には、彼の中で何かが変わってしまっていた。それは彼の自信だった。
アンダーソン氏は、実験の途中で自分が主導権を握る（自ら手を動かす）必要が生じたとしても、何も考えずにすんなりと元の作業に戻れるだろうと高をくくっていた。
何しろ、彼は実際のユーザーや現実の混沌とした状況に耐えられるシステムを、何年もかけて構築し、保守してきたプロフェッショナルだからだ。ところが、いざコードを開いてみると、彼の手は止まってしまった。
「完全に体がフリーズしてしまったわけではなかった」と、彼はBusiness Insiderに語った。
「ただ、あらゆる動きにためらいが生じたのだ」
この瞬間こそ、職場研究の専門家たちが警鐘を鳴らす最大のリスクを象徴している。つまり、AIが人々のスキルを静かに奪っている（デスキリング）という、「企業も働き手も十分に注意を払っていない」リスクだ。
本当に危険なのは依存ではなく「退化」
アンダーソン氏のような経験をしているのは、彼一人ではない。2026年4月初めにアンソロピック（Anthropic）のAIモデル「Claude」がシステム障害を起こした際、「作業を続けることが難しかった」と明かす開発者たちもいた。AIを使って日常的にこなしていた作業が、AIが使えなくなって突然難しく感じたのだ。
「自分の脳の半分をClaudeに外注していたことに気づき、その障害はとてつもない打撃になった」と、あるRedditユーザーは投稿した。別のユーザーはこう冗談を飛ばした。「これからは原始時代の人間のように、コードを手で打ち込むしかなさそうだ」。
こうした出来事は、すでに進行している変化を浮き彫りにしている。AIは表向きの成果を上げる一方で、その背後にある人間のスキルを静かに削り取っているということだ。
イノベーションとテクノロジーを扱うシンクタンク、ノスタラボ（NostaLab）の創業者ジョン・ノスタ（John Nosta）氏は、それを「AIリバウンド効果」と呼ぶ。パフォーマンスが向上していることが、実際の能力の低下を覆い隠してしまう現象のことだ。「実際のスキルレベルは、もともとのレベルを下回るまで落ち込んでしまう」と彼は言う。本当の危険は、単なるAI依存ではなく、能力の退化そのものにある。
AIシステムは迅速に洗練された答えを返してくれる。そのため、人々が自身の能力に対する評価を歪めてしまう傾向もある。「私たちはAIを通じて、自分の能力を過大評価する感覚に陥ってしまうのだ」とノスタ氏は指摘する。
問題の一端は、AIが人間が本来持っている思考のプロセスを逆転させてしまう点にある、と彼は語る。つまり、本来の思考プロセスでは、人はまず混乱から始まり、探究を経て筋道（構造）を理解し、そこから初めて確信へとたどり着く。AIはこの順序を完全に逆さまにしてしまうのだ。
「いきなり答えにたどり着くということは、人間の認知プロセスの逆転にほかならない」
もしこの逆転現象が当たり前になると、その代償は単なる生産性の問題にとどまらない。「人間の認知能力そのものが、不要なものとして切り捨てられるものとして俎上に乗せられているのだ」と、彼は指摘した。
「自分には専門スキルがある」という錯覚
仕事の現場では、よどみなく作業を行うことがしばしば「本当の実力」と誤解されがちだ。
ソフトウェア企業グリーン（Glean） のワークAIインスティテュート（Work AI Institute）所長を務めるレベッカ・ハインズ（Rebecca Hinds）氏は、AIが「専門知識があるという幻想」を生み出しかねないと指摘する。働き手自身の知識がどこまでで、どこからがテクノロジーによる恩恵なのか、その境目を見極めることが難しくなってきているという。
彼女の研究は、対照的な2つの結果を描き出している。
特に労働者がすでに専門知識を持っている分野では、意図的にAIを使うと「認知の恩恵」を生み出し、時間を節約して判断力を磨くことができる。
一方、考えることを省いてとりあえずAIに丸投げすると、それは「認知の負債」を生み出す。作業スピードを速める反面、その人のスキルを静かにむしばんでいくのだ。
両者を分ける決定的な違いは、AIが思考を「支援」しているのか、それとも思考そのものを「肩代わり」しているのかということだ。
