AIで早く終わったなら、
これもお願いできる?
――ある上司が、部下に
写真はイメージ Photo by Avtar Singh on Unsplash
AIを使う人ほど労働時間が長い?1日最大90分の差、浮いた時間はどこへ
AIを仕事で使う人のほうが、使わない人より1日の勤務が最大で90分長い。アメリカのActivTrakという会社が、2026年10月29日にそんな分析を出した。467社・9,140人の、4月1日から9月25日までの働き方を調べた結果だ。
AIを使う人の勤務は1日8.4〜9.1時間。使わない人は7.6時間だった。AIは仕事を速くする道具のはずだ。なのに、なぜ長く働いているのか。
だれが、どうやって調べたのか
ActivTrakは、社員のパソコンの使い方を記録する従業員モニタリングソフトを売っている会社だ。今回の数字は、アンケートではない。ソフトが記録した、実際の画面の使い方から出している。
人の分け方はこうだ。AIを1日10分未満使う人が「ライト」、10〜45分が「レギュラー」、45分を超えて5回以上使う人が「ヘビー」。使わない人と合わせて4つに分けた。
ヘビーな人は、ほかの数字も目立つ。集中が途切れずに続く時間は37.8分で、ライトな人の48.2分より22%短い。アプリを切り替える回数は1時間に1.1回で、使わない人の0.95回より15%多い。勤務時間外の仕事も、使わない人より1日18分長かった。
調査の責任者のガブリエラ・マウチさんは、AIは仕事を速く終わらせる助けになるかもしれないが、勤務を長くすることにもつながっている、という見方を話している。そのうえで、AIを使うこと自体を目標にしてはいけない、とも言った。
長いのはAIのせいなのか
ここで1つ、気をつけたい点がある。この分析は「AIを使う人は長く働いている」と示しただけだ。AIのせいで長くなった、とまでは言っていない。
アメリカのIT専門誌CIOは、この点を詳しく書いた。ActivTrakが前に出した2023〜2025年の調査では、全体の勤務日はむしろ約9分短くなっていた。CIOは、2つの調査の期間や人数の違いが、食い違いの理由かもしれないと書いている。調査会社Greyhound Researchのアナリストは、ActivTrakが、働き方を測るソフトそのものを売る会社である点にも目を向けるべきだ、と話した。
では、AIで仕事が増える話は、本当にあるのか。カリフォルニア大学バークレー校の研究者は、従業員約200人のIT企業を8か月見続けた。その結果を、2026年2月に発表している。AIを使った人は、前より速く、前より広い範囲の仕事を引き受けていた。昼休みや会議の前、夜にもAIに仕事を頼み、休むはずの時間に仕事が入り込んでいたという。
浮いた時間は、だれのものか
立場によって、同じ数字の見え方は変わる。会社の側から見れば、AIは同じ時間でたくさん仕事を片づける道具だ。働く人の側から見れば、早く終わった分だけ次の仕事が来る。CIOの記事では、ActivTrakの研究者も、空いた時間に管理職が新しい仕事を入れてしまう危うさを話していた。
試しに、日本の時給で考えてみる。1日90分を、月に20日働く人に当てはめると30時間になる。時給1,500円なら、4万5,000円分だ。この30時間が、早く帰れる時間になるのか、残業になるのか。これは仮の計算だが、どちらになるかで、AIのありがたみは大きく変わる。
ネットの評判
日本では、この調査を紹介したGIGAZINEの記事が、はてなブックマークで話題になった。11月14日朝の時点で、ブックマークは29件だ。
いちばん多いのは、順番が逆ではないかという声だった。「出来る人に仕事が集中するというだけの話では?」のように、もともと長く働く人がAIを使いたがるのでは、という見方だ。一方で、「AIで効率化した結果さらに仕事詰め込まれて残業増える」という、実感に近い声もあった。AIの答えを待つ時間も働いた時間に入るのか、と測り方を問う人もいた。
狩野英孝、今年も紅白に出られず。。。おわびの投稿
2026年11月13日、狩野英孝のXの投稿。ない噂まで否定していた
この返信、
本人じゃないよね?
――取引先のメールを読んだ人が
社長、ここでは
静かにお願いします
――持ち場に立つ若い兵士が、国のトップの一行に
- AIユーザーの平均労働時間は非AIユーザーより最大で90分長いことが判明(GIGAZINE)
- ActivTrak Productivity Lab: AI users longer workdays(ActivTrak公式発表)
- Does AI actually save employees time? Data is contradictory(CIO)
- AI promised to free up workers' time. UC Berkeley Haas researchers found the opposite(UC Berkeley Haas)
- はてなブックマーク(GIGAZINE記事のエントリー)