自動化ツールがこれほど豊富にあった時代はかつてありません。受信トレイを読み、ミーティングを要約し、返信を下書きし、コードを書き、週の予定を整理するAIエージェント。毎月、新しい波が押し寄せます。
それでも、私たちが話を聞く人の多くは、2年前と同じ手作業の、繰り返しの、消耗する仕事を今もしています。
なぜでしょうか。
私たちは過去数ヶ月、その問いに答えようとしてきました。さまざまな職種、業界、スキルレベルの22人に話を聞きました。約4分の3は技術職のバックグラウンドを持っていました。残りはそうではありません。半数ほどがテック企業で働き、もう半数は別の業界でした。
仕事はどんな感じか、何が大変か、変えたいことは何かを尋ねました。
見えてきたのは、職種や技術力に関わらず何度も繰り返し現れる4つの障壁でした。3つは個人的なもの。4つ目は構造的なものです。この4つが揃って、なぜ自動化が、20年にわたってソフトウェア業界で最も約束されてきたカテゴリーであるにもかかわらず、多くの人にとって依然として理想にとどまっているのかを説明します。
それでは見ていきましょう。
障壁1：何が壊れているのかが見えない
最初に意外だったこと。仕事で何が大変か、何にフラストレーションを感じるかと尋ねると、ほとんどの人が漠然とした「見出し」レベルの不満を返してきました。「優先順位のやりくり」「コミュニケーション」「とにかく忙しい」。具体的なものはなく、行動につながるものもない。
そこで質問を変えてみました。「もし魔法の杖を一振りして、今のワークフローのどこか1つを直せるとしたら、何を直しますか?」
途端に、生々しい痛みが出てきます。具体的なタスク。嫌っている仕事。5分前に肩をすくめていた同じ人が、3つもの答えを返してくれるようになりました。
あるインタビュー対象者はこう語ってくれました。
「ええ、認識は合ってるんです。たくさん話し合いもしてます。でも、全員に共有し続けるって本当に骨が折れる仕事で。」
別の人は四半期ごとのプロセスについて、
「この手作業のトラッキングを絶対になくしたいです。本当に時間を取られすぎる。ほぼ毎四半期やってます。その週は、関係者みんなが心底嫌がってます。」
3人目のインタビュー対象者は、繰り返し発生するタスクについてこう述べました。
「店舗からの依頼で、在庫をオンラインと合わせてほしいというのが時々来るんですが、フォーマットが標準化されていない。正しい店舗IDが入っていることもあれば、大文字でなきゃいけないのに小文字で来たり、フォーマットが違ったり。手作業で全部のフォーマットを整えて、機械に入れて、ボタンを押す、という作業をしないといけないんです。」
私たちが適切な質問をするまで、彼らの誰も、これらのタスクを「自動化できるもの」と考えていませんでした。何ヶ月、何年もやってきたのに。それは単に「仕事」だったのです。
これは個人の責任ではありません。注意のはたらき方の問題です。繰り返しの仕事は背景に溶けていきます。脳は、予測可能なものに対して注意を向けなくなる。それをやる不快感は、ただの「月曜日」になってしまう。
名前をつけられないものは自動化できない。そして、ほとんどの人は助けがなければ、自分の仕事の何が壊れているかに名前をつけられない。
これが障壁1です。
障壁2：どこから始めればいいかわからない
何が壊れているかは見えたとしましょう。週を消費している作業も特定できた。そのタスクをこなせるであろうAIツールも使える。
それでも、ほとんどの人はそこで固まります。
問題は、選択肢があまりに多く、具体的な出発点がないこと。決断麻痺が自動化に降りかかった状態です。何でも自動化できると、結局何も自動化されない。
ある人はこう言いました。
「どうやってAIに指示すればいいのか。どんなメッセージを書けばやってもらえるのか。もっと具体的に書けるようになるには、時間がかかると思います。」
その人はAIが「できる」ことは知っていた。ただ、自分の仕事にどう向けたらいいかが分からなかった。
別のインタビュー対象者はもう少し直接的に表現しました。
「UIから、他に何ができるのかが見えづらいんです。プロンプトを書けと言われても、『あ、自分が何を必要としているかを考えないと』ってなる。でも、選択肢が見えていないので、どこまで自分の問題を想像できるのか、という話になります。前回の会話で、メールにスタンドアップレポートを送るように頼めるとか、Linearのissueを作ってもらえるとか、初めて気づきました。それがUIからは伝わってこなかった。」
そして、こう付け加えました。
「ドロップダウンとか、サンプルプロンプトとか、テンプレートみたいなものがあれば、もっと使えるんじゃないかなと。完全にゼロから考えないといけないのは厳しい。」
別の人はさらに具体的なものを求めていました。
「とにかく数が多いんです。テックスタックがもう巨大で、可能性も大きすぎる。誰かが『あなたのこのタスクには、Claude Codeじゃなくてこっちを使うほうが効率がいいよ』みたいに、Linearを見て教えてくれたら本当に助かります。」
人が必要としているのは、能力の積み増しではありません。具体的な出発点。リアルな例。自分と似た誰かが組み上げた、端から端まで動くワークフロー。それをコピーして自分に合わせて調整できる、そういうものです。
これは、同じ5つのワークフローばかりがあちこちで自動化される理由の1つでもあります。モーニングブリーフィング、週次レポート、受信トレイのトリアージ、スタンドアップノート、顧客サマリー。これらが「最高の自動化」だからではありません。公開されているテンプレートと、わかりやすい出発点があるからです。
それ以外の仕事は手作業のまま残ります。自動化できないからではなく、「始め方」を誰も見せてくれていないからです。
これが障壁2です。
障壁3：始めるコストが、始めないコストより高い
仕事は特定できた。出発点も具体的にある。あとは実際にセットアップするだけ。
ここでほとんどの人は脱落します。
あるインタビュー対象者は、同僚たちが日常的に使っているAIツールについて、こう話してくれました。
「OpenClawは知ってます。でも自分では試したことがない。同僚たちが使っているのは知ってるんですが、自分はやってない。」
理由を聞くと、「セットアップが複雑で時間がかかりすぎる」とのこと。試したことすらない。チームが使いこなしているのを見ても、それだけでは十分ではなかった。アクティベーションコストが体感的に高すぎて、「やらない」を選んだのです。
別の人は、どこで離脱するかをより直接的に語ってくれました。
「特に新規ユーザーに当てはまると思うんですよ。試してみたい人はたくさんいる。でも『npm install』を叩いた途端に『Claudeも入れる必要があります』みたいに重ねて言われると、そこで多くの人が『もういいや』ってなる。続けないんです。」
そして、両方の引用の根底にあるのは同じ合理的な計算です。別のインタビュー対象者はそれを直球で言いました。
「ワークフローを自動化したいときって、時間を節約して生産性を上げたいんですよね。効率を上げるはずのツールに、そんなに時間をかけたいわけじゃない。」
これは怠けているわけではありません。算数の問題です。
自動化の目的は時間を節約することです。でも多くのワークフローでは、セットアップのほうがタスクを手でやるより時間がかかる。インターフェースの学習に何時間、トリガーの配線に何時間、エッジケースのテストに何時間。それを全部やってから、ようやく時間の節約が始まる。週次タスクなら回収に数ヶ月。月次や四半期のタスクなら、算数として本当に元が取れない。
だから、人々は手を出さない。
過去の経験がさらに問題を大きくします。「世界を変える」と謳いながら40ステップのセットアップを要求してきたツール。学習に時間を費やしたのに見返りのなかったインターフェース。新しいツールが本当に機能するとしても、過去の経験が踏み出すことを躊躇わせる。
ほとんどの自動化ツールは、「使い始めて価値が出るまでに1時間の学習がある」ことを前提にしています。多くの人、特に非技術職の人にとっては、そこで関係が終わってしまいます。
これが障壁3です。
障壁4：組織が許してくれない
ここからは、最も解決が難しい障壁。そして、大企業で働く人から最もよく聞く障壁です。
何が壊れているかが見え、どこから始めればいいかも正確にわかり、セットアップの時間を投資する覚悟もある。それでも、会社がそれを許してくれないかもしれない。
大企業で働くインタビュー対象者の1人は、現実をこう描写してくれました。
「使うツールは全部、クライアント承認か社内承認が必要なんです。承認が下りて、予算がついて、それから1人ずつライセンスを買っていく。」
承認。予算。1人ずつのライセンス。新しいツールを入れるたびに。プロセスが終わる頃には、最初に試したいと思った瞬間のモチベーションは数ヶ月前のものになっている。
しかし、この問題のより深い側面は「ツールの承認が降りない」だけではありません。たとえ個人としてAIツールを使えたとしても、実際の仕事が走っているシステムに接続できない、ということです。同じ人がこう言いました。
「業務環境とこれを接続できないんですよ。個人利用で使う場合、Salesforceに繋げない。Teamsにも繋げない。あれは会社のノートPCの中にあるから。」
ChatGPTにはアクセスできる。Salesforceで自動化したい仕事もある。でも、その2つを配線で繋ぐことができない。彼らが望む自動化は、個人ツールと業務データをブリッジすることが必要で、そのブリッジが禁じられているのです。
これは大企業だけの問題ではありません。別のインタビュー対象者はこう語ります。
「大企業はプライバシーへの懸念があると思うんです。ChatGPTは使っていい。でもGeminiは使っちゃダメ。なぜかは分からない。本当に分からない。でも、まあ、会社の判断なんですよね。」
「なぜかは分からない」。組織のツール制限について話を聞くと、この言葉が何度も出てきます。決定が内部から見ると恣意的に映る。承認されたツールと、そうでないツール。明確なロジックは見えない。ルールの意味が分からないまま、それを回避して仕事をしている。
多くの人にとって、これが本当の壁です。「何が壊れているかが見えない」ではなく。「どう自動化すればいいかわからない」でもなく。「やらせてもらえない」のです。
この障壁は、ほかの3つよりも厄介です。あなた自身の問題ではないからです。あなたを取り巻く環境の問題で、環境はゆっくりとしか変わりません。
これが障壁4です。
ここから何が言えるか
この4つの障壁は積み重なっています。1つ目を乗り越えても、2つ目にぶつかる。2つ目を超えても、3つ目が来る。3つ全部を突破しても、まわりの組織があなたを止めるかもしれない。
これらが合わさって、多くの人が決して越えられない壁を作っています。「何を直したいか」がはっきりわかっている人でさえ、です。だからこそ、ワークフローの自動化は、20年にわたってソフトウェアで最も約束されてきたカテゴリーであるにもかかわらず、多くの人にとってまだ理想のままなのです。
私たちは、その壁は崩せると考えています。全部とは言いません。全員にとってとも言いません。でも、現在のツールが想定しているよりは、もっと崩せる。私たちは過去数ヶ月、最初の3つの障壁に特化したものを作り、4つ目を時間とともに緩めていけるよう、自動化を十分に安全にする方法を真剣に考えてきました。何が機能するか、私たちなりの意見はあります。でも、それを語るより、お見せするほうがいいと思っています。
そこで、今やっていることはこれです。
5月16日(土)、サンノゼで無料のハンズオン・ラボを開催します。自分の仕事の中で何が自動化可能かを見つける方法、100の選択肢がある中でどこから始めるか、最初のAIチームメイトを15分以内にセットアップする方法を、一緒に進めていきます。コーディングは不要です。
定員30名。RSVPはこちら:https://luma.com/yqpulmgq
5月20日(火)には、サンフランシスコでも同様のイベントを開催予定です。詳細とRSVPは追ってお知らせします。最新情報を一番早く知りたい方は @vm0_ai をフォローしてください。
どちらにも参加できない方も、フォローしておく価値はあります。ラボで実際に参加者が作ったもの、ワークフロー、驚いたこと、うまくいかなかったことを次の記事にまとめます。実践的な答えは、どちらにせよ手元に届くようにします。
上記の4つの障壁は実在します。話を聞くほとんどの人から、私たちはその話を聞きます。最初の3つは今日、解決できます。4つ目は時間がかかりますが、これも解決可能です。私たちは今後数週間、それを証明することに使っていきます。イベントで。次に公開するものの中で。
引用は役割に基づいて匿名化されています。インタビューサンプル:ソフトウェア/AI、医療、舞台芸術、製造、コンサルティング、小売、バイオメカニクス、非営利の8分野から計22人。約73%が技術系のバックグラウンドを持ち、27%はそうではありませんでした。
