個人的には、AIをメチャクチャ活用しているつもり。

つもりと書いたのは、こんな使い方で良いのだろうかという自問。Fable5やChat GPT5.6以降、日本の会社にいるあんな人やこんな人を思い浮かべて、これは吹っ飛ぶなと思った次の瞬間には、オレもこの程度の使い方で吹っ飛ぶ側だろうかと心配になっている。

世の中を見渡すと、私の心配をよそに景色はまったく違う。AIエージェントは今日もファイルを読み、資料を作り、勝手に仕事を進められるところまで来ているのに、それを職場で使える会社員は、ほとんどいない。

しかも、この差はもう笑い話では済まない水準に来ている。Fable 5やGPT-5.6の世代のモデルでは、エージェントを日常的に回す人とそうでない人の効率差は、道具の差というより働き方の断層だ。この変化を産業革命に匹敵する、いや超えると言う人たちがいるが、毎日使っている身としては、大げさだとは思わない。

つまり、いまの会社員は全員、会社の規制と、AIでやれることの間に立っている。

この隙間で、みんな実際のところ何をしているんだろう。気になったので、探しに行った。今日はその観察記録である。

統計に映るのは「隠れチャット」まで

まず数字を見る。

従業員の半分以上が会社の許可なくAIを使っている、という調査は山ほどある。Gartnerの調査では57%以上が個人の生成AIアカウントを業務に使い、PwC Japanの調査でも、国内従業員の52%が個人契約のAIツールを業務に使った経験があると答えている。

ただし中身を開けると、その大半は「私物スマホでChatGPTに聞く」というライトな使い方だ。エージェント——ファイルを読み、ファイルを作り、自律的に作業を進めるAI——となると、数字は一気に萎む。矢野経済研究所の調査では、生成AIを活用している企業215社のうち、AIエージェントを「利用中」はわずか3.3%。BCGの調査でも、日本のエージェント導入率は7%で世界平均を下回る。

理由は単純で、チャットは私物スマホに逃がせるが、エージェントは仕事のファイルに触れてこそ意味があるから、私物には逃がせない。会社員の自衛策は「隠れチャット」で頭打ちになる構造なのだ。AIで一番おいしい部分が、ちょうど規制の向こう側にある。

「Copilotは是非どうぞ(ﾆｯｺﾘ)」

では、規制の内側の会社員は何を渡されているのか。

会社がChatGPT EnterpriseやGeminiを正式契約している組は、まだいい。最新モデルに触れられて、データも企業契約で守られている。問題は、その下の多数派——「AIならCopilotがあるでしょ」組である。Xで検索すると、彼らの声はこうだ。

ChatGPTもGeminiもClaudeも申請は却下で、Copilotだけは「是非使ってください(ﾆｯｺﾘ)」。この投稿、笑い話に見えて、日本のオフィスAI事情の構造をほぼ完璧に要約している。会社にとって重要なのは「何ができるか」ではなく「許可済みリストに載っているか」なのだ。

こちらは会社でClaude Codeを使ったら怒られた人。「てかCopilotってなにができるの？？」という叫びがいい。多くの会社で配られているのは無料版のCopilot、つまり事実上のチャットボットであり、冒頭の「AIでやれること」との距離は、絶望的に遠い。

そして、この隙間を一番深刻に受け止めているのは、若手だ。

スタートアップでバリバリ開発していた新卒が、Copilotしか使えない大企業に移って「一年後に自分の市場価値が0になるかもしれないことが怖くて仕方がない」と語る。隙間に立たされることは、単なる不便ではなく、キャリアの資産が目減りしていく恐怖なのだ。

念のため、会社側を悪者にして終わる話でもない。情報システム部門側からは「Copilotに縛るのは、Microsoftの管理基盤（IntuneやPurview）でデータ統制が効くからだ」という声もあり、これはこれで筋が通っている。顧客情報を勝手に外部AIに入れられたら困る、というのは正当な業務だ。問題は規制の存在ではなく、規制とAIの進化速度の差が開き続けていることにある。

隙間で、みんな工夫を始めている

面白いのはここからだ。この隙間に立つ会社員たちは、ただ諦めて待ってはいなかった。観察していると、いくつもの「隙間の技」が見つかる。

檻の中を掘り下げる人がいる。会社公認のCopilotの内側でモデルを切り替えてClaudeのOpusを呼び出し「案外使える」と試行錯誤する人。会話履歴がすぐリセットされるCopilotに、手動でメモを渡して「外部記憶」を作れないか工夫する人。制限された道具を限界まで使い倒す、営倉の中の職人芸である。

檻の外で素振りをする人もいる。

会社ではCopilotしか解禁されていないから、個人では「趣味みたいなノリ」でAIに触れておく。この人は、個人がAIで作れる資料の水準を見て「仕事でパワーポイント資料作るの嫌になってきますよね笑」と書いている。笑、と付けてはいるが、これは会社の外で起きている進化を正確に測量している人の言葉だ。

そして、素振りには意味がある。それを証明する投稿も見つけた。

Copilotしか使えなかった古い体質の会社で、Claude Opusが解禁された瞬間の記録である。資料作成に追われていた時間から解放され、部内の勉強会で共有したら「革命起こした感覚」になったという。檻の扉は、ある日突然開くことがある。そのとき部署で一番早く走れるのは、外で素振りをしていた人だ。

一方、規制のない世界は祭りである

比較対象として、規制の外側——自分のデータを自分の裁量で触らせられる人たち——を見ておきたい。Xの検索窓に「AI社員」と打ち込むと、そこはもう祭りだった。

https://x.com/kuroko_achan/status/2077248855574544462

PC音痴を自称する3児のお母さんが、一度挫折して、それでも戻ってきて、Claude Codeと二人三脚でAI社員のバーチャルオフィスを作り、教材やKindle本まで出している。

非ITの工場技術職が、「エンジニアならすぐなんだろうな」と諦めていた現場カイゼンを、AIで翌日に動かしている。私はベトナムの製造業にいるので、この投稿には胸ぐらを掴まれた。どこの工場にも「諦めの在庫」は山積みなのだ。

分かれ目は、スキルではなかった

祭りの側と、隙間の側。両方を並べると、分かれ目がはっきり見える。

エンジニアかどうかではない。祭りの側には3児の母も工場技術職もいて、隙間の側には市場価値の低下に怯える本職のエンジニアがいる。ITスキルは、境界線ではないのだ。

分けているのは、データの所有権と裁量である。

自分の事業、自分の現場、自分が管掌する業務——エージェントに食わせる素材が手の届くところにあり、それをAIに触らせる判断を自分で下せる人が、祭りの側にいる。データが会社のもので、許可を出す権限が自分にない人が、隙間の側にいる。Claude CodeもCoworkもCodexも月20ドル前後で誰でも契約できるのだから、足りないのはツールでも知能でもなく、「触らせていいデータ」と「触らせると決められる立場」なのだ。

Anthropicが公開している利用データの分析で、CEOや上級管理職が「高賃金なのにAI利用が少ない」職種群に分類されているのも、示唆的だ。エージェント時代の主導権は、AIを「導入すると決める人」ではなく「自分の手で回す人」の側にある。なのに、回す裁量は現場に降りてこない。この捻れが、隙間の正体だと思う。

ところで、Google翻訳は良いのか

ここまで書いて、もう一つ引っかかっていることがある。規制そのものの、奇妙な形だ。

多くの会社では、生成AIは禁止か申請制なのに、Google翻訳やDeepLに業務文書をぶち込むことは、誰も咎めない。

仕組みだけを見れば、両者は同じことをしている。無料の翻訳サービスも、入力したテキストを外部サーバーに送信し、規約上はサービス改善——つまり学習——に使われ得る。しかも実害が先に出たのは翻訳サイトの方だった。2015年、無料翻訳サイト「I Love Translation」に利用者が入力した内容が誰でも閲覧できる状態になっていたことが発覚し、中央省庁や銀行のメール、弁護士と依頼者のやり取りまでが検索結果に流出した。ChatGPT登場の8年前である。おまけに、Google翻訳自体が今や生成AIベースの技術で動いている。

つまり多くの会社のルールは、データがどこへ流れるかではなく、そのツールが「新しいか」「AIっぽいか」を規制している。禁止リストがツールの名前で書かれ、データの流れで書かれていない。ルールが追いついていないのではなく、ルールの書き方の思想が最初からズレているのだ。だとすれば、次の新しいツールが出るたびに同じ隙間が生まれる。隙間は、待っていても埋まらない。

数年後に起きることを、予言しておきたい

ここまでの観察を全部つなぐと、嫌な未来がひとつ、かなりの解像度で見えてしまう。

まず、AIを禁止し続ける会社は、すでに乗り遅れている。エージェントの効率差が働き方の断層になった世代で、断層の向こう側に社員を一人も立たせていないのだから。

そして、この記事で見てきた皮肉な構造がある。祭りの側でチャレンジしている個人は確かにすごい。だがその同じ人が、会社の門をくぐった瞬間に何もできなくなる。個人の腕前と、組織の能力が、完全に分離してしまっているのだ。会社の中には、腕を磨いた人間の腕を振るう場所がない。

だから数年後、こうなる。

規制していた会社が、世間に押される形でようやく「AIエージェント導入」を決める。ライセンスが配られる。だが、誰も使えない。素振りをしてきた社員は少数派で、その多くはもう腕を振るえる場所へ移った後だ。困った会社はコンサルを入れる。研修が開かれ、ガイドラインが整備され、PoCが走る。そして一巡した後に残る感想は、たぶんこうだ——「で、結局よくわからなかった」。

既視感があると思う。DXで、まったく同じ光景を見た。ツールを買うことと、使える組織を作ることは、別の仕事なのだ。祭りの側でAI社員を組織化している個人たちが、役割の設計だの権限の線引きだの、まるで経営者のような技術を延々と語っているのは偶然ではない。エージェント活用の本体はツールではなく運用の腕で、それは発注書では買えない。

この予言が外れるとしたら、道具の側が進化しきって「導入すれば誰でも使える」水準まで来る場合だ。その可能性は否定しない。ただ、いま現にうまく回している人ほど、指示の型や任せ方といった「組織づくりの技術」を語っている。買った日から使える道具なら、彼らがあんなに試行錯誤を書き残すはずがない。

隙間の歩き方

だから、いま隙間に立っている会社員の現実解は、たぶんこの三つに絞られる。

一つ。会社のデータは、会社のルールの中でだけ扱う。隠れチャットにコピペを深追いしない。これは倫理の話であると同時に、自分を守る話でもある。

二つ。自分の裁量が及ぶ領域——自分のメモ、自分の学び、自分の副業、家庭の作業——で、エージェントを実際に回して素振りをしておく。「趣味みたいなノリで触れておかないと」という先ほどの言葉が、おそらく現時点の最適解だ。月20ドルで、祭りの側の道具はすべて手に入る。

三つ。解禁の日に備える。Opus解禁で「革命」を起こした人の投稿が示すとおり、檻の扉は突然開く。逆に、環境が整うまで使わないと決め込んでいたら、自分の担当業務の方が先にAI化された、という投稿も見つけた。扉が開くのと、仕事が向こう側へ運ばれるのと、どちらが先かは誰にも分からない。

そして、先の予言どおり数年後にコンサルがやって来た日、その提案の当たり外れを見抜けるのは、社内で唯一エージェントを回したことのある「素振りの人」だけだ。乗り遅れた会社の中で、素振りは静かに、いちばん高くつくスキルになっていく。

……と、偉そうに書いたが、この観察はXで「書く人」に偏っている。声を上げずに隙間で消耗している人、静かに素振りを重ねている人のほうが、本当は多いはずだ。

あなたの会社のAI環境はどの階層で、あなたは隙間で何をしているだろうか。よければコメントで教えてほしい。隙間の技のコレクションは、多いほど役に立つ。