初めてこの用語を聞いたときのことを覚えています。"AI mōyú xué"—AIスラッキング理論。2023年頃、中国のテック界で流布しており、同時に面白くもあり、深く憂鬱な現象を説明していました。
これがどのように機能するかというと：工場の従業員がAIツールにアクセスします。以前は8時間かかっていたレポートが、今では20分で終わります。それでは、残りの7時間40分で彼は何をするのでしょうか？彼はタイピングしているふりをします。彼は画面を考え込んで見つめます。彼は長いトイレ休憩を取ります。そして午後5時59分に、完璧なレポートを提出して帰宅します。
従業員は大喜びです—何もせずに給料をもらっています。上司は混乱しています—皆がより生産的に見えますが、四半期の数字は昨年と全く同じです。
これを初めて聞いたとき、私は笑いました。しかし、気づいて笑うのをやめました：これは怠け者の従業員についての話ではありません。これは愚かな組織についての話です。
先週、私はこれを思い出しました。というのも、2026年中国オープンクローエコシステムレポート—Growth BlackboxとNetEase Intelligence Enterpriseによる共同研究です。彼らは2,000人の個人ユーザーと100人の企業マネージャーを調査しました。そして、そのデータは私が何年も感じていたことを確認しました：AI時代の本当のマネジメントの盲点はツールではありません。それはスピードの差です。個人がどれだけ早く動けるかと、組織がどれだけ遅く変わるかのギャップ。
私に残った3つのことはこれです—そして、Mercuryがそれについて実際に行っていること。
1. 痛点がなければ、採用もなし
ほとんどの上司はこう考えています："私は皆のためにAIツールを購入します。それは彼らにとって無料で、努力を節約し、彼らはそれを気に入るでしょう。生産性は急上昇します。"
レポートは2,000人のユーザーを5つのカテゴリに分けました：
- シュリンプ初心者 (21.7%):インストールしたが、ほとんど使っていない。月に一度、偶然に開く。
- シュリンプワーカー (25.7%):仕事が必要なときに使う。それ以外は閉じている。週に3〜5回。
- シュリンプメンター (22.9%):使って、同僚の設定を手伝う。
- シュリンプエリート (21.2%):ワークフローに深く組み込まれています。日常的に使用されています。
- シュリンプ・ゴッドファーザー（8.6%）：複数のデイリーセッション。3人以上の同僚のために設定しました。
見覚えがありますか？これはあなたのオフィスです。
重要な詳細はこちらです：シュリンプ・ニュービーズの中で—インストールしたがその後一度も触れなかった人々—最も高い割合を占めていたのは経営陣と創業者です。なぜでしょうか？彼らは解決を待っている特定の仕事上の痛みを抱えていなかったからです。誰かが彼らのためにインストールしました。彼らには解決したい問題がありませんでした。
逆に、実際にツールを使用した人々は圧倒的に特定の作業ニーズ。レポートは採用のトリガーを分解しました：36.5%は作業要件によって促進されました。30.7%は他の人のユースケースを見たことによるものです。合わせて、これは 67.2%—ユーザーの3分の2は問題を抱えて到着しました。
採用した人々は、"同僚が私のためにインストールしてくれた"？すべてのユースケース—ドキュメントの整理、スケジューリング、データ分析、コーディング—において、彼らはネガティブな好みを示しました。彼らはそのツールを持っていたが、どこにも合わなかった。まるで、頼んだことのない贈り物のキッチン家電が引き出しの中に座っているように。
マーキュリーの見解：好奇心を強制することはできない。痛みをさらけ出すことしかできない。
マーキュリーでは、クライアントのためにエージェンティックシステムを展開する際、ツールから始めることは決してありません。私たちは、ボトルネックから始めます。私たちはチームを3日間影から観察し、彼らが辞めたくなる特定のタスクを見つけます。通常、それは「週次競合情報レポートの作成」や「クライアント提案書の15回目のフォーマット変更」のようなものです。それから、その特定のタスクを処理するエージェントを構築します。
反応は決して「おお、素晴らしい技術」とはなりません。それは、「これまでのキャリアの中で、どこにあったのか？」です。
従業員にAIが彼らを30%効率的にするとは言えません。彼らは気にしません。しかし、毎週火曜日に嫌な3時間の作業が今では15秒で終わると言えば、彼らの目が変わります。人間は合理的な意思決定者ではありません。私たちは痛みを避ける機械です。リーダーとしてのあなたの仕事は道具を買うことではありません。痛みが見える、否定できない、そして人々が自ら救済を求めるほど緊急性のある環境を作ることです。
2. 個人のスピード ≠ 会社のスピード
あなたが100人の伐採者を抱える伐採会社を運営しているとしましょう。全員に高級チェーンソーを与えます。会社はすぐにもっとお金を稼げるようになりますか？
いいえ。木を切るのは今や速くなりましたが、運搬、検査、会計は変わっていません。切ることで節約した時間は、プロセスの残りの部分に食われてしまいます。
報告書はまさにこのパターンを見つけました。最前線の従業員は圧倒的に「軽く」そして「速く」感じていると報告しました。しかし、会社全体では？コストと収益は大きく変わりませんでした。
効率はどこに行ったのでしょうか？それは新しい摩擦に消費されました。追加の修正。追加の承認。追加の検証サイクル。
想像してみてください：ある従業員は、ソーシャルメディアの投稿を書くのに丸一日を費やしていました。今では、彼女はAIを使って5分でそれを生成します。彼女はまるで背中にロケットを取り付けたかのように感じています。しかし、マネージャーがそれを読んで思います：「これはAIのように感じる。手作りの質感が欠けている。」そこで彼は、3つのバージョンを混ぜ合わせて求めます。それから、誰もがAIの幻覚を恐れているので、彼女はデータの手動でのファクトチェックに半日を費やします。それから法務がレビューする必要があります。なぜなら、コンプライアンスリスクプロファイルが変わったからです。それからITはどのモデルがそれを生成したかを記録したいと言います。
彼女はAIを5分使いました。組織はその5分を処理するのにさらに1日を費やしました。投稿はそれでも24時間後に公開されます。
マーキュリービュー：AI時代の効率性は、すべての人を速くすることではありません。それは役割の圧縮です。
報告書はNetEaseの自社チームのケースを強調しました。彼らの古い製品開発フローは次のとおりでした：プロダクトマネージャーが要件を書く → インタラクションデザイナーがワイヤーフレームを描く → ビジュアルデザイナーがモックアップを作成する → フロントエンド開発者が実装する。4人、逐次的な引き渡し。
彼らはそれを再構築しました：プロダクトマネージャーが要件を直接説明し、AIがインタラクティブなプロトタイプを生成し、デザイナーが判断し微調整します。四つのノードが二つになりました。
これが私たちが呼ぶものですプロセスの崩壊 メルクリウスで。問題は「各人を30％速くするにはどうすればよいか？」ではありません。問題は：「どのハンドオフを完全に排除できるか？」
クライアントのためにエージェンティックなワークフローを設計する際、私たちは既存のプロセスをマッピングしてからAIを追加するのではありません。私たちは既存のプロセスをマッピングしてからノードを削除します。もしAIエージェントが提案書の初稿を生成できるなら、なぜジュニアコピーライターはそのチェーンにまだ存在するのでしょうか？もしエージェントが50のソースからリアルタイムで競争情報を集約できるなら、なぜアナリストは月曜日の朝に手動でそれを行うのでしょうか？
不快な真実：従業員がAIを使って作成したプレゼンテーションの数を数えることでAIのROIを測定しているなら、それは間違ったことを測定しています。本当の質問はもっと厄介です：
- どのプロセスを完全に削除できますか？
- どの役割を再スキルではなく再設計する必要がありますか？
- 現在、コミュニケーションのオーバーヘッドは効率の向上よりも大きくなっていますか？
それに答えられないなら、あなたはAIを購入していません。高価なチェーンソーを百台購入し、同じ伐採作業を続けているだけです。
3. ガバナンスのギャップ：従業員はすでに去っています
これがすべてのCTOを夜も眠れなくさせるべきものです。
報告書によると、従業員が自分でAIツールを使用し始めると、2〜4週間 ITやコンプライアンス部門が気づく前に。考えてみてください。半月の間、従業員は会社の機械でAIツールを使用し、会社のデータを処理し、外部APIに接続しており、ガバナンス機能はただ「人々がこのものを使っている」と気づいているだけです。「ああ、人々がこのものを使っている。」
「AIを導入した」88の企業のうち、完全なガバナンスフレームワークを持っていたのはわずか21.6% でした。5社中4社は無防備で運営していました。
業界の反応は予測可能でした：より厳しい禁止措置。ブラックリスト。データ漏洩防止。必須の承認ワークフロー。
報告書によると、これが機能しない理由です：厳格なガバナンスは、使用をグレーゾーンにさらに押し込むだけです。従業員は個人の電話に切り替えます。彼らはカフェのWiFiを使用します。彼らは個人アカウントを登録します。あなたはコントロールを強化したと思っているかもしれませんが、実際には見えない場所に活動を移しただけです。
マーキュリービュー：AI時代において、ガバナンスは厳格であることではありません。重要なのは、追いつくために十分に速いことです。
報告書は直感に反する道を示唆しました：本社がツールを選び、全員を訓練し、使用を義務付けるのではなく、その逆を行ってください。従業員に先に進ませてください。彼らに実験させてください。そして、組織が彼らがすでに使用しているものを特定し、カタログ化し、取り入れるようにします。マネージャーの姿勢は「調達担当者」から「追いつき担当者」へと変わります。
これは私たちがずっと主張してきたことと完全に一致しています。従来のITガバナンスモデルは、組織がバイヤーであり、従業員がユーザーであると仮定しています。AI時代では、従業員がバイヤーであり、組織が遅れた採用者です。あなたの仕事はもはやツールを選ぶことではありません。あなたのチームがすでに選んだものを発見し、それにガバナンスを施すことです。そうしないと、専有データが漏れ始めます。
私はこれを高速鉄道モデルと呼んでいます。従来の組織では、機関車が車両を引っ張ります。AIネイティブな組織では、各車両が独自のエンジンを持っています。しかし、重要なアップグレードはこれです：機関車は、すべての車両がすでにどこに行ったのかを知っている必要があります。あなたは見えないものをガバナンスすることはできません。可視性は制御に先行します。
より深い問題：労働の分業の死？
このレポートを読みながら、私を不安にさせる何かに何度も戻ってきました。
現代経済学は基盤となる石の上に築かれています：労働の分業は効率を生み出します。アダム・スミスのピン工場。専門化。各人が一つのことをうまく行い、総生産が増加します。
しかし、私はますます逆の動態を見ています。アイデアがあり、それを別の人に伝え、実行させ、レビューし、修正する必要がある場合、コミュニケーションと調整のコストは、分業自体の効率向上をしばしば上回ります。
最近オンラインで見た一文が私に強く響きました：「この時代において、労働の分業のコミュニケーションオーバーヘッドは、労働の分業の効率向上をしばしば上回ります。」
マーキュリーでは、これを直接体験しました。クライアントのGEOアーキテクチャについて戦略的な洞察を持ったとき、従来の流れはこうです：私はそれを戦略家に説明し、戦略家がライターにブリーフし、ライターが草案を作成し、それを私がレビューし、再修正のために戻します。このループには数日かかります。整合性のずれは常にあります。
新しい流れは？私はそれを私のエージェントに話します。エージェントは私の声で、私の構造的枠組みで、リアルタイムで草案を作成します。私は編集し、エージェントは修正します。私たちは1時間で出荷します。アイデア出しと実行の間の「分断」は、単一のループに統合されました。
これが千人規模の組織全体でどのようにスケールするのか、明確な答えはありません。しかし、私はこれを知っています：組織の効率に関する古典的理論がリアルタイムでストレステストされています。そして、既存の労働分業のアーキテクチャにAIを追加し続ける企業は、単に遅い機械を速く動かすだけで、速い機械を構築していないことに気づくでしょう。
勝つのは、次のように勇気を持って尋ねる者たちです：どの部門がもはや存在する必要がないのか？
— ジェームズ、CEO、マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズ詳細はこちらをご覧ください：www.mtsoln.com香港、2026年5月
