--- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [AIの普及に伴って「2種類のAIユーザー」が出現しているとの指摘、どうすればAIで生産性を向上できるのか？](https://gigazine.net/news/20260203-two-kinds-ai-users-emerging/)【GIGAZINE】(2026年02月03日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - GIGAZINEは、価格高騰によりサーバー運営が困難な状況にあり、コンテンツの質を維持するため、読者からの寄付（月額825円または1回900円、少額でも可）を募っています。 - AIの普及に伴い、ソフトウェア開発者マーティン・アルダーソン氏は「パワーユーザー」と「ライトユーザー」の2種類のAIユーザーが出現していると指摘しています。 - パワーユーザーはAIツールを積極的に業務に統合し生産性を向上させる一方、ライトユーザーは単純な質問に留まり、AIの誤情報により生産性向上は難しいとされます。 - 企業がAIによる生産性向上を達成できない要因として、Microsoft Copilotのような貧弱なAIツールの利用制限、厳格なITポリシー、内部APIの欠如が挙げられています。 - 中小企業の従業員が、AI活用しやすい環境により、大企業の従業員を生産性で上回るケースも発生しています。 - AIと仕事の未来には、トップダウンではなく従業員からの有機的なAI活用、APIを導入したシステム、安全対策を備えたAIモデル、そして内部APIへのアクセスが重要であると展望されています。 > [!NOTE] 要約おわり --- [AI](https://gigazine.net/news/C48/) [](https://i.gzn.jp/img/2026/02/03/two-kinds-ai-users-emerging/00.jpg) 近年はAIを搭載したチャットボットやコーディングツールが普及し、さまざまな企業が生産性向上のためにAIの活用を模索しています。そんな中、ソフトウェア開発者でもあるテクノロジー系ライターのマーティン・アルダーソン氏が、「2種類の異なるAIユーザーが出現している」と指摘しました。 **Two kinds of AI users are emerging. The gap between them is astonishing. - Martin Alderson** **[https://martinalderson.com/posts/two-kinds-of-ai-users-are-emerging/](https://martinalderson.com/posts/two-kinds-of-ai-users-are-emerging/)** [](https://martinalderson.com/posts/two-kinds-of-ai-users-are-emerging/) AIツールの活用による生産性の向上についてはさまざまな見解があり、「AIの活用によって生産性が大幅に向上する」と主張する人々もいれば、「企業が無理にAIを導入するせいで生産性が下がっている」という指摘もあります。こうした極端な見解が生じる理由について、アルダーソン氏は「2種類のAIユーザー」がいると指摘しています。 まずアルダーソン氏が挙げているのがAIの「パワーユーザー」で、これらの人々は **[Claude Code](https://gigazine.net/news/20251021-anthropic-claude-code-web-app/)** や **[Model Context Protocol(MCL)](https://gigazine.net/news/20251210-mcp-donated-to-aaif/)** といったAI技術の導入に全力で取り組んでいます。意外なことに、パワーユーザーの中にはそれほどITテクノロジーに詳しいわけではない人も多いものの、ターミナルでClaude Codeを使ったり数十もの非ソフトウェア系タスクでAIを活用したりしているそうです。 パワーユーザーが業務へのAI導入を積極的に進める一方で、ChatGPTに質問をするといった程度でしかAIを使わない「ライトユーザー」もいます。ちょっとした質問をする程度の使い方では生産性の向上は難しい上に、チャットAIが提供する回答には誤りや幻覚(ハルシネーション)が含まれていることもあります。 [](https://i.gzn.jp/img/2026/02/03/two-kinds-ai-users-emerging/01.jpg) アルダーソン氏は、企業が使っているAIツールやITポリシーなども、AIによる生産性向上が可能かどうかに影響していると主張しています。まずアルダーソン氏は、Office 365サブスクリプションにバンドルされており企業向けシェアの高い **[Microsoft Copilot](https://gigazine.net/news/20250327-microsoft-365-copilot-researcher-analyst/)** が、そもそもChatGPTインターフェースの粗悪なクローン版といった印象で、AIツールとして貧弱だと批判しています。実際、MicrosoftはCopilotにほぼ無料でアクセスできるにもかかわらず、社内チームに **[Claude Codeを利用](https://www.theverge.com/tech/865689/microsoft-claude-code-anthropic-partnership-notepad)** させているとのこと。 それにもかかわらず、多くの企業ではMicrosoft Copilotが唯一使用を許可されているAIツールとなっています。アルダーソン氏は、「Copilotは動作が遅く、コード実行ツールは正常に動作せず、やや大きいファイルではメモリとCPUの非常に厳しい制限が原因と思われるひどい失敗をします。これは多くの企業にとって存続に関わるリスクになりつつあります。経営幹部はこれらのツールを使っているものの成果がよくないためAIを諦めたり、大手コンサルティング会社や経営コンサルティング会社に多額の費用を投じてもほとんど成果が出なかったりします」と述べました。 また、一部の企業ではITポリシーが厳しいため社内システムがほぼロックダウンされており、基本的な **[インタプリタ](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%97%E3%83%AA%E3%82%BF)** をローカルで実行することさえ許されていません。他にも、コアワークフローに内部APIがほとんど存在しない古いソフトウェアに縛られていることも多く、たとえAIツールを使えたとしても連携して作業することができないとアルダーソン氏は指摘しています。 中には、社内のエンジニアリング部門がその他の部門と隔離されていたり、完全にアウトソーシングされていたりするケースもあります。この場合、安全にサンドボックス化されたAIエージェントを実行するためのインフラストラクチャー構築が難しく、社内で安全にAIツールを活用することは困難です。 こうした状況下でアルダーソン氏は、AIを活用しやすい環境にいる中小企業の従業員が、大企業の従業員を生産性で上回るケースも生まれているとしています。アルダーソン氏は、「かつて中小企業の従業員は大企業の競合他社が持つリソースやチームをうらやましがる傾向がありましたが、近年はその傾向が逆転しつつあるように思います」と述べました。 [](https://i.gzn.jp/img/2026/02/03/two-kinds-ai-users-emerging/02.jpg) アルダーソン氏は、AIと仕事の未来について以下のような展望を描いています。 **1：真の飛躍はトップダウンのAI戦略ではなく従業員から有機的にもたらされる** アルダーソン氏は、生産性の真の向上は小規模なチームがAIを活用したワークフローの構築を試みることによって実現すると考えています。これらの従業員は現場のプロセスを熟知しているため、実際のプロセスをよく知らないアウトソーシングされたエンジニアリングチームより優れた成果を上げられるとのこと。 **2：システムに何らかのAPIを導入している企業が恩恵を受ける** AIツールはプロンプトによる指示だけでなく、さまざまなAPIと連携することではるかに多様なユースケースに拡張できます。そのため、従業員がユーザーに代わってクエリを実行する読み取り専用のデータウェアハウスといったAPIから、複雑なコアビジネスプロセス全体をAPI化したものを含め、APIを導入している企業が強い恩恵を受けるというわけです。 **3：安全対策を備えたAIモデルが必要** 社内でAIエージェントを活用するにはすべてを安全なメカニズムで包括するべきであり、少なくとも読み取り専用のレポート作成においては、ネットワーク制限を備えた何らかのコードエージェントを実行するホスト型 **[仮想マシン](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%AE%E6%83%B3%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3)** が機能するとアルダーソン氏は考えています。しかし、データの作成と編集に関しては、非技術系ユーザーがAIモデルを安全に使用できる状況がまだ整っていないとのこと。 **4：社内にAPIが導入されているかどうかが重要** ほとんどの企業はAPIファーストの製品を使っておらず、仮にAPIがあったとしても開発者向けに最適化されており、数千人の従業員が自由にアクセスできるようになっていません。そのため、AIを導入して生産性を向上したい場合、内部APIへのアクセス欠如がボトルネックになる可能性があるとアルダーソン氏は指摘しました。 この記事のタイトルとURLをコピーする **・関連記事** **[役立たずなAIの使用を強制されることで優秀な人材が疲弊しているという指摘 - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20251204-ai-hate-bad-loop)** **[「AIに頼るとスキルが向上しない」という言説の実態をAnthropicが調査 - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20260202-ai-assistance-impacts)** **[AIは1年で純雇用をイギリスで8％・日本で7％・ドイツで4％減少させたとの報告、一方でアメリカではAIが2％の雇用増加につながる - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20260127-ai-uk-jobcuts)** **[AIコーディングツールは生産性を19％も低下させているという調査結果、AI出力の評価・手直し・再出力などで無駄な時間が大量発生か - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20250711-ai-coding-tools-reduce-productivity)** **[ソフトウェア開発でAI丸投げがダメな理由 - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20251222-why-outsourcing-ai-software-development-bad)** **[AIが計算問題を間違えただけでなくエラーを隠すために検証結果をでっち上げたという報告 - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20260128-ai-fake-proof)** **[AI搭載ペッパー君「Pepper+」をソフトバンクが発表 - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20260203-pepper-plus-softbankrobotics)** **[AIエージェント専用SNS「Moltbook」のデータベースが流出、誰でもサイトのAIエージェントを制御して何でも投稿できる状態になっていた可能性あり - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20260202-moltbook-database-leaked)** **・関連コンテンツ** - [](https://gigazine.net/news/20231010-microsoft-github-copilot-losing-money/) [Microsoftはコード補完AIツール「GitHub Copilot」でユーザー1人あたり月額3000円近くの損失を出しているという報告](https://gigazine.net/news/20231010-microsoft-github-copilot-losing-money/) - [](https://gigazine.net/news/20250813-claude-sonnet-4-supports-1m-tokens/) [AnthropicのAI「Claude Sonnet 4」が100万トークンのコンテキストをサポート、7万5000行超のコードや数十の論文を1度に処理可能](https://gigazine.net/news/20250813-claude-sonnet-4-supports-1m-tokens/) - [](https://gigazine.net/news/20230524-microsoft-ai-dev-home-productivity-developers/) [Microsoftが次世代AIアプリ開発のサポート＆面倒なセットアップを簡略化して生産性を向上させる開発者用ダッシュボード「Dev Home」を発表](https://gigazine.net/news/20230524-microsoft-ai-dev-home-productivity-developers/) - [](https://gigazine.net/news/20210929-how-big-tech-runs-projects/) [大手IT企業はどのように社内の開発プロジェクトを管理しているのか？](https://gigazine.net/news/20210929-how-big-tech-runs-projects/) - [](https://gigazine.net/news/20251016-anthropic-claude-haiku-4-5/) [Anthropicが軽量コスト重視の「Claude Haiku 4.5」を発表、Claude Sonnet 4と同等のパフォーマンスを3分の1のコストと2倍以上の速度で実現](https://gigazine.net/news/20251016-anthropic-claude-haiku-4-5/) - [](https://gigazine.net/news/20240814-microsoft-copilot-chatbot-not-safe/) [MicrosoftのCopilotを用いたAIチャットボットが悪用されてサイバー攻撃が仕掛けられてしまう危険性がある](https://gigazine.net/news/20240814-microsoft-copilot-chatbot-not-safe/) - [](https://gigazine.net/news/20251017-claude-skills/) [AIエージェントに専門知識や組織的な文脈などを事前に与えて「スキル」として呼び出せる「Claude Skills」をAnthropicがリリース](https://gigazine.net/news/20251017-claude-skills/) - [](https://gigazine.net/news/20230709-google-medical-ai-chatbot-test-hospitals/) [Googleの医療用AIチャットボットがすでに医療機関でテストされている](https://gigazine.net/news/20230709-google-medical-ai-chatbot-test-hospitals/) in [AI](https://gigazine.net/news/C48/), Posted by log1h\_ik You can read the machine translated English article **[As AI becomes more widespread, two types…](https://gigazine.net/gsc_news/en/20260203-two-kinds-ai-users-emerging)**.