テック企業のCEOたちには、AIによる心理的異常の兆候が見られる

今日のテクノロジー業界には、かつて大きな変革が起きた時期——例えばコストが制御不能となったクラウドコンピューティングの初期段階——を思い起こさせるような生々しさがある一方で、記録的な収益が上がる中で大量解雇が行われており、前例のない状況とも言えます。

この矛盾を説明しようとする説が一つあります。それは、テクノロジー企業の経営幹部、特にCEOたちがAIによって引き起こされる大志妄想に集団的に陥っているというものです。実際、Boxの創設者であるアーロン・レヴィをはじめ、少なくとも一人のCEOがこれを公然と認めています。

「CEOたちはAIによる精神病に特にかかりやすい。なぜなら彼らは、AIを使って最大限の価値を生み出すために依然として行われなければならない最終段階の作業から十分に距離を置いているからだ」とレヴィはX上で書いています。

CEOたちは、レヴィが挙げる例のようにAIを使って遊んだり、プロトタイプを作成したり、契約書を作成したりするだけで、AIエージェントなら実際の業務もこなせると結論づけてしまいます。

しかし、こうしたトップ層の経営幹部たちは、コードをレビューしたり、バグを見つけ出したり、デプロイ前に虚構のライブラリへの呼び出しなどを発見したりする人々ではありません。彼らは自社特有の契約条件でAIモデルを訓練したり、隠された条項を見つけ出すために何日も契約書を調べたりすることもありません。レヴィが指摘している通りです。

要するに、レヴィの説によれば、CEOたちは自動化できるものとできないものを正確に見極めるのに十分なプロセス理解を欠いているのです。しかし、その無知が彼らが自分の信念に基づいて行動することを妨げるわけではありません。

注目すべきは、レヴィがAI反対派ではないという点です。むしろ正反対で、彼はX上で270万人ものフォロワーに向けてAIを肯定的に扱ったコンテンツを投稿したり、「Headless software is the future」といったブログ記事を書いたりしており、AIエージェント向けに作られたソフトウェアこそが将来の方向性だと主張しています。また彼は実際にも天使投資家としてAIスタートアップへ積極的に投資しています。

では、CEOたちは代わりに何をすべきでしょうか？レヴィは、その能力や限界を真に理解するためにAIを「大量に」活用し、「利点と実際の業務の両方を適切に評価できるようになること」を勧めています。

CEOたちはAIによる精神病に特にかかりやすい。なぜなら彼らは、AIを使って最大限の価値を生み出すために依然として行われなければならない最終段階の作業から十分に距離を置いているからだ。

そのため、彼らがAIを遊び半分で使うとき、幸運な結果しか見えず、その後に起こり得る10件や20件もの問題までは考慮しないのだ…… https://t.co/ne5mvJ4Rgx

— アーロン・レヴィ (@levie) 2026年5月24日

私は人類を信じており、一部のCEOが本当にそのような取り組みを試みていると考えています。しかし現時点では、彼らは少数派のようです。

2026年の最初の5ヶ月だけでも、テクノロジー業界では2025年全体に匹敵するほどの解雇が発生しています。業界追跡サイトLayoffs.fyiによると、今年これまでに152社のテクノロジー企業で115,430人が解雇されており、2025年には275社で124,636人が解雇されたのと比較しています。

そして、これらの企業の大多数が解雇の理由としてAIを挙げています。多くの人々は、大手テクノロジー企業がAI効果を誇張しており、実際には他の経営上の判断や指標が解雇の要因であるにもかかわらず、過去または将来のAIによる生産性向上を理由にしていると主張しています。

それでもなお、目立つ事例もあります。プロジェクト管理・生産性ソフトウェアスタートアップClickUpのCEOであるゼブ・エヴァンスは、内部業務を処理するために約3,000のAIエージェントを導入した後、従業員の4分の1にあたる22％を解雇したとX上で誇らしげに発表しました。

エヴァンスは、この措置がコスト削減のためではないと主張しています。代わりに彼が描くのは、AIエージェントを管理し、毎日その出力を素早くレビューする人々で構成される労働力です。これによって彼が「100倍組織」と呼ぶものが生まれると彼は考えています。

AIは強力なツールかもしれませんが、AIと生産性に関するデータは、このような前提を大きく裏付けていません。

UCバークレー校の『California Management Review』に10月に掲載された他の研究のメタ分析では、「AIの導入と全体的な生産性向上との間に確かな関係は見られない」という結果が出ています。

3月にアメリカ国立経済研究所が発表した研究では、AIの導入が生産性を向上させることは確認されましたが、「実際の生産性向上よりも感じられる生産性向上の方が大きくなるという生産性のパラドックス」があると指摘されています。

MITの研究者たちは、さまざまなタスクに数千のエージェントを導入した結果、多くの場合でエージェントは人間レベルの品質の作業を生み出せていないと結論づけました。現在の大規模言語モデルの進化速度からすると、彼らは2029年までに「平均して80％～95％の成功率で、最低限十分な品質レベルでほとんどのテキスト関連タスクを完了できるようになるだろう」と予測しています。

言い換えれば、AIは約3年後にほとんどのタスクで基本的な能力に到達する見通しです。これらの研究者たちは、エージェントが人間を上回る性能を発揮するにはさらに数年かかるだろうと考えています。

一方、『ハーバード・ビジネス・レビュー』に掲載された研究では、誰もがAIを使ってより多くの成果を生み出すと、ボトルネックは単純に経営幹部へと移ることが示されています。彼らの業務は依然として、生み出されたすべてのものを承認する人間を必要とします。もし誰もが行動できる権限を持つようになれば、OpenAIが昨年経験したことからもわかるように、状況は急速に制御不能に陥り得ます。

CEOたちはそのような状況に備えているのでしょうか？もしそうでなければ、現在続くCEOたちのAI妄想がもたらす最もあり得る結果は、単純に組織の混乱だけです。