最近、Claude Opus 4.6をCoworkで使う時間が増えました。複数のタスクを同時に進め、成果物までまとめて返してくるこの使い方を続けていると、強く感じることがあります。文章を書く、分析する、といった作業よりも前に、どのツールを選ぶのか、いつ乗り換えるのか、どれくらいの時間で使える状態にするのかが、日常業務の中心に来ているということです。
正直、落ち着きません。環境が常に動いていて、腰を据えて何かを積み上げている感覚は薄れがちです。それでも、多くの場合、乗り換えたほうが成果は出やすくなる。少なくとも、今まで使っていたものと新しい候補を並べて比べれば、その時点で条件の良い方を選び直せます。この判断を繰り返すだけで、仕事の手触りは確実に変わります。
Coworkを使っていて象徴的だと感じるのは、人間の仕事が前倒しされていく点です。AIが実行を担う比重が増えるほど、人間は手を動かす側から、仕事の入口を整える側に回る。何をやりたいのか、どこまで任せるのか、どうなれば終わりなのか。ここが曖昧なままでは、どんなツールを使っても結果は安定しません。
生成AIの進化は緩やかではありません。昨日まで通らなかった作業が、今日のモデルでは通る。そうなると、「慣れているから使い続ける」という理由は弱くなり、新しい選択肢を試し、比較し、条件が良ければ移る、という判断が日常になります。その結果、成果物そのものより前に、ツール選定、移行、学習というメタ作業に、労力がはっきりと再配分されていきます。
もちろん、乗り換えは諸刃の剣です。新しいツールを触っているだけで前に進んでいる気になり、成果が残らないこともある。だからこそ、乗り換えは気分ではなく、比較として扱う必要があります。同じ仕事で試し、移行の手間を見て、短時間で判断する。それができれば、環境調整として機能します。
実行に寄ったAIが増えるほど、人間の仕事は前段に寄っていきます。ツールを選び、必要なら移り、短期間で使える状態にして、成果につなげる。この一連の動きは、生成AI時代の基礎的な仕事になりつつあります。次に見直すべきなのは、新しいツールそのものではなく、自分がどう選び、どう移り、どう覚えているのか、そのやり方なのだと思います。
