AIが「チャットの相手」から「チームメンバー」になる日

少し前まで、AIの使いかたといえば「質問して、答えをもらう」でした。
この一問一答のスタイルが、AI利用の基本形として定着していました。

しかし、その前提も徐々に変わってきています。２つのニュースを見て、改めて実感しました。

1つ目はAnthropicが6月23日に出したClaude Tagの発表。2つ目はOpenAIが6月25日に公開した、Codexというエージェントツールの利用実態に関するリサーチペーパーです。どちらも「AIをどう使うか」という話なんですが、指しているフェーズが一段先に進んでいます。

「タグを付けて仕事を頼む」という新しい感覚

Claude Tagは、SlackでClaudeをチームメンバーとして使う仕組みです。

チャンネルにClaudeを追加して、@Claudeとタグを付けてお願いをすると、Claudeが仕事をこなしてくれる。終わったらスレッドに結果を返してくれる。その間、自分は別の仕事をしていていい。

今まで、AIに何かをお願いするときは、自分がチャット画面を開いて、指示を出して、結果を受け取って、また別の画面に移して使う、という動きが必要でした。AIとのやりとりは、常に自分が主体でした。

Claude Tagは、その構造を逆にします。自分の仕事の流れの中にClaudeがいて、必要なときにタグを付けて仕事を投げる。自分が主役で、Claudeがサポートに回る、という関係性です。

AIを入れると、人間同士のコミュニケーションは減るのか

ここで一つ、疑問を持った人がいるかもしれません。

「チームにAIが入ると、人間同士の会話が減るんじゃないか」という疑問です。みんながAIに話しかけるようになって、チームの雰囲気が変わるんじゃないか、と。

Claude Tagの設計を見ると、確かに直接の会話は減りそうですが、チームの連帯感に関してはむしろ逆の方向に動く可能性があります。

Claude Tagは「マルチプレイヤー」という仕組みになっていて、チャンネル内の全員が同じClaudeと話せます。そして重要なのが、誰かが途中まで進めた仕事を、別の人が続きから引き継げるという点です。

つまり、Claudeがチームのハブになるんですよ。Aさんが「この資料をまとめておいて」とClaudeに頼んで、後からBさんが「さっきの資料を踏まえて提案書を作って」と続きを頼める。AさんとBさんが直接話さなくても、Claudeを介して仕事が繋がっていく。

しかもClaudeは、チャンネルでの会話を追いながら、チームの仕事の文脈を蓄積していきます。「うちのチームが何をやっているか」を知っているメンバーが一人増える、という感覚に近い。新しい人がチームに入ったとき、毎回ゼロから説明しなくていいのと同じことが起きます。

AIが人間のコミュニケーションを代替するのではなく、人間同士の協力を加速させる知識のハブになる、というのがこの設計の面白いところだと思っています。

「法務担当がコーディングツールを使う」という違和感の正体

OpenAIが出したリサーチペーパーで、個人的に一番面白かったのがここです。

Codexはもともとコーディングツールとして始まりました。でも今は、法務、財務、採用といった非技術系部門でもCodexが主要なAIツールになっていて、平均的な弁護士や採用担当者のアウトプットトークンの85%以上がCodexによって生成されています。

「弁護士がコーディングツールを？」という違和感、わかります。でもここには少し丁寧な読みかたが必要です。

弁護士がCodexを使うのは、コードを書くためではありません。膨大な文書の調査、データの整理、契約書の比較分析、といった「知識労働」を、エンジニアがコードを書くときと同じような「丸投げ型のフロー」で処理しているんです。

エンジニアが「この仕様でAPIを実装して」と投げるのと、弁護士が「この契約書の問題箇所を洗い出して、修正案を作って」と投げるのは、構造としては同じことをやっています。どちらも、複数ステップの作業をAIに委任して、結果を受け取る、というフローです。

Codexの非開発者ユーザー増加率は開発者を大きく上回っていて、2025年8月以降、個人ユーザーの非開発者は137倍、組織ユーザーの非開発者は189倍に増加しています。「コーディングツール」という名前がついていても、エージェント型の仕事の進めかた自体は職種を選ばない、ということが数字として出てきています。

「8時間の仕事を任せて、エラーが起きたらどうするのか」という疑問

もう一つ、正直に言うと気になったことがあります。

2026年5月時点で、個人ユーザーの25.6%が人間換算で8時間以上かかる作業をCodexに依頼しています。OpenAI社内では、AIが週間アウトプットトークンの99.8%を担っています。

これを読んで「8時間動かして、途中でエラーが出たらどうするんだろう」と思いました。丸1日分の仕事を任せて、最後に「できなかったよん！テヘペロ」が返ってきたら、それはかなり困る話です。

ここがまだ公開情報では詳しく書かれていないところで、実際の誤検知率や失敗率のデータは出ていません。なので正確なことは言えないんですが、OpenAI社内で99.8%がエージェント経由になっているという数字から、逆算して考えられることはあります。

これだけの割合で使われているということは、「失敗したときどうするか」の設計が、ある程度確立されているはずです。全部を一つのタスクに投げるのではなく、適切な粒度に切り分ける。重要な判断ポイントでは人間が確認する。失敗しても巻き戻せるような形で仕事を組み立てる。こういう「信頼の設計」が、実運用の中で育っているのだと思います。

エージェントに仕事を委任するというのは、ただAIに丸投げすることではなくて、「何をどう任せるか」という仕事の切り出しかたそのものを設計する、ということでもある。これが、エージェント時代の新しいスキルになっていく気がしています

「一問一答」から「仕事を委任する」へ

2本を並べて読むと、同じ方向を指していることが見えます。

AIの使いかたが、「質問して答えをもらう」から「仕事を委任して結果を受け取る」に変わってきている、ということです。

一問一答のAIは、あくまでツールです。使う人間が主体で、AIは道具。でも、仕事を委任できるエージェントは、もう少し「仕事仲間」に近い存在になっていきます。自分がいない間も動いていて、文脈を覚えていて、チームの中で共有されている。

ただ、ここで一つ留保も入れておきたいんです。OpenAIのペーパーは、AI企業の社員が最先端のAIを使うという特殊な環境のデータです。これがそのまま全業種に当てはまるとは言えない。Claude Tagも現時点ではEnterpriseとTeamプラン向けのベータです。

方向性としては明確だと思っていて、変化が起きているのは間違いないんですが、「すでにこうなっている」ではなく「こうなっていく入口に立っている」という読みかたが今は正しいと思っています。

まとめ

- Claude Tagは、AIをSlackのチームメンバーとして使う仕組み
- マルチプレイヤー設計により、AIが「知識のハブ」としてチームの協力を加速させる
- 法務や採用など非技術職がエージェントを使うのは、「コードを書く」ためではなく「知識労働を丸投げ型で処理する」ため
- 8時間の仕事を任せられるようになった背景には、「何をどう任せるか」という仕事の切り出しかたの設計が育っている
- AIの使いかたが「一問一答」から「仕事の委任」に変わる入口に、今立っている

この変化に乗れるかどうかは、ツールを知っているかどうかより、「AIに仕事を委任する」という発想と、「何を任せるかを設計する」という能力に切り替えられるかどうかが先に来る気がしています。

*参考*
- Anthropic Claude Tag
- OpenAI How agents are transforming work