Zenn· 1分で読める中級
なぜ、AIは頭が良い人と悪い人の両方にストレスを与えるのか？
AI要約
AIが生産性差を「可視化」したとき、能力の優劣ではなく評価基準そのものが切り替わります。合理性を重視する側は非効率への怒り、誠実性を重視する側は努力と成果の乖離に苦しむ。両者は同じ出来事を違う規範で判断するため対話が噛み合いません。重要なのはスキル教育ではなく、探索と判断の役割分業を明確にした組織設計です。
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AI要約
AIが生産性差を「可視化」したとき、能力の優劣ではなく評価基準そのものが切り替わります。合理性を重視する側は非効率への怒り、誠実性を重視する側は努力と成果の乖離に苦しむ。両者は同じ出来事を違う規範で判断するため対話が噛み合いません。重要なのはスキル教育ではなく、探索と判断の役割分業を明確にした組織設計です。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。
