AIで1回は16.7%速くなっても、週の合計が減った人は4人に1人。自分のブログ運用は件数しか数えていなかった

AIで1回の作業は16.7%速くなっても、1週間の仕事時間が減ったと答えた人は4人に1人だった。パーソル総合研究所の調査を読んで、自分のブログ運用は「減った」と言えるのか数えてみたら、数えられたのは件数だけで、時間は1分も出せなかった。

調査の数字は「1回」と「1週間」で食い違っていた

タスク単位では平均16.7%（週26.4分）短縮、でも総労働時間が減った利用者は25.4%だけ。

パーソル総合研究所が2026年2月3日に公表した「生成AIとはたらき方に関する実態調査」の数字は次のとおり。調査は2025年10月24日〜28日、正規雇用者3,000人の有効回答が土台になっている。

タスク単位と総労働時間の違い

タスク単位は「メール1通を書く」など1回の作業にかかった時間。総労働時間は1週間に働いた合計。1回が速くなっても、浮いた時間に別の作業が入れば合計は変わらない。

10月の投稿ログは25行、ネタ在庫のAI仕事術の未使用は14件。時間を書く列は最初から無かった。

ブログの自動投稿ログとネタ在庫を数えた結果がこれ。

投稿は止まらず続いている。ただ「自動化で時間が減った」と書こうとしても、Beforeの分数もAfterの分数も無い。調査の言う「実感はあるが総量は減っていない」を、自分では否定も肯定もできなかった。

記録が件数だけだと、削減は「実感」でしか語れない。タスク1回の短縮と、週の合計は別物として測る必要がある。

1回あたりの分数と、その週の合計作業時間の2つを並べて記録する。

調査の食い違いを自分の運用で確かめるには、次の2列がログに要る。

投稿ログの末尾に追記する書式：
「| 作業分：リサーチ◯分／執筆◯分／裏取り◯分 |」
週末にClaudeへ貼る指示：「今週のログの作業分を合計して、先週と比べて。1回あたりの平均と週の合計を別々に出して」

1回あたりの平均が下がっているのに週の合計が横ばいなら、浮いた時間を別の作業が埋めている。逆に合計も下がっていれば、減ったと言える。どちらなのかは、数週間たまってからでないと出ない。

今日の作業が終わった時点で、かかった分数を1行だけ残す。

メモ帳でもスプレッドシートでもいい。「何をやったか／何分かかったか」の2項目を、まず1週間続ける。そのあと上のプロンプトを貼って、平均と合計を並べる。