はじめに
「AIで工数が1/10になった」という話をよく聞く。だが、現実はそう単純ではない。本記事では、実際のプロジェクト運営データをもとに、AIによる工数圧縮の「リアルな数字」を共有する。
前提条件
- 一人会社（ANDOOR）での実績ベース
- 対象期間: 2025年Q3-Q4
- 比較対象: 同等規模の案件を従来型チーム（3-4名）で実施した場合の想定工数
圧縮できた領域
コード生成・実装（圧縮率: 70-80%）
Claude Code + GitHub Copilot の組み合わせで、実装工数は確実に圧縮できる。特にボイラープレートコードや定型的なCRUD実装では効果が顕著。ただし、アーキテクチャ設計や複雑なビジネスロジックの判断は依然として人間の領域。
ドキュメント作成（圧縮率: 60-70%）
提案書・レポートの初稿作成はAIが大幅に効率化。ただし、クライアント固有のコンテキストを踏まえた最終調整は人間の仕事。
リサーチ・情報収集（圧縮率: 50-60%）
Web検索・論文読解の初期スクリーニングはAIが有効。ただし、情報の信頼性判断と文脈に応じた取捨選択は人間が担う。
圧縮しにくい領域
- クライアントとの対話・関係構築
- 曖昧な要件の構造化
- 組織政治を考慮した提案設計
まとめ
AIは「人間の代替」ではなく「増幅器」。0.6人月の仕事を0.2人月で回すことは可能だが、その前提は「何をAIに任せ、何を人間が判断するか」の切り分けが明確であること。