■ 1. 著者の背景と課題
- 米国クラウドベンダーのエンジニアとして勤務
- ADHDを抱えており、マルチタスクが苦手
- 複数のAIエージェントを並行運用する中で、コンテキストスイッチによる集中力の散乱が問題となっていた
- エージェントAのレビュー中にエージェントBの通知が届き、作業内容を見失うことが頻発していた
■ 2. AIエージェント時代の職場環境の変化
- 上司から「大谷翔平」になることを期待されている（エンジニアリングとPM業務の兼任）
- People Managerは不要とされ、テクニカルリーダー型マネージャとIndividual Contributor（IC）が重視される傾向にある
- AIにより1人のエンジニアが10人分の生産性を発揮できるようになり、複数の役割を兼ねた成果が求められるようになった
■ 3. エンジニア不要論の否定
- AIの登場によりエンジニアが不要になるという予測は現実には当てはまらない
- AIを活用して高品質な成果を出すためには、深いスキルとコンピュータサイエンスの知識が必要
- 人間がボトルネックであり、シニアエンジニアには複数業務の並行処理が求められる状況にある
■ 4. ADHDへの対処法: 自分のマルチタスクをやめる
- ボトルネックは自分自身であるため、エージェントは並行稼働させつつ、自分はシングルタスクに徹する方針を採用
- 具体的な手順:
- 作業開始前に必ずOneNoteに現在のステータスと次の作業を書き留める
- エージェントAに指示を出した後、エージェントBとの対話を行い、方針をまとめてから投入する
- エージェントAの作業完了通知が届いても、現在の作業が終わるまで無視する
- 作業の切り替えは常にメモを書いてから行う
- 自分が不要になるまで作業をスイッチしないことが原則
■ 5. 効果と結論
- 生産性が大幅に向上し、複数の並行作業を高効率でこなせるようになった
- メモを書くことでコンテキストの復元が容易になり、別の作業を経た後も頭を「レジューム」しやすくなった
- 割り込み処理を排除したCPUの仕組みに近い方式と筆者は評している
- 「エージェントは並行稼働、自分はシングルタスク」という状態を実現した