プレスリリース 2026.10.26

複数のAIチームと働くとき、仕事の捉え方はどう変わるのか　リクエスト株式会社が1事例の実践記録を公開

リリース発行企業：リクエスト株式会社

情報提供：

980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、組織行動科学(R)の研究・教育開発を行うリクエスト株式会社（本社：東京都新宿区）は、複数のAIチームとの協働を通じて、仕事の捉え方が変わり始めたという実践記録を公開します。
当社の実務における試行を、実践者1名が振り返った対話をもとにまとめました。

AIと一緒に進められる仕事が増えたとき、自分の仕事の捉え方には何が起きるのでしょうか。本記録では、作業にかかる時間が短くなった実感と空虚感、さらに「もう一歩進んだ感じ」をたどります。AIを業務に取り入れている担当者や経営者が、仕事の進め方と自分の関わり方を振り返る材料として公開します。

自分の仕事で次に何を試すかを考える8ページのPDF

実践ガイド『AIとできる仕事が増えたとき　次に何を試すか』を、本リリース添付PDFとして無料公開します。図解や具体例、選択肢を通じて、以前は着手できなかった仕事を今ならどう試せるかを考えられる資料です。
A4横・全8ページ。気になる相手を選び、案を見せたり小さく試してもらったりした後、相手の利用状況と自分の手応えを振り返る方法を収録しています。

添付PDF『AIとできる仕事が増えたとき　次に何を試すか』。A4横・8ページ。人物イラストは生成AIを使用。
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時間がかからなくなった実感とその先の変化

実践者は、ChatGPT WorkなどのAIとの協働を続けるなかで、従来の仕事の定義が変わり始めていると感じ、次のように述べました。
「今まで人間が時間をかけていたことに時間が掛からなくなり、そこで空虚感が出てきた。そこからもう一歩進んだ感じです」
その感覚を「まだ言葉になっていない事実です」と表現した後、実践者が挙げたのは、一つの仕事の中で複数のAIが役割を分担し、そのような仕事を複数、並行して進められるという変化でした。

AIの分担と複数の仕事の並行を経験する

本記録では、個別の仕事を進める対話の場を「ワーク」、その中で仕事を分担する複数のAIを「AIチーム」と呼びます。実践者が着目したのは、次の二つの進め方でした。
一つのワークの中
主担当のAIが仕事の一部を別のAIに分担し、返ってきた結果をまとめる。
複数のワークの間
別々の目的を持つ仕事を、それぞれの対話の場で並行して進める。

一つのワークの中の分担と、複数のワークの並行。添付PDFの3ページより。
この分担と並行の仕組みは、OpenAIの公式資料にも説明されています。実践者は、複数のAIチームが考え動くことへの驚きを、次のように語りました。[2][3]
「1チーム7人が複数考え動いてくれる。信じがたい事実に直面している事実」
発言中の「7人」はAIエージェントを人にたとえた表現です。本対話の環境では主担当を含む最大7つの同時稼働枠がありました。これは利用できる上限であり、各ワークで実際に動いた数や、人間7人分の成果を示すものではありません。

進められる仕事の範囲を捉え直すという仮説

複数の仕事が並行して進めば、一つの仕事に自分が関わっている間にも、別の仕事の作業が進みます。自分が直接作業する時間と、仕事全体が進む範囲との関係が変わります。
当社は、この経験が「自分はどの範囲の仕事を進められるのか」という見積もりを変え、仕事の捉え方を更新するきっかけになるのではないかと考えています。これを、今回の実践記録から生まれた仮説として位置づけます。
現在の仕事をより良く進めることに加え、これまで着手できなかった仕事や、新たに提供できる価値へ目が向くのか。今後の実践で確かめたい問いです。

自分の仕事で何を確かめるか

読者が自分の仕事に引き寄せて考える入口として、次の問いを提案します。
AIと進められる範囲が広がったことで、以前は着手しなかったどの仕事を、今なら試せると考えるようになったか。
試したい仕事が一つ見つかったら、誰にどのような変化を届けたいかを仮に定め、その相手に見せられる小さな案や試作品をつくります。使ってもらった後、相手が実際に何を選び、何を進められたかを確かめます。その反応から、提供する内容や目指すことも見直します。次の記録が、仕事の広がりと負担の両方を振り返る手がかりになります。

着手した仕事と選んだ理由
以前の自分なら見送っていた仕事が含まれるか。
AIに任せた範囲と人が関わった箇所
分担、確認、修正をどう組み合わせたか。
依頼から確認と手直しまでの時間
全体の時間や、確認にかかる負担がどう変わったか。
相手の利用状況と自分の手応え
成果物が相手の何に役立ち、自分はどう感じたか。

添付PDFで自分の仕事に引き寄せて考える

本リリース添付PDF『AIとできる仕事が増えたとき　次に何を試すか』は、A4横・全8ページです。実践記録と分担・並行の仕組みを入口に、次に試す仕事を選び、相手と小さく試した後を振り返る流れをまとめています。
・実践記録と、AIによる分担・複数の仕事の並行を示す図解（2〜3ページ）
・貸し会議室を例に、案内の改善と、新しい使い方を相手と試す取り組みを比較（4ページ）
・気になる相手を選び、小さな試行と振り返りへ進むための確認ページ（5〜7ページ）
添付PDFは無料でご覧いただけます。職場での対話や、自分の仕事を振り返る材料としてご利用ください。

今回の記録が捉えている範囲

対象は、2026年10月26日の振り返り対話における、当社の実践者1名の発言です。「1事例実験」は、実務での探索的な試行を振り返る実践報告としてまとめています。
今回は、本人が語った経験と、そこから得た仮説を公開します。作業時間や成果の変化、空虚感の先へ進んだ理由は、今後確かめる対象です。
記録の整理と原稿の編集には生成AIを使用しています。

AIとの関わり方と仕事の手応えを考える

関連する研究として、Leeらが2026年に報告した269名の実験があります。職種に即した文章課題において、AIの文章をそのまま使う条件では、仕事を自力で行えるという感覚、成果を自分のものと感じる度合い、仕事に感じる意味が低下しました。一方、自分で初稿を書き、その後AIで改稿する条件では、AIを使わない条件に近い水準が保たれました。[4]
この研究は、AIとの関わり方を具体的に捉える手がかりになります。今回のように、複数のAIチームと仕事を進められる経験と、仕事観の変化との関係は、今後の観察の対象です。

出典と参考情報

[1] リクエスト株式会社　実践者1名とChatGPTの対話記録
2026年10月26日。
[2] OpenAI　Subagents
https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/subagents
[3] OpenAI　Long-running work
https://learn.chatgpt.com/docs/long-running-work
[4] Lee, E. H., Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2026). Relying on AI at work reduces self-efficacy, ownership, and meaning while active collaboration mitigates the effects. Scientific Reports, 16, 13583.
https://doi.org/10.1038/s41598-026-42312-6
外部資料の確認日　2026年10月26日

リクエスト株式会社について

当社は、980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、組織行動科学(R)の研究・教育開発を行っています。人と仕事の実際の記録から、行動や判断を支える条件を捉え、職場で使える方法を研究しています。
「知を社会へひらく。仕事を見直す、次の一歩へ。」を掲げ、研究・実践から得られた知見を、解説や図解、実践資料として公開しています。今回の実践記録も、働く人が自分の仕事を見直す材料として届けるものです。
980社・33.8万人は当社の研究基盤の規模です。今回の実践記録は、前述の1名の振り返り対話を対象としています。

リクエスト株式会社の研究と実践を支える8つの研究機関。

会社概要

会社名　リクエスト株式会社
所在地　〒160-0022 東京都新宿区新宿3丁目4番8号
　　　　京王フレンテ新宿3丁目4F
事業　　組織で働く成人の研究と教育開発
公式サイト　https://requestgroup.jp/
研究と実践の公開資料　https://chi-to-jissen.requestgroup.jp/
仕事で確かめた事実から方法を選び、実行後の結果を次の判断へつなげる。当社は、こうした経験を重ねられる仕事の条件を、研究と教育開発の両面から考えています。