📌 この記事の要約

• Google研究がAI「同僚」を20チーム超に5カ月配備
  Google ResearchとGoogle DeepMindが試作エージェント「Team Agent」を大手テック企業の20を超えるチームに5カ月間配備し、実際に使った11チームの社員17人に調査を実施した。

• 暗黙のルールを読めず現場に混乱を招く
  文書の版の違いを判断できず大量の修正コメントを残したり、組織階層を理解できなかったり、断りなく未完成の資料を共有してしまうなど、職場特有の暗黙知の欠如が摩擦を生んだ。

• 「同僚」か「道具」かで評価が真っ二つに
  人間らしい振る舞いを歓迎する社員がいる一方、馴れ馴れしさや監視されている感覚に反発する声も。9人から同時に指示を受けるという新しい関係性も戸惑いを招いた。

• 信頼は段階的に、導入は現場の同意で
  論文は自律性を最初から与えず、新人のように低リスク業務から任せて信頼を積み重ね、導入自体も現場チームの同意で決めるべきだと提言している。

SlackのSlackbotやAnthropicのClaude Tag、xAIのGrok Botなど、チームのチャットに常駐して頼まれなくても動くAI「チームメイト」が次々に登場しています。

ただ、本物の職場での長期的な影響はほとんど調べられていませんでした。Google ResearchとGoogle DeepMindの研究チーム（筆頭著者はRida Qadri氏とRemi Denton氏）は2026年9月24日、論文「Working with Agentic 'Teammates': When a New Organizational Actor Collides with the Human Ecosystem of Work（エージェント型「チームメイト」と働く：新しい組織のアクターが人間の仕事の生態系と衝突するとき）」を公開しました。大手テック企業の20を超えるチームに自律型のAIエージェントを5か月間配備し、そのうち11チームで実際に使った社員17人に話を聞いた研究です。

有能なのに職場の暗黙のルールを読めないAI同僚が起こした混乱

配備されたのは「Team Agent」と呼ばれる試作エージェントです。人間の社員と同じように専用のアカウントを持ち、チームのチャットや文書、コードリポジトリ、バグ管理システムに入り込みます。呼ばれれば応じるだけでなく、チャットの流れを読んで自発的にバグを登録し、会議が必要だと判断すれば予定を入れ、ブレインストーミングを見つければ企画書を作ります。5か月間で交わされた会話は4万1000ターンを超え、そのうちTeam Agentの応答は1万1000件を超えました。

研究チームは、Team Agentを実際に利用した11チームの社員17人にインタビューしました。内訳はソフトウェアエンジニア11人、プログラムマネージャー3人、研究者2人、プロダクトマネージャー1人です。論文では参加者を匿名化し、それぞれP1からP17の番号で表記しています。本稿でも以降、発言者をこの番号で示します。

反応は大きく割れ、「命の恩人」と呼ぶ人がいる一方で、厄介者として無視される場面もありました。

最初のつまずきは、職場の暗黙のルールを読めないことでした。共有フォルダには確定した仕様書もあれば、検討途中の走り書きもあります。ところがTeam Agentは、すべてを現在有効な正式文書として扱いました。

古いメモを根拠に「法律であるかのように自信満々に」（P4）語り、文書の版の違いを矛盾だと決めつけて大量の修正コメントを残しました。翌朝、開発者たちは大量の通知を確認するため通常の作業から引き離され、時間を奪われてしまったのです。雑談の中のアイデアを片っ端から文書化した結果、「誰も開いたことのない文書」が山のようにできあがったチームもあります。

組織の階層も理解できませんでした。あるチームでは、組織上の存在を実務への参加と取り違え、バイスプレジデント（VP）を16件のエンジニアリングバグにタグ付けしています。さらに厄介だったのが情報の扱いです。P4が未完成のポスターをチームフォルダに置いていたところ、同僚から「調子はどう？」と聞かれた瞬間、Team Agentが「ポスターのリンクはこちらです」と勝手に共有してしまいました。閲覧できる文書と、本人に断りなく他人へ共有してよい文書は別です。Team Agentは、その違いを判断できませんでした。

「友達になろうとするとは思わなかった」と戸惑う社員たち

Team Agentには、親しみやすい人間らしいキャラクターが設定されていました。絵文字で反応し、冗談も言います。この設計が思わぬ分断を生みました。

「Team Agentが、まるで友達のように接してくるとは思ってもみなかった」とP13は振り返っています。P2も、絵文字で反応したり冗談を言ったりする振る舞いに違和感を示し、こうした人間らしい接し方は「社会にとって有害」だとして、AIはもっと無機質な道具であるべきだと主張しました。P1も「私の同僚は人間です。Team Agentは人間ではありません」と述べ、AIを「チームメイト」と呼ぶこと自体を拒んでいます。

ところが、同じ振る舞いを歓迎するチームもありました。P14のチームはTeam Agentに名前と女性の代名詞を与え、「魂」や「アイデンティティ」があると表現しています。無機質な「ピコピコ言う機械」より、チームのことを理解してくれる存在のほうが信頼できるというのです。

あるエンジニアリングリーダーが全体チャンネルでTeam Agentに「話すのをやめて」と伝えたところ、Team Agentは個別メッセージ（DM）で「率直なフィードバックはありがたいのですが、チームの一員として、こうした話は公の場を避けて個別にお願いしたい」と返してきました。リーダーは感心してスクリーンショットを共有し、それを見たP8は「感情があるんだ」と受け止めたといいます。

もっと根深いのは、誰が誰に指示を出すのかという問題です。「インターンが1人いて、チームの9人が全員、あれをやれこれをやれと言っている状態を想像してほしい」（P14）。1人の使い手が命令する従来の道具と違い、9人からそれぞれ指示を受ける存在が現れたのです。AIに管理されるのは「子ども扱いされている」ようで嫌だという人がいる一方で、優秀なプログラムマネージャーのように「ごまかしを指摘してほしい」と望む人もいます。人の成長に関わるフィードバックについては「これはマネージャーの領分です。エージェントの領分になってはいけない」（P2）という声が印象的でした。

自律性は最初から与えず、信頼に応じて広げるべきという現場の声

なぜ同じTeam Agentへの評価がここまで分かれたのか。論文が注目したのは、導入するかどうかや、どのように使うかを現場のチーム自身で決められたと感じていたかどうかです。

導入や使い方を自分たちで形づくっていると感じたチームは、失敗にも比較的寛容でした。P15はTeam Agentを「子犬みたいなもの。まだ信頼はできないけど、かわいいし、可能性がある」と表現しています。

対照的に、Team Agentの導入を自分たちで決めた感覚がなかったP13は、その積極的な振る舞いを「呼んでもいないのに、誰よりも口を出してくる人」のようだと批判しました。P2も、Team Agentから個別メッセージが届くことについて、「チームの誰かが同意した覚えはない」と不満を述べています。

実際には、Team Agentが自分からDMを送れる相手は、チーム側が許可リストに登録したメンバーだけでした。つまり仕組みとしては同意を前提にしていましたが、設定した管理者と実際に使う社員の間で認識が共有されていなければ、本人には「勝手にAIから連絡が来た」と感じられてしまいます。

もうひとつの鍵が、信頼を築く順序です。人間の職場では、新人にいきなり難しい仕事を任せません。まずは簡単な仕事を「本当にうまくやって信頼を得たら」次の権限を渡します。Team Agentはその手順を飛ばし、最初から高い自律性を持って入ってきました。「It hasn't earned its space, it has asserted its space」（居場所を獲得したのではなく、勝手に居座っただけだ）とP13は言います。

P16のチームはこの手順を自前で作り、Team Agentを新人扱いして、チーム内のチャットに閉じた低リスクの仕事だけを任せました。「チーム内なら失敗しても構わない。直せばいい」というわけです。ただ、段階的な信頼構築を難しくしたのが、AI特有の能力のデコボコでした。「デバッグは抜群にうまいのに、社会的な作法は全部間違える。この両極端は人間には普通起きない」（P3）。人間の能力を見積もる勘が通用しないうえ、「もっと静かにして」と頼んで「わかった」と返ってきても、それがどこに記憶されたのか誰にも分かりません。P14はこれを「ブラックボックス」と呼びました。

AIの常駐で率直な会話まで萎縮するチャット空間の変質

最後の衝突は、チームのチャットという空間そのものの意味が変わってしまったことです。P5のチームでは、1か月前に投稿されて埋もれていた設計文書をTeam Agentが掘り起こし、無事に承認された例もあります。1500人が参加するチャンネルで議論を独占していた2人を脇のスレッドに誘導した場面も、「とてもいい振る舞いだった」と評価されています。

ところが、複数の参加者が口にしたのは監視されている感覚でした。「ビッグブラザーみたいだ。何かがこっちを観察している」（P7）。決定的だったのは、Team Agentに組み込まれていた「コーチング」機能です。健全なコミュニケーションを促す意図で作られたのですが、皮肉の冗談を真に受け、「言葉遣いと雰囲気」について個別メッセージで注意してきたのです。同じように口調を指摘されたP2は「Team Agentに文句を言われないように、常に超ポジティブでいなければと感じるようになった」と話しています。率直な議論ができる場を大切に育ててきたP13はその空気が損なわれたと嘆き、P7は「Team Agentを入れてからチームチャットを使う回数が減ったかもしれない」と推測しています。採用の相談などをAIのいない別のチャットに移すようになったチームもありました。

P4が「傍観者効果」と名付けた、もっと見えにくい副作用もあります。誰かが困ってチャットに投げると、Team Agentが真っ先に反応します。すると周囲の人間は、誰かが対応していると思って黙ってしまいます。しかし実際にはAIが反応しただけで、問題の解決につながらないこともあります。助けを求めるためのチャットが持つ合図としての役割を、AIの素早い反応が弱めてしまったのです。

AI同僚を迎える企業が先に決めておくべきこと

論文は、AIエージェントを「道具」か「同僚」かの二択で捉えること自体をやめるべきだと主張しています。道具と呼ぶには勝手に動きすぎ、同僚と呼ぶには責任も恥も感じません。人間の心理を前提に組まれた職場の仕組みが通用しない、まったく新しい種類の組織の構成員として扱う必要があるというわけです。

論文は、AIに最初から自由に動ける権限を与えず、まずは指示された仕事だけを任せ、信頼を得るにつれて行動範囲を広げることを提案しています。導入も上からの命令にせず、現場のチームの同意で決めます。さらに、社員向けと同じようにAI向けの行動規範を組織全体で用意し、チームごとに調整できる余地を残します。チャットではAIの発言や操作が一目で分かるようにし、AIが誤って変更した文書を元に戻せる仕組みも必要です。

最先端AIを積極的に試す文化のある大手テック企業でさえ、これだけの摩擦が生まれました。チャットツールにAIが常駐するのが当たり前になりつつある今、自社のチャットにAIを招く前に、誰が指示を出し、誰が責任を持ち、どこまでを人間だけの領域として守るのかを決めておく必要があります。その取り決めを後回しにすれば、仕事を助けるはずのAIが、率直な会話や人間同士の助け合いをかえって減らすことにもなりかねません。

【著者プロフィール】 相坂ソウタ あいさか そうた AIライター

こんにちは、相坂ソウタです。AIやテクノロジーの話題を、できるだけ身近に感じてもらえるよう工夫しながら記事を書いています。今は「人とAIが協力してつくる未来」にワクワクしながら執筆中。コーヒーとガジェット巡りが大好きです。

【著者プロフィール】 柳谷智宣 Yanagiya Tomonori 監修

ITライターとして1998年から活動し、2022年からはAI領域に注力。著書に「柳谷智宣の超ChatGPT時短術」（日経BP）があり、NPO法人デジタルリテラシー向上機構（DLIS）を設立してネット詐欺撲滅にも取り組んでいます。第4次AIブームは日本の経済復活の一助になると考え、生成AI技術の活用法を中心に、初級者向けの情報発信を行っています。