『Atlassian 2026 State of Teams Report』に基づく調査では、世界の12,000人の知識労働者と、約200人のFortune 1000の上級管理職が対象となっている。そこでは、89%の管理職が、社内で個人がAIを使った後に速度が確かに上がったことを認めている。だが驚くべきことに、明確なROIの事例を指摘できた管理職はわずか6%にとどまり、さらにAIの使用を本当の価値へと転換できたチームは約14%しかないことが示された。同じ会社の中でも、チーム間のパフォーマンスの差は非常に大きいのだという。
この溝を企業が越えるために、Sandsはチームが意図的な制約を設けることで素早く学べるようにすることを提案している。例えば、タスクを最小単位に分解することや、「1週間以内は一切手書きでコードを書かない」ことに挑むことなどだ。さらに、プロジェクト開始時に明確な「AI業務協定（AI Working Agreements）」を定めることも欠かせない。そこには、どの業務をAIに任せるべきか、どれを避けるべきか、そしてチームがどのエージェント（agents）とスキルを共有するのかを決めることが含まれる。
AIは従業員を速くするが、企業はなぜ強くならないのか？Atlassianが明かす、組織が利益を上げられない3つの盲点
人工知能（AI）が世界中の職場を席巻しているにもかかわらず、多くの企業は全体的な効率が期待どおりに向上していないことに気づいている。『VentureBeat』によると、Atlassian Teamwork Labの責任者Dr. Molly Sandsは、最近の公開イベントで、多くの会社がAI導入の方向性を「逆にしている」と率直に語ったという。つまり、個人の効率を最適化することにばかり注力し、チーム協業を見落としているため、組織が実質的な投資対効果（ROI）を把握できないのだ。彼女は、成功するチームは共有された状況（シナリオ）を構築し、業務プロセスを再設計し、そして勇気をもって実験できる企業文化を育てる必要があると強調した。
（前情提要：数学界のJacobian予想が反証され、OpenAI研究員：Codex「ネットなし」でも出てしまった）
（背景補足：自社運用のAIモデルのほうが安くつく？Clineが実測でKimi K3のコスト優位を確認、ネットの反論：タスク計算だとFable 5のほうが高い）
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生成系AIツールの普及により、多くの従業員の日常業務のスピードは確かに大幅に向上しているが、この効率の恩恵が企業全体の競争力へうまく転換できていないようだ。台北時間2026年7月21日、『VentureBeat』がソフトウェア大手Atlassianのスポンサー提供によるレポートを公開し、Atlassian Teamwork Labの責任者Dr. Molly SandsがVB Transform 2026の場で、この一見矛盾する職場現象を深く分析した。
個人の効率向上、組織ではROIが見えない
この、VentureBeatのシニアテクノロジー寄稿者Sam Witteveenが司会を務めた炉辺談話の中で、Sandsは問題の核心を一言で言い当てた。大半の会社がAIを導入するやり方は「逆さま」なのだ。企業はしばしば、個々の社員がAIをどう使うかを最適化することにだけ注目し、チームのレベルでの協同作業のやり方を最適化する視点を持っていない。
この不均衡がもたらすのは、やや気まずい結果だ。個人はより速く動けるようになっているのに、チームのプロセスが調整されていないため、方向性がわずかに異なる個々が「すぐに衝突してしまい」、組織として明確な投資対効果（ROI）を見いだせないのだ。Sandsが率いる行動科学者・心理学者のチームは、AIが協業に与える影響を研究するだけでなく、企業が実際に業務プロセスを作り直すことを支援することにも取り組んでいる。
6%の管理職だけが実際の価値を認識、成功チームは3つの特徴を備える
『Atlassian 2026 State of Teams Report』に基づく調査では、世界の12,000人の知識労働者と、約200人のFortune 1000の上級管理職が対象となっている。そこでは、89%の管理職が、社内で個人がAIを使った後に速度が確かに上がったことを認めている。だが驚くべきことに、明確なROIの事例を指摘できた管理職はわずか6%にとどまり、さらにAIの使用を本当の価値へと転換できたチームは約14%しかないことが示された。同じ会社の中でも、チーム間のパフォーマンスの差は非常に大きいのだという。
Sandsは、AIをチームの強みに変えられている組織には、通常次の3つの共通の特徴があると指摘する。
「AI業務協定」を制定、潜在する組織の亀裂が露呈する
この溝を企業が越えるために、Sandsはチームが意図的な制約を設けることで素早く学べるようにすることを提案している。例えば、タスクを最小単位に分解することや、「1週間以内は一切手書きでコードを書かない」ことに挑むことなどだ。さらに、プロジェクト開始時に明確な「AI業務協定（AI Working Agreements）」を定めることも欠かせない。そこには、どの業務をAIに任せるべきか、どれを避けるべきか、そしてチームがどのエージェント（agents）とスキルを共有するのかを決めることが含まれる。
記事の結びは、より深い示唆を提示している。AIは実は、新しい管理の難題を生み出したわけではない。むしろ、組織の中に元々あった亀裂、すなわち隠れていた前提や異なる心のモデル（メンタルモデル）を、容赦なくあぶり出しただけなのだ。AIの介入は、これらの隔たりが生む結果を拡大させ、「共有された状況」と「明確な仕事の進め方」が、今後の企業運営においてかつてないほど切実で重要になるようにしている。