AI仕事工場

何を試したか

クラウドソーシングで集めた「生成AIを使って実際に行った仕事」のアンケート100件を、集計グラフではなくゲームの世界そのものへ変換できるか試しました。回答の1件1件を統計値へ潰さず、100種類の仕事プロファイルの母集団として扱い、そこから案件が湧いてくるようにしています。

回答をどう世界のルールにしたか

• 仕事のカテゴリ → 発生する案件の種類と頻度（ライティングが約半分を占める）
• 報酬の金額帯 → 案件の報酬。200円未満の仕事も実際の割合のまま流れてくる
• 実際の作業時間 → 案件の処理時間（テンポのため対数で圧縮）
• 使ったAI → ChatGPT工房・Gemini研究所・Claude工房などの設備。人気のAIほど行列ができる
• AIの利用割合 → 案件のうちAI設備へ流れる比率
• 人間による修正の度合い → 人間修正所での滞在時間と作り直しの回数
• AIがなければ受けたか → 設備が無いと受注できない案件（鍵付きで流れていく）
• クライアントのAIルール → AI禁止案件は人力のみ、条件付きは品質確認所を通す
• 納品後の修正回数 → 赤い封筒になって戻ってくる修正依頼

どう作ったか

ゲーム本体はライブラリを使わないCanvas 2Dで、低解像度の絵を拡大してドット絵にしています。作業員は経路探索で自分で歩き、施設の空き状況を見て並びます。回答とゲームルールの対応表は1つのファイルへ集めて、どの数字がどの挙動になっているかを後から追えるようにしました。

使用技術

• Canvas 2D
• JavaScript
• Astro

データの扱い

ゲームに同梱しているのは、アンケートの回答部分だけを変換した匿名化済みデータです。作業ID・作業者名・作業者ページのURL・承認日時といった管理情報、年齢・性別・職種などの属性、自由記述はいずれも含めていません。回答の文言は表記ゆれも含めてそのまま使い、意味を推測して別の回答へ書き換えることはしていません。

ゲームは制作時に集めた100件をそのまま体験データにしています。同じアンケートを集計した記事生成AIで仕事はどう変わる？クラウドソーシングの仕事99件を調査では、時系列の整合性を確認できなかった1件を除いた99件を分析しているので、母集団が1件だけ違います。

やってみて分かったこと

数字を眺めているときは「AIを増やせば速くなる」としか思えなかったのに、動かしてみるとAI設備を増やした先で人間修正所に行列ができました。回答の半数以上が「少し修正した」「かなり修正した」なので、AIの出力が増えるほど人の手が必要になる、という当たり前のことが行列という形で見えます。低単価の案件を全部拾うと画面はいちばん忙しいのに、30日後の実質時給はあまり伸びません。

最後の決算画面まで統計は出さないようにしました。先に数字を見せると答え合わせになってしまい、行列や渋滞として体感する余地がなくなるためです。