一言で言うと
今回の本質は、社員が毎日こなしている仕事のやり方そのものが、Meta の AI プロダクトを育てる学習データになり始めたことです。
何が起きているのか
Meta は米国拠点の社員のパソコンに「Model Capability Initiative（MCI）」というツールを入れました。仕事用のアプリやサイトで動き、マウスの動き、クリック、キーボード入力、ときにはスクリーンショットまで記録します。
この記録は、人間のようにパソコンを操作する AI モデルの訓練に使います。つまり、社員が普段やっている業務を AI が代わりにこなせるようにするためのデータです。
Meta 広報の Tracy Clayton 氏は、このデータを社員の人事評価には使わないと説明しました。一方、CTO（最高技術責任者）の Andrew Bosworth 氏は社内メモで、MCI を含む社内データ収集を広げていく方針を打ち出しています。会社支給のノートパソコンでは、社員側から収集をオフにできないとも書かれていました。
AI 業界の文脈では
この話の本質は、AI エージェント（人間の代わりにパソコン作業をする AI）を育てるために、実際の業務の進め方そのものが学習データとして集められ始めたことです。画面の結果だけではなく、どの順番でクリックし、どこで迷い、どう判断したかまで含めて初めて、AI は人間の仕事を再現しやすくなります。
業務プロセスのデータは、社内で実際に働いている人からしか取れません。外で買える一般データではなく、会社の中にしかない資源です。Meta が社員のパソコンから記録を集め始めたのは、この資源を自社のAI開発に直接つなげるためだと読めます。
同時に、会社が蓄積する対象も広がります。これまでは、社員が何を作ったかが主な成果でした。ここからは、そこへ至る手順や判断の流れそのものも会社の資産になっていきます。書いたコードや完成した資料だけでなく、その途中の仕事の進め方までが記録され、AI の訓練に使われる段階に入ったということです。
私の見立て
ここで重要なのは、業務プロセスのデータが会社の中に残り続けることです。社員が転職すれば、頭の中の知識や経験はある程度持ち出せますが、マウスの軌跡やキーボード入力の細かな履歴は会社のサーバーに残ります。Meta は、社員の出入りに左右されず積み上がる資産を作り始めたと言えます。
さらに重要なのが、社員側でオプトアウト（適用除外）できない点です。任意参加ではなく、会社支給のパソコンを使う限り記録される仕組みにしたことで、学習データの量と継続性を一気に確保できます。これは、AI エージェント開発に必要なデータを、個人の善意ではなく会社の制度として集め始めた、ということでもあります。
この仕組みが定着すれば、業務記録を訓練データに変えられる大企業がさらに有利になります。逆に、社員の反発や離職で方針が後退すれば、この流れは一度ブレーキがかかるかもしれません。今は、その分かれ目に入った段階だと思います。
→ 何が変わるか: AI エージェント開発の競争力は、モデルの性能だけでなく、自社の業務プロセスをどれだけ訓練データに変えられるかでも決まるようになります。社員が多く、記録を継続的に集められる大企業ほど有利になります。
→ 何をすべきか: 企業の情報システム部門や法務部門は、社員の操作記録をどこまで集めてよいのか、何に使ってよいのかを先にルール化しておく必要があります。個人で働く側も、自分の仕事のやり方が会社の資産として蓄積されていくことを前提に、転職先にも持っていける強みをどこに置くかを考えておく時期に入っています。