「AIプラクティス」の実践で、タスク拡大や疲労に対処する
Illustration by Eynon Jones
サマリー：AIは仕事の負荷を減らすどころか、むしろ増大させている。従業員は仕事のペースを速め、業務範囲を広げ、労働時間を延ばす傾向があり、その多くは自発的に起きている。しかしこの生産性向上は持続せず、作業負荷の蓄積や認知疲労、バーンアウトを招き、やがて仕事の質の低下につながる。本稿では、こうした問題に対処するための「AIプラクティス」の必要性を論じる。

生産性の追求に伴う代償

　現在、AIを活用する従業員を増やすにはどうすればよいかと多くの企業が悩んでいる。定型的な書類の作成、情報の要約、コードのデバッグといった作業の負担をAIが軽減し、従業員が付加価値の高いタスクにより多くの時間を費やせるようになるという可能性は、やはり魅力的だ。

　しかし、それが実現した場合に起こりうることに、企業は備えができているのだろうか。リーダーは約束された生産性向上にばかり目を向けている間に、複雑な現実に不意を突かれることになるかもしれない。その生産性向上がどのような代償を伴っているのかに気づいた時には、手遅れの可能性がある。

　筆者らは進行中の研究において、AIツールが仕事を減らすどころか、一貫して増大させていることを突き止めた。米国に本拠を置く従業員約200人の某テクノロジー企業で、生成AIが仕事の習慣にどう変化をもたらしたのかを8カ月にわたり調査した。その結果、従業員は仕事のペースを速め、より広範囲のタスクを引き受け、1日の仕事時間を延長していたことが判明した。これらは多くの場合、頼まれなくても自発的に行われていた。

　重要な点として、同社はAIの利用を義務づけていなかった（市販のAIツールの法人向けサブスクリプションには加入していた）。従業員がみずからの意思でより多く働いた理由は、「より多くの仕事をこなす」ことが可能かつ身近な行為であるという感覚をAIがもたらし、しばしば内発的なやりがいを感じさせたからである。

　これはリーダーにとって、夢の実現のように思えるかもしれない。だが熱心なAI導入によって生じた変化は、持続不可能となり、いずれ問題を引き起こすことになりかねない。ひとたび実験の熱が冷めると、従業員は作業負荷が静かに増えていることに気づき、突如抱えこむことになった仕事のやりくりに限界を感じるかもしれない。じわじわと増える作業負荷は、結果的に認知疲労、バーンアウト（燃え尽き症候群）、意思決定能力の低下を招く可能性がある。当初に享受した生産性の急上昇は、仕事の質の低下、離職やその他の問題へと変わるかもしれない。

　こうなればリーダーは困ったことになる。どのような手を打てばよいのか。従業員に自己管理を求めるのは得策でない。それよりも、企業はAIの利用をめぐる一連の規範と基準、つまり筆者らの言う「AIプラクティス」を確立する必要がある。リーダーが知るべきこと、および従業員が成功するよう導くためにできることを以下に述べる。

生成AIは仕事をどのように増大させるのか

　筆者らは2025年4月～12月に、同テック企業における仕事の習慣がAIツールによってどのように変わったのかを調査した。その方法として、週2日の対面観察、社内のコミュニケーションチャネルの追跡、およびエンジニアリング、プロダクト、デザイン、研究、オペレーションの各部門にまたがる40回以上の綿密なインタビューを実施した。

　その結果、仕事の増大は主に3つの形を取っていたことが明らかになった。

タスクの拡大

　AIは知識不足を補うことができるため、従業員はこれまで他者の管轄だった職務に立ち入ることが増えた。プロダクトマネジャーとデザイナーはコードを書き始め、研究者はエンジニアリングのタスクを引き受けた。個々人が組織の至るところで、以前ならば外注もしくは先送りにしたり、完全に避けたりしたであろう仕事に取り組むようになった。

　生成AIはそれらのタスクを、いままでになく身近なものに感じさせた。AIツールは多くの人に、認知力が向上してエンパワーされたような体験をもたらした。ツールは他者への依存度を下げ、作業中に迅速なフィードバックと修正を提供した。従業員たちはこれを、AIで「少し試しているだけ」と表現したが、こうした実験が積み重なり、職務範囲の実質的な拡大につながった。実際に彼らは、以前であれば追加の支援や増員が正当化されたであろう仕事を、ますます自分で引き受けるようになった。