AIを使えば仕事が早く終わる。
資料作成に3時間かかっていたものが1時間になる。
メール作成が数十分から数分になる。
情報収集や要約も短時間で済む。
そう考えると、AIの普及によって会社員の仕事は少しずつ楽になっていくように思えます。
実際、BCGが2026年に14市場、1万1749人を対象に行った調査では、AIを日常的に利用している一般従業員の42％が「週に少なくとも1営業日分」の時間を節約できていると回答しています。
ところが、同じ調査ではAI利用者の41％が、AI導入後に認知的な負荷が増えたと答えています。
さらに47％は、自分で仕事をするより「AIを管理・指示すること」に多くの時間を使うようになったと回答しています。
これは少し奇妙です。
仕事時間は減っている。
AIは作業を代行してくれる。
それなのに、なぜ仕事が必ずしも楽にならないのでしょうか。
これまで記事解剖室では、
AIで仕事が早く終われば、その時間に追加の仕事を与えられるからではないか。
という問題を繰り返し考えてきました。
「AIで仕事が早く終わった時間は誰のものか？」では、AIによる効率化を会社がすべて追加業務として回収すれば、社員にはAIの本当の効果を隠すインセンティブが生まれるのではないか、と考察しました。
実際、同記事でも「AIによって8時間の仕事が4時間になっても、次には最初から2倍の仕事量を求められる可能性」を取り上げています。
しかし今回は、この問題とは少し違う方向から考えてみます。
たとえ会社が追加業務をまったく与えなかったとしても、
AIによって、人間が担当する仕事そのものが難しくなる可能性がある。
のではないでしょうか。
AIが仕事を奪うとき、最初に消えていくのは必ずしも「最もつらい仕事」ではありません。
むしろ、
比較的定型的で、判断負担が小さく、人間にとって少し頭を休められる仕事
からAIへ移っていく可能性があります。
すると、AIによって仕事時間は短くなっても、人間の側には、
- 難しい判断
- 例外処理
- 対人調整
- AI出力の確認
- 最終責任
といったキツそうな仕事ばかりが残ります。
つまりAIは、
仕事を楽にする
と同時に、
「楽な仕事」を人間から取り除く
技術でもあるのかもしれません。
- AIは本当に仕事を楽にしている
- 仕事には「疲れる仕事」と「比較的楽な仕事」が混ざっている
- AIは「簡単な問題」を先に処理する
- 「人間にしかできない仕事」は、本当に快適な仕事なのか
- Microsoftの研究でも、AIによって思考負荷の場所が変わっている
- 95％正しいAIほど確認が難しい
- 「作る仕事」から「監督する仕事」へ変わる
- AIを使うほど、一人が扱える仕事の範囲が広がる
- AIによって「専門家へ任せる」という逃げ道が減る
- AI導入後は「期待値」が上がる
- AIが生み出した余裕は、やがて「余裕ではなくなる」
- 生産性向上がそのまま余暇にならないのは、AIだけの問題ではない
- ただし今回の本題は「追加業務」ではない
- 仕事が8時間から6時間になっても、楽になるとは限らない
- AIで人間は「例外処理係」になる可能性がある
- 顧客対応でも同じことが起こる
- 管理職にも同じことが起こり得る
- AIで「できること」が増えるほど、自分の限界が分かりにくくなる
- AIを覚え続けること自体が新しい仕事になる
- 「AIを使える人」の価値が上がるほど仕事が集まる
- AIの便利さによって、仕事の要求水準そのものが上がる
- 生産性向上は「余白」を消してしまうことがある
- BCGの「AIは仕事を楽しくも難しくもする」という結果
- 本業では最低限、副業ではAIを使って努力する人にも影響する
- AIは「仕事を奪う」のではなく「仕事の階層」を変えるのかもしれない
- では企業はどうすればよいのか
- 結論：AIが奪うのは仕事時間だけではなく、「仕事の余白」なのかもしれない
AIは本当に仕事を楽にしている
まず、AIによる時短効果そのものを否定する必要はありません。
BCGの2026年調査では、日常的なAI利用者の中で、マーケティング職の60％、IT職の53％、人事の50％、財務の49％、データ分析関連の48％が、週8時間以上を節約できていると回答しています。
また、66社・7000人以上の知識労働者を対象にした生成AI導入研究でも、実際にAIを利用した社員ではメール作業時間が減少し、勤務時間外の作業も減ったことが確認されています。
つまり、
AIを導入しても何も速くなっていない。
わけではありません。
明らかに短縮できる仕事があります。
問題は、
短縮された時間と同じ割合で、人間の疲労も減るのか。
ということです。
どうも、ここが一致していないように、私には思えるのですが、デスクワークを本職としている貴方はどうでしょうか？
私は工場勤務の立場ですので、想像で書いている部分もあるんですが、的外れな考えですかね？
仕事には「疲れる仕事」と「比較的楽な仕事」が混ざっている
一般的な仕事を考えてみます。
仮に一日の業務が、
- データ入力 2時間
- 資料の体裁調整 1時間
- メール作成 1時間
- 会議や調整 2時間
- 難しい判断 1時間
- 問題対応 1時間
だったとしましょう、合計8時間です。
どれも仕事ではあります。
しかし、人間にかかる負荷は同じではありません。
データ入力や資料整理は退屈かもしれません。
メールの定型返信も面白い仕事ではないでしょう。
しかし、
10分後に重要な意思決定をしなければならない仕事
よりは、精神的な負荷が低い場合があります。
単純作業をしている時間は、正式な休憩ではなくても、脳の使い方が切り替わります。
ところがAIが、
- データ入力
- 資料のたたき台
- メール文面
- 情報検索
を処理するようになると残るのは、
- 会議
- 難しい判断
- クレーム処理
- AIの検証
- 意思決定
……おぉ、めっちゃ負担が大きそうなレパートリーです（T‐T）
勤務時間が8時間から6時間になったとしても、
以前：
高負荷4時間＋低負荷4時間
だったものが、
AI導入後：
高負荷6時間
になるなら、
仕事時間は減ったのに、疲労感は増えた
という状態は、十分あり得るのではないか、と想像したんですが、デスクワークが本職の貴方は、どう考えますか？
私はこの現象を、
仕事密度の上昇
と考えると分かりやすいかなと思いますが……正直あんま考えたくなかったなぁ(-_-;)
AIは「簡単な問題」を先に処理する
AIと仕事の関係を考えるうえで、興味深い研究があります。
AIが意思決定を支援する場合、問題を難易度順に整理したり、比較的単純な問題を先に処理したりすることで、人間の問題解決能力を補完できる可能性が理論研究でも検討されています。
企業側から見れば当然です。
AIで処理できるものをAIへ任せ、人間はAIでは難しい仕事を担当する。
効率的な役割分担です。
しかし、社員側から見ると、
自分の担当仕事から簡単な問題だけが抜け落ちる
ことになりますよね。
AI導入前なら、
簡単→普通→難しい→簡単→普通
というように負荷に波があったので、仕事しながらでも息が抜ける時があったはず。
しかし、これがAI導入後は、
難しい→難しい→例外処理→AI確認→やたら難しい
……こんな感じの仕事内容になる恐れがあります(-_-;)
企業生産性としては向上します。
しかし、人間の一日は以前より仕事密度が上昇するでしょう。
AIが人間の代わりに仕事をするほど、人間はAIができなかった部分だけを引き受けることになるからです。
「人間にしかできない仕事」は、本当に快適な仕事なのか
AI関連の記事では、
AIにできる仕事はAIに任せ、人間は創造的で高度な仕事に集中できる。
という説明をよく見かけます、いやぁ本当にそうなったらどんなに良い事かと私も思います。
単純作業から解放され、
- 創造
- 戦略
- 判断
- コミュニケーション
へ集中できる、うん素晴らしい……しかし、
創造的な仕事＝楽な仕事
ではないんですよねぇぇ(-_-;)
むしろ高度な判断ほど疲れ、間違えた際の影響も甚大。
人間関係の調整も、単純作業より精神的な消耗が大きいことがあります。
「人間にしかできない仕事」は、
人間だから楽にできる仕事
ではないんですよね。
AIでは処理できないほど複雑な仕事
でもあるんですよ、うひぃぃぃ（T‐T）
だから、
AIに単純作業を任せれば人間は楽になる。
と、
AIに単純作業を任せれば、人間は高度な仕事へ集中できる。
は似ていますが、意味がまるっっきり違います。
後者は必ずしも「楽になる」とは言っていません。
Microsoftの研究でも、AIによって思考負荷の場所が変わっている
Microsoft Researchが知識労働者を調査した研究では、生成AIを使うことで批判的思考そのものが消えるのではなく、
- AI出力の検証
- 情報の統合
- AIが提示した内容の妥当性判断
へ思考の中心が移ることが報告されています。
特に正確性が重要な仕事では、
AIを使わない場合よりも、AIを使った方が慎重な確認に認知的努力を使う
と回答したケースもありました、これは重要です。
AIが文章を作ってくれるから、文章を書く負担は減る。
しかし今度は、
この文章、本当に正しいのか？
を確認する仕事が生まれます。
つまり、
作成→確認
へ仕事が移っただけの場合があります。
95％正しいAIほど確認が難しい
AIの確認作業には独特の難しさがあります。
仮にAIが全く使えないなら簡単です。
全部自分でやる。
で済みます。
逆に100％正しいなら、
AIへ完全に任せる。
で済みます。
難しいのは、
95％は正しいが、5％間違う
場合です。
ほとんど正しいため、全体を捨てる必要はありません。
しかし、どこに5％の間違いがあるか分かんねえ……ということがAIを使っていると結構あるんですよねぇ(-_-;)
すると人間は、
AIが作った100％の内容から、5％の誤りを探す
必要がありますが、これが結構な負荷になります。
しかも確認を怠って問題が起きれば、
AIがそう言ったので。
では済まない場合が多いでしょう。
最終的な判断者はAIを使った人間、つまり私や貴方だからです。
「作る仕事」から「監督する仕事」へ変わる
BCGの2026年調査で特に興味深いのは、47％の回答者が、
自分で仕事をするより、AIを管理・指示することに多くの時間を使っている
と答えた点です。
これはAI時代の仕事を象徴していると思います。
以前：
人間が資料を作る
AI時代：
AIへ指示する→出力を見る→間違いを探す→修正を指示→再出力→最終判断
となります。
肉体的・作業的な負担は減ります。
しかし、
監督者としての負担
は間違いなく増えます。
一人の社員が、一種の「AI管理職」になるようなものです。
AIを使うほど、一人が扱える仕事の範囲が広がる
さらにもう一つあります。
AIによって専門外の仕事へアクセスしやすくなること。
以前なら、
英語なので翻訳担当へ。
データなので分析担当へ。
デザインなのでデザイナーへ。
プログラムなのでIT部門へ。
と回していた仕事でも、AIを使えばある程度自分で処理できます。
会社から見れば、部署間のやり取りが減り、スピードが上がります。
しかし社員側では、
自分の担当範囲が広がる
ことを意味します。
AI登場以前であれば
営業資料を作る。
だったものが、AI導入後には、
営業資料を作る。
英訳する。
グラフを作る。
画像も作る。
データも分析する。
……一人でできることが増えるほど、やるべき事が山積みになっていきます。
「それもできますよね？」
という仕事が増えます。
これは単純な追加業務とは異なり、職務そのものの境界が広がる形です。
AIによって「専門家へ任せる」という逃げ道が減る
職務範囲が広がることで、もう一つ変化します。
以前は、
これは自分の専門外なので分かりません。
と言えた仕事もあったでしょう。
しかしAIがあると、
AIで調べればできるでしょう。
と言われる可能性も(-_-;)
もちろんAIを使えば、専門外の分野でも一定レベルの仕事はできます。
しかし、
できること
と、
責任を持って判断できること
は似ているようで、実態は全く異なります。
AIは社員の能力を広げる一方で、
「知らないのでできません」
と言える範囲を狭めてしまう可能性があります。
結果として、一人の社員が負う判断責任は広がり、精神的な負担は大きくなる、という訳です。
AI導入後は「期待値」が上がる
これまでの記事解剖室では、
一度高い成果を出すと、それが次からの最低ラインになる
という問題を取り上げてきました。
「なぜ有能な社員ほど能力を隠す組織が生まれるのか？」でも、1日10件だった仕事を15件処理できると、やがて15件が普通になり、そこからさらに18件出来てしまえば、18件が新しい標準になるという構造を考えています。
AIでもまったく同じことが起きます。
以前、
この資料は3日ください。
だった。
AI導入直後、
AIを使ったら1日でできました。
会社：
すごい！
半年後、
この資料お願いします。AIがあるので明日までで。
となる。
つまり、
AIによる生産性向上はすぐに「特別な成果」から「当然の基準」へ変わる
可能性がある……というか、それがすでに実現しつつある会社もあるんじゃないでしょうか？
私はこれを、
期待値のインフレ
と呼べると思います。
AIが生み出した余裕は、やがて「余裕ではなくなる」
これは以前の記事「AIで仕事が早く終わった時間は誰のものか？」ともつながります。
同記事では、AIによる効率化で生まれた時間を会社が100％追加業務へ使えば、社員はAI利用を隠す可能性があると考えました。
しかし今回は少し違います。
会社が意地悪をして仕事を追加しているとは限りません。
会社側からすれば、
AI導入によって標準的な処理時間が変わった。
だけです。
昔：
3時間必要。
現在：
AIがあるので1時間必要。
となれば、企業は当然、新しい標準を基準に人員や仕事量を設計します。
つまり、
AI導入直後：
「2時間浮いた！」
半年後：
「この仕事は1時間でやるもの」
となる訳です。
最初に存在した「余裕」は、標準値が更新された瞬間に消えます。
だから、技術的には仕事が速くなっているのに、
暇になった感じがまったくしない。
という現象が生まれます。
生産性向上がそのまま余暇にならないのは、AIだけの問題ではない
これはAIだけに特有の現象ではありません。
新しい技術によって一人当たり生産性が上がれば、企業は必ずしも労働時間を短縮するとは限りません。
生産量を増やすという選択肢もあります。
NBERの研究では、AIへの職業的曝露が高い仕事ほど、むしろ労働時間が長くなる可能性が示されています。
特にAIが人間を代替するのではなく補完し、人間一人当たりの生産性を高める場合、企業側にはより多くの労働を引き出すインセンティブが生まれる可能性があります。
以前の記事解剖室でも、この研究を使って、
技術が進歩すれば、人間が自動的に楽になるわけではない
と考察しています。
AIによって仕事が30％速くなっても、
30％早く帰れるのではなく、
同じ時間で30％多く仕事をする
可能性があるのです。
ただし今回の本題は「追加業務」ではない
ここは明確にしておきたいところです。
この問題はすでに記事解剖室でかなり扱っています。
仕事が早い人へ追加の仕事を与えることについては、会社側にも勤務時間を有効活用する合理性がある一方、同じ社員への負担集中や見返りの欠如が長期的には能力隠しを招く可能性を検討しました。
また成果主義についても、時間評価を成果評価へ変えるだけでは「働いているフリ」が「成果を出しているフリ」に変わる可能性を考えています。
したがって今回は、
AIで時間が浮く→会社が仕事を追加する→疲れる
だけを問題にしているわけではありません。
もっと根本的に、
AIが人間の仕事から低負荷部分を取り除き、高負荷部分を濃縮する可能性
を考えています。
仕事が8時間から6時間になっても、楽になるとは限らない
たとえば二つの職場を考えてみます。
AI導入前
8時間勤務。
その内訳は、
- 単純作業3時間
- 通常業務3時間
- 高度な判断2時間
だったと仮定しましょう。
AI導入後
AIが単純作業3時間をほぼ処理する。
会社も一定の余裕を認め、勤務時間は6時間に短縮した。
一見すると大きな改善です、2時間早く帰宅できます。
ところが6時間の内訳が、
- AIのチェック1時間
- 通常業務1時間
- 高度な判断4時間
だったらどうでしょうか。
勤務時間は25％減っています。
しかし、高負荷業務は2倍になっています。
この場合、
「仕事時間は減ったけど、前より疲れる」
という社員がいても不思議ではありません。
重要なのは、
労働時間
だけでなく、
一時間当たりの認知的・精神的負荷
を見ることではないでしょうか。
AIで人間は「例外処理係」になる可能性がある
AIが得意なのは、一定のパターンが存在する仕事です。
逆にAIが苦手なのは、
- 前例がない
- 情報が不足している
- 利害関係が複雑
- 正解が一つではない
- 倫理判断が必要
- 人間関係を考慮する必要がある
といった仕事。
企業が合理的にAIを配置すれば、
普通の案件→AI
難しい案件→人間
となります。
すると人間側には、
普通ではない例外案件ばかり
が回ってきます。
銀行、保険、カスタマーサポート、医療、法務、製造の異常対応などでは、特にこの傾向が考えられます。
人間は、
AIでは判断できなかった案件を担当する
と言う可能性が出てきますが、例外処理は簡単ではありません。
顧客対応でも同じことが起こる
たとえば問い合わせ窓口にAIチャットボットを導入します。
簡単な質問、
営業時間は？
パスワードを変更したい。
送料はいくら？
はAIが回答したとしましょう。
素晴らしい効率化です。
では人間のオペレーターには何が来るでしょうか。
AIで解決できなかった、
- 怒っている顧客
- 特殊な契約
- 複雑なトラブル
- 例外対応
- 損害が発生している案件
です。
問い合わせ件数が半分になっても、一件一件の難易度は上がります。
オペレーター側からすると、
暇になる
のではなく、
簡単なお客さんがいなくなる
可能性があります。
これは「AIは楽な仕事だけを奪う」という現象を非常に分かりやすく示しています。
管理職にも同じことが起こり得る
AIは管理職の、
- 資料作成
- スケジュール整理
- 数値集計
- 報告書
- 会議要約
などを助けます。
すると管理職は楽になるでしょうか。
一部は確実に楽になります。
しかし残るのは、
- 部下との面談
- 部署間対立
- 人員配置
- トラブル対応
- 評価
- 解雇
- 意思決定
です。
いずれもAIへ完全には渡しにくい仕事です。
つまり管理職も、
事務作業をする人
から、
人間関係と意思決定だけを延々処理する人
へ変わる可能性があります。
これは管理職になりたい人が減っている問題とも、今後つながってきます。
AIで「できること」が増えるほど、自分の限界が分かりにくくなる
AIにはもう一つ独特な問題があります。
以前なら、
これはできません。
と言えば終わった仕事でも、
AIなら何らかの回答を出してくれます。
そのため、
一応できる
仕事が急増します。
しかし、【一応できる】というのは、【高品質にできる】【専門家として責任を持てる】というレベルとは当然のことながら別です。
AIによって能力の境界が曖昧になるほど、
どこまで自分が責任を負うべきなのか
も曖昧になり、結果として、
AIでできるんだからやってください。
という仕事が増える一方、失敗した場合には人間側が責任を負うという構造が生まれる、なんて可能性も出てくるのではないでしょうか。
AIを覚え続けること自体が新しい仕事になる
さらにAIは急速に変化します。
昨日まで使っていたツールより、新しいツールの方が優れている。
新機能が追加される。
会社指定ツールが変わる。
使い方を学ぶ。
プロンプトを覚える。
AIエージェントの設定を覚える。
セキュリティルールも理解する。
AIによって旧来の仕事が減る一方、
AIを使いこなすための学習
という新しい仕事が増えます。
OECDとILOも2026年のAIと労働に関する政策文書で、AI時代への移行では労働者のスキル形成や再訓練が重要な政策課題になるとしています。
学習が好きな人なら問題ありません。
しかし、
新しいAIを常に追い続けなければ自分の市場価値が落ちる
という状態は、それ自体が心理的負担になります。
「AIを使える人」の価値が上がるほど仕事が集まる
ここで再び、以前の記事「なぜ有能な社員ほど能力を隠す組織が生まれるのか？」ともつながります。
仕事ができる人へ仕事が集中する。
その結果、有能な社員が能力を隠すようになる。
これはAIスキルでも起きる可能性があります。
部署に一人、
AIに詳しい人
がいると、
- この資料もAIでできませんか
- この作業も自動化できませんか
- この部署にも教えてください
- マニュアルもお願いします
- AIの間違いも確認してください
となりかねません(-_-;)
と言うか、以前書いた記事で、会社の改善案をAI使って出したのを上司に秘密にしているのは、まさにこれを私が恐れているからです(-_-;)
本人はAIによって自分の仕事を楽にしたはずなのに、
AIを使えるという能力そのものが、新しい仕事を呼び込む
ことになるんです。
AIは作業時間を減らしながら、AI能力の高い社員へ仕事を集中させる可能性もあります。
AIの便利さによって、仕事の要求水準そのものが上がる
AI導入前なら、
このレベルの資料なら十分。
だったものが、AI導入後には、
AIがあるんだから、もっと詳しくできるでしょう。
となる可能性があります。
たとえば、AI導入以前であれば10ページの資料を要求されていたのが、AI導入後は、AIで調査も図表も作れるので30ページ。
なんてことも有り得る訳です。
AIによって同じ仕事を速くする
だけではなく、
仕事の完成基準そのものが上がる
ことによって、仕事が楽にならないのではないかと私は考察します。
生産性向上は「余白」を消してしまうことがある
ここまで考えると、少し逆説的な結論が見えてきます。
非効率には悪い面があります。
しかし、すべての非効率が人間にとって有害とは限りません。
仕事中には、
- 移動
- 整理
- 簡単な入力
- 定型作業
- 待ち時間
のような「余白」があります。
企業から見れば削減したい時間です。
AIはその余白を削ります。
すると会社の生産性は上がります。
しかし社員の一日は、
隙間なく価値の高い仕事をし続ける時間
へ変わります。
これは工場のライン速度を上げるのに少し似ています。
一つの作業が楽になっても、その分ライン速度が速くなれば、一日全体の疲労が減るとは限りません。
知識労働でもAIによって同じことが起こる可能性があります。
BCGの「AIは仕事を楽しくも難しくもする」という結果
BCGの2026年調査は、この矛盾をかなり端的に示しています。
AIを日常利用する人の67％は仕事の満足度が向上したと答えています。
一方、41％は認知負荷が増えたと回答しています。
つまり、
AIによって仕事が嫌になる
とは限りません。
むしろ面白くなる人も多い。
単純作業から解放され、
より創造的なことができる。
それでも、
頭は前より疲れる。
という状態が起こり得ます。
BCGはこれを、仕事がより良くなる一方で難しくもなる「Joy Paradox」と表現しています。
ここが重要です。
AIによる仕事の変化を、
楽になる／苦しくなる
の二択で考える必要はありません。
面白くなるが、疲れる。
という第三の状態があります。
本業では最低限、副業ではAIを使って努力する人にも影響する
直近の記事解剖室では、
なぜ本業では最低限しか働かない人が、副業では努力できるのか？
を考察しました。
この記事では、労働意欲がなくなったのではなく、
自分の能力や時間を、より利益が返ってくる場所へ移しているのではないか
という「能力の移動」を一つの結論にしました。
今回の問題を加えると、さらに理由が増えます。
会社でAI能力を見せる。
すると、
- より難しい仕事
- AI監督
- 他社員への教育
- より高い処理目標
を求められるかもしれない。
一方、副業でAI能力を使えば、
- 作業時間を短縮する
- 売上を増やす
- 余った時間を休む
ことを自分で選べます。
すると、
AI能力を会社ではほどほどに使い、副業で最大限使う
という人的資本配分も合理的になります。
企業にとってはかなり重要な問題です。
AIは「仕事を奪う」のではなく「仕事の階層」を変えるのかもしれない
AIと雇用の話では、
AIが仕事を奪うかどうか
に注目が集まりがちです。
しかし実際には、
一つの職業を丸ごと消す
より、
一つの仕事を構成する複数の作業のうち、一部をAIが担当する
という変化の方が先に起きるでしょう。
そのとき、
簡単な作業→AI
難しい作業→人間
となれば、職業そのものは残りますが、仕事内容は変わります。
同じ「会社員」でも以前より、
- 判断
- 責任
- 監督
- 例外処理
- 対人業務
の割合が高くなる。
つまりAIは、
人間の仕事を消す
だけではなく、
人間の仕事を上位工程へ押し上げる
技術なのかもしれません。
これは悪い面ばかりではありません。
スキルが上がる。
単純作業が減る。
仕事が面白くなる。
給与が上がる可能性もある。
しかし同時に、
高度な仕事を一日中続ける負担
も生まれます。
では企業はどうすればよいのか
AIを使わないという解決策は現実的ではありません。
単純作業をAIへ任せること自体は合理的です。
問題は、
AIで空いた余白をすべて高負荷業務で埋める
ことです。
企業側には、少なくともいくつか選択肢があります。
AIで浮いた時間の一部を本当の余白として残す
すべてを新しい仕事で埋めない。
AI確認時間を正式な業務として認める
「AIが作ったからすぐ終わる」と考えず、検証時間を含める。
高度業務の連続時間を抑える
一日中意思決定ばかりにならないよう業務を組み合わせる。
AIスキル保有者へ仕事を集中させすぎない
教育や標準化によってAI能力を組織へ分散する。
AIで仕事範囲が広がった場合は評価へ反映する
「AIがあるからできて当然」ではなく、扱う領域が増えたことを評価する。
学習時間を労働時間として確保する
AIの習得を社員の自己責任だけにしない。
こうした設計がなければ、
AIで社員一人当たりの生産性は上がった。
しかし、
社員は以前より疲れている。
という状態が生まれる可能性があります。
結論：AIが奪うのは仕事時間だけではなく、「仕事の余白」なのかもしれない
AIは仕事を楽にするのでしょうか？
答えは、
一つ一つの作業は確実に楽にする。しかし一日の仕事全体が楽になるとは限らない。
と言うのが現在の私の考察になります。
AIは、
- 文書作成
- 情報検索
- 要約
- データ整理
- 定型応答
を高速化します。
人間を面倒な作業から解放する…中々大きな価値があります。
しかし、その結果、人間に残るのが、
- 難しい判断
- 例外処理
- AI監督
- 人間関係
- 最終責任
ばかりになるなら、人間の仕事は短くなっても薄くはなりません。
むしろ濃くなります(-_-;)
これまで記事解剖室では、
AIによって浮いた時間を会社がどう扱うのか
を問題にしてきました。
今回こうして考察を重ねたことで、もう一つ問題が浮かび上がってきました。
そもそもAIによって浮くのは「時間」だけなの？
単純作業、待ち時間、少し頭を休められる作業、専門外として他部署へ任せられた仕事。
そうした、
仕事の中に存在していた余白
までAIはまとめて削っていく可能性があります。
AI導入前は、
8時間の中に、難しい仕事も簡単な仕事もあった。
AI導入後には、
6時間になったが、その6時間のほぼすべてが難しい仕事。
になるかもしれません。
そうなれば、
「AIで仕事時間は減ったのに、なぜ疲れるのだろう？」
という疑問への答えは、
AIがあなたの仕事を奪ったからではなく、あなたの仕事から「楽な部分」を奪ったから
ということになります。
もちろん、これはAIを否定する話ではありません。
BCGの調査でも、AI利用者の多くは仕事の満足度向上を感じています。
AIは人間を単純作業から解放し、より価値の高い仕事へ移す力を持っています。
しかし企業が、
AIで余った時間をすべて使い切る。
AIでできる仕事は全部一人へ集める。
AIがあるから以前より高い成果を当然とする。
という運用をすれば、
AIは、
人間を楽にする道具
ではなく、
人間の一日から低負荷な時間を取り除き、仕事密度を最大化する道具
になりかねません。
だからAI時代の生産性を考える際には、
何時間短縮できたか。
だけを測るのでは不十分です。
むしろ、
その時間の中で、人間はどれだけ判断し、どれだけ注意を払い、どれだけ責任を負っているのか。
まで見なければならないのではないでしょうか。
AIが進歩するほど、人間の仕事は少なくなる。
そう考えられてきました。
しかし実際に起こるのは、
人間の仕事が少なくなるのではなく、人間にしかできない難しい仕事が濃縮されていく
ことなのかもしれません。
そしてAI時代の会社が考えるべきなのは、
「AIで何時間削減できたか」
だけではなく、
「AIで削減した結果、人間の一時間は以前よりどれだけ重くなったのか」
こんな問いが近い将来出てくるんじゃないか、と思いました。
追記
AIによって単純な仕事が減ると、人間には判断や調整など難しい仕事が残る可能性があります。
この変化が雇用・管理職・人材育成にどう波及するのかは、「AI時代の働き方はどう変わる？」でまとめています。
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