厳しい経営環境のなか、AI（人工知能）は業務のスピードアップ、コスト削減、新たな効率化を求める経営者にとって明白な答えのように見える。しかし、AIが日常業務に浸透していくにつれ、より重要な問いは、その成果が持続するかどうかである。
オックスフォード大学サイードビジネススクールのヤン＝エマニュエル・デ・ネーブ教授が主導した新たな研究は、AIを主に人員削減の手段として扱う企業は戦略上の誤りを犯している可能性があると指摘する。同研究によれば、自動化に過度に注力する企業は、創造性、判断力、組織的知見、リーダーシップ育成など、成長に不可欠な人的能力を弱めるリスクがあるという。
「これは現状維持バイアスの典型的な表れだ」とデ・ネーブ教授は語る。「経営者にとっては、スプレッドシートを見ながらAIを使って既存業務を効率化する姿を思い描くほうが、テクノロジーがまったく新しい価値をどう生み出せるかを再構想するという戦略上の重い課題に取り組むよりもはるかに簡単だ。AIを人員削減の道具として扱えば、目に見える形で迅速なコスト削減を実現できるかもしれないが、それは最終的には組織の縮小の道であり、企業の長期的なイノベーション能力を犠牲にすることになる」
この区別こそが、AI戦略の中核である。自動化（オートメーション）は、人間が現在行っているタスクを置き換える。一方、拡張（オーグメンテーション）は、人間ができることを広げ、問題解決や顧客関係の構築、より価値の高い意思決定に割く能力を従業員に与える。
筆者の会社であるProsper Insights & Analyticsが最近実施した調査は、なぜこれが重要なのかを示している。米国の成人を対象とした調査において、すでに生成AIを使用していると回答した割合は、一般の従業員（38%）よりも、経営幹部やビジネスオーナー（53%）の方が高かった。これは、リーダー層がAIの戦略的な可能性を身近に感じている一方で、従業員はAIが日常業務にもたらす混乱を身近に感じていることを示唆している。
Prosper Insights & Analyticsはまた、従業員の31%がAIによる雇用喪失を懸念しており、11%は自分自身がAIによって職を失うことを心配していることも明らかにした。さらに25%の従業員は、AIが自分たちの利益を第一に考えているとは信じていないと答えている。
これらの数字が重要なのは、AI導入が信頼の問題でもあるからだ。従業員が、AIは自分たちを置き換えやすくするために導入されていると感じれば、オープンに試したり、AIの出力に異議を唱えたり、AIが業務改善に役立つ領域を上司に示したりする可能性は低くなる。
トリニティ・ビジネススクールのアシシュ・クマール教授はこれを「主体性とインセンティブの問題」と呼ぶ。経営幹部は戦略、効率、長期的な機会という観点からAIを捉えることが多い一方で、従業員は新しいツールが既存のワークフローを乱すという実務上の影響に対処している。クマール教授は、従業員は意思決定に関与していると感じ、AIが自分たちにどう役立つかを理解し、そのテクノロジーが自分たちの仕事を脅かすためではなく支援するために導入されていると信じられるとき、AIを受け入れやすいと論じる。
デ・ネーブ教授は、拡張は労働者とAIの間に異なる関係を生み出すと主張する。「拡張を選択すれば、複利的な成長サイクルが解き放たれる。従業員は好奇心と主体性を持って関与し、受動的な乗客ではなくテクノロジーの『パイロット』となる」
自動化優先のアプローチの危険性は、企業が若手の採用を減らしたり、エントリーレベル（実務未経験者向け）の役割を削減したりする際に、特に顕著になる。これらの職務は反復可能な業務、基本的な分析、事務作業を含むため、自動化が容易だと見なされがちだ。しかし、そこは同時に将来のリーダーが判断力を養い、人間関係を築き、顧客を理解する場でもある。
「テクノロジーの資金を捻出するために人件費や若手ポジションを削減すれば、社内のリーダー育成パイプラインが空洞化し、イノベーションに必要な心理的安全性が破壊される」とデ・ネーブ教授は語る。「AI革命に勝利するのは、最も速く人を置き換える組織ではなく、最も上手く人を活用する組織だ」
問題は、企業が効率性を無視すべきかどうかではなく、効率性が戦略の全てになってしまうかどうかである。エムリヨン・ビジネススクールのギヨーム・コクレット教授は、AIの導入成否は、個人の適応力と、リーダーシップ、インセンティブ、企業文化、ツールの選択といった組織的要因の両方に依存すると主張する。既存組織（レガシー組織）は、古いプロセスや確立された習慣、そしてばらつきのある確信度の中にAIを導入しなければならないことが多いため、より困難な課題に直面している。
この整合性は品質にも影響する。新たに浮上しつつあるリスクの一つが「ワークスロップ（workslop）」、つまり一見役に立ちそうに見えるが、業務を進めるために必要な中身が欠けているAI生成コンテンツである。オープン・インスティテュート・オブ・テクノロジー（OPIT）のアラン・ラーナー教授はワークスロップを「優れた成果物であるかのように装いながら、特定のタスクを有意義に進めるための中身が欠けている、AI生成の業務コンテンツ」と説明する。
その危険性とは、AIが出力量を増やす一方で、不鮮明な成果物をチェックし解釈しなければならない従業員に負担を転嫁し、生産性が向上したかのような印象を与えつつ、AIの出力を信頼できるものにするために必要な労力を増大させることだ。
Prosper Insights & Analyticsのデータも同様の懸念を示している。調査対象の従業員のうち、37%はAIには人間の監視が必要だと述べており、34%はAIが誤った情報やハルシネーション（幻覚）を生み出す可能性を懸念している。これらの回答は、多くの従業員がAIを拒絶しているわけではないことを示唆している。彼らはAIの価値が人間の判断に依存することを理解しているのだ。
従業員が不安を抱え、過度の負担を強いられ、あるいは自身の仕事がどのように評価されているか分からない状態では、その判断力を維持することはより難しくなる。ボッコーニ大学のデボラ・ノッツァ助教は、AIによって一部のタスクは削減されるかもしれないが、別のタスクに付随する精神的負担が増大する可能性があると指摘する。
「理論上、AIは仕事の負担を軽減するはずだ。しかし実際には、負担の性質を変えることが多い」とノッツァ助教は語る。
Prosper Insights & Analyticsはまた、従業員の17%がAIに不安を感じていると回答したことも明らかにした。これはAIの導入を遅らせるべきだという意味ではなく、企業が従業員の士気、研修、コミュニケーション、および業務量に対してより細心の注意を払う必要があることを意味している。もしAIの導入によって従業員が判断力を発揮しにくくなれば、期待される効率性の向上は、リーダーたちが望んでいたよりも小さなものにとどまるかもしれない。
最も成功するAI戦略は、導入率やコスト削減額だけで評価されるものではないだろう。企業は、AIが仕事の質を向上させているか、従業員がより良い意思決定を行う助けになっているか、人材の定着率を高めているか、そして次世代のリーダーを育成できているかを自問する必要がある。
自動化は既存プロセスを高速化できる。拡張は企業が新たな価値の源泉を育てる助けとなる。これを認識する企業は、AIを短期的な効率化ツールから持続的な競争優位の源泉へと転換するうえで、有利な立場に立てるだろう。
開示：本記事で言及した消費者意識調査は筆者の会社であるProsper Insights & Analyticsが実施したものである。これは全米小売業協会（NRF）が利用しているデータセットと同一のもので、Amazon Web Services、Bloomberg、London Stock Exchange Groupを通じて経済ベンチマーク用に利用可能である。
