生成AIを通じて、創造性とイノベーションを新たなレベルに引き上げる可能性を秘めた、驚くほど素晴らしいツールが手に入った。しかし、これだけの技術があるにもかかわらず、大きな変化は見られていない。研究者グループは、その理由を突き止めたと考えている。
AIによる創造性向上のカギは、テクノロジーを使用する人々のマインドフルネス（注意深さ）にあると、マサチューセッツ工科大学（MIT）のジャクソン・G・ルー氏とテュレーン大学のシュウファ・サン氏が主導する研究が示している。この研究は、Harvard Business ReviewとJournal of Applied Psychologyに掲載された。一部の人々は、ツールを最大限に活用する方法を意識的に考えているが、他の人々は単に作業をこなしているだけだという。
特に、創造性はメタ認知に対する個人の傾向に影響される。メタ認知とは、「思考を計画し、評価し、監視し、洗練させる能力」と定義される。言い換えれば、AIツールの出力に対してオープンマインドを保ち、批判的思考を維持する人々のことだ。
これが聞き覚えのある話に思えるなら、それはあらゆる技術開発を振り返ってみれば、マインドフルネスがいかに大きな創造性とイノベーションを達成できるかがわかるからだ。映画やテレビ制作機材は何十年も前から広く利用可能になったが、平凡なレベルを超えて創造的な傑作のレベルに達する映画やテレビ番組はごくわずかだ。
ルー氏とサン氏の研究で特定されたマインドフルな個人は、「AIを戦略的に使用して知識を拡大し、認知能力を解放し、固定観念を打破することで、創造的なアイデアを生み出している」と研究チームは報告している。彼らは「メタ認知トレーニング」を推奨するとともに、「戦略的かつ反復的な関与を促すワークフローの設計」を求めている。
昨秋に発表された同様の研究では、創造的なタイプの人々は依然としてAIから大きな恩恵を受けることがわかった。誰もが同じ高度な技術にアクセスできる場合でも、個人差は創造性にとって依然として重要であることが判明した。
ルー氏とサン氏は、生成AIを使用する従業員のうち、創造性の向上を報告しているのはわずか26%であることを示すギャラップの調査を引用している。「このギャップは、リーダーにとって重要な問題を提起している」と彼らは述べる。「生成AIは職場で真に創造性を高めることができるのか、そしてなぜ一部の従業員は恩恵を受けるのに、他の従業員は受けないのか」
研究チームは、中国のテクノロジーコンサルティング企業の従業員250人を対象に調査を実施した。一部の従業員は日常業務でChatGPTアカウントを使用し、他の従業員はAI支援なしで作業した。その後、チームは従業員の創造性の成果を評価し、マインドフルネスのレベルを追跡する調査も実施した。「結果は明確だった。メタ認知が強い従業員は、AIを使用することでより創造的になった。彼らは、より斬新で有用と判断されるアイデアを生み出した。しかし、メタ認知が弱い従業員にとって、AIはほとんど違いをもたらさなかった」
AIに関して、マネージャーは「単に新しいツールを展開するだけでなく、従業員のメタ認知の開発に投資し、AIの思慮深く戦略的な使用を促進する必要がある。そうすることで、従業員はAIの出力をより効果的な創造的パフォーマンスに変換できる」
研究チームは、マインドフルネスを高め、AIツールからより多くの創造性を引き出すために、以下のアドバイスを提供している。
AIを創造性の刺激に活用する。人々が「知識ベースを拡大し、固定観念を打破し、認知的過負荷を軽減する」のを助けるために、AIを新しい方法で活用することを推奨している。
創造的プロセスにおけるメタ認知の役割についての認識を高める。「生成AIをワークフローに統合すれば、すべての従業員が自動的により創造的になると想定してはならない」と彼らは述べる。「これは、従業員がAIの提案を最終的な答えではなく出発点として扱い、それらを反復し、ギャップを探り、前提に疑問を投げかける必要があることを意味する」
トレーニングが違いを生む。「企業は、メタ認知を紹介し、AIのエラーの実例を従業員に示す短期トレーニングセッションを提供し、それらの間違いを予測し、検出し、修正するよう求めることができる」と研究者は指摘する。「より長期的なプログラムは、従業員が思考を計画し、監視し、評価するより深い習慣を構築するのを支援することに焦点を当てることができる。問題を明確にし、AIの提案を評価する方法を決定し、代替案を探るといった単純なチェックリストでさえ、従業員をAIへの受動的な依存から、より能動的で戦略的な関与へと移行させることができる」
AIとの能動的で反復的な関与を促進するワークフローを設計する。「AIを近道ではなく思考パートナーとして位置づけるワークフローを設計する。従業員に迅速な答えのためにAIを使用するよう促すのではなく、複数の視点を生成し、AIの出力を比較・批評し、複数のラウンドにわたってアイデアを洗練させるプロセスを確立する」
