ここ数カ月から数年にわたり、人工知能（AI）がいかに生産性を向上させるかを示す事例や研究が数多く報じられてきた。しかし今回、人々がAIとどのように働いているかを深く掘り下げた新たな研究が、こうした考え方に一石を投じている。
これにより、生成AIの登場以来、ビジネスリーダーや専門家が格闘してきた疑問が改めて浮上する。AIに注ぎ込まれる予算とリソースは、いつになれば成果を生み始めるのか。
AIの生産性を測定することは依然として不正確な科学だが、前向きな方向を示す研究がいくつか存在する。例えば、Complexity Science Hubによる最近の研究では、ソフトウェア開発者が生成AIツールの使用により4%の生産性向上を実現したと算出している。Anthropicは2025年後半に研究を発表し、典型的な職場のタスクはAI支援なしでは平均約90分かかるが、同社のAIツールであるClaude（クロード）を使用すると約80%高速化されることを明らかにした。Anthropicの研究者らは、「現在のAIモデルは今後10年間で米国の労働生産性成長率を年間1.8%向上させる可能性がある。これは近年の実行率の約2倍だ」と推定している。
しかし、新たな研究は、こうした生産性向上が最終的には逆効果になる可能性を示唆し、「AIツールは仕事を減らすのではなく、一貫して仕事を激化させる」と述べている。
どういうことか。AIの活用が比較的容易になることで、労働者は従来の役割を超えたタスクを処理するようになると、カリフォルニア大学バークレー校で実施され、Harvard Business Reviewに掲載された研究は指摘する。「従業員はより速いペースで働き、より広範囲のタスクを引き受け、1日のより多くの時間に仕事を拡大した。しかも、そうするよう求められることなく」と、研究の著者であるカリフォルニア大学バークレー校准教授のアルナ・ランガナサン氏と、同校博士課程学生のシンチー・マギー・イェ氏は指摘する。
従業員がより速く働き、自発的により多くのタスクを引き受けることは、マネージャーにとって夢のように聞こえるかもしれない。しかし必ずしもそうではないと、ランガナサン氏とイェ氏は指摘する。「こうした変化は持続不可能であり、業務負荷の増大、認知疲労、燃え尽き症候群、意思決定力の低下につながる可能性がある。当初享受していた生産性の急上昇は、低品質な仕事、離職、その他の問題に道を譲る可能性がある」
研究者らは2025年を通じて、40人以上のエンジニアリング、プロダクト、デザイン、リサーチ、オペレーション専門家への対面観察とインタビューを通じて研究を実施した。
生成AIの使用により、いくつかの力学が生じたとランガナサン氏とイェ氏は観察した。まず、タスク拡大に従事する傾向がある。従業員は以前は自分の領域外だった業務負荷をより多く引き受けられるようになった。「プロダクトマネージャーやデザイナーがコードを書き始め、研究者がエンジニアリングタスクを引き受け、組織全体の個人が過去には外注したり、延期したり、完全に避けていたであろう仕事に取り組むようになった」
また、仕事と個人の時間の境界が曖昧になることも観察された。ワークライフバランスの支持者が警告するように、これはストレスへの確実な道だ。
さらに、AIの使用増加はマルチタスクの増加につながった。これもストレスと疲労の別の要因だ。複数のエージェントやプログラムを動かすことで、「注意の継続的な切り替え、AI出力の頻繁なチェック、開放されたタスクの増加」が生じた。「これは認知負荷と常にやりくりしているという感覚を生み出した。仕事が生産的に感じられたとしても」
これがすべて聞き覚えがあるなら、1990年代に始まり過去10年間で沸点に達したデジタルビジネスの台頭を思い起こさせる。確かに、自動化とツールは時間を節約したが、それは人々がより高度な仕事に昇格できることを意味しなかった。あるいは機械が仕事をする間、座ってリラックスできることも意味しなかった。むしろ、マネージャーの自然な傾向として、人々がはるかに多くのタスクを処理することへの期待が高まった。その負荷はしばしば自動化以前のものを超えていた。
研究者らは、雇用主が「意図的な休止、仕事の順序付け、より多くの人間的な基盤の追加を含む、AI使用に関する規範と基準」を採用することを提案している。
例えば、意図的な休止は「テンポを調整する短い構造化された瞬間、すなわち前進する前に整合性を評価し、前提を再考し、情報を吸収するための保護された間隔」で構成される可能性がある。言い換えれば、工場の現場や建設現場で標準となっている義務的な休憩だ。AIを使った専門的な仕事の場合、それは選択肢と組織全体の目標のレビューを促す「意思決定の休止」となるだろう。
順序付けアプローチは、AIが生み出す気晴らしを抑制するのに役立つ。人々は、AIが生成した出力が現れるたびに反応しないよう奨励されると、彼らは述べる。これによりプロジェクトがより一貫性を保ち、最優先事項として維持される。
おそらく最も重要なのは人間的な基盤であり、これは人々を互いにつなぎ、一日中スクリーンに没頭することを防ぐ。「他者とつながる短い機会──短いチェックイン、共有された振り返りの瞬間、構造化された対話を通じて──AIツールとの継続的な単独エンゲージメントを中断し、視点を回復するのに役立つ」これは創造的プロセスを促進することにもつながる。
結論として、デジタルビジネスが業務負荷の容赦ない圧縮を引き起こしたように、この次の段階──AI──はより少ないリソースでより多くのことを行うことをもたらすだろう。それはストレスへのチケットにもなり得るし、より前向きな生産性へのチケットにもなり得る。今日のマネージャーとビジネスリーダーは、その岐路に立っている。
