｢効率化したら仕事が増えた｣ AIをよく使う人ほど残業時間が長くなる？ 日本企業をむしばむ"忙しさの病理"

AIのハルシネーション、つまり嘘をつく危険性を懸念する人は多い。しかし、私が現場で感じている問題は、そこではない。人間が試行錯誤する際のサポートとしてAIを使うのはいい。

しかし、人間が試行錯誤するプロセスそのものをすべて飛ばし、AIにいきなり結論を生成させようとすると、結局は使えないものが出来上がる。かえって人間の作業を増やしてしまうことが多いのだ。

AIとどう付き合うべきか

では、こうした問題を防ぐには、どうすればいいのか。3つの視点が重要だ。

それでは、一つひとつ解説していこう。

（1）考えた後にAIを使う

自分で一度、草案や仮説を立ててから、AIには「反論役」や「壁打ち相手」として添削させよう。考える前にAIに丸投げしてしまうと、試行錯誤の機会そのものが失われてしまう。

（2）AIを使わない時間を確保する

あえて自力で考える時間を、業務や教育の場に組み込むことも重要だ。野球における素振り、キャッチボールと同じだ。地道な反復練習の機会を意図的に残しておくのも必要だ。

（3）任せる業務の線引きをする

どの業務をAIに任せ、どのコアスキルを人間が維持・検証していくのか。これを個人任せにせず、組織としてルール化しておくことが望ましい。

提案書の作成にもAIを活用する営業が増えている。当然、受注率は落ちている。なぜこのような提案になったのか、提案の中身を突っ込まれても、答えられない営業が増えてしまったからだ。

そもそもデスクワークにおいて、生成AIがどれほど役に立つのか。私には、よくわからない。デスクワーカー自身の削減という荒療治があれば、実際に「効率化」は実現するだろう。しかし、パーキンソンの法則にあるように、人、時間、収納スペース……といったものが減らない限りは、そこに入れる「何か」が減っていくことはないのだ。どんなにAIが便利であっても。それを使うのが人間である限り。