企業によるAIの導入と実用化が進んでいます。AIは24時間365日休まず稼働できることを考えれば当然の流れとも言えますが、数十年前にインターネットが登場したときよりも技術の広がる速度が早く感じられます。同時に、AIの性能が人間の処理能力を超えて進化するだけでなく、いずれ人間の指示を介さずに自律して動き出すことに懸念を抱く人も少なくありません。
米国のOpen AI社によって文章や画像、音楽などを自動作成する生成AIのChatGPTが一般向けに公開された2022年11月30日から、企業および個人での利用が急速なペースで進みました。現時点での生成AIについて言えば、日本の官民での業務利用は総じて慎重であり、また大企業と中小企業での活用度合いにも差があるようです。
しかしながら、個人利用でAIに人生相談をすればすぐに応答が返ってくる、質問を繰り返しても丁寧に返答される、さまざまな選択肢を示してもらえることなどに気が付きます。次第に慣れてきて仕事でも使ってみると、簡単な指示を投げるだけで文章を生成できる、大量の資料を要約できる、アイディアを図解して出力できることなどがわかります。
従業員が個人の前向きな動機から生成AIの業務利用を始めてしまい、職場の上司や同僚がその出来栄えを評価するようになる。ChatGPTよりもGeminiの方が使える、Claudeが強力だなどと、個人の好みが混在してしまい、社内で仕事のやり方が変わってしまう。こうした利用状況は「シャドーAI」と呼ばれることもあります。
生成AIの導入により、ゼロから考える・調べる・書き起こす時間を削減できる一方で、AIが生成する多大な情報に応じて検証する・共有する・議論するといった時間は増えてしまいます。AIの回答について「本当にそうか？」と検証を繰り返すことになり業務の流れを阻害することになれば、必ずしも業務の効率化には繋がらないという受け止め方も広がる可能性があります。
【お伝えしたい内容】
1. 社内ルール
生成AIを業務で活用すれば、PCによる作業の効率性や生産性を飛躍的に向上させられ、その速度や精度が急速に高まっていること、特定分野のAIよりも幅広く使えることは周知のとおりです。業務で使用する生成AIを指定し、事実確認の不足、機密情報の漏洩、あるいは著作権の侵害などを引き起こすことなく安全に活用するためには、社内ルールを定める必要があります。
基本的なルールの中でも、生成AIの回答を鵜呑みにしてそのまま使い回さないことが大切です。AIの出力結果は、なるべく複数の目で事実の正確性や論理の妥当性を確認すべきであり、一見それらしい根拠として重要な判断を仰いだり、出力結果をそのまま最終成果物として提出したりするような活用は避けるべきです。
次に、手元にある機密情報や個人情報を入力してAIに学習させないこと、画像生成などで著作権の侵害にあたるような出力結果を生成させないことにも、注意を払う必要があります。機密情報とは、社内外の関係者以外には知られたくない情報です。例えば、具体的な新製品情報を入力して売上予測を立てることなどはNGと言えます。
社内ルールを策定する際には、従業員との意見交換を実施して生成AIの適切な利用を浸透させる工夫が求められます。新入社員が配属されたとき、他部門の従業員が配置転換されたときなど、その都度社内ルールを踏まえつつ、職場での利用方法（例えば、業務資料の備考欄に生成AIで作成したことを明示するなど）を説明しておく必要があります。
社内ルールは、AIの技術的な進化や法的規制の変更を反映し継続して改定せざるを得ないことが予想されます。就業規則や情報管理規程と一体的に運用することで、機密情報や個人情報を誤って入力した、出力結果をそのまま社外に送信したなどの事象が発生した場合には、注意指導の実施だけでなく、重大な違反については懲戒処分の対象とすることになります。
2. 働き方の変容
生成AIを業務に活用するためには、自社の固有業務あるいは担当業務について、AIに何ができるのかを理解し、得意・不得意の領域を探り出す必要があります。生成AIの利用に際してAIに対するプロンプト（指示）を入力しても、必ずしも期待通りの回答が得られるとは限りません。精度を向上させるためにプロンプトを工夫し、試行錯誤を繰り返す経験を伴うことになります。
生成AIは、一般的に入手できる広範囲かつ大量のデータを学習し、論理的なつながりや組み合わせを見つけることによって回答を生成する仕組みであり、既存資料の要約や翻訳、書き換え、新規企画の起案、壁打ち、比較分析などを得意とします。生身の人間のように、体調が悪い、疲れている、やる気が出ないなどの理由で回答の品質が不安定になることもありません。
企業がAIの利用を検討する場合、コンサルタント業界ではFDE（Forward Deployed Engineer）というサービスを提案するようになりました。企業が現場レベルでAIを活用できるよう、AI活用の対象業務を定義する、適切なAIシステムを選定してプロンプトを設計する、動作確認を繰り返して実装する、既存のシステムとつなげる、運用定着を支援するといった内容のサービスです。
生成AIが学習しているデータだけでは、企業の非公開情報、最新情報、あるいは独自情報を把握することはできません。AIの活用に踏み出すと、前工程でAIが自動生成した定型処理の結果を受け、後工程の担当者が検証・判断を加えたり、手直しや例外対応を行ったり、問題があればAIに差し戻したりという役割分担がなされるといわれています。
都度のプロンプトを必要としないAIエージェントの稼働だけでなく、定型業務に費やす時間が大幅に削減される一方で、人間にはAIの出力を適切に検証・判断する力量が求められ、主体的な判断責任を負うことになります。この意味では、業務改革が起きる、あるいは業務がAIに置き換わるというよりも、「働き方の変容」と呼ぶべき流れが起きるのではないでしょうか。
3. 人事・労務領域のAI
汎用性を持つ生成AIに対して、専門分野での用途に向けて開発されたAIは「バーティカルAI」と呼ばれ、人事・労務領域においても、自社開発やクラウド型のツールにAIが組み込まれるようになりました。また、ロボットや自動運転など、身体能力を持って動く「フィジカルAI」の開発も進んでいます。
内閣府「人工知能基本計画」2026年7月14日
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf
注目されるのは、フィジカルAIの進化が人手不足の緩和に繋がる可能性があるという点です。労働集約的な業務では、現時点で考えられるよりも早い時期に、AIの活用によって単純な繰り返し作業が高い精度で自動化されそうです。必要な員数を補完するだけでなく、過重労働の軽減にもつながると思います。
他方で、生成AIで採用選考や成績評価の下書きを作成する、人材育成や配置転換を支援する、面談内容を要約するなど、AIを活用した人事評価が経営判断の場に持ち込まれる日も遠くはありません。目標管理制度の運用支援では、その嚆矢となる製品が既に登場しており、いずれクラウド型の人事評価ツールにもAIが組み込まれることになりそうです。
従業員の能力開発では、AI活用の基本スキルを習得させる、AIを使いこなす力量を評価する、AIの利用ルールを守るよう管理するなどの課題が生まれることになります。すでに高校や大学では、生成AIの利用を前提とした授業が行われており、新規採用においては、基礎能力検査にAI利用のスキルを追加する必要が出てくるのかもしれません。
既知のとおり、2026年10月1日より、労働施策総合推進法に基づいて企業のカスハラ対策が義務化されます。小売・サービス業などでは、不特定多数の接客を行うためにカスハラの前面に立たざるを得ない現場があります。とりわけ電話対応における負担軽減の手段として、音声変換AIによるツールも提供されています。
ソフトバンク株式会社「カスハラ対策をAIで」2026年5月28日
https://www.softbank.jp/business/content/blog/202605/customer-harassment-softvoice