【AI+効率】AIを使っても必ずしも効率が上がるわけではなく、逆に「頭を使いすぎる」こともある。どの10の仕事や職種が最も「AIの霧」に陥りやすいか？

世界はすでにAI時代に入り、さまざまな業界や職種でAIを活用して仕事の効率化を図っています。しかし、AIの広範な使用に伴い、「AI脳霧（AIブレインフォグ）」現象が現れ始めました。ハーバードビジネスレビューに掲載された調査によると、AIを使った仕事をしている回答者のうち14％がAIによる「AI脳霧」を経験したと回答し、最も「AI脳霧」を経験しやすい職種のトップ10を挙げています。

「AI脳霧」の定義は、過度のAIツールの使用や自身の認知能力を超える監督によって引き起こされる精神的疲労です。

ボストンコンサルティンググループは、米国の大手企業の正社員1,488人を対象に調査を実施し、彼らのAIの使用パターンや量、仕事の経験、認知・感情面の問題について尋ねました。回答者はさまざまな産業、職種、階層にまたがり、男女比はほぼ半々で、個人貢献者と管理層がそれぞれ約6割と4割を占めています。

回答者は、「AI脳霧」が発生した際に、「ブンブンと音がする」感覚や思考の混乱を感じ、集中力の低下、意思決定の遅れ、頭痛などの症状を訴えています。

調査結果によると、AIを日常的または反復的なタスクの代替に使用した場合、燃え尽き感のスコアは低下しますが、精神的疲労のスコアは低下しません。

どのようにAIを使うと「AI脳霧」が引き起こされるのか？

一、研究では、AI操作の中で最も脳を消耗する形態は監督であることが判明しました。従業員がAIを使って仕事をする際に、高度な監督を必要とする場合は、監督の程度が低い場合と比べて脳の消耗が14％多く、心理的疲労は12％多く、情報過多の感覚は19％高くなることがわかっています。

二つ目は、AIツールの使用によって仕事量が増加することです。AIによる監督や作業量の増加は、従業員の責任範囲を拡大し、認知負荷を高め、それに伴う心理的疲労も増加するのは自然なことです。

興味深いことに、従業員が同時に使用するAIツールの種類を1つから2つに増やすと生産性が著しく向上し、3つ目のツールを使うと再び生産性が向上しますが、そのペースは鈍化します。さらに、4つ以上のツールを同時に使うと逆に生産性が低下します。

調査は、情報過多とタスクの切り替えが「AI脳霧」の重要な要因であることを示しています。「AI脳霧」と情報過多には強い相関関係がありますが、タスクの切り替えに関係する要因との関係はそれほど直接的ではありません。

「AI脳霧」がもたらすネガティブな影響は何か？

一、意思決定疲労。従業員が高負荷のAI作業によって脳の認知負荷が過剰になると、高品質な意思決定に必要な心理資源が減少します。「AI脳霧」を経験した従業員は、そうでない人よりも意思決定疲労の程度が33％高いと報告されています。

二、誤りの頻度。過去に「AI脳霧」を経験した従業員は、未経験者よりも誤りの頻度が顕著に高く、軽微な誤りと重大な誤りの頻度はそれぞれ11％と39％高いです。

三、人材流出。AI脳霧を経験していない従業員のうち、25％が積極的に退職意向を持っているのに対し、「AI脳霧」を経験した従業員の積極的退職意向は34％に上昇します。特に注目すべきは、多くの場合、高度にAIを活用している従業員は高いパフォーマンスを発揮しており、企業にとって重要な人材であるということです。

調査は、AIは従業員の仕事の効率を高め、思考を広げ、イノベーション能力を強化するのに役立つ一方で、認知過負荷を引き起こし、個人やビジネスにさまざまな影響をもたらす可能性があることを示しています。結果として、重要なのは個人のAI使用の程度ではなく、従業員、チーム、リーダー、組織がAIの使い方をどのように形成していくかにかかっています。したがって、次のような対策が推奨されます：1）仕事や仕事の内容、ツールを再設計し、人とAIの協働を実現する。2）AIや作業負荷に対する期待値を明確に設定する。3）活動量や強度から影響に焦点を当てた評価指標に切り替える。4）従業員にAIの負荷管理に関するスキルを育成する。5）人間の注意力は有限な資源とみなし、戦略的に配分する。