序文

労働者は AI に苦労を肩代わりしてほしいと願っているが、経営者は AI によって労働者を排除したいと考えている—効率を求めるあなたに、彼らは解雇を狙っている。
最も悲惨なのは AI に取って代わられることではなく、AI が自分のやりたくない仕事を果たし、経営者が自分が余剰であると感じること。
やむを得ないことに、多くの起業家は働く人々ではなく、経営者についての調査を行っている。
AI 技術が進むにつれ、誰も口に出したがらない冷酷な管理の真実が隠されやすくなる。
従業員は協働を妄想し、経営者は代替を賭ける—AI の進化はまだ終わっていないのに、信頼は先に崩壊してしまった。

従業員はどのような AI を望んでいるのか？

スタンフォード大学の研究で、従業員の期待と AI の能力との差が明らかになり、最も研究開発に値する重要な分野が示されました。

人工知能は労働市場に革命的な変化をもたらしています。今日、従業員は日常の仕事でますます AI に依存しており、アマゾンやマイクロソフトなどの企業は、AI の導入を理由に解雇を行うと発表しています。

しかし、決算発表やニュースの主流の見解とは裏腹に、いくつかの重要な問題は未解決のままです。従業員は実際に AI から何を得たいと考えているのでしょうか？現在の技術の能力は、これらの期待と一致しているのでしょうか？

この疑問に答えるため、スタンフォード大学の「人間中心の人工知能研究所」（HAI）と「デジタル経済研究室」の研究者たちが、米国の従業員と AI 専門家を対象にした包括的な調査を行いました。彼らは1500名の従業員に調査を実施し、AI がどのような仕事の場面で役立つか、また逆に害を及ぼす可能性があるのかを明らかにしました。同時に、52名の AI 専門家へのインタビューを通じて、現在の技術の能力についてより深く理解しました。その後、研究者は従業員の期待と AI の能力を対照し、実際に自動化が価値ある機会点やタスクを特定することを目指しました。

この予備的研究の結論は、従業員は主に AI を繰り返しのタスクの処理に利用したいと考えていますが、同時にその AI ツールに対する主導権と監視権を保持したいと望んでいることです。しかし警戒すべきは、従業員の AI に対する期待と実際の技術能力との間には大きな乖離が存在することが研究によって明らかになった点です。

研究はまた、より高い給与が得られる職業が変化していることを示しています。従来の情報分析業務の給与は低下する可能性があり、人間のコミュニケーション能力や感情知能の重要性が高まると予測されています。

「労働力の進化が続く中で、従業員の期待と AI 技術の現実のギャップを理解し、埋めることが、AI 技術を成功裏に統合しようとする組織にとって非常に重要です。」とこの研究の共同著者であり、スタンフォード大学のコンピュータサイエンスの助教授、HAI のメンバーであるヤン・ディーイー（Diyi Yang）は述べています。「この報告は、現在の AI の発展段階を評価するためのタイムリーで構造的なベンチマークを提供します。」

従業員が望むもの

学者たちは、104の異なる職業から1500名の従業員を調査し、どのような点で自動化を期待し、どのような点で自動化を拒否するかを明らかにしました。

信頼は従業員が最も気にしている問題です：45%の参加者が AI システムの正確性と信頼性を疑問視し、23%は失業について懸念しており、16%は人間による監視が不足していることを心配しています。多くの参加者は、特に AI が創造的な仕事に浸透したり、供給者や顧客とのコミュニケーションを処理するために使用されたりすることを心配しています。

逆に、彼らは自分の時間を解放し、より高い価値の仕事に従事するための（69.4%）、タスクの繰り返しを減らす（46.6%）、および仕事の質を向上させる（46.6%）自動化に非常に好意的です。具体的には、彼らが歓迎する自動化タスクには、顧客との会議のスケジューリング、情報ファイルの管理、または記録の誤りの修正が含まれます。

この研究では、従業員がAI にどの程度関与することを好むかについても探求しました。大多数の参加者は協力型のモデルを好み、45.2%が AI と平等なパートナーシップを希望し、35.6%は重要なポイントで人間が監視することを希望しています。学者たちは、これが完全自動化システムに対する従業員の抵抗を明確に示していると指摘しています。

全体的に、従業員は AI とのバランスの取れた協力関係を青睐しています。

「これらの発見は、AI が職場で補助的な役割を果たし、従業員を低価値または煩わしいタスクから解放するのがより適していることを示しています。」とこの研究の著者であり、スタンフォードデジタル経済研究室の所長であるエリック・ブライニョルフソン（Erik Brynjolfsson）は述べています。

ギャップを明らかにする

次に、研究チームは AI 専門家の知識を活用して、各種の仕事のタスクを四つの領域に分類しました：

グリーンライトゾーン：従業員の自動化意向が高く、AI 技術の能力が強いタスク。
レッドライトゾーン：従業員の意欲が低いが、AI の能力が高いタスク。
研究開発機会ゾーン：従業員の意欲が高いが、AI の能力が不足しているタスク。
低優先度ゾーン：従業員の意欲と AI の能力が共に低いタスク。

企業の実際の AI の適用状況をこれらの四つの領域にマッピングすることにより、チームは著しいミスマッチを発見しました。41%のタスクが「低優先度ゾーン」と「レッドライトゾーン」に位置しており、これは多くの AI の実際の適用が従業員が望まないものであるか、技術的に実現が難しいことを意味しています。これには、創造的なコンテンツの作成や会議の議題準備が含まれます。他のタスクは「研究開発機会ゾーン」に分類され、これは従業員には必要性があるが、技術的には成熟していないものです。これには予算監視や生産計画の策定が含まれます。

従業員の期待と AI 専門家による能力評価を四つのタスク領域にマッピングした結果、従業員の望む内容と技術の実現可能性の間にミスマッチが存在することがわかりました。

「このマップは、緊急のニーズを浮き彫りにしています。私たちは『研究開発機会ゾーン』内のタスクへの研究投資を強化しなければなりません。」とブライニョルフソンは強調します。「これにより、今後の AI 技術を、現在十分に開発されていない高影響力の機会とより良く調整できるようになります。」

スキル価値の変化

学者たちは、AI と自動化が仕事を再定義するにつれて、従業員のスキルの重要性も変化する可能性があると述べています。この変化を探るため、彼らはアメリカ合衆国労働省の統計データを分析し、さまざまなスキルの価値を AI に取り替えられにくいスキルと比較しました。

ここで、彼らはいくつかの興味深い傾向を発見しました。分析によれば、現在の高給スキル—データ分析やプロセス監視など—は、その価値が低下する可能性があります。一方、仕事の優先順位の設定、組織計画、教育指導、および効果的なコミュニケーションに関連するスキルの重要性が高まっていくと予測されています。

異なるスキルの平均賃金ランキングと人間の主導度を比較することで、人間の中核能力の価値が情報処理スキルから人間関係スキルへとシフトしていることがわかりました。

「データ分析に関連するスキルの需要は減少すると予測しています。なぜなら、AIがこれらの分野で強力な能力を発揮しているからです。一方、人間の相互作用や調整が必要なスキルの重要性は高まるでしょう。」とヤン・ディーイーは述べています。「これらの発見は、AI の統合がどのように労働力の中核的競争力を再形成するかを洞察するための初期の視点を提供します。」

従業員の好みが重要な理由は？

「AI システムの能力が日々向上する中、企業がこれらのシステムを導入する際の決定は、多くの場合、技術的な実現可能性に基づいています。しかし、実際には従業員がこれらの変化の最大の影響を受け、経済の最終的な依存者でもあります。」とこのプロジェクトの責任者であり、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス博士課程の学生である邵一佳（Yijia Shao）は述べています。従業員の視点を考慮することは、技術の倫理的利用を確保するだけでなく、実際に信頼され、受け入れられ、真に効果的なシステムを構築するためにも重要です。このアプローチは、見落とされた機会を明らかにし、「人間中心」のイノベーションへと導くことにもつながり、技術自身の発展に寄与します。

この研究は、従業員の好みと技術能力を大規模に検討した初めてのものである一方、研究者たちは、この作業は AI の急速な発展に追いつくために継続的に更新されなければならないことも認識しています。AI を成功裏に活用したい企業や、AI と効率的に協力したい従業員にとって、時代に合った進化が成功の鍵となるでしょう。