AIに頼りすぎると、あなたの「成長」が止まっちゃうかも？「見えないAI誤用」って何？

「見えないAI誤用」って、どんなこと？

「見えないAI誤用」って聞くと、なんだか難しそうに感じるかもしれないね。でも、簡単に言うと、AIの出力は合っているように見えるし、仕事も一応完成している。だけど、その裏で、本来なら私たちが経験するはずの「考えるプロセス」が省かれちゃっている状態のことなんだ。

例えば、AIが作った企画書に間違いがなくても、それが本当に相手の課題に合っているのか、判断に必要な情報が揃っているのか、ってところまで私たちはしっかり確認できているかな？AIが優秀だからこそ、つい「AIがやってくれたから大丈夫！」って安心しすぎちゃうこと、あるかもしれないよね。

この「見えないAI誤用」は、悪気があるわけでも、能力が足りないわけでもないんだ。私たちが一生懸命仕事に取り組んでいても、AIを使う「仕事の設計」によっては、必要な確認や判断がしにくくなっちゃう可能性を指摘しているんだよ。

「自分もそうかも？」AIに任せすぎると起きる4つのこと

リクエスト株式会社は、「見えないAI誤用」が起こりやすい状況として、4つの仮説を提示しているよ。もしかしたら、あなたも「わかる！」「自分もそうかも」って思うことがあるかもしれないね。

1. 問いを任せすぎる

AIに「何が問題か」「どう解決するか」といった問いを立ててもらうのは、すごく便利だよね。でも、AIが示した問いを、目の前の顧客の状況や、実際の現場の記録、仕事の本当の目的に照らし合わせずに、そのまま「これでいこう！」と決めてしまうことはないかな？

AIがもっともらしい答えを出してくれても、そもそもの問いが現実とズレていたら、本当に必要な仕事にはつながらない、ってことだよね。

2. 事実確認を省く

AIが「このデータによると…」とか「これは事実です」って説明してくれた時、私たちはそれをそのまま「確認済み」にしちゃうことがあるかもしれない。でも、その数値の出典は本当に正しいか、対象期間は合っているか、私たちの仕事に当てはまる内容か、ってところまで、ちゃんと元の資料や記録で確かめているかな？

AIに「これって本当？」って聞き直したり、複数のAIの答えが一致したからといって、それが「根拠を確かめた」ことにはならない場合もあるんだ。私たちは、現実の状況にまでたどって確認することが大切だね。

3. 判断を任せすぎる

AIがいくつかの選択肢を提示してくれて、そこから私たちが一つを選ぶ。これも大切な判断だよね。だけど、「AIがおすすめしてくれたから」「文章の説得力があったから」という理由だけで、その案を選んでいないかな？

「この目的に合っているか」「守るべき条件は何か」「他の選択肢も検討する必要はないか」「誰に影響があるか」といった基準をしっかり確かめずに選んでしまうと、後で「あれ？」ってなることもあるかもしれない。必要なのは、AIに任せる部分と、私たちが責任を持って判断する部分を明確にすることなんだ。

4. 結果確認をしない

AIが作ってくれた資料や提案書が完成したら、「やったー、これで終わり！」って安心しちゃうこと、あるよね。でも、その仕事の本当の目的が、相手の判断や行動をサポートすることなら、相手がそれを使えたのか、その後の工程はスムーズに進んだのか、どこかで困ったことはなかったか、まで確認することが大切なんだ。

完成したアウトプットの見た目だけで仕事を「完了」とせず、その後の影響まで見届けることで、次の仕事に活かせる経験が生まれるはずだよ。

AIとうまく付き合うためのヒント

「AIに頼りすぎてはいけない」って言われても、どうしたらいいか迷っちゃうよね。この研究では、「本人が考えていない」と決めつけるのではなく、私たちが何を考えているのか、どこまでを仕事の範囲として認識しているのか、という視点を大切にしているんだ。

もしかしたら、私たちが確認に必要な情報にアクセスできなかったり、判断する権限がなかったり、結果を確認する担当者が決まっていなかったり、といった「仕事の条件」が、必要な確認や判断を難しくしている可能性もあるんだよ。

だからこそ、個人がAIリテラシー（AIを適切に理解し活用する能力）を高めるだけでなく、仕事の目的をみんなで共有したり、必要な情報にアクセスしやすくしたり、権限を明確にしたり、評価の仕方を見直したり、上司が目的や背景をしっかり伝えたり、結果を確認する仕組みを作ったりすることが大切なんだって。

大切なのは「経験」を積むこと

AIは私たちの生産性を上げてくれる素晴らしいツールだけど、だからといって「AIを使うと人が育たなくなる」と一概に言うことはできないんだ。AIが学習に良い影響を与える研究もあれば、使い方によっては学習上の不利益が生じる可能性を示す研究もあるからね。

重要なのは、AIを「どこに」「どのように」組み込むかを設計すること。具体的に「一つの仕事」を振り返ってみて、

• 誰の、どの事実から、この問題を解くと決めたか？

• 何を、どの資料・記録・相手で確かめたか？未確認は何か？

• 採用・不採用を分ける条件は何か？例外時には、誰が判断するか？

• 完成後の何を、誰が、いつ確かめ、次の仕事へどう活かすか？

といった問いを自分に投げかけてみることが、私たちの「判断経験」を育む第一歩になるはずだよ。

リクエスト株式会社は、これまでも「仕事が完了すること」と「人と組織に判断経験が形成されること」を分けて考える「判断デザイン」や、判断の前提となる見方・問い・価値仮説をつくり直す「アート思考」といった考え方を提唱してきたんだ。

これらの考え方は、AIを使う仕事の中で、私たちが「何を問い、事実を確かめ、条件に照らして判断し、結果から学ぶ」というプロセスをどこで途切れさせてしまっているのか、を明らかにするための研究課題へと繋がっているんだね。

まとめ

AIがどんどん進化していく中で、私たちは「AIに任せること」と「必要な確認や判断が失われること」は同じではない、ということを意識することが大切なんだ。

AIを上手に使いこなしながら、自分の頭で考え、判断し、経験を積んでいくこと。それが、AI時代を自分らしく、そして前向きに生き抜くための大切なスキルになるはずだよ。ぜひ、今回の「見えないAI誤用」という視点を参考に、あなたの仕事のやり方をちょっとだけ見直してみてね。

この研究を進めているリクエスト株式会社は、組織行動科学®（組織で働く人の思考と行動がなぜ起こり、なぜ続くのかを明らかにし、より良く再現するための研究・実践体系のこと）を基盤に、企業で働く人の行動や判断、経験形成、組織学習に関する研究と実践支援を行っている会社なんだ。

もっと詳しく知りたい人は、リクエスト株式会社の公式サイトをチェックしてみてね。

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