こんにちは、IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ 近森満です。

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当社では「DX推進人材教育プログラム」として初回無料のコンサルティングを提供しています。DX推進や人材育成のご相談をお待ちしています。

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AIで仕事を効率化したら、なぜか自分の仕事だけ増えた。これ、読者の皆さんはどう感じますか。笑える話でしょうか。それとも、ちょっと背筋が寒くなる話でしょうか。

私は後者です。なぜなら、これは生成AIの使い方の問題だけではなく、会社の評価制度、仕事の配分、マネジメント、そしてDX推進の根っこにある文化の問題だからです。

今回の話題は、はてな匿名ダイアリーに掲載されていた「AIで仕事を効率化したら、なぜか僕の仕事だけ増えた話」です。参考URLはこちらです。

https://anond.hatelabo.jp/20260803162719

要するに、8時間かかっていた仕事をAIで4時間に短縮した。ところが、浮いた4時間が自由になるわけではなく、別の仕事を追加される。さらにAIの使い方を社内に共有したら、説明、教育、質問対応まで自分に回ってくる。責任は増えるのに、給料も役職も変わらない。しかも、4時間で終わることが新しい標準になる。

これは本人からすると、なかなかしんどいです。善意で改善したのに、その善意が負担になって戻ってくる。まさに「改善した本人が一番報われない」構造です。

ここで大事なのは、AIを使った人が悪いわけではないということです。もちろん、会社側がAIを活用して生産性を上げたいと考えるのも自然です。経営者から見れば、同じ時間でより多くの成果が出るなら、組織全体に展開したい。これもわかります。

ただし、現場で見ると話は単純ではありません。社員にとって、時短や生産性向上が必ずしも直接の得になるとは限らないからです。4時間で終わらせても8時間分の給料が増えるわけではない。むしろ空いた時間に別の仕事が入る。周囲からは「余裕があるなら手伝って」と見られる。そうなると、読者の皆さんなら、次も積極的に改善したいと思えるでしょうか。

DX推進や生成AI活用の話になると、私たちはつい「効率化できるなら良いことだ」と考えます。もちろん、組織全体ではその通りです。無駄な作業を減らし、より価値の高い仕事へ時間を使う。これは正しい方向です。

しかし、社員一人ひとりの立場では、もう少し複雑です。日本の職場では、長く「8時間働いていること」そのものが安心材料になってきました。極端に言えば、仕事があることが雇用の証明になっている。早く終わった人が、早く帰れる、報酬が増える、裁量が広がるという設計になっていなければ、効率化は本人にとってご褒美ではなくなります。

昔の会社では、早く帰ると上司や同僚に飲みに誘われるから、あえて残業していたという、今聞くと妙な話もありました。もちろん今の働き方とは違いますが、人間の行動はいつも合理だけでは動きません。周囲の目、職場の空気、評価される基準、断りづらさ。そういうものが仕事の選択を左右します。

AI活用でも同じです。AIを使って早く終わらせた人が、ただ「便利な人」になってしまう。社内のAI相談窓口にされる。自分の担当ではない教育まで抱える。これでは、AIを使える人ほど損をする構造になります。

本来なら、AIを使って改善した人には、成果として認める仕組みが必要です。新しい仕事を追加するなら、役割、権限、評価、報酬、学習時間をセットで設計するべきです。ここを曖昧にしたまま「AIを使って効率化しましょう」と言っても、現場は前向きになりません。

事例: AIで4時間短縮した担当者が、社内ヘルプデスク化する

何が起きたか。

ある担当者が、毎日8時間かかっていた定型業務を、生成AIとスプレッドシートの組み合わせで4時間に短縮したとします。本人は良かれと思って、使ったプロンプトや手順も社内に共有しました。すると最初は称賛されます。「すごいね」「便利だね」「うちの部署でも使いたい」と声がかかる。

何に気づいたか。

ところが数週間後、その人の仕事は減りません。むしろ増えます。他部署から質問が来る。うまく出力できない人の相談に乗る。上司からは「せっかく4時間空いたなら、この集計もお願い」と言われる。気づけば、本人は自分の業務に加えて、AI活用の教育係とトラブル対応係まで担っています。

リスクまたは教訓。

これはDX推進でよく起こる、善意の属人化です。最初に動ける人へ負荷が集中し、その人が疲弊する。しかも評価制度が追いついていないと、「便利な人」扱いで終わります。これでは、次に改善しようとする人が出てきません。

読者が応用できる行動。

AIで改善した人を見つけたら、まず業務時間、教育時間、相談対応時間を分けて記録してください。そして、その人の役割を明確にします。AI推進担当なのか、通常業務の一部なのか、期間限定の支援なのか。ここを決めるだけで、負担の見え方が変わります。

AIを使える人と使えない人の格差は、これからさらに広がります。ただし、その格差を個人の努力不足だけで片づけるのは危険です。AIを使う人が増えれば、仕事の基準そのものが変わります。以前は8時間かかった仕事が、4時間で終わるのが当たり前になる。すると、使えない人は遅れて見える。使える人はさらに仕事を任される。

ここで会社のポリシーが重要になります。AIを使って効率化した成果を、誰の成果として扱うのか。空いた時間を何に使うのか。AI教育の責任者は誰か。現場から出た改善をどう評価するのか。ここを決めないままAI導入だけを進めると、組織文化の歪みがそのまま表に出ます。

管理職が罰ゲームと言われる話にも似ています。責任は増えるが報酬は大きく増えない。残業代はなくなる。説明責任だけが増える。そう見えてしまえば、誰も管理職になりたがりません。AI活用も同じで、使える人ほど責任が増え、報われない構造になれば、誰も先に進みたがらなくなります。

ではどうすればいいのか。私は、AI活用を人材育成とキャリアパスの中に組み込むべきだと考えています。AIを使って業務改善できる人は、単なる作業者ではありません。業務を分解し、改善ポイントを見つけ、ツールを使い、他者に説明できる人です。これは立派なデジタル人材のスキルセットです。

そのスキルを評価項目に入れる。スキルチェンジの機会として扱う。AI推進やDX推進の役割につなげる。研修講座・eラーニングだけで終わらせず、現場で改善した経験をキャリアに反映する。ここまで設計して初めて、生成AI活用は個人の我慢ではなく、組織の成長になります。

人や組織の変化で詰まったときの参考図書として、私の著書『マインド・トランスフォーメーション AI時代の思考革命: AI時代に必要な人間OSのアップデート』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。

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事例: 管理職がAI活用を「余った時間の徴収」として扱ってしまう

何が起きたか。

ある部署で、AIを使って資料作成を半分の時間で終えられるようになりました。管理職はそれを見て、「では残りの時間で別案件も進めてください」と指示します。短期的には成果が増えます。数字だけ見れば生産性は上がったように見えます。

何に気づいたか。

しかし、現場では不満が溜まります。AIを使える人ほど仕事が増える。使えない人は従来通りの仕事量で済む。教える側は、教育時間を正式な業務として扱われない。結果として、できる人が黙ってAIを使う、成果を共有しない、改善ノウハウを隠すという行動に向かいます。

リスクまたは教訓。

DX推進で一番怖いのは、ツールの失敗ではありません。改善した人が損をすると学習してしまうことです。一度そうなると、組織は表面上だけAIを使い、実際には誰も本気で改善しなくなります。

読者が応用できる行動。

管理職は、AIで生まれた時間をすぐ別作業で埋めないことです。まず、改善者本人に何を学びたいか、どの業務を手放したいか、どの領域に挑戦したいかを聞いてください。空いた時間の一部を改善活動、教育、検証、休息に配分するだけでも、現場の納得感は変わります。

今回の話で私がもう一つ大事だと思うのは、「何と比べているか」です。

同じ給料で仕事が増えたと見れば、損をしたように感じます。同じ職場の人と比べれば、なぜ自分だけと思います。AIを使わない人と比べれば、自分だけ責任を背負っているように見えます。これは自然な感情です。

ただ、もう少し長い時間軸で見ると、違う見方もあります。AIで業務改善した経験は、実績になります。社内の改善事例をつくった。教育した。反発も経験した。評価制度の矛盾も見た。これは、AIエージェント時代のキャリアパスとしてかなり重要な経験です。

もちろん、会社が報いないままで良いという話ではありません。そこは改善すべきです。ただし本人側も、自分の経験をただ損で終わらせない視点を持つことができます。副業、社内異動、DX推進担当、研修講師、AI導入支援、業務改善コンサルティング。経験の使い道は一つではありません。

2021年以降、独立起業やソロプレナー的な働き方は増えています。生成AIが登場したことで、個人でも提案書、教材、分析、情報発信、営業資料を作りやすくなりました。全員が独立すればいいとは思いません。しかし、会社の中で得た改善経験を、自分のスキルとして言語化しておくことは大事です。

読者の皆さんはどうでしょうか。いま自分が抱えている不満や面倒な仕事を、ただの愚痴で終わらせていませんか。それは、次のビジネスチャンスやスキルチェンジの材料かもしれません。

事例: 不満を書き出したら、DX研修の教材になった

何が起きたか。

ある現場で、AI活用に対する不満を集めたとします。「使える人だけ質問される」「上司が成果だけ見てプロセスを見ない」「セキュリティが不安」「何をAIに任せていいかわからない」。最初はネガティブな声ばかりです。

何に気づいたか。

しかし整理してみると、それはそのまま研修テーマになります。AI活用ルール、評価制度、プロンプト設計、情報漏洩リスク、ハルシネーション対策、業務分解、マインドセット。現場の不満は、実は教育ニーズそのものです。

リスクまたは教訓。

不満を放置すると抵抗になります。けれど、不満を構造化すると教材になります。ここを見誤ると、会社は「現場がAIに反対している」と単純に捉えてしまいます。本当は、現場は何に困っているかを言語化できていないだけかもしれません。

読者が応用できる行動。

AI導入時には、成功事例だけでなく不満も集めてください。そして、それを「制度」「スキル」「心理」「リスク」「業務設計」に分類します。分類できれば、研修やルール整備、評価制度の見直しにつなげられます。

AIは便利です。AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）の議論も進み、Agentic AIやAIエージェントは今後ますます職場に入ってきます。だからこそ、私は単なるツール研修だけでは足りないと考えています。

必要なのは、超知性リテラシーとマインドシフトです。AIを使うと仕事が早くなる。ここまでは入口です。その先に、仕事の定義が変わる。役割が変わる。評価が変わる。学び直しが必要になる。人間が何を担うのかを考え直す。ここまで含めて、デジタル・トランスフォーメーションです。

AIを導入したのに、評価制度は昔のまま。業務配分も昔のまま。キャリアパスも昔のまま。これでは、AIだけが浮きます。結果として、AIを使える人が損をする。使えない人は不安になる。管理職はどう評価していいかわからない。会社全体が中途半端になります。

ですから、DX推進担当者や人事の皆さんには、生成AI活用を制度設計として見てほしいのです。AI研修を実施しました、ツールを配りました、プロンプト集を作りました。それだけで終わらせない。誰が改善するのか。誰が教えるのか。誰が評価するのか。空いた時間をどう扱うのか。失敗したときの責任はどこに置くのか。

ここを決めることが、AI時代の人材育成・教育支援です。

AIで仕事を効率化した人だけ損をする。これは、放っておくとかなり危険な構造です。なぜなら、改善する人ほど沈黙し、ノウハウを共有しなくなり、組織全体のDX推進が止まるからです。

一方で、ここを正しく設計できれば、AI活用は大きな成長機会になります。改善した人を評価する。教育係の役割を正式に置く。空いた時間の扱いを決める。現場の不満を研修テーマに変える。AI活用をキャリアパスに接続する。これができれば、AIは単なる効率化ツールではなく、人と組織を成長させる仕組みになります。

読者の皆さんの職場では、AIで生まれた成果を誰が受け取っていますか。会社だけでしょうか。本人でしょうか。チームでしょうか。ここを一度、冷静に見直してみてください。

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも「気づき」や「次の一歩」のヒントになれたなら幸いです。10年先の超知性ASIやAGIが当たり前になる未来に向けて、私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

「社員のDXマインドをどう高めるか？」、「実践的なITスキル教育が進まない」など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。初回無料の「DX推進人材教育プログラム」コンサルティングにご応募いただければ、あなたの組織の課題解決に必ずお役に立ちます。

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次回の記事も、どうぞお楽しみに！

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・+DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。

主な所属・役職

・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定・＋DX認定・超知性ASI検定）
・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格）
・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定）
・NPO 組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み）
・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作）
・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援）
・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援）
・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援）
・DX事業共同組合 設立理事（DX推進）
・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証）
・”一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援）
・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定）
・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

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