AIは時間を節約すると約束したが、実際には新しいタイプの燃え尽き症候群を引き起こしてしまった。

要点

• 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は仕事を減らすのではなく、加速させている。
• 生産性向上は燃え尽き症候群や仕事量の増加に変わりつつある。
• 実際の変化は、雇用喪失ではなく、仕事の過重化と再編成である。

今週ハーバード・ビジネス・レビューに掲載された新しい研究は、多くの労働者がすでに疑っていたことを裏付けている：AIツールは仕事を減らすのではなく、むしろ強化している。 この研究は、UCバークレーとイェールのデータを引用しており、8か月間にわたる埋め込み型調査の中で、200人規模のテック企業の従業員が自主的にAIツールを採用した結果を示している。 結果は、静かに雪だるま式に拡大していく「仕事の過重化」の明確なパターンを示していた。

 最初はタスクの拡大だった。プロダクトマネージャーはコードを書き始め、研究者はエンジニアリング作業を引き受けた。かつては明確な境界線があった役割が曖昧になり、従業員は以前は担当外だった仕事もこなすようになった。AIはその変化を実現可能にした。 「AIを使うことで生産性が上がるから、時間を節約できて仕事が少なくなると思ったのですが」とあるエンジニアは研究者に語った。「実際には、仕事は少なくならず、同じかむしろもっと働いているだけです。」 これが波及効果を生んだ。エンジニアは突然、同僚のレビューや修正、コーチングを行うことになった。ある参加者はこれを「バイブコーディング」と完璧に表現していた。

自分の仕事の一部を自動化した人は、他の誰かにとってはさらに多くの仕事を生み出しただけだった。 次に起きたのは境界線の曖昧さだ。AIの会話インターフェースは、仕事の開始を容易に感じさせた—白紙のページの麻痺や、恐ろしい学習曲線はなかった。 そのため、従業員はデスクを離れる前に「さっと最後のプロンプト」を送信し、AIに雑務を任せている間に離席した。多くは休憩時間中もAIのプロンプトを使用し、仕事外の時間にAIを使うことが習慣化し、自然な休止時間が少なくなるほどに時間と日数が積み重なった。 三つ目はマルチタスクの急増だ。従業員は複数の作業を同時に管理することが求められ、AIはタスクをバックグラウンドで処理できるという印象を与えた。 約束された生産性向上は、しばしば絶え間ない注意の切り替えや長いタスクリストに変わった。 これらをすべて合わせると、研究者が定義する自己強化サイクルが生まれる。AIは物事を容易にし、その結果、労働者はより多くのことを行い、その結果、AIに頼る度合いが増す。リンス・リピート、燃え尽き症候群。 「参加者の何人かは、生産性が向上したと感じている一方で、忙しさは減っていないと感じており、場合によっては以前より忙しいと感じている」と研究者は述べている。 AI時代の働き方 労働者は徐々に解雇され、残った者も燃え尽きる寸前まで働かされている。

DHRグローバルの新しい調査によると、1500人の企業専門家のうち83％が燃え尽き症候群を経験しており、過重な仕事量と長時間勤務が主な原因だという。

出典：DHR

2024年にアップワークリサーチ研究所は、AIを使用している従業員の77％がこれらのツールによって生産性が低下し、仕事量が増加したと報告した。 今年、その同じ研究所は、過去数か月で最も需要の高いスキルはAIに関連していると報告している。 バークレーの研究者は、この仕事の拡大は短期的には生産的に見えるかもしれないが、認知疲労や意思決定の弱体化、最終的にはChatGPTを使った忙しさの中で仕事量が増えたことに気づき、離職につながる可能性があると強調している。 彼らの解決策は、「AIの実践」、つまりAIの使用に関する意図的な規範を設けることだ。 主要な意思決定前の構造化された休止、作業のシーケンス化によるコンテキスト切り替えの削減、そして実際の人間のつながりのための時間確保を考える。 「こうした実践なしでは、AI支援作業の自然な傾向は縮小ではなく過重化であり、燃え尽き、意思決定の質、長期的な持続可能性に影響を与える」と研究者は結論付けている。 また、データは役職別のギャップも明らかにしている。燃え尽き症候群は、アソシエイトの62％とエントリーレベルの労働者の61％で報告されているのに対し、C-suiteのリーダーでは38％だった。