企業・ワーカーの生成AI活用の現在地と未来〈後編〉

生成AI利用者でもリテラシーが低いのが課題。
ガイドラインの作成と社員への啓発活動が急務

―生成AIについては、ワーカーのリテラシーも課題になっています。現状をどのように分析されていますか？

リテラシーについては、「生成AIを使っている人でも心許ない」というのが実情だと理解しています。私が行った調査の中で、生成AIに関するクイズを出したところ、10点満点で平均が3.7点ほど、生成AI利用者に絞っても4.3〜4.4点ほどでした。特に、画像生成AIのバイアスや著作権に関する問題、生成AIの仕組みそのものを問う問題は、いずれも正答率が1〜2割台でした。生成AIを検索や情報収集に使える賢いツール...程度に捉えている限りは、適切な活用は難しいと言えるでしょう。

山口真一・渡辺智暁・逢坂裕紀子・大島英隆（2026）「Innovation Nippon 生成AIと日本2026 概要版」国際大学グローバル・コミュニケーション・センターの内容を基に生成AIで作成


リテラシーが欠けていると、当然、炎上や事故のリスクは高くなってしまいます。だからといって、炎上が怖い、情報漏洩が怖いから全面禁止しよう...というゼロリスク信仰ではビジネスチャンスを逃してしまいます。
生成AIを過信せず、過剰に恐れることもなく、仕組みをしっかりと理解し、リスクを管理しながら適切に使う。これに尽きるからこそ、ワーカーへの啓発は不可欠になるでしょう。

―現状では、生成AIのリテラシー教育が個人任せになっている組織が多いように感じます。企業として、どのような啓発活動を行うべきでしょうか？

リテラシー教育や啓発活動に先立ち、まずは、生成AIの使用について企業としてのガイドラインを作成し、「何をしていいか・何をしてはいけないか」を明示することが大切です。そのうえで、みんなに使えるようになってもらうためには、やはり一律の研修などで基礎的な使い方を教えるべきだと思います。ただし、適切な操作の方法だけでなく、どんな出力が危ないのか、AIの誤りをどう見抜くのかといった判断の教育にも重点を置くべきです。
また、失敗も含めたナレッジのシェアも有効です。こんなふうに使ってみたらこんな成果があったという事例を共有することで、より良い使い方ができていくはずです。加えて、生成AIが出してきた答えに対して、差別や偏見などのバイアスがかかっていないか、コンプライアンス的に問題がないかなどを正当に判断できるよう、アンコンシャスバイアスやD＆Iなどの研修もあわせて行う必要があるでしょう。

取材を基に生成AIで作成

複数の人間と複数の生成AIとの協働が、
業務の創造性や生産性を高める

―今後、生成AIを適切に活用し、新しい価値を生み出すためには、どのような視点が大事になるでしょうか？

今後は、生成AIを「使う」から生成AIと「協働する」というステージに進んでいくでしょう。
私の研究では、生成AIを人のように捉え、相棒のような親しみを感じている人ほど、新しい使い方を試そうとする意欲が高い傾向が見られました。
生成AIを擬人化して捉えることには賛否あるでしょうが、私は悪いことだとは考えていません。

また、生成AIが出してきたものを評価・判断し、ブラッシュアップしていくためには、専門的な知見が必要です。そして、生成AIとの協働においては、この専門性が高ければ高いほど生み出せるもののクオリティは高くなります。
生成AIの時代だからこそ、人間側の専門性をいかに高めるかが重要になるでしょう。

加えて、多様な視点、新しい観点をもつためには、生成AIとの協働を1対1の対話にとどめず、「いろんな人がいるなかの一人として生成AIもいる」という状況で仕事をすることが大切になると考えています。
生成AIは、過去の膨大なデータをもとに最適な答えを推論することに長けています。一方、人間は自分自身が積み重ねてきた個人的な経験から意見やアイデアを生み出します。そしてこれは、ある意味でとても偏ったものです。どちらかが優れているわけではなく、新しいものを生み出すには両方とも必要で、だからこそ人間と生成AIとの協働・共創が重要になるのです。

取材を基に生成AIで作成


人と生成AIとの協働・共創のあり方を「ヒューマン・イン・ザ・ループ」や「ヒューマン・オン・ザ・ループ」と言います。前者は、AIが出してきたものを人間が確認し、再びAIに指示する（人間が都度承認する）というあり方です。後者は、そこからレイヤーを上げて、人間が設計者・指揮者になり、AIが出してきたものをAIが確認し、またAIに投げる（人間は高次のレベルで監督し、AI同士のやり取りは自動で進む）というあり方です。
ただし、前者が不要になるわけではありません。医療や法務のように一件ごとに人が確認すべき領域では、これからも欠かせません。どちらの場合も、最終的な判断と責任は人間が負います。
また、いずれの場合も、ループに入る人間は一人である必要はありません。ループの中に複数の人間と複数の生成AIが入って、みんなでアイデアを出し合ったり議論をしたりしながら、より良いものを生み出していく。こんな創造性も生産性も高める生成AIとの協働・共創が、今後は進んでいくのではないかと考えています。

取材を基に生成AIで作成

生成AI時代のオフィスは、創造し、決断し、
責任を引き受ける場、知性を鍛える場へ

―複数の人間と複数の生成AIが協働する...という世界観のなか、働く場であるオフィスに求められる役割はどのように変化するとお考えですか？

まず、生成AIというのはデジタルなものですが、物理的なオフィスの価値がなくなるわけではないと思います。私自身、仕事の大半はオンラインで完結させていますし、それで十分に成り立っています。それでも、オフィスという同じ場に多様なメンバーが集い、アイデアを持ち寄って対話や議論を重ね、新しいものを生み出す時間には、オンラインとは違う意味があります。

何かを決める会議そのものは、オンラインでも十分にできるでしょう。ただ、判断を下し、その決断に対して責任を引き受けるには、そこに至るまでの議論にみんなが対面で立ち会い、空気を共有しておくことが大切になる場面があります。
生成AIは生産や提案は得意ですが、責任はとってくれませんから。オフィスの役割やあり方は、創造、決断、責任の場をいかに設計するか、という方向で捉えられるようになるのではないでしょうか。

もう一つの視点が、考える力や知性を鍛えるための場としてのオフィスの価値です。
生成AIへの依存が進むほど、人間の考える力や文章力は衰えていくでしょう。そうなると、ワーカーの間では、そうした能力をトレーニングし、維持・向上させるための脳のジムのようなものが求められるでしょう。
人とじっくり議論をする、今はまだわからないと結論を保留する、スピード重視ではなく遅さを許容する...そんな一見非効率に見える営みを意識的に行う場所が必要になり、それがオフィスに求められる要件にもなるのではないかと思うのです。

取材を基に生成AIで作成

―最近は、生成AIの行き過ぎた進化に警鐘を鳴らす声も聞かれます。生成AIが進展するからこそ私たち人間が大事にすべきことや、専門家として読者へのアドバイスがあればお聞かせください。

AIがAIを開発する時代が目前に迫り、今後はさらに加速度的にAIの技術革新は進むでしょう。
AIにとって最適な合理的選択をした結果、人間にとっては不都合なことが起きて大きな問題に発展する可能性というのは、大いにあり得ることです。そして、そういうリスクに対して警鐘が鳴らされていることは、しかるべき状況だと受け止めています。
生成AIのリスクを知り正しく恐れたうえで、そのリスクに対して「制度・技術・教育」の三位一体でどのように向き合うべきかを考え、適切な活用を進める。これしかないと思います。

生成AIが進展する時代には、これまでお伝えしてきたことに加えて、自然との対話も大事になると思っています。森の匂い、風のゆらぎ、天候の急変...そういったものはデータ化しきれませんし、シミュレーションによる予測にも限界があります。そうした現実と身体を通して向き合い、感性を研ぎ澄ますことは、生成AIには立てられない新しい問いを立てるためにも、とても大切なのではないかと思います。
人間性というのは、デジタル空間の中だけでは育ちません。ですから、学校やオフィスという場も、デジタルから離れ、世界を肌で感じ、予定調和ではない出来事に出会い、言葉にしきれない違和感を抱き、「好き」を見つける...そんな場であるよう設計すべきではないかと思います。

私の研究では、企業規模や地域、所得などによって生成AIの活用率にすでに格差が出ていることがわかっています。私はこの格差が固定化してしまうことを懸念しており、ぜひ、より多くの方々に生成AIを適切に活用していただきたいと願っています。

書籍紹介

AI資本主義のビジネス戦略: 新時代の覇権を握る「FASTモデル」
山口真一 (著)

世界の先進企業は、すでに別のルールで戦っている。
生成AIの登場によって、資本の意味そのものが変わり始めた。「Innovation Nippon」の研究代表として日本の生成AI利用の実態を追い続けてきた経済学者が、国内外の事例と独自調査をもとに、AI資本主義の全体像と日本企業の進むべき方向を描き出す。

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