コラボレーションの矛盾を解決する: アンケート結果からわかる AI 活用によるチームの時間節約法

多くの従業員は仕事の多くをチームで行っています。しかし、そのチームがさまざまな場所に分散し、必要なツールもない場合は、コラボレーションが進まないこともあります。互いに遠く離れてコラボレーションする場合、より多くのバーチャル ミーティング、チャット メッセージ、その他のアクティビティでカレンダーが埋め尽くされがちで、引き換えに有意義で効果的な仕事に充てる時間が減ってしまいます。これらの作業は、結果的に生産性を損ないます。従業員が忙しくなるだけで、生産性に寄与しない作業だからです。

多くの組織は、AI がこうした状況を変えるのではないかと期待しています。ジェネレーティブ AI ツールは、情報の要約からメッセージの作成、タスクの自動化まで、広範囲にわたって従業員をサポートします。ジェネレーティブ AI のブームに大胆に飛び込む企業もある一方で、その導入にいくぶん躊躇を見せる企業もあります。

Zoom の「職場における AI」レポートは、Morning Consult が Zoom の委託により実施したオンライン アンケート* に基づき、AI に対する感情、体験、認識しているメリットとデメリット、導入に関して、従業員とリーダー間の意見の相違を明らかにする目的で作成されたものです。さらに本レポートの大枠では、従業員とリーダーが業務日をどのように過ごしているのか、もっとも時間を費やすタスクを AI が支援できる可能性はあるのかを探っています。

主な結果は以下のとおりです。

• 世界的に、リーダーは従業員より AI を楽観視しています。従業員の感情は地域によって異なります。アジア太平洋地域の従業員は AI により好意的である一方、米国やヨーロッパの従業員は複雑な感情を抱いています。
• リーダーは、自分がメッセージの下書きやミーティングのメモ取りなどの作業、つまり AI の支援で遂行できる可能性のあるタスクに費やす時間は一般の従業員より多いと報告しています。
• リーダーも従業員も AI がメリットをもたらすと考えている点では一致していますが、その懸念事項は異なります。
• トップダウンで教育やリソースを提供することで、従業員の懸念や導入への障壁に対処できる可能性があります。

職場における AI について、以下の詳細報告をご覧ください。

* Zoom の委託により、Morning Consult は 2023 年 8 月 10 日から 25 日にかけて、米国、英国、アイルランド、ドイツ、フランス、日本、シンガポール、オーストラリアに拠点を置くフルタイム ナレッジ ワーカー 11,023 名（従業員 8,010 名、チーム リーダー 3,013 名）を対象にオンライン アンケートを実施しました。

今日の分散型チームは、同じ場所にいなくても効果的にコラボレーションできる方法を見つける必要があります。ただし多くの場合、コラボレーションはチームメイトとの進捗状況の共有、メール、チャット、テキスト メッセージ、プロジェクト管理アプリを介した最新情報の送信、集中力の維持が難しいステータス ミーティングの実施など、時間のかかるタスクを伴います。しかしこれらを実施しなければ、これまで以上に生産性を犠牲にすることになります。

ミーティング メモやアクション項目の送信のような一部のタスクは、効果的なコラボレーションにつながらず、効果的なコラボレーションを妨げてしまう可能性もあります。どのような決定事項が下されたのかをチームが明確に把握していなかったり、重要な情報を見逃していたりすると、チームは前進できません。しかも、優先順位を変えて実行に重点を置くと、最新情報やアクション項目の送信のような維持管理タスクが抜け落ちてしまうおそれもあります。

ここにコラボレーションの矛盾があります。コラボレーションのためのタスクに非常に多くの時間と労力を費やしているにもかかわらず、結果的には効果もつながりも薄れてしまっています。

AI はタスクの自動化や支援によって生産性の向上をサポートするのと同じように、コラボレーションの強化もサポートします。AI を使用しているチームのリーダーは、コラボレーションにプラスの効果があるという報告をしています。これは、AI がミーティング後のメモやアクション項目の共有、メッセージ作成、情報整理など、特定タスクの自動化とサポートにおいて活躍できることが理由かもしれません。コラボレーションを効果的に行うには、これらのタスクすべてが欠かせませんが、チームはより戦略的な活動や意思決定、クリエイティブなアイデアの創出など、革新的な変化をもたらす活動に集中できるようになります。

従業員とリーダーに、職場で AI を活用するうえでもっとも役に立つ利点は何かを尋ねたところ、反復作業の削減、作業完了の迅速化、節約した時間をほかのことに使うなど、時間の節約に関する回答が上位を占めました。

さらに、業務で AI を活用しているチームのリーダーは、AI ツールの使用にも同様の成果を認めています。

こうした機械的な反復作業の一部を自動化または支援することで、多くの成果を生み出し、収益を高め、革新的な変化をもたらす重要な業務に従業員が時間と労力を集中できるようになるため、生産性が向上します。時間の節約は大きな利点だということに従業員もリーダーも同意する一方、1 日の仕事を AI でサポートする方法については意見が割れています。従業員は効率化と自動化のために AI ツールを使用することに関心を示している一方、リーダーはミーティング中やミーティング後のサポートとして AI を使用したいと考えています。

ほかのことに集中できる時間が増えるという利点は、アンケート結果に表れており、現在業務で AI ツールを使用している人々は、このようなツールにより時間が節約できると回答しています。興味深いことに、業務で AI を使用しているリーダーは、従業員よりも時間を節約できていると感じています。1 日 1 時間以上節約していると回答したリーダーは 74% いたのに対し、同様に回答した従業員は 46% でした。

とりわけリーダーは、AI が完了または支援できる機械的な反復作業に、かなりの時間を費やしています。たとえば 80% のリーダーは、メッセージ、メール、フォローアップに 1 日 1 時間以上費やしています。この回答は、1 日に使える時間がもっと多くなる可能性があることを示唆しています。

一方で、業務に AI を使用しない人々は、どれほどの時間を節約できる可能性があるのかを把握していません。

通常の業務日で AI が節約する時間量予測について尋ねたところ、AI を利用しない 55% の従業員と 50% のリーダーは「わからない」と回答しました。こちらの回答と、AI 使用者による時間の節約体験に関する回答を比較すると、AI を使用していない人が時間の効率的な使用機会を逃している可能性があることは明らかです。

AI を使用していない人のうち 45% のリーダーと 44% の従業員は、AI の使用で 1 日 30 分節約できるなら使用するつもりだ回答しています。データを見る限り、これは十分可能でしょう。実際に AI ユーザーの大半（91% のリーダー、67% の従業員）が、1 日 30 分以上節約できると回答しています。AI の時間節約能力に対する認識不足やズレを解消することで、AI を導入する人は増えるかもしれません。

従業員とリーダーは、時間の節約で 1 日に使える時間が増えたら何をしたいかという点では同じような考えを持っていますが、その優先順位は少し違っています。

AI に対してどの程度精通しており、歓迎するかという問いについて、リーダーと従業員の感情にはかなりの隔たりがあります。

テクノロジーに精通しているかどうかも、この結果に反映されているのかもしれません。AI を受け入れ、その恩恵を受けるためには、AI について学ぶ必要があります。リーダーは AI に精通していると自称する傾向が強く、実際に AI を利用している人が多数います。

全体として、従業員の方がリーダーよりも業務で AI を使うことの欠点を多く認識しているのは当然の結果でしょう。従業員は、AI テクノロジーそのものについても、AI が直接的または間接的に業務に与える可能性のあるマイナスの影響についても欠点だと感じています。ここから分かるのは、従業員は AI の利用に関して、得るものよりも失うものの方が多いと感じている可能性があるということです。

リーダーが認識する欠点の割合は従業員よりもわずかに少なく、その内容は従業員に関するものです。従業員トレーニングに要する労力や、従業員が AI に依存してしまうのではないかという懸念です。

業務で AI を使用しない回答者の間では、AI に対する信頼性の問題についてリーダーと従業員で大きく意見が分かれました。従業員に比べてはるかに多数のリーダーが、業務で AI を使用しない理由の 1 つとして AI を信頼できないと回答しています。

これが意外なのは、全体的に見てリーダーの方が AI とその利点に対して強気の姿勢をみせていたからです。しかし、業務で AI を使用していないリーダーは、業務で AI を使用しているリーダーよりも、AI の利点に対して非常に慎重な姿勢を貫いており、主要な欠点を認識する傾向が強くなっていました。

アジア太平洋（APAC）地域で働く従業員は、全体的に AI に対してより好意的な感情を抱いていました。ヨーロッパ諸国と米国の結果は類似しており、57% のヨーロッパで働く従業員と 56% の米国で働く従業員が AI に対して好意的であると回答しています。フランスで働く従業員が抱く AI への好感度はもっとも低く、AI に対して好意的な人は 51%、いくぶんもしくは非常に否定的な感情を抱いている人は 37% と際立っていました。

AI を歓迎するかどうかに関しては、各国で似たような結果になりました。APAC の国々は全体的に歓迎の意向を示していました。米国で働く従業員はより複雑な感情を示しており、47% が AI を歓迎していました。一方、フランスの場合、歓迎している従業員は 42% ともっとも低い結果になりました。フランスで働く従業員の 51% が AI に対して好意的だと評価していることから、一部の従業員は AI を全体的に良いツールだと捉えつつも使用に対しては相反する感情を持っているようです。

回答者の大多数が、AI による時間の節約（90%）、反復的なタスクの減少（90%）、ミスの減少（89%）に同意しているのにもかかわらず、チームが AI の使用を躊躇するのはなぜでしょうか？

「業務で AI を使用していない」と答えた人のうち、半数以上が「会社全体で活用していないから」と回答しています。会社として業務に AI を取り入れるためのツールや機会を提供していないことが、多くの従業員の障壁となっていると考えられます。

業務で AI を使用している人のうち 63% が、会社から AI ツールが支給されていると回答しています。つまり残りの 37% は自発的に AI ツールを探す必要があるのです。

その他のよくある理由には、「AI に精通していない」、「どのように業務に役立つのか分からない」などがあり、さらなる従業員教育の必要性がうかがえます。リーダーは AI に対して全体的に肯定的な見方をしているものの、導入への潜在的な障壁（トレーニングや支援の必要性）を認識していました。

85% のリーダーは、会社で少なくとも AI のメリットに関するトレーニングをする必要があると考えており、AI に対する従業員教育の重要性を認めています。しかし、先にも言及したとおり、リーダーにとって最大の AI の懸念事項は、非常に多くのトレーニングが必要であること（80%）です。

業務で AI を使用している人が現在利用可能なトレーニングやリソースを詳細に見てみると、リーダーと従業員の間で意見が違うことが分かりました。AI を最大限活用するために組織が複数あるいは多数のリソースを提供していると回答しているリーダーは 86% いるのに対し、従業員ではわずか 60% でした。

この隔たりかが示唆しているのは、リーダーはリソースが作成されていることを把握しているが、従業員は使用できるリソースのことを知らないのではないかということです。従業員とコミュニケーションをもっと密にし、リソースにアクセスしやすい環境を整えることで、両者の溝が埋まり、AI 導入への一歩を踏み出せるかもしれません。その他の導入の壁は、従業員が AI に抱く懸念に根ざしているとリーダー達は感じています。たとえば仕事を奪われるのではないかという懸念（70%）や、AI を信頼できない（69%）ことなどがあげられます。こうした想定しうる不安は、従業員教育によって対処できる可能性があると同時に、従業員が効果的に AI を使用して障壁を乗り越えるのに役立つフレームワークを提供することが、リーダーの役目だということも示唆しています。

トレーニングと教育は、AI が従業員の一部の業務を自動化・強化し、人間の力が必要なタスクに集中できるよう時間と余力を残す方法を示すことにフォーカスすべきです。組織は、AI ツールを評価する際に、データのプライバシーや処理、AI の偏見、セキュリティなどの問題が最優先事項であることを従業員に示すことで、信頼性に対する懸念にも対処する必要があります。

どのような新しいテクノロジーに対してもそうですが、組織は AI ツールを慎重に評価し、効果的に実装するための計画やフレームワークを作成しなければなりません。AI 固有のリスクや従業員への影響を考慮することなく AI の導入を急ぐと、低い利用率、セキュリティとプライバシーの問題、その他のマイナスの影響が出ることになりかねません。同時に、あまりに導入を長引かせることも避けなければなりません。アンケートに回答した 71% のリーダーが、チームに AI を導入しないリーダーは競合他社におくれを取るリスクがあることに同意しました。様子見のアプローチをとっている企業は、生産性、コラボレーション、従業員の効率性の向上というメリットを享受している、アーリー アダプターの企業に追い越される可能性があります。ハーバード ビジネス レビュー誌に掲載された関連記事「AI at Work: Enhancing Employee Engagement and
Business Success」では、組織による AI テクノロジーの実装や活用の準備について説明しています。業界をリードする AI とデジタル トランスフォーメーションの専門家が語る、AI に対する教育、トレーニング、効果的な使用を促進する従業員体験の構築方法についての知見をご覧ください。