企業の生成AI導入が進む中、AI活用の量と成果が必ずしも一致しない実態が浮き彫りになっています。パーソルキャリア株式会社は「AI環境における人材とマネジメントに関する定量調査」を発表し、正規雇用者の生成AI利用率が54.3％と半年前から12.4ポイント増加したことを示しました。利用拡大とともにヘビーユーザーが増え、世代間の利用格差も縮小しています。一方で、成果を左右していたのは利用頻度ではなく、情報収集や優先順位づけ、実地検証などの「メタ・スキル」でした。同じヘビーユーザーでもメタ・スキルの高低により、業務成果に最大3.6倍の差が出る結果が示されています。職場では相談行動にも変化が生じ、ヘビーユーザーの約3割が「人よりAIに話すほうが気楽」と回答しました。
生成AIの普及は定着段階へ 利用頻度の高い層が伸長し格差は縮小
正規雇用者の生成AI業務利用率は、2025年10月の41.9％から2026年5月に54.3％へと増加しました。週4日以上のヘビーユーザーは15.6％から21.1％へ、週1〜3日のミドルユーザーも16.1％から20.7％へと伸びが大きく、活用の重心が高頻度層にシフトしています。性年代別では、これまで低利用だった層の伸びが大きく、利用格差の縮小が観測されました。役職別でも管理職が軒並み10〜17ポイント伸長する一方、専門職やエキスパート職は35.2％から35.7％とほぼ横ばいで、全属性の中で伸び悩みが目立ちます。AI活用が進むほど、指示の出し直しや前提入力の負担といった業務課題が表面化し、教育やサポートの不足、データや手順の分断など組織課題も大きくなる傾向が示されました。こうした状況は、普及段階から定着段階への移行に伴い、運用面の整備が不可欠であることを物語っています。
成果を決めるのは利用量ではなく「メタ・スキル」 思考特性の差がAI環境で顕著に
調査では、AI環境で成果を出す要因として「メタ・スキル」が特に重要であるとされています。メタ・スキルとは、集める、決める、確かめる、壊す、蓄えるといった能力の総称で、業務の見直しや成果水準の向上、スピード改善との関連が強いことが示されました。同じAIヘビーユーザー同士でも、メタ・スキルが高い層は低い層に比べて成果が最大3.6倍となりました。非AI環境では、相談力や対人感情のケア、対人関係調整といった対人特性が成果と結びついていたのに対し、AI環境では好奇心やレジリエンス、メタ視点といった思考特性が成果を左右します。高い成果を上げる人材には、強い好奇心や多面的かつ長期的な視座を備える傾向が確認され、AIを起点に価値共創のループを回し、知見を次の業務に蓄積する姿が見られました。
職場の相談行動が変化 上司よりAIに相談する傾向が強まる
生成AIは単なる業務支援ツールにとどまらず、思考整理や相談の相手としての役割も担い始めています。ヘビーユーザーでは「人よりAIに話すほうが気楽」とする割合が31.6％に達し、ライトユーザーの20.1％を上回りました。メンバー層の評価比較では、情報処理や整理、相談頻度、学びの支援に関して、AIのほうが当てはまると答える割合がヘビーユーザーほど高い傾向が示されています。AI活用が進むほど上司よりAIへの相談が増える兆しが見られ、組織内のコミュニケーションや支援設計にも影響が及びつつあります。業務課題では指示を何度も出し直す負担、組織課題では教育の正式化不足やデータ分断、手順の属人化などが上位となり、運用ルールや支援体制の整備が課題として浮上しています。AI活用の広がりは、働き方だけでなく相談行動や学習行動の在り方にも変化をもたらしています。
AI時代のマネジメントは「チューナー役」 枠と裁量、学びの接続がパフォーマンス向上に関連
AIヘビー利用の職場では、成果物の管理に終始するのではなく、人とAIの強みを引き出し価値共創を支える「チューナー役」としてのマネジメントが有効とされています。具体的には、仕事の枠を示す、裁量範囲を示す、学びへの接続といった行動がパフォーマンスの向上と関連していました。旧システムとの連携の難しさや現場への情報浸透の遅れといった課題が大きくなる中で、職場での使い方を明確化し、スキル習得の機会を業務と結びつける取り組みが求められます。AI活用が進むほど、ルールやサポートの位置づけ、データの横断利用の仕組みづくりが重要性を増し、管理職層の役割にも変化が生まれています。人とAIの協働が前提となる場面で、枠組みや裁量を明らかにし、学びを機動的につなぐ調整が成果に寄与することが示されました。
人材育成の要は「手触り」「踏み出し」「見渡し」 思考・マインドを育てる学習設計
AI時代に求められる思考・マインドの育成に関しては、手触り経験、踏み出し経験、見渡し経験が重要とされています。手触りと見渡しの経験は、立体思考とアニマル・スピリットの双方と正の相関が見られ、踏み出し経験はアニマル・スピリットと関連していました。AIの継続利用によってもアニマル・スピリットの上昇はほとんど見られず、AIの使い方学習や読書、セミナー参加といったインプット型学習が増える一方、資格取得や副業など実践型の行動はやや減少する傾向が示されています。分析の総合では、リアルとの接点と実践を重視する冒険探索型の学びと、前提を相対化して思索を深める認知拡張型の学びの双方を意図的に設計する重要性が指摘されました。AI活用のみでは育ちにくい思考・マインドを、経験設計を通じて育むことが鍵であるとされています。
詳しくはパーソルキャリア株式会社の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
