内野 学
「ChatGPTを入れたのに、むしろ仕事が増えた」「議事録は速くなったけれど、会社が良くなった実感はない」。生成AIを導入した中小企業の経営者や人事担当者から、こうした声を聞く機会が増えました。
2026年10月1日に株式会社エフアンドエムの中小企業総合研究所が公表した調査（2,503社）によると、生成AIを業務で使っている中小企業は約7割に達しています。ところが、ほぼ毎日使う企業は約2割にとどまり、最も多いのは月に数回、必要なときだけ使うスポット利用でした。自由記述にも、できることが増えた分、かえって仕事が増えたという趣旨の声が見られます。道具は手に入れたのに、成果が見えない。多くの会社が陥りがちな状況ではないでしょうか。
問題はAIの使いこなしではない
同じ調査で、利用をやめた企業や未導入の企業に理由を尋ねたところ、最大の理由は、どの業務に使えばよいかイメージが湧かないことでした。費用やリスクを理由に挙げた企業はわずかです。つまり、導入の壁は予算でも技術でもなく、何のためにAIを使うのかが定まっていないことにあります。
毎日使う企業では約9割が業務の質の向上を、6割台半ばが労働時間の削減を実感していました。月に数回の企業では、質の向上が5割台半ば、労働時間の削減は4社に1社です。調査側も、頻度と効果の因果までは判断できないと断っていますが、使い込むほど効果が見えやすいことは確かでしょう。ただし、どの仕事に使うかが決まらなければ、使い込むところまでたどり着けません。
ここで見直したいのが、考える順番です。AIに何ができるかというインプットから考えるのではありません。自社は何を成果とするのか、というアウトプットから逆算して考えるのです。生産性には、仕事を速くこなす力だけでなく、成果というアウトプットに焦点を合わせた生産性もあります。速さはもちろん大切です。しかし知識労働では、なすべきことをなしてはじめて、その速さが成果につながります。
ドラッカー教授が教える知識労働の生産性
P.F.ドラッカーは『プロフェッショナルの条件』の中で、知識労働の生産性を高める原理を示しています。ドラッカー教授の言葉から、AI時代の仕事の考え方を整理してみましょう。
新しい道具は魔法の杖ではない
ドラッカー教授は、コンピュータが普及し始めた時代に、今とまったく同じことが起きていたと指摘しています。
30年前、われわれはコンピュータが事務要員を大幅に削減すると信じていた。そのためサービス業におけるコンピュータ投資は、素材加工における機械投資と同じように行われた。ところが人の数は増えた。生産性は、実質的にはほとんど向上していない。
P.F.ドラッカー『プロフェッショナルの条件』
道具が新しくなっても、仕事の中身が変わらなければ、生産性は上がりません。AIも同じです。仕事の量も進め方もそのままにAIを足せば、確認や修正、ツールの習得といった新しい仕事が上乗せされるだけです。実際、先ほどの調査でも、ほぼ毎日使う企業ほど、出力内容の確認や修正の手間を課題に挙げる割合が高くなっています。
知識労働ではまず目的を問う
肉体労働（manual work）であれば、作業をいかに速く正確に行うかを改善すれば生産性は上がります。しかし、知識労働（knowledge work）は違います。ドラッカー教授は、まず問うべきことを次のように示しています。
何が目的か。何を実現しようとしているか。なぜそれを行うか。
P.F.ドラッカー『プロフェッショナルの条件』
たとえば、会議の議事録をAIで自動作成するとします。目的が、決定事項と担当者を共有して実行につなげることであれば、AIは大きな力を発揮します。しかし、目的がはっきりせず、誰も読み返さない議事録であれば、どれだけ速く作れても成果は変わりません。成果は常に組織の外にあるといわれるように、その仕事が顧客や取引先、そして会社の未来にどんな変化をもたらすのかまで考えて、はじめて目的は定まります。
行う必要のない仕事をやめる
そのうえで、ドラッカー教授は、もっとも効果的な方法を明快に述べています。
手っ取り早く、しかも、おそらくもっとも効果的に知識労働の生産性を向上させる方法は、仕事を定義し直すことである。特に、行う必要のない仕事をやめることである。
P.F.ドラッカー『プロフェッショナルの条件』
同書では、ある生命保険会社の例が紹介されています。確認項目を30から5に減らし、処理時間を15分から3分に短縮した結果、生産性は5倍になりました。行ったことは、できるだけ安く、早く保険金を支払うという本来の目的に立ち返ったことだけです。
もう一つ見落とせないのが、浮いた時間の行方です。マクロミルが2026年4月に実施した調査（生成AIを導入している企業の勤務者3,090人）では、バックオフィス系の職種は、削減できた時間を以前は手が回っていなかった雑務の消化に使う傾向が見られました。時間が浮いても、次の雑務に消えていくのなら、成果は変わりません。
明日からできる3つの問い
AIの活用方法を調べる前に、次の3つを自社に問いかけてみてください。
- AIを使いたい仕事を一つ選び、その仕事が誰のどんな成果につながっているかを、一文で書いてみてください。書けない仕事は、AIの前に定義が必要です。
- その仕事を速くする前に、やめてよい仕事はないかを考えてください。行う必要のない仕事を高速化しても、成果は生まれません。
- 仕事が速くなって時間が浮いたら、その時間を何に使うかをあらかじめ決めておいてください。顧客への提案、社員の育成、改善活動など、成果に直結する使い道を先に決めておくことが大切です。
AIは、成果を決めてはくれません。しかし、何を成果とするかを決めた会社にとっては、これほど頼もしい味方はありません。
とはいえ、自社の仕事のどこから定義し直せばよいのか、自分たちだけで見極めるのは簡単ではありません。同じ調査では、社内ルールを整備している企業は約1割にとどまり、ほぼ毎日使う企業でも6割近くが個人任せか、利用実態を把握できていませんでした。業務の棚卸しからAI活用の進め方、社内ルールづくりまで一緒に整理したいという場合は、ぜひ一度ご相談ください。成果から逆算して、AIを使う仕事とやめる仕事を見極めるお手伝いをいたします。