44%の業務指示が他職種タスク――OpenAI研究の衝撃
室谷代表取締役今日はOpenAIから驚きの研究速報が届きました。なんと、ChatGPTを使っている人の業務関連のやり取りの44%が、自分の職種とは別の専門職のタスクに該当するというデータが出たんですよね。
テキトー教師.AI認定講師えっ、44%ですか？それって半分近くですね。単にメール作成やスケジュール調整みたいな汎用タスクを除いた上での数字なんですよね？
室谷代表取締役そうです。OpenAIのチーフエコノミスト、Ronnie Chatterji氏がAxiosに独占で明らかにした研究で、80万件以上の米国ビジネスユーザーの業務関連メッセージを分析しています。
一般的な依頼を除いた「職業固有のリクエスト」のうち、実に44%が本来別の職業で行われるタスクだったんです。
一般的な依頼を除いた「職業固有のリクエスト」のうち、実に44%が本来別の職業で行われるタスクだったんです。
テキトー教師.AI認定講師これはまさに「AIが仕事の境界線を曖昧にしている」という証拠ですね。Chatterji氏も「AIによって職種間の境界が柔軟になりつつある」とコメントしています。
室谷代表取締役例えば、マーケティング資料の作成、ソフトウェアのトラブルシューティング、財務計算、規制の説明といったタスク。これらは本来、専門のマーケターやエンジニア、会計士、法務担当が行うものですが、現場の従業員がChatGPTに任せているんです。
テキトー教師.AI認定講師つまり、AIが「簡易版スペシャリスト」の役割を果たしているわけですね。特に中小企業でこの傾向が強いのも納得です。
大企業なら各専門部署に依頼できますが、小さい会社では専門家を雇う余裕がなく、外注するにもコストと時間がかかる。そこでChatGPTに頼るという。
大企業なら各専門部署に依頼できますが、小さい会社では専門家を雇う余裕がなく、外注するにもコストと時間がかかる。そこでChatGPTに頼るという。
カスタマーサービス・デザイナー・人事で顕著：越境タスクの実態
室谷代表取締役さらに詳細を見ると、カスタマーサービス担当者、デザイナー、人事担当者の3職種でこの越境率が突出して高いんです。なんと、職業固有のプロンプトの約75%が他職種のタスクに該当していました。
テキトー教師.AI認定講師75%って、もうほとんど自分の本業じゃない仕事をAIでこなしているってことですよね。カスタマーサービスがマーケティング資料を作ったり、デザイナーが財務計算をしたり、人事が規制を調べたり…。
それぞれの職種で本当は専門家に任せるべき業務を、現場レベルで処理してしまっている。
それぞれの職種で本当は専門家に任せるべき業務を、現場レベルで処理してしまっている。
室谷代表取締役僕の会社MYUUUでも似たようなことは起きていて。エンジニアが急に「このサービスのプレスリリース案を考えて」とChatGPTに指示したり、営業が「このデータをグラフ化して」と頼んだりするケースが増えました。
本来ならデザイナーやデータアナリストの仕事ですが、AIが即座にそれなりのアウトプットを出してくれるから、つい自分でやってしまうんですよね。
本来ならデザイナーやデータアナリストの仕事ですが、AIが即座にそれなりのアウトプットを出してくれるから、つい自分でやってしまうんですよね。
テキトー教師.AI認定講師その「つい」が積み重なると、組織全体の役割分担が変わってきます。特に中小企業では顕著で、研究でも「従業員19人以下の小規模企業では約19%のリクエストが職種越境している」のに対し、大企業では約16%とやや低い。
差は小さいですが、専門家が不足している環境ほどAIで補完している実態が浮き彫りになっています。
差は小さいですが、専門家が不足している環境ほどAIで補完している実態が浮き彫りになっています。
なぜ今、職種間越境が起きるのか：AIが変える業務フロー
室谷代表取締役でも教師さん、なぜ今こんな現象が起きているんでしょう？AI自体は昔からあったわけじゃないですが…。
テキトー教師.AI認定講師最大の要因は「生成AIの敷居の低さ」ですね。従来のAIツールは専門知識や操作スキルが必要でしたが、ChatGPTは自然言語で指示を出すだけで動く。
特別なトレーニングなしに、誰でも「ちょっとした専門作業」を任せられるようになったんです。
特別なトレーニングなしに、誰でも「ちょっとした専門作業」を任せられるようになったんです。
室谷代表取締役しかもタダ同然で使える。無料プランでも相当なことができますからね。
経理部門に「この請求書の処理をして」と依頼すると数日かかるけど、ChatGPTに投げれば数分。スピード面でのメリットが大きい。
経理部門に「この請求書の処理をして」と依頼すると数日かかるけど、ChatGPTに投げれば数分。スピード面でのメリットが大きい。
テキトー教師.AI認定講師さらに、社内の専門部署に依頼する心理的ハードルもあるでしょう。「こんな簡単なことで…」と尻込みしてしまう。
でもAIなら気軽に聞ける。その結果、現場がどんどん自己完結型になり、業務フロー全体がスリム化していく。
でもAIなら気軽に聞ける。その結果、現場がどんどん自己完結型になり、業務フロー全体がスリム化していく。
室谷代表取締役ただし研究の著者も慎重な姿勢で、「AIが新たな越境業務を生み出しているのか、それとも従業員が元々持っていた責任をAIで効率的にこなしているだけなのかは、今回の分析では判断できない」としています。また、生産性や品質、採用判断への影響も未測定です。
「仕事の定義」が変わる：企業の採用・組織設計への影響
テキトー教師.AI認定講師それでも、この傾向が続けば企業の採用や組織設計に大きな変化が起きそうですよね。研究の結論にも「AIは仕事を担う人数を変えるよりも先に、人々が行う仕事そのものを変えるかもしれない」とあります。
室谷代表取締役つまり、ジョブディスクリプションの見直しが迫られるということです。例えばカスタマーサービスの求人に「基本的なマーケティング資料作成ができること」なんて今は書かないけど、AIを使えば現実的になる。
逆に、専門性が求められるタスクでも「AIに任せられる部分は自走してね」という暗黙の期待が生まれるかもしれない。
逆に、専門性が求められるタスクでも「AIに任せられる部分は自走してね」という暗黙の期待が生まれるかもしれない。
テキトー教師.AI認定講師組織設計の面では、従来のような「職種ごとの縦割り」が弱まり、AIを介した「タスクベースの横断チーム」が増える可能性があります。すでに、私の講座の受講生さんからも「自分の部署の仕事に加えて、AIを使って他部署の業務も手伝うようになった」という声を聞きます。
室谷代表取締役そうなると、評価制度も変わらざるを得ないでしょう。今までは「自分の職種の専門性をどれだけ発揮したか」が評価軸だったけど、今後は「AIを使ってどれだけ広い範囲のタスクをこなしたか」も評価されるようになるかもしれない。
テキトー教師.AI認定講師ただし注意点もあります。AIに頼りすぎて専門性が育たなくなるリスクや、品質管理の難しさ。
特に規制関連のタスクでは、誤った情報をそのまま使ってしまう危険性があります。企業は「どこまでAIに任せていいか」の線引きを早急に決める必要があります。
特に規制関連のタスクでは、誤った情報をそのまま使ってしまう危険性があります。企業は「どこまでAIに任せていいか」の線引きを早急に決める必要があります。
AI時代のジョブ・バウンダリー：職場での活用ガイドラインとは
室谷代表取締役そこで重要になるのが職場でのAI活用ガイドラインですね。研究でも示唆されていますが、従業員が自由にAIを使い始めた結果、知らないうちにコンプライアンス違反や情報漏洩が起きる可能性もある。
テキトー教師.AI認定講師具体的には、以下のようなポイントを企業は検討すべきだと思います。
- どのタスクをAIに任せ、どのタスクは人間が行うべきかの明確化：特に顧客情報や機密データを扱うタスクでは注意が必要です。
- AIのアウトプットを必ず確認するプロセス：特に他職種の専門タスクの場合、内容の正確性を評価できる人がいないまま業務に使われてしまう危険性があります。
- 従業員のAIリテラシー向上：AIに頼るだけでなく、その限界を理解してもらうための研修が不可欠です。
室谷代表取締役私もMYUUUで運用していますが、具体的なルールとして「人事関連の機密情報はChatGPTに入力しない」「外部に出す資料は必ず人間が最終確認する」といったラインを引いています。詳しくはChatGPT警告の種類と対処法でも触れていますが、アカウント停止リスクもあるので注意が必要です。
テキトー教師.AI認定講師あと、「AIに依存しすぎることで自分の専門スキルが衰えないか」という懸念もあります。カスタマーサービスがマーケティング資料を作れるようになるのは良い面もありますが、本来の顧客対応スキルがおろそかにならないようにしないと。
室谷代表取締役とはいえ、AIが職種間の壁を取り払う流れは止められないでしょう。むしろ、それをどう組織の強みに変えるかが経営者の腕の見せどころですね。
ChatGPT長期記憶のすべてでも書きましたが、AIが個々のユーザーの業務パターンを学習することで、さらに越境がスムーズになる可能性もあります。
ChatGPT長期記憶のすべてでも書きましたが、AIが個々のユーザーの業務パターンを学習することで、さらに越境がスムーズになる可能性もあります。
よくある質問（FAQ）：AIが職種境界を越えることの意味
テキトー教師.AI認定講師読者の方からもいろんな質問が来そうですね。いくつか想定して整理してみましょう。
室谷代表取締役そうですね。まず「AIに職種境界を越えさせても大丈夫？品質は大丈夫？」という疑問。
研究では「生産性や品質の測定は行っていない」とされています。つまり、現時点ではAIによる越境タスクの品質が専門家並みかどうかは未検証です。
特に法律や財務のような厳密さが求められる領域では、人間の専門家によるレビューが欠かせません。
研究では「生産性や品質の測定は行っていない」とされています。つまり、現時点ではAIによる越境タスクの品質が専門家並みかどうかは未検証です。
特に法律や財務のような厳密さが求められる領域では、人間の専門家によるレビューが欠かせません。
テキトー教師.AI認定講師次に「従業員が自由にAIを使うことで、会社の情報漏洩リスクは増えない？」。これは実際に課題です。
ChatGPTに入力したデータはOpenAIのサーバーで処理されるため、機密情報を入力しないようガイドラインが必要です。企業向けのAPI経由であればデータが学習に使われないよう設定できますが、一般ユーザー向けではそうはいきません。
ChatGPTに入力したデータはOpenAIのサーバーで処理されるため、機密情報を入力しないようガイドラインが必要です。企業向けのAPI経由であればデータが学習に使われないよう設定できますが、一般ユーザー向けではそうはいきません。
室谷代表取締役「自分の仕事がAIに奪われるのでは？」という心配もあるでしょう。しかし研究の結論は「AIが仕事の数を減らす前に、仕事の中身を変える」というものです。
つまり、同じ職種でも担当するタスクの範囲が広がる可能性が高い。むしろAIを使いこなせる人材の需要が高まると考えられます。
つまり、同じ職種でも担当するタスクの範囲が広がる可能性が高い。むしろAIを使いこなせる人材の需要が高まると考えられます。
テキトー教師.AI認定講師職種越境が進むと、ジョブディスクリプションはどう変わりますか？という質問も。現時点ではまだ変化は統計に現れていませんが、求人票に「ChatGPTを使ったクロスファンクショナルな業務経験」が書かれる日も遠くないかもしれません。
室谷代表取締役最後に「中小企業はどう活用すべき？」。研究でも小規模企業ほど越境率が高いことが示されました。
コストをかけずに専門知識を補完できるのは大きなメリットですが、AIが間違えた場合の責任は企業にあることを忘れてはいけません。まずは影響の少ない業務からテスト的に導入し、ガイドラインを整備しながら徐々に広げるのが現実的かと。
コストをかけずに専門知識を補完できるのは大きなメリットですが、AIが間違えた場合の責任は企業にあることを忘れてはいけません。まずは影響の少ない業務からテスト的に導入し、ガイドラインを整備しながら徐々に広げるのが現実的かと。
テキトー教師.AI認定講師組織としてどうAIと向き合うか。これは経営課題です。
今回のOpenAIの研究は、その答えを急ぐべきだという警鐘のように思えます。
今回のOpenAIの研究は、その答えを急ぐべきだという警鐘のように思えます。
室谷代表取締役まさに。AIが変えるのは生産性だけじゃなく、働き方そのもの。
この研究はその序章に過ぎないでしょう。引き続き動向を追っていきます。
この研究はその序章に過ぎないでしょう。引き続き動向を追っていきます。
