AIスキルの格差は、「AIの世話」に伴う不満という形で顕在化
Glean Work AI Instituteのレポートによると、従業員は週に6.4時間を、成果物の細かい管理、エラーの修正、AIツールへの文脈情報の繰り返し入力に費やしています。これはほぼ1日分に相当します。人々はこう疑問を抱かざるを得ません。「私の本来の専門知識や職務責任はどうなるのか？」
不満は静かに高まり、人材流出のリスクとなりつつあります。また、Gleanの調査によると、AI関連業務の多くの時間を「世話」に費やしている従業員は、積極的に転職先を探している可能性が73％高くなることが判明しました。
これを単にAIの限界のせいにするのは簡単ですが、その根底にはより深刻な課題があります。それは、ほとんどの組織が予見できず、また準備もできていなかった、労働力のスキルギャップです。
ボットシッティングとは？
ボットシッティング（世話）とは、AIの出力を実用的なものにする行為のことです。これには、AIツールに文脈情報を提供したり、出力結果を確認したり、誤りを修正・整理したりすることが含まれます。Glean Work AI Instituteがこの用語をレポートで初めて提唱しましたが、従業員が日々経験している、これまで名付けられていなかった現象を的確に表現したため、瞬く間に広まりました。
職場におけるボットシッティングと生産性のジレンマ
現在、ほとんどの企業が従業員に対し、職場でのAI利用を義務付けています（あるいは少なくとも推奨しています）。しかし、AIの出力結果はしばしば期待外れであり、それに費やす時間と労力は増え続けています。一例として、Founder Reportsによると、経営幹部（C-Suite）および副社長（VP）クラスのリーダーの3分の2近く（63％）が、AIへの依存度が高すぎた作業をやり直したと報告しており、全従業員の半数近くが、同じ理由で同僚の作業を修正またはやり直した経験があります。Gleanの調査では、「従業員がAIから有用な出力を得るために1時間を費やすごとに、それを実用的なものにするためにさらに約1時間を費やしている」ことが明らかになりました。これは、どのAI導入プランにも盛り込まれていなかった「生産性の負担」です。
こうした煩わしい確認作業の増加により、従業員は、本来任されている業務を行うのではなく、仕事を任された未熟な同僚の世話をしているかのような感覚を抱いています。さらに、AIの活用によって組織のパフォーマンスが「著しく向上した」と答えた従業員はわずか13％にとどまっています。
これまでのところ、こうした多大な努力がもたらすビジネス上の成果はごくわずかです。AIの出力の質は、問題の一部に過ぎません。真の問題は、多くの組織が認めたくないほど古くからある、おなじみのものです。つまり、新しいテクノロジーを導入するにあたり、それを使用しなければならない従業員への準備を怠ってしまったのです。
従業員が感じているのは、スキルギャップによる苛立ちと、学習初期段階特有の不快感です。AIツールをうまく活用する方法について、従業員を指導する者は誰もおらず、ほとんどの従業員は十分な速さで習得できていません。
今や、このギャップを埋めるのは企業の責任です。
AIと協働するために従業員が必要とするスキル
多くの組織は、AI導入に際し、ツールで何ができるか、場合によってはその使い方を説明することで、従業員を準備させてきました。しかし、ツールの機能を知っているからといって、従業員がそれらの機能を効果的に活用するスキルを身につけたとは限りません。
AIと協働するには、一般的な職務記述書でカバーされているものとは異なるスキルセットが必要です。職種や業界ごとに状況は異なりますが、3つの普遍的な領域が特に重要となります。
技術的な監査
AIモデルが誤りを生み出した場合、従業員はその誤りに気づける必要があります。プロンプトが不適切な結果を生み出した場合、それを改善する方法を知っている必要があります。これらは習得可能なスキルです。しかし、多くの組織では、これらのスキルを育成するための体系的なパスウェイがまだ整っていません。これは特に、作業の品質や正確性を確認することに慣れていない個人貢献者（Individual Contributors）に当てはまります。
創造的な判断力
AIは迅速に出力を生成します。真のスキルとは、どの出力を採用すべきか、どの出力を再検討すべきかを判断することです。これには、専門分野の知見と、文脈を踏まえて成果物を評価する能力が求められます。AIモデルは、本質的に創造的であるわけでも独創的であるわけでもありません。既存のパターンや規範に基づいて動作するため、レビューでは表面的な正確さ以上の点を確認する必要があります。そこには人間の関与が不可欠です。
AIへのプロンプト設定とシステムの習熟度
AIツールとのコミュニケーション方法、適切な文脈の提示方法、そして時間の経過とともにその動作を最適化する方法を知ることは、それ自体が一つの能力です。これには、AIシステムの仕組みを理解することが求められます。多くの従業員は試行錯誤を通じてこの能力を身につけていますが、まさにそのために、この作業は退屈でやりがいを感じられないものになっているのです。また、ベンダーがAIツールを「すぐに使えるソリューション」として提示することが多いにもかかわらず、適切に使いこなせるようになるまでには時間がかかります。
組織がこうしたスキルの構築を怠ると、従業員は、自分たちにその準備不足があることさえ知らされていないまま、そのギャップを埋めようとしてしまうことになります。彼らは、創造的な判断力や技術的な監査、AIへのプロンプト作成といった新しいスキルを発揮するのではなく、まるでロボットの世話をしているかのように感じてしまいます。なぜでしょうか？新しいスキルを習得する初期段階は、ほとんどの場合、居心地の悪いものだからです。そして、明確な道筋が示されなければ、その不快感はフラストレーションへと発展してしまう可能性があります。しかし、企業はそれをより容易にする方法があります。
L&Dと人事部門がAIリテラシーを促進し、ボットシッティングの疲れを解消する方法
「ボットシッター」のように感じている従業員は、目に見えない形で潜む人材流出のリスクでもあります。その多くは、すでに転職を検討している可能性が高いからです。
解決策は、全従業員にAIリテラシーを浸透させることです。そのためには、人材データ、スキルデータ、予算を管理する部門（人事、L&D、経営陣）が連携し、一丸となって取り組む必要があります。AIツールは、従業員がその使い方を理解し、時間をかけてさらに効果的に活用できるようトレーニングを重ねることで、最大の効果を発揮します。
注力すべき点は以下の通りです。
人材開発のパーソナライズ化
Deloitte社によると、パーソナライズされたアプローチを採用している企業は、変革イニシアチブにおいて、ビジネス面および人的成果が向上したと報告する確率が、そうでない企業のほぼ3倍にも上ります。例えば、一般的なAIトレーニングでは、役割固有のスキルのギャップを埋めることはできません。HRアナリストがAIを活用するために必要なスキルは、ソフトウェアエンジニアや営業マネージャーが必要とするスキルとは異なります。学習コンテンツやコミュニケーションのすべてが個人に合わせて調整されていれば、人はより早く学ぶことができます。実際、同じDeloitte社の調査では、変化に適応しようとする際、従業員はパーソナライゼーションとカスタマイズを有用であると評価していることが明らかになりました。
効果的なAI活用能力向上プログラムでは、まず役割固有のスキルギャップを特定し、そのギャップを埋めるための的を絞った能力開発を提供します。TEKsystems社やZS社といった組織はさらに一歩進んで、AIコーチングやロールプレイを活用し、個人レベルで能力開発をパーソナライズしています。
スキルインテリジェンスを向上させるために、テクノロジーエコシステムを連携させる
ボットシッティングに費やされる時間の大部分は、相互に連携していないツール間で情報をやり取りすることに費やされています。従業員は、連携していないシステム間の架け橋となり、多くの場合、手作業でコンテキストをAIプラットフォームに移し替えることになります。技術スタックを簡素化することで、こうした手作業による橋渡し作業を削減できます。学習が業務の流れに統合されると、AIツールは実際に機能するために必要なコンテキストやスキルデータを取得できるようになり、能力開発は個人に合わせて最適化されます。
実際のビジネス成果で変化を測定する
組織がスキルインテリジェンスを連携・可視化できれば、学習を大局的な成果に結びつけることが可能になります。「ボットシッティング」による疲労感の一因は、目に見えるビジネスへの影響がないまま、努力が単なる雑務に消えていくのを見ていることにあります。これを解決するには、能力開発を主要なビジネス目標に直接結びつけ、誰もが結果を確認できるようにすることです。例えば、Capgemini社では、実際のプロジェクトデータをスキルデータとして活用し、学習活動を業績に直接結びつけることで、リーダーが従業員の準備状況を正確に把握できるようにしています。Capgeminiユニバーシティのグローバルラーニング責任者であるEstelle Maione氏は、日々の学習が目に触れない形で業務の流れに組み込まれていても、その成果は常に可視化されるべきだと述べています。
AIプラットフォームのボットシッティングがもたらす代償
ボットシッティングに対する不満の高まりは、人間とAIの能力格差を如実に物語っています。テクノロジーの進化は、多くの従業員が適応できる速度を上回っており、効果的なAIとの協業に向けた準備が整っていない組織が大半を占めています。
その結果、エラーの対応や、AIが誤った処理をやり直す作業に何時間も費やすことになってしまいます。これは、誰も従業員に備えさせていなかった退屈な作業であり、ほとんどの組織がまだ構築できていない一連のスキルを必要とします。AIによる変革に遅れを取らないため、また従業員のエンゲージメントと定着率を維持するためにも、こうしたスキルギャップを埋めることは急務です。そのためには、AIリテラシーを迅速に高め、体系的な実践の機会を設け、組織全体でスキルインテリジェンスを引き出し、その成長がビジネス成果にどのように反映されているか（あるいは反映されていないか）を測定する必要があります。
Emily Gerson
Wednesday, July 22nd, 2026
