リクエスト、AI時代の「見えないAI誤用」の作業定義と4つの構造仮説を公表

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組織行動科学®の研究・教育開発を行うリクエスト株式会社は、AI時代の新たな実践研究テーマとして、「見えないAI誤用」の作業定義や4つの構造仮説、今後の検証方針を公表した。成果物に目立った誤りがなくとも、仕事に必要な問い直しや事実確認などが十分に行われていない可能性に着目し、仕事設計の観点から検討を進める。本発表の内容は、目的に応じて確認できる全文版と図解・スライド版の2種類のPDFで無料公開されている。

本発表における「見えないAI誤用」とは、AIを用いる仕事において、目的・リスク・維持すべき技能に照らして必要な問い直し、根拠の確認、判断、結果確認が省略または形骸化し、それを補う人や仕組みも十分に確保されていない利用状態を指す。

「見えない」とは出力の見た目や納品・処理の完了だけでは把握しにくいという意味であり、「誤用」も悪意ある利用や個人の能力不足と同義ではないとしている。AIに問いの候補を出させることや定型的な処理を自動化すること自体は誤用と扱わず、任せた量ではなく仕事に必要な機能が確保されているかを問題視する。

今後の観察と検証に向けて、以下の4つの初期仮説が提示されている。

1. 問いを任せすぎる：示された問題設定を、顧客の状況や現場の記録、仕事の目的に照らさず確定してしまう状態
2. 事実確認を省く：AIが説明したことと、根拠を確かめたことを取り違える状態
3. 判断を任せすぎる：必要な基準や条件を確認しないまま、AIの推奨や文章の説得力だけで採用する状態
4. 結果確認をしない：文章や提案書などのアウトプットが完成したことだけで、仕事を完了扱いにする状態

個人への責任転嫁を防ぐ「仕事設計」の視点と検証方針

本研究では、必要な確認や判断が省かれる背景として、個人のAIリテラシーだけでなく、仕事の目的の共有、情報、権限、評価、上司の関わり、結果確認の仕組みなどの仕事条件を検討する。

今後の検証では「一つの仕事」を単位とし、「仕事の成果」「本人に残る学習」「組織への蓄積」「責任と運用負担」の4つを分けて確認する方針だ。AI利用を減らすことや人の作業を一律に増やすことを目的とせず、どの技能を誰がどの仕事や機会で身につけ維持する必要があるかを明確にすることを目指す。

代表取締役の甲畑智康氏は、本人に「もっと考えて」と求める前に、何を良くする仕事でどこまでを確認する仕事なのかを依頼する側も一緒に見直す必要があると指摘し、その条件を実際の仕事から確かめるための問いを公表するとしている。

• 会社名：リクエスト株式会社
• 代表者：代表取締役 甲畑 智康
• 所在地：〒160-0022 東京都新宿区新宿3丁目4番8号 京王フレンテ新宿3丁目4F
• 公式サイト：https://requestgroup.jp

本記事はリクエスト株式会社の発表をもとに作成されています。