AIの誇大宣伝からAI対応へ

2024年から2025年にかけて何が変わったのか

2024年:AIはスライドデッキの中、ワークフローの中ではなかった 

2024年、AIが経営陣の議論を席巻したものの、日常業務に浸透することはありませんでした。  

• 労働者の77%が、AIを自分の仕事やキャリアでどう使えばよいかわからないと感じていました。¹ 
• 適切にAIの教育を受けていると感じていたのはわずか4人に1人で、雇用主の大半はトレーニングが「十分」だと考えていました。¹ 
• リーダーはAIがリサーチ、ワークフロー管理、データ分析を支援すると期待していましたが、実際には従業員の3分の2近くが主に自身の業務をダブルチェックするために使用していました。¹ 

ツールは存在していましたが、文脈がありませんでした。従業員はまた、アプリの過多、曖昧な優先順位、絶え間ないデジタルノイズにも対処しており、AIが単なるもう一つの画面以上の存在として際立つことは困難でした。¹ 

2025年:AIは到来し、地下に潜った 

1年が経ち、AIはもはやビジネスの傍らに置かれた実験ではありません。導入は急増しており、その多くは指示ではなく従業員自身の選択によって推進されています。² 

• 従業員の87%が自身の選択でAIを使用していると報告しています。² 
• 正式にプロセスでAIの使用が義務付けられている企業で働いているのはわずか28%です。² 
• 66%がAIをさらに活用することに興味があると述べています。² 

しかし、まさにAIが生産性向上の真のテコとなる瞬間に、可視性が低下しています。従業員のほぼ半数がAIの使用の少なくとも一部を隠していると認めている一方で、雇用主の大多数は隠すべきことなど何もないと考えています。² AIをめぐる物語は、「人々に使ってもらえない」から「どう使われているか見えない」へと変化しています。 

CEOにとって、これは微妙な変化以上のものです。主要な制約が、導入から文化、ガバナンス、そしてデータへと移ったことを示しているのです。² 

従業員がAIを隠す理由と、リーダーがそれを誤解する理由

信頼のギャップであり、単なる技術的ギャップではない 

経営陣は、AIの利用が隠されているのは雇用喪失への恐怖の表れだと考えがちです。² しかし、数字は別の物語を語っています。 

• 雇用主の47%は、AIが隠される理由は雇用の安定への不安だと考えています。²​ 
• AIの利用を開示しない主な理由として雇用の安定を挙げる従業員はわずか24%です。² 

主な理由はもっと文化的なものです:  

• 最も多い45%が、AIを使用したことを言及する必要があるとは感じていません。² 
• 34%はAIの使用が手抜きに見えることを心配しており、27%は同僚や上司からの評価を恐れています。² 

若い世代の労働者がこの緊張感を最も強く感じています。Z世代の従業員のうち、ほぼ半数(47%)が主に評価されることを恐れてAIの使用を隠していると答え、44%がAIの使用が手抜きと見なされることを心配しています。² ミレニアル世代、X世代、ベビーブーマー世代にとって、主な理由はより実用的なものです。多くは、AIを使用する際にそれを話さなければならないという正式な義務を感じていません。² 

言い換えれば、労働力はAIを拒否しているのではありません。むしろそれを吸収しつつ、「本当の仕事」がどのように見えるかについて誤ったシグナルを送らないように努めているのです。² 

これがなぜCEOの責務となるのか 

隠されたAIは単なる人事問題ではありません。CEOの最も重要なテコのいくつかを歪めます: 

• リスク: リーダーがどのAIツールが使用されているか、どのようなデータが流れているかを知らない場合、セキュリティやコンプライアンスのリスクを現実的に評価することはできません。² 
• 測定: AIがもたらす成果が個々のワークフローに埋もれてしまっている場合、組織はうまくいっていることを再現したり、スケールしたりすることができません。² 
• 文化: 公然とAIを称賛しながら、従業員が個人的にAIを使わなければならないと感じる戦略は、静かに信頼を損ないます。² 

だからこそ、隠されたAIの利用は取締役会のアジェンダに上がるべきなのです。リスク態勢、生産性、そしてリーダーシップのストーリーの信頼性に同時に影響を及ぼします。 

AIはすでに仕事と収益をどのように変えているのか

現場で:人々が実際にAIで行っていること 

調査結果は明確です。AIはもはや一部のパワーユーザーに限定されたものではありません。² 

• 個人貢献者は主に、自分の業務を確認・改善するため(54%)、そしてメール、レポート、その他のコンテンツの草案作成(52%)にAIを使用しています。² 

• マネージャーや経営陣は、より高度な活動にAIを活用しています。チームやビジネスデータの分析(56%)、リサーチの実施(52%)、そして優先順位の管理(47%)です。² ³ 

2024年の主要なメリットは時間の取り戻しでした。79%がAIによって1日に少なくとも1〜2時間を節約できたと答え、3分の1以上が3〜4時間の節約を報告しました。¹ 2025年には、ストーリーは一段階上がります。ほぼ10社中7社が、AIによってすでに市場投入サイクルから少なくとも1週間を削減できたと述べています。² 

これは株主が注目するような動きです。これは社内の生産性向上策としてのAIと、収益、スピード、シェアへの直接的な貢献者としてのAIとの違いです。 

オフィスを超えて:家庭で育まれるAIスキル

従業員がAIを学ぶ方法もまた重要です。² 

• 33%が家庭よりも仕事でAIを多く使用していると答えています。² 
• 31%は両方の場面で同等に使用しており、22%は私生活でより多くAIに頼っています。² 
• Z世代はオフィスよりも個人ツールで実験する傾向が強く(36%)、ベビーブーマー世代の46%は仕事でより多く使用していると報告しています。² 

特に若い世代の労働者は、消費者向けアプリでAIの習慣を身に付け、それを企業環境に持ち込みます。² こうした行動がポリシーやトレーニングを先回りすると、シャドー利用は避けられない結果となります。 

AI対応企業のための5つの柱

業界を超えて、隠されたAI導入から脱却した組織は5つの特徴を共有しています。¹ ² 

1. 設計による透明性 

AI対応企業は、開示を運任せにしません。責任あるAI利用とはどのようなものか、いつ従業員が開示することが期待されているか、状況が曖昧な場合にどのように支援を求めるかを明確にしています。² リーダーは、人事評価、チーム会議、全体ミーティングでそのガイダンスを繰り返し伝え、人々がAIを近道として見るのをやめ、会社の運営方法の一部として捉えるよう促します。² 

2. 生きた能力としての教育 

2024年の調査は、ある一つのことを痛切に明らかにしました。ほとんどの従業員はAIの使い方を学ぶ上で支援を受けていると感じていませんでした。適切な教育を受けていると感じていたのは約4分の1にすぎませんでした。¹ AI対応の組織は、スキルを動く標的として扱います。役割別、シナリオベースの学習に投資し、AIに頼るべきタイミング、押し返すべきタイミング、そして判断力とAIを組み合わせる方法を示します。² 

3. 実験を支えるガバナンス 

多くの企業はAIのリスクを遅らせるべきものとして扱い、形成すべきものとは考えていません。より効果的なパターンは異なります。法務、セキュリティ、人事の各チームが協力して、責任ある実験を許容しつつビジネスを保護するガードレールを定義します。² 新しいツールやユースケースは、例外の連続ではなく、明確で再現可能な承認プロセスを経て進みます。²​ 

4. 真の制約となるのはデータ準備 

基盤となるデータの品質とアクセス性は依然としてAIの性能を制限します。断片化したシステム、一貫性のない定義、不十分なデータ衛生のすべてが、モデルがどれほど高性能であっても上限を制限します。² AI対応の組織は統合とデータ品質に投資し、AIを意思決定に取り入れる際にチームが信頼できる単一の情報源を参照できるようにしています。¹ ² 

5. 散在するツールではなく統合プラットフォーム 

Slingshot自身の製品哲学は、現代の仕事にはAI、データ、コラボレーション、実行が一つの場所に存在する必要があるというものです。² AI対応企業は、ポイントソリューションの絡み合いから離れ、次のことを実現するプラットフォームへと傾倒します: 

• プロジェクト、コンテンツ、会話、目標を一つの環境にまとめる。² 
• 個人アプリやブラウザタブ全体に隠すのではなく、AIの利用を文脈の中で観察可能にする。² 

この変化は二つのことを実現します。従業員の摩擦を減らし、AIが実際にどのように業務に現れるかについて、リーダーシップに明確な視界を提供します。 

CEOからCEOへ

2024年、Slingshot CEOのDean Guida氏は、雇用主が「AIを導入している」一方で、ほとんどの労働者が依然として迷っていると強調しました。¹ トレーニングとアラインメントが欠けていたピースでした。2025年、彼の焦点は準備態勢へと移ります。もはやAIがビジネスの周縁にあると想定することはできません。たとえダッシュボードに現れなくても、AIはチームがリサーチ、執筆、分析、計画を行う方法に組み込まれているのです。² 

彼の主張は、テクノロジーに関するものではありません。リーダーシップに関するものです。AIを調達プロジェクトとして扱えば、断片化します。AIをシステムの変革として扱えば、ポリシー、文化、データ、プラットフォームは持続可能な優位性の源泉となります。¹ 

次回のオフサイトミーティングで取り上げるべき問い 

この調査は、経営陣のリトリートや取締役会の議論に良い題材を提供します。² いくつかの出発点を挙げます: 

透明性と文化 

• 従業員は、AIをどう使っているかについて話すことが期待されていると考えていますか?それとも、黙っていた方がよいと考えていますか?² 
• リーダーは、AIによる生産性向上が透明性と責任を伴う限り評価されると、どれほど明確に示していますか?² 

ガバナンスとリスク 

• 現実的に、貴社のどこで今シャドーAIの利用が起こっていますか?²  
• 貴社のリスクおよびコンプライアンスチームは、安全な実験を可能にするように組織されていますか?それとも主に「ノー」と言うために組織されていますか?² 

データとプラットフォーム 

• データ品質は、貴社の意思決定においてAIがどこまで進めるかを制限していますか?² 
• チームは仕事を管理するために何種類のツールを使用しており、統合プラットフォームに集約するには何が必要ですか?² 

人材と能力 

• 今後12〜24か月で、どの役割が真に熟達する必要がありますか?また、それを採用や昇進の意思決定にどのように反映しますか?¹ ² 
• AIスキルと成果は、現在のリーダーの評価方法に反映されていますか?¹ ²

次のフェーズ:真にAI対応となるために

2024年と2025年のレポートを総合すると、3段階の道のりが描かれます。¹ ² 

• フェーズ1 – AIの混乱(2024年): AIは導入されたものの、従業員はトレーニング不足と過剰負荷を感じている。デジタルノイズが高く、生産性向上はばらつきがある。¹ 
• フェーズ2 – 隠された成熟(2025年): AIは日常業務の一部となる。従業員とマネージャーが広く自発的に採用する。利用は隠されていることが多い。透明性とガバナンスがボトルネックとなる。² 
• フェーズ3 – AI対応: AIの利用が可視化され、ガバナンスが効き、明確な目標と結び付けられている。データは統合プラットフォーム上にある。チームは継続的に訓練される。AIは孤立したタスクだけでなく、市場投入や意思決定のワークフローに組み込まれている。² 

ほとんどの組織は現在、第2段階と第3段階の間のどこかにいます。重要な問いは、貴社の従業員がAIを使っているかどうかではありません。データはそれを使用していることを裏付けています。² 問題は、その使用が散在し見えないままなのか、それともより透明で、データドリブンで、AI対応の企業の根幹とすることを決断するか、ということです。  

Slingshotの複数年にわたる調査は、CEOにより明確な地図を提供することを目的としています。¹ その地図に基づいて、透明性、教育、ガバナンス、データ準備、統合プラットフォームを通じて行動することが、今後数年でAIをめぐる議論とAIの優位性とを分けるものとなるでしょう。 

脚注:

1. Slingshot、2024 Digital Work Trends Report および関連報道。 
2. Slingshot、2025 Digital Work Trends Report – Part 1: AI Transparency in the Workplace。 
3. Slingshot、The Future of GTM: How AI Is Rewriting Execution Strategy および関連GTM資料