AIで生産性は上がる。ただし「使い手」次第

職場でAIツールを誰もが使えるようにしたとして、全員が同じだけ生産性を上げるとは限りません。同じLLMを使っても、ある人は仕事が大きくはかどり、別の人はほとんど変わらないという現象が、現場で広く観察されています。

たとえば、社内で同じChatGPTのアカウントを配布したとします。数日後、Aさんは新しい技術領域の要点をつかんで提案資料の下書きまで終えた一方、Bさんは何度か質問してみたものの、表面的な説明しか得られず手応えがないまま終わりました。同じツール、同じ時間、同じ課題。それなのに、出てくる成果はまったく違います。

この差は何で決まるのか。学歴なのか、地頭なのか、AIに触れた経験量なのか。本記事では、その問いに正面から取り組んだ対照実験と、組織でAI導入の効果を平準化するための実践的な手立てを紹介します。