AIの熱狂からAI対応へ

2024年から2025年の間に何が変わったのか

2024年:スライドデッキのAIであって、ワークフローにはない

2024年には、AIが支配的な経営者の会話は日常業務に浸透しませんでした。

• 77%の労働者が、仕事やキャリアでAIをどう活用すればよいか迷っていると答えています。¹
• AIについて十分に教育を受けていると感じたのは約4人に1人だけで、多くの雇用主はトレーニングで「十分だ」と考えていました。¹
• リーダーたちはAIが研究、ワークフロー管理、データ分析を支援することを期待していました。実際には、従業員の約3分の2が主に自分の作業を再確認するために利用していました。

道具はあったが、文脈はなかった。従業員はアプリの過負荷、曖昧な優先順位、絶え間ないデジタルノイズにも悩まされており、AIが画面を一つ増える以上の存在として目立つことは難しかったのです。

2025年:AIの到来と地下化

1年が経ち、AIはもはやビジネスの脇に置かれた実験ではなくなっています。導入は急増しており、その主な要因は義務化ではなく従業員の選択によるものです。

• 従業員の87%が選択的にAIを使用していると報告しています。
• AIを正式に導入する企業で働くのはわずか28%です。
• 66%がAIの使用により興味を持っていると答えています。

しかし、AIが生産性の実質的なレバーとなるまさにその瞬間に、可視性は低下します。従業員のほぼ半数が少なくとも一部のAI使用を隠していると認めていますが、大多数の雇用主は隠すことはないと考えています。² AIの物語は「人々に使わせられない」から「彼らがどのように使っているか見えない」へと変わります。

CEOにとって、それは単なる微妙な変化以上のものです。これは、主要な制約が採用から文化、ガバナンス、データへと移行したことを示しています。

なぜ従業員はAIを隠し、なぜリーダーはAIを誤解するのか

それは単なる技術的なギャップではなく、信頼のギャップです

経営陣はしばしば隠れたAI利用が職の喪失への恐怖を反映していると考えます。² 数字は異なる物語を語っています。

• 47%の雇用主は、隠れたAI利用は雇用の安定性への恐怖から来ていると考えています。
• 従業員のうち、AI使用を開示しない主な理由として雇用の安定性を挙げているのはわずか24%です。

主な理由はより文化的なものです:

• 最大の割合である45%は、AIを使用したことを言及する義務がないと感じています。
• 34%はAIの使用が手を抜くように見えることを恐れ、27%は同僚やマネージャーからの評価を恐れています。

若い労働者はこの緊張を最も強く感じます。ジェネレーションZの従業員のうち、ほぼ半数(47%)がAIの使用を隠している主な理由は評価されることを恐れているからであり、44%はAIの使用が近道だと見られるのではないかと心配しています。² ミレニアル世代、ジェネレーションX、ベビーブーマー世代の主な理由はより実利的なもので、多くの人がAIを使う際に正式に話す義務を感じていません。²

言い換えれば、労働力はAIを拒絶しているわけではありません。それを吸収し、「本当の仕事」がどういうものかについて間違った信号を送らないように努めているのです。

なぜこれがCEOの手に渡るのか

隠れたAIは単なる人事の問題ではありません。それはCEOの最も重要なレバーのいくつかを歪めています。

• リスク:リーダーがどのAIツールが使われているのか、またどのデータが流れているのかを把握できない場合、セキュリティやコンプライアンスへの露出を現実的に評価することはできません。
• 測定: AIによる成果が個々のワークフローに埋もれてしまえば、組織は効果的なものを再現したり拡大したりできません。
• 文化:公の場ではAIを称賛しながら、従業員がプライベートで使わなければならないと感じる戦略は、静かに信頼を損なっています。

だからこそ、隠れたAIの使用は理事会の議題に載るべきなのです。同時にリスク姿勢、生産性、リーダーシップの物語の信頼性にも影響します。

AIがすでに仕事や収益を変えている方法

現場で:人々が実際にAIを使って何をしているのか

研究結果は明確です:AIはもはや限られたパワーユーザーに限定されていません。

• 個人寄稿者は主にAIを使って作業のチェックと改善(54%)、メールやレポート、その他のコンテンツの作成(52%)に行っています。

• マネージャーや経営幹部は、チームやビジネスデータの分析(56%)、リサーチ(52%)、優先順位管理(47%)など、よりレバレッジの高い活動に活用しています。³

2024年には、主な利益は取り戻された時間で、79%がAIによって1日少なくとも1〜2時間の節約ができたと答え、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、この状況がさらに一段階上昇し、約7割の企業がAIがすでに市場投入サイクルから少なくとも1週間短縮したと答えています。

これは株主が気づく動きです。これは、AIが内部生産性のプレイとして使うのと、収益、スピード、シェアに直接貢献するAIとの違いです。

オフィスを超えて:自宅で身につけたAIスキル

従業員がAIをどのように学ぶかも重要です。²

• 33%が自宅よりも職場でAIを多く使っていると答えています。
• 31%は両方の環境で平等に使い、22%は個人生活でAIにより多く依存しています。
• ジェネレーションZはオフィスよりも個人用具を試す傾向が36%で、ベビーブーマー世代の46%は職場での使用が多いと報告しています。

特に若い従業員は、消費者向けアプリでAIの習慣を身につけ、それを企業環境に持ち込むことが多いです。² これらの行動が政策やトレーニングに先行すると、シャドウ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、隠れたAI導入を超えた組織は5つの共通点を持っています。¹ ²

1. 設計による透明性

AI対応企業は開示を偶然に任せません。彼らは、責任あるAIの活用がどのようなものか、従業員がいつ開示すべきか、状況が曖昧なときにどのように助けを求めるべきかを明確に示しています。² リーダーはパフォーマンスレビューやチームミーティング、タウンホールでその指針を繰り返し、人々がAIを近道と見るのをやめ、会社の機能の一部として捉えるようにしています。

2. 教育を生きる能力として

2024年の調査は痛いほど明確に示したことがあります。ほとんどの従業員はAIの使い方を学ぶ際に支援を感じていませんでした。適切に教育を受けたと感じたのは約4分の1に過ぎません。¹ AI対応の組織はスキルを移動する標的のように扱っています。彼らは役割特有のシナリオベースの学習に投資し、AIに頼るべき時、反論すべき時、AIと判断の結び方を示すことを示しています。

3. 実験を支えるガバナンス

多くの企業はAIリスクを形作るのではなく、遅らせるべきものとして扱っています。より効果的なパターンは異なります。法務、セキュリティ、人事チームは協力して、ビジネスを守りつつ責任ある実験を可能に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、明確で繰り返し可能な承認プロセスを経て進みます。

4. データ準備度こそが本当の制約です

その下にあるデータの質やアクセスのしやすさは、依然としてAIのパフォーマンスを制限しています。断片化されたシステム、一貫性のない定義、そして不十分なデータ衛生が、どんなに優れたモデルでもその効果を制限します。² AI対応の組織は統合とデータ品質に投資し、AIを意思決定に導入する際に信頼できる単一の真実の情報源を参照できるようにします。¹ ²

5. 散在した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、実行が一か所に集まる必要があるというものです。² AI対応の企業は、複雑なポイントソリューションから離れ、以下のプラットフォームに傾いています:

• 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ましょう。
• AIの使用を個人アプリやブラウザのタブに隠すのではなく、文脈の中で観察できるようにしましょう。

この変化は二つの効果をもたらします。従業員の摩擦を減らし、リーダーシップにAIが実際にどのように関わっているかを明確に理解できるようにします。

CEOからCEOへ

2024年、Slingshot CEOのディーン・グイダ氏は、雇用主が「AIを導入している」と強調しましたが、ほとんどの労働者はまだ混乱している状況でした。¹ トレーニングと整合が欠けていたピースでした。2025年には、彼の焦点は準備態勢に移り、AIがビジネスの最前線にいるとは限られません。今や、ダッシュボードに表示されていなくても、チームの調査、執筆、分析、計画の一面に組み込まれています。

彼の主張は技術に関するものではありません。それはリーダーシップの問題です。もしAIが調達プロジェクトとして扱われれば、それは分裂してしまいます。システムチェンジポリシーとして扱われれば、文化、データ、プラットフォームが持続的な利点の源となります。¹

次のオフサイトに備えるべき質問

この研究は、経営者リトリートや取締役会の議論に良い材料を提供します。いくつか出発点を挙げます。

透明性と文化

• 従業員はAIの使い方について話すことが期待されていると考えているのか、それとも黙っている方が良いと考えているのか?²
• リーダーは、AIによる生産性が透明かつ責任ある限りどれほど明確に評価されていると示しているのでしょうか?²

ガバナンスとリスク

• 現実的に、現在あなたの組織でシャドウAIの利用はどこで行われているのでしょうか?
• 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構成ですか、それとも主に「ノー」と言うだけですか?

データとプラットフォーム

• データ品質はAIが意思決定にどこまで進めるかを制限しているのでしょうか?
• チームは作業管理にどれくらいの異なるツールを使っていて、統合プラットフォームに統合するには何が必要でしょうか?

才能と能力

• 今後12〜24か月で本当に裕福であるべき職種はどれで、採用や昇進の判断でそれをどう認識しますか?¹²
• AIのスキルや成果は、今日のリーダー評価に反映されているのでしょうか?¹ ²

次の段階:真にAI対応に備えること

2024年と2025年の報告書を合わせると、三段階の道筋が描かれています。¹ ²

• フェーズ1 – AIの混乱(2024年): AIが導入されますが、従業員は訓練不足で圧倒されていると感じています。デジタルノイズは高く、生産性の向上は不均一です。¹
• フェーズ2 – 隠れた成熟期(2025年): AIは日常業務の一部となり、従業員や管理者は広く自発的に採用しています。使用はしばしば隠されています。透明性とガバナンスがボトルネックとなります。
• フェーズ3 – AI対応: AIの利用は可視化され、管理され、明確な目標と結びついています。データは統合されたプラットフォームに存在します。チームは継続的にトレーニングを受けています。AIは単なる個別のタスクではなく、市場投入や意思決定のワークフローに組み込まれています。

ほとんどの組織は現在、第二段階から第三段階の間にあります。重要なのは、あなたの人々がAIを使っているかどうかではありません。データはその存在を裏付けています。² 問題は、その利用が散漫で目に見えないまま残るのか、それともそれをより透明でデータ駆動型、AI対応型企業の基盤にするのか、ということです。

Slingshotの数年にわたる研究は、CEOにより明確な地図を提供することを目指しています。¹ 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その地図上で行動することが、今後数年間でAIの発言とAI優位性を分ける鍵となります。

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Footnotes:

1. Slingshot年、2024年デジタルワークトレンドレポートおよび関連報道。 
2. Slingshot、2025年デジタルワークトレンドレポート – パート1:職場におけるAIの透明性。 
3. Slingshot、GTMの未来:AIが実行戦略をどのように書き換えるかおよび関連するGTM資料