AIはヒトの創造性を高めるのか

仕事にAIを使えば、無駄な作業は自動化され、人間はより創造的で面白いタスクに集中出来る。AIの楽観論は、よくこのような見方を取ります。しかし、それは本当なのか？今回は、これを企業の現場での実験とインタビューで深掘りした論文です。

Jia, N., Luo, X., Fang, Z., & Liao, C. (Forthcoming). When and how artificial intelligence augments employee creativity. Academy of Management Journal.

要するにこの論文は：

AIが従業員の創造性と成果にどう影響を与えるか、実験と定性データ分析（インタビュー）で検証した実証研究論文。

ポイント：

• AIの導入は、人間の従業員の創造性を高めるのか？「AIを使いこなすことで、人間の能力は強化される」と言われているが、それは本当なのか？
• 実務界では、こうした問いが技術変化への対応戦略上も人事マネジメントの点でも、重要性を増している。
• 本研究は、まだ解明が進まないAIのこうした実態について、AIと人間が実際に協働して創造的な仕事にあたる現場のデータから解き明かす。
• 具体的には、テレマーケティング会社のコールセンターで電話をかけクレジットカードを消費者に契約させる仕事の現場を題材とし、以下のデータを取り検証した：

1. 40人のスタッフがAIボットの支援を受けて作業し、AIボット無しで通話するスタッフとの比較データを、3144人の消費者（電話コール）について収集した。通話を録音し音声認識で自動分析して、消費者からの質問がスタッフの事前知識の範囲にあるものかないものか（創造的な対応が求められたか）、それに効果的に回答できたかを判定した。さらに消費者が結果としてカードを申し込んだかも確認された。
2. 実験に参加したスタッフ28人に半構造化インタビューを行い、どのような要因が作用していたかを探索した。

• 結果として、以下の結果が明らかになった：

1. 実験

• AIを使ったスタッフは、使わないスタッフよりも想定外の質問に2.33倍の確率で効果的に回答した
• しかし、その効果は優秀な成績トップ層に顕著であり、ボトム層と比べトップ層では2.81倍の増幅効果があった
• さらに、想定外の質問に効果的に答えることが契約につながる確実性は、AIを使ったスタッフの方が使わない層よりも高かった

2．インタビュー

• AIを使うことで、契約見込みの薄い消費者をすぐに見切ることとなり、より関心の高い顧客に時間を使うように仕事が変化した
• さらに、その変化がスタッフのスキルと心理に影響を与えた。トップ層はチャンスを逃すまいと想定外の質問により効果的に答えるように創造的な回答を作るようになり、心理的にもポジティブな影響を与えた。
• 一方で、ボトム層はこれをチャンスととらえるよりも困難ととらえ、ストレス・敗北感・意欲の低下を見せた。

• これらの結果から、次のような理論的示唆が導かれる。

1. 近年急速に発展しており、人間とAIの相互補完性を強調する「AIによる人間の強化（augmented intelligence）」の研究を拡張する。本研究は、AIが創造性を伴う人間の仕事の成果を向上させることを実証しつつ、その際に慎重なデザインが必要なことを示す。
2. AIによる人間の強化が、それを扱う人間のスキルによって歪んでしまうことを提示する。スキルがある人間はAIでより仕事が出来るようになり、できない人間はより無力になる。AIの導入は従業員を二極化させるため、公平性や包摂性の観点で深刻な課題を生む可能性があり、AIが組織にもたらし得る闇の側面が暗示される。

コメント：

この論文は、混合研究でAIの実態を深掘りした点が、特徴的です。先にインタビューで仮説を出してからそれを実験で検証するのがよくある形式ですが、この論文は逆の順番。まず実験的に使ってみないと回答者もインタビューに答えられないという、AIの新技術としての特性を示しているのかもしれません。

内容的には、「使い手のレベルによってAIの導入効果に差が出る」ことは、既に先行研究も出てきています。それに加えて、その要因をより具体的にインタビューで探って仮説を出している点がこの論文の最大の貢献だと思います。しかし、他のAI導入成果検証の研究では、経験が深いとAIの提案を軽視・無視するため成果が上がらないというものもあります。その意味では、この研究もそうした様々な起こりえるAI導入シナリオの一つを、固有の文脈で示しただけ、とも言えそうです（飛び込み営業のような仕事は、元々得意なヒトはAIでムダが削がれるとやる気がでるが、出来ないヒトは仕事の難しい部分に直面させられ言い訳できないのでストレス）。

将来に求められてくるのは、こうしたAI導入成果検証のメタ研究かと思います。要は、どういう文脈ならどういうAI導入パフォーマンスのパターンになるか、という法則導出。ただ、技術がどんどん進化するため、同じ文脈でも「AI」自体が進化するため二度と同じ結果が出ない、再現性が無い研究が積み重なるおそれもあります。この辺りは、経営学の時間軸（データ収集・論文作成・査読のサイクル）と現実の時間軸とのギャップがますます広がるという、別の問題を暗示していると思います。

余談ですが、このジャーナルは4年少し前まで「AIに関する議論は経営学理論ではない」として、AIを（理論ではなく）事例に含むだけで論文を「ジャーナルとしての対象範囲外」として即デスクリジェクトしていました。なので、今回のような論文が掲載されたことを見ると、180度方向性を転換した印象があります。様々な点で考えさせるものがあると思います。