❶ 研究背景
新型コロナウィルスのパンデミックを経て、多くの企業でオフィスワークとリモートワークを組み合わせたハイブリッドワークが浸透しました。ワーカー自身の状況や業務内容によって働く場所を選択できるハイブリッドワークは業務効率や生産性を高める一方、気軽な会話や何気ない雑談の機会が少なくなったと感じている方も多いのではないでしょうか。私たちが日々の業務でチームワークを発揮するためには、ともに働くメンバーのことを理解し、つながりを醸成していくことが大切です。そこで三井デザインテックでは東洋大学 榊原圭子准教授とともに、ワーカー同士のつながりを醸成する職場のコミュニケーションのあり方を調査するためネットリサーチ（アンケート調査）を実施し、回答結果をもとに研究に取り組みました。（表-１参照）

❷ 調査研究結果
ワーカー同士のつながりは個人や企業にポジティブな影響をもたらす

最初にワーカー同士のつながりが企業や個人に対してどのような効果をもたらすのかについて分析を行いました。ワーカー同士のつながりの測定には「共に働く姿勢」や「互いに理解し認め合う」といった質問項目からなる「日本版職場のソーシャル・キャピタル尺度」を使用し、重回帰分析を用いてワーカー同士のつながりがウェルビーイングやクリエイティビティといった心理尺度に及ぼす影響を調べました。その分析から、ワーカー同士のつながりは個人のウェルビーイングやクリエイティビティ、ワークエンゲイジメント、組織へのコミットメントなど、個人や企業に対して良い影響をもたらすことが明らかになりました（表-2参照）。私たちが日々の職場での経験を通じて感覚知として認識されている内容が、改めて数値をもとにした論理知としても示された結果だといえます。

ワーカー同士のつながりを醸成するには、業務の話だけではなく雑談も重要

ではそのワーカー同士のつながりを醸成するには、どのようなコミュニケーションが必要なのでしょうか。今回の研究ではワーカー同士のコミュニケーションの頻度と手段に注目しました。コミュニケーションの頻度は、業務の情報共有の頻度と雑談の頻度の2通りに分け、その影響について重回帰分析を用いて調べました。分析の結果、業務の情報共有・雑談の頻度どちらもワーカー同士のつながりの醸成に効果があるということが分かりました（表-3参照）。雑談の頻度よりも業務の情報共有の頻度の方が影響度合いは大きいのですが、チームで仕事を進めるうえで業務の情報共有を行うのは当然と言えるでしょう。業務の情報共有に加えて雑談も交わすことが、ワーカー同士のつながりをより強くするうえで重要だと言えます。

対面のコミュニケーションは効果的だが、より重要なのは様々な手段を使い活発にコミュニケーションをとること

 コミュニケーション手段の分析では、対面・電話・ウェブ会議・メール・チャット/SNSの5つに対し、業務の情報共有と雑談それぞれどの手段で行っているのかを調査し、それらの利用状況がワーカー同士のつながりにどのような影響を与えているのかを調べました。業務の情報共有と雑談どちらも対面でのコミュニケーションの影響が最も高いという結果でしたが、ただ働く場所が多様化する中、常に対面でコミュニケーションが取れる訳ではありません。そこで、業務の情報共有と雑談それぞれでワーカーのコミュニケーションの取り方についてクラスター分析を用いて4つのタイプに分類し、それぞれのタイプごとにワーカー同士のつながりの差を調べました。分析の結果、業務の情報共有と雑談どちらも様々な手段でコミュニケーションを活発に取っているタイプが最もワーカー同士のつながりが高いことがわかりました（表-4参照）。

❸ まとめ
今回の研究では、業務の話だけではなく雑談も行うこと、様々な手段でコミュニケーションを活発に取ることがワーカー同士のつながりを醸成するうえで重要であることが分かりました。今後ハイブリッドワークが普及していく中で、チームで円滑に仕事を進めていくためには、ワーカーは意識してコミュニケーションをとることが大切になってきます。同時に企業はワーカー同士がコミュニケーションを取ることを促進していかなければなりません。ワーカーが対面で集まることのできるオフィスにコミュニケーションが取りやすいスペースを設ける、あるいは定期的にワーカーが集まるイベントを開催するなど、ワーカー同士がつながりを醸成し、チームワークを高めることを支援することが、今企業に求められている役割なのかもしれません。

調査概要
手法：インターネットアンケート調査　回答者数：2212件
調査期間：2022年10月6日～10月10日
対象者：東京23区内事業所規模100名以上のオフィスに勤めるホワイトカラーの25～59歳の男女

AIに対する人々の誤解と現在地
「みなさんは人工知能(以下AI)に対してどんなイメージをお持ちですか？」
ゲームAI研究者で東京大学特任教授の三宅陽一郎氏に質問をする中で、三宅氏からこんな言葉を投げかけられた。その真意を三宅氏はすぐに明かしてくれた。
「AIについて『意思を持った巨大なまとまりなのではないか』と誤解されることが多いのです。今、ユーザーの皆さんの前にあるのは、囲碁をうまく打てるAIとか、人とよく話せるAIといったもの。つまり、単機能に特化したAIが別々に存在している状態です。現時点ではAIの95%がこうした特化型AIなのです」
一方、三宅氏が研究・開発を行っているゲームAIは残りの５％にあたるものだ。ゲームの世界でユーザーと一緒に旅をし、一緒に泣いたり笑ったりするようなAIを目指している。
「世の中にはこちらがメジャーに見えるかもしれませんが、実際はマイナーです。単機能のAIを集めても人間を超える知能はできませんし、役に立ちにくくなります。意思を持ったAIは、役に立たないことも含むからこそ総合的なAIなのです。そうなると、世の中のニーズにハマりにくくなります。囲碁AIの方が囲碁は強いし、翻訳AIの方が翻訳は上手かもしれませんが、人間はやろうと思えばどちらもそこそこはできますよね。単機能で見ればAIが勝つかもしれませんが、総合力では人間の勝ち。それが今の人間とAIの関係性なのです」

AIの歴史から見えるブームと背景
　AIの現在地が見えたところで、その歴史を紐解いてみよう。AIの歴史は1956年に幕を開けた。
「AIは『人間の知能をどれだけ機械に真似させられるか』というところから始まりました。しかし、我々は『人間の知能とは何か、人間とは何か』をよくわかっていません。わからないのに機械に真似させることに矛盾がありますが、AIは人間を探求する方法として出発したのです」
　こうして歴史が始まったAIの探求は、1960年代に第一次ブームを迎える。
「その以前から、頭の中の神経組織に電気が通ることで人間は思考しているとわかっていましたが、どのように電気が通っているかがわかったのが1960年代のこと。脳神経細胞の活動を明らかにしたA.L.ホジキンとA.F.ハクスレーが1963年にノーベル医学・生理学賞を受賞したこともあり(1)、欧米圏でAIが盛り上がりました」
　70年代にいったん落ち着いたAI研究は、コンピューターが普及した1980年代に第二次ブームを迎える。
「第一次ブームでは蚊帳の外だった日本が熱くなった時期です。第二次ブームの時は、いろいろな記号的知識を教えれば賢くなり、人間を超えるだろうと推測されました。しかし、人間を超えることもユーザーの手元に届くこともなく、1992年頃にブームが収束したのです」
　その後、やってきたのがインターネットブームだ。ニュースから個人のブログまで、さまざまな情報がネット上に蓄積されていった。
「2006年頃から『蓄積された情報を使ったらAIのニューラルネットワークが実現できるのでは？』と多くの人が考え始め、第三次ブームが始まりました。そして、2014年頃からAIが軌道に乗り始めたのです」
　人間の脳は神経細胞(ニューロン)が連なる神経ネットワークを電気信号が行き交っている。ニューラルネットワークとはこうした人間の脳の回路をコンピューターで再現したもの。ニューラルネットワークを何層も重ねることで機械学習の精度が高まり、深層学習が可能になる。 「第三次ブームは息が長く、クリエイティブAI、生成系AIのブームが来ました。第二次ブームではできなかった社会実装が実現し、ユーザーにAIを届けることができたのです」

人間の方がAIよりも優れていること
　70年かけて私たちの手元に届いたAI。それでも総合的なAIの実現が難しいのはなぜなのだろうか。
「フレーム問題があるからです。AIを開発する際は、人間が『囲碁を打つ』『部屋を掃除する』などのフレーム(問題)を設定し、学習させます。人間はフレームを設定できるだけでなく、『休日にはこうしよう』『旅行に行ったらこれをやろう』などと、その時々で思考やフレームが異なるという恐るべき柔軟性を持っています。一方、ChatGPTにリンゴとは何かを尋ねると、たくさんの情報が返ってきますが、意味は理解していません。この世界に存在しないAIには体験ができませんから、フレームを設定することができないのです。我々人間はリンゴを見ることも食べることもできますし、世界を経験して、それを元に問題を設定できるのです。ただ、人間は思春期があったり悩みを抱えたりしますし、一つのことだけをやっているわけではありません。一方、AIは外からの干渉がないため、その機能だけを伸ばすことになります」
　人間が設定したフレームの中で特定の機能を伸ばすAI。その能力は人間を凌駕することもあるが、人間にはまた別の強みがあるという。 「人間の場合、化学実験を学ぶことで料理が上手くなるとか、楽器を習ったら音に敏感になるとか、一つの能力を鍛えたことで他の能力にプラスになることがありますよね。絵の生成系AIが話題になりましたが、プロのイラストレーターはクライアントのイメージや要望を汲み取った上でどんなイラストにするかを決めて描きます。そこにはAIには捉えられないものがあり、AIにはできないフレーム設定が人間にはできる。ですから、AIを恐れることはないのです」

新しい社会はワーカー自身が作る
　では、私たちは今後、AIとどう付き合っていくべきか。 「単機能のAIを使う際はその精度を把握した上で、『新入社員以下の仕事の量と質であれば採用しない』などと判断して使うのがいいのでは。これを繰り返すうちに『このAIをこう使うとうまくいく』というノウハウも貯まっていくでしょう。注意した方がいいのは『AIでなんでもできますよ』という売り文句です。できるできないを0か100で考えてしまいがちですが、単機能のAIを組み合わせると機能が下がる場合もあります。例えば、英語を日本語に訳してからスペイン語に訳し、再び英語に訳したら、元の英語とは異なるものになりますよね」
また、三宅氏は今後はいろいろな企業がユーザーのニーズを拾いながら使いやすいインターフェースを開発していくはずだと指摘する。なぜなら、コンピューターもそうやって進化してきたからだ。
「企業が手掛けるAIでは、消費者から見てどう映るか、消費者にどう見せたいかが重要です。実は、日本と海外ではAIの捉え方が違います。西洋は生命のないものを人間と対等のものと捉えず、召使のような位置付けをします。また、キャラ付けは子どもっぽいものとして敬遠されがち。一方、日本はあらゆるものに神が宿る八百万の神の国。さらにアニメなどの影響もあり、仲間や友達となるAIやロボットを求めるのです」
　こうした文化や捉え方の違いも、企画開発をする上では必要な視点だと言えるだろう。AIをめぐる世界は、今まさに第二回戦が始まったところだと三宅氏は語る。 「A Iインフラが整った今、その上に何を乗せるか。これまでとは違う働き方、違う社会が来るとは思いますが、具体的に何が来るかは誰にも予測がつきません。そして、ワーカーの皆さん自身が、新しい社会を作る一員なのです。大きな変化が唐突に来たような感覚があるかもしれませんが、どこかに選択肢はあるもの。AIは人間にとって変わるものではありませんし、敵視することはディスアドバンテージになります。また、もし仕事を奪われることがあるとすれば、そもそもAIに寄った仕事だったと考えられるかもしれません。部下から決裁を求められた上司が『ただ許可を出すだけならAIでいいのでは』とぼやいたなんて話がありますが、部下たちとのディスカッションの方が人間的な仕事とも言えますよね。その仕事は本当に人間がするべきか、AIに任せてもいいのか、見直してみてもいいかもしれませんね」
　私たち人間を出発点としているAI。ワーカーとして、ユーザーとして付き合っていくため、人間らしさとは何か、自分たちは何を求めているのか。AIについて考えるとき、そんな根源的な問いに立ち返ってみることで、見えてくるものがありそうだ。

【参考資料】 ①小町守「ノーベル賞と人工知能研究」『人工知能学会誌』28巻1号 2013年1月 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/28/1/28_23/_pdf 【その他の参考文献】 『人工知能のための哲学塾 未来編』三宅陽一郎(ビー・エヌ・エヌ新社) 『いちばんやさしい人工知能ビジネスの教本 人気講師が教えるAI・機械学習の事業化』二木康晴・塩野誠(インプレス) 『週刊東洋経済』2017年7月8日号(東洋経済新報社)

text / Kei Yoshida　　photo / Teruyuki Yoshimura