言語

雇用

Hubstaff State of the Workweek、AI利用者の46%が期待増

2026年10月27日に公表されたHubstaff State of the Workweek 2026は、AIツールが米国の従業員の時間を節約しても、成果はほとんど増えていないと指摘しています。AI利用者の46%は求められる仕事が増えたと答え、浮いた時間でより多くの仕事を引き受けるのは26%だけです。調査の対象は、パソコンを使う職種のフルタイムの労働者1,068人でした。雇用主にとっては、AIによる生産性向上の効果を、人員や業務量の計画に組み込む前に、チーム全体で測るべきだということです。

執筆:Mike Mozg4分で読めます

AIの時間節約が事業に届かない理由

AIツールは従業員の時間を節約しますが、多くの企業はその時間を成果に変えられていません。これは、時間管理と労働力インテリジェンスのソフトウェアを販売するHubstaffの調査「State of the Workweek 2026」の中心的な発見です。

調査はパソコンを使う職種の米国のフルタイム従業員1,068人を対象に、2026年10月にPollfishで実施されました。Hubstaffによると、誤差の幅は全体の標本で信頼水準95%のとき前後3ポイントで、AI利用者839人などの部分集団ではそれより大きくなります。

AIで節約される時間の従業員の実感

節約は個人にとっては本物です。調査した従業員の79%が仕事でAIツールを使っています。節約を答えたAI利用者のうち、76%は通常の週に少なくとも1時間を節約し、32%は4時間以上を節約しています。

問題は、その時間がどうなるかです。節約した時間でより多くの仕事を引き受けるAI利用者は26%だけです。39%は仕事を早く終え、15%は実質的に何も変わらないと答えています。

節約した時間の行き先

節約した時間の一部は、誰かの後始末になります。AI利用者の53%は、少なくとも月に1回、同僚からAIが作った仕事のうち大幅な修正が要るものを受け取り、45%は週に1時間以上を、他の人のAIの出力の確認、編集、修正に費やしています。

同時に期待も高まっています。AI利用者の46%は、AIを使い始めてから求められる仕事の量が増えたと答え、減ったと答えたのは5%だけです。

「AIは個々の従業員に時間を返していますが、ほとんどの組織はそれを処理能力として取り込めていません。」 ジャレッド・ブラウン氏、HubstaffのCEO

雇用主に見えていない週の実態

多くのマネージャーは、不完全な全体像で計画を立てています。従業員の54%は、雇用主が自分の実際の就業日の半分以下しか見ていないと答え、すべてを見ていると思うのは15%だけです。出社していても助けにはなりません。出社の従業員の58%が雇用主は一日の半分以下しか見ていないと答え、リモートやハイブリッドの従業員では51%でした。

燃え尽きはよくあり、しばしば隠れています。従業員の69%は過去12か月に燃え尽きを経験し、55%は、手一杯のときにマネージャーに大丈夫だと伝えたことがあります。マネージャーや雇用主が把握していた燃え尽きの従業員のうち、64%は何も変わらなかったと答えています。30%は仕事量が理由で、過去1年に真剣に辞めることを考え、43%はたいていの週に夜間や週末に働いています。

調査がAIの生産性計画に意味すること

事業にとっての課題は、処理能力の計画です。人員、業務量、AIへの支出を、仮定ではなく事実に基づいて決めることです。調査は、個人の時間の節約が、チームの得るものを過大に見せていると示唆します。時間の一部は他の人のAIの出力の修正に使われ、一部は追加の仕事として現れないからです。

ブラウン氏は、2027年の処理能力計画に取り組むリーダーは、効果があると仮定せず、チームで実際に起きていることを測る必要があると述べました。Hubstaffはまた、夜間や週末の仕事の多くは依頼も記録もされないため、週40時間を前提に立てた計画は、チームが必要とする時間を過小に見積もりかねないと警告しています。調査結果は、就業時間を測る製品を持つベンダーによるもので、測定した成果ではなく、従業員の報告を示しています。

よくある質問

AIは従業員の生産性を高めますか。

個人にとっては多くの場合そうです。節約を答えたAI利用者の76%は、週に少なくとも1時間を節約しています。しかし、その時間でより多くの仕事を引き受けるのは26%だけで、45%は週に1時間以上を同僚のAIの仕事の修正に費やしているため、チームの効果は小さくなります。

AIを理由に雇用主は多くの仕事を求めていますか。

AI利用者の46%は、AIツールを使い始めてから求められる仕事の量が増えたと答え、減ったと答えたのは5%です。

Hubstaffの調査は何人を対象にしましたか。

Hubstaffは、仕事で主にパソコンを使う米国のフルタイムの労働者1,068人を対象に、2026年10月にPollfishで調査しました。

MOZGIIの視点

私たちならこう作ります

この調査が示すのは、ツールの問題より計測の問題です。企業はAIにいくら使っているか、各人が時間をどのくらい節約したと答えているかをおおよそ知っています。しかし、その時間がどこへ行くのかはほとんど知りません。それを見える化する方法を私たちが作るなら、会社がすでに持つデータから始めます。作業の記録、レビューのコメント、出荷前に仕事を直すのに人が使う時間です。

ワークフローに小さな手順を1つ加えます。AIで作った仕事を引き継ぐときに印を付け、受け取った人が、本当の修正が必要だったかを記録します。簡単なモデルで、どのチームのどの種類の作業が最も手戻りを生むかを示せます。マネージャーは毎週その表示を確認します。理由を尋ねる人がいなければ、数字はほとんど意味を持たないからです。

壊れるのは信頼です。データで評価されると従業員が思えば、正直に報告しなくなります。データは個人ごとではなくチーム単位で示し、何のためのものかをはっきり伝えます。

注視する指標は1つ、チームごとの、同僚のAIの出力を修正するのに週に費やす時間です。個人の時間節約が増えると同時にそれも増えるなら、効果は事業ではなく人の間を移っています。次に、その表示を業務量の計画に結びつけます。時間の節約が確かめられた場合にだけ目標が変わるようにするためです。

出典

この記事の事実の出典です。

  1. 01AI Is Saving Employees Time, but Employers Aren't Getting the Capacity They Expect, New Hubstaff Research Findsprnewswire.com
  2. 02AI Is Saving Employees Time, but Employers Aren't Getting the Capacity They Expect, New Hubstaff Research Findsprnewswire.com
  3. 03Where did the time saved by AI go? 46% in the US say 'expected workload has increased.' 45% spend over an hour a week fixing AI-generated work from colleagues.|中塚敏明@スキルティnote.com

Cookieを使用しています

MOZGII の改善のため、匿名の利用データを収集しています。同意なしにデータが収集されることはありません。 プライバシーポリシー · Cookieポリシー