アトラシアン、AIとの協働に関する調査結果を発表 | Atlassian Japan 公式ブログ

Atlassian Teamwork Labs は、オーストラリア、米国、インド、ドイツ、フランスの約5,000人のナレッジワーカーを対象にAIの利用に関する調査を実施しました。その結果、以下の点が明らかになりました。

AIと効果的にコラボレーションしている人は、まず質問から始めることがわかりました
これらの人々は、特定のタスクや課題を定義し、明確な目標を設定し、その後AIとパートナーシップを組み、ソリューションのブレインストーミングやアイデアの探索を行い、より良い成果を上げています

Teamwork Labsは、対象者がAIについてどのように考え、どのように仕事に活用しているかを調査しました。その結果は下表のとおりです。

ステージ1と2に分類された人は単純なAIユーザーと定義しました。これらの人たちは、AIを自動化ツールとして考えています。AIは、自分自身でできる可能性が高いタスクをより速く、より簡単に終わらせるためにのみ使用しています。主な使い方としては、メールを書いた際にAIを使用してより簡潔で効果的なものにする、であったり、社内情報の検索にAIを使用しています。

ステージ3と4に分類された人は戦略的AIコラボレーターと定義しました。これらの人たちは、クリエイティブなパートナーまたはさまざまな専門スキルを持つチーム全体としてAIにアプローチしています。たとえば、お客様のエグゼクティブへ訪問する前に、ConfluenceやSalesforceのデータをAIエージェントを使い、お客様の状況を生成し、効果的なお客様とのミーティングの準備として活用しています。あるいは、リアルタイムでのアイデア創出を迅速化し、改善するためにAIを活用しています。

これからの仕事の未来は、人間とAIのコラボレーションです。調査結果から、もっとも戦略的なAIコラボレーターは、

AIを活用して、労力に対するROIを2倍にしている
毎日105分を節約している（毎週1日分の労働時間に相当）
時間を節約した分を新しいスキルの習得に再投資する可能性が1.5倍高い
革新的なチームメンバーとして見られる可能性が1.8倍高い

という結果が導き出されました。

もっとも戦略的なAIコラボレーターは、単純なユーザーの2倍のROIを実現している

調査では、AIが日常的にどれだけの時間を節約しているかを推定してもらいました。単純なユーザー（特にステージ1）は、AIのおかげで1日あたり53分を節約していますが、もっとも戦略的なAIコラボレーター（ステージ4）は、1日あたり105分もの時間を節約しています。これは、平均的な就業日の20%以上、つまり毎週丸1日分に相当します。

この結果を金額に換算すると、意思決定の改善を目的としてAIとコラボレーションする企業組織は、年間1億2,940万ドルのROIを達成できるのに対し、AIを特定のタスクにのみ使用する場合は6,510万ドルにとどまります。これは6,430万ドルの機会費用に相当します。

ステージ4のAIコラボレーターのほぼ全員（94%）が、AIとの協働を学ぶために費やした時間は報われると同意しているのに対し、ステージ1のAIユーザーでは59%にとどまっています。

AIの実験には価値がある

戦略的AIコラボレーターは、節約した時間をさらにレベルアップのために再投資している

単純なAIユーザーと戦略的なAIコラボレーターでは、節約できる時間数に大きな違いがあるだけでなく、その時間を使って何をするかにも違いがあることがわかりました。単純なAIユーザーはAIのおかげで1日あたり53分を節約しますが、その余剰時間を管理業務に費やす傾向があります。

一方、戦略的コラボレーターは1日あたり105分間の時間を節約し、より深く仕事に取り組む傾向があります。新しいスキルを学び続け、新しいアイデアを生み出す可能性がもっとも高いのです。調査によると、ステージ4に属する人々は、AIが仕事のモチベーションと興奮を高めたと報告する可能性がもっとも高いことが示されています。これらのコラボレーターは、AIの革新性と可能性に活気づけられ、AIが自分たちの創造性と生産性を向上させる新しい方法を発見し続けています。

単純なAIユーザーがコラボレーションのアプローチを採用すれば、モチベーションが向上し、AIを活用する新たな方法を発見し続けることができるかもしれません。さらに、仕事に活力を感じていることは、より高い仕事の満足感と燃え尽き症候群の低減と関連しています。人間とAIのコラボレーションは、自己増殖的なサイクルであるようです。AIと戦略的にコラボレーションすることでより高い成果がもたらされ、さらなる探究と実験が奨励され、組織全体のイノベーションに雪だるま式の効果をもたらします。

戦略的AIコラボレーターは、より質の高い成果を出す

AIをチームの一員として捉えるようになったときに、仕事の質が飛躍的に向上します。単純なAIユーザーは仕事を素早くこなしますが、仕事の質はそれほど変わらないようです。戦略的AIコラボレーター（ステージ3および4）になると、仕事を素早くこなすだけでなく仕事の質も大幅に向上します。

単純なAIユーザー（ステージ1）の約半数（54%）が、「この1か月で仕事の質が向上した」と回答した
戦略的なAIコラボレーター（ステージ3および4）の大多数（85%）が、「この1か月で仕事の質が向上した」と回答した

しかし、戦略的なコラボレーションは具体的にどのように仕事の質を向上させるのでしょうか？単純なユーザーがAIにさまざまなソースからのデータを収集させる場合、そこで作業が終了します。AIに分析や結論の導出を手伝ってもらうことを求めないのです。これに対し、ステージ3のコラボレーターは、AIと協力して仮説を構築し、質問を投げかけ、結果を分析し、洞察を引き出します。

ステージ4のコラボレーターはさらに一歩進みます。AIにさまざまな決定のメリットとデメリットの概要を求めたり、類似した状況からのケーススタディを提示したり、潜在的な予期せぬ結果をリストアップしたりします。AIの深い知識ベースを活用するチームは、より質の高い、よりインパクトのある成果を生み出し、より大きなビジネス上の問題を解決する戦略的な成果を導くことができます。

調査によると、戦略的AIコラボレーターは、単純なAIユーザーよりも1.8倍革新的なチームメイトと見なされる可能性が高いことが示されています。彼らのAI実験は、自身の仕事を向上させるだけでなく、チーム全体の創造性と問題解決能力を刺激します。

AIと協働するチームは、パフォーマンスとアウトプットの両面で飛躍的な向上を実現し、競合他社との差別化を図ることができます。リーダーは、戦略的な協働者がAIと連携して業務の質を向上させた事例を強調し、その従業員に、より大きなチーム全体のワークフローにAIをどのように統合したかを具体的に説明させるべきです。これにより、他の従業員が再現できる実行可能な洞察とベストプラクティスが提供され、組織全体の水準が向上します。

AIに対するリーダーシップの姿勢が重要

リーダーが意識しているかどうかに関わらず、リーダーは職場のAIコラボレーションの基調を決定します。AIに対する恐怖や不安が蔓延する環境では従業員はAIを最小限にしか使用せず、より革新的なコラボレーション方法を学ぶ時間を割くことをためらうかもしれません。「AIの使い方を理解するために時間を割いていたら仕事が遅れてしまう。だからいつもと同じやり方で仕事をしよう」などと考えてしまうのです。

リーダーが実験を受け入れ、社員が失敗や生産性の低下を恐れずにAIを試したり学んだりするよう動機づけすれば、社員はAIの戦略的コラボレーターとしての能力をより早く伸ばすことができます。「リーダーがAIの実験を奨励している」という意見に同意する人は、そうでない人よりも1日あたり55%も多く時間を節約しています（84分対55分）。また、リーダーのサポートを受けている人は、戦略的AIコラボレーターになる可能性が2.5倍高いことも分かりました。

しかし、サポートだけでは十分ではありません。リーダーは、AI コラボレーションの取り組みを可視化する必要があります。リーダーである場合、AI を「利用する」段階からさらに進むための効果的な方法として、AI が業務の拡大に役立つ例を示すことが挙げられます。たとえば、チームミーティングの場で、最近自分がまたはチームが活用したAIエージェントを共有し、それを促すためのベストプラクティスを提供するとよいでしょう。他のリーダーと協力して、同じことを行うためのプラットフォーム（Slack チャネルや全社向けニュースレターなど）を作成することがより効果を生みます。これらのステップを踏むことで、従業員はAIとのより良い連携方法についての洞察を得られるだけでなく、人間とAIとのコラボレーションの基準が確立されます。

リーダーが実験と学習の文化を育むことで、従業員は戦略的AIコラボレーターになる可能性が高まり、結果としてより大きな時間の節約とより質の高い成果がもたらされます。リーダーのサポートがなければ、従業員は時代遅れのワークフロー（ステージ0～2）から抜け出せないままとなり、AIが持つ効率性とイノベーションを推進する能力を活用できない可能性があります。リーダーシップレベルでAIを受け入れることが、組織全体に変革をもたらすAIのメリットを最大限に引き出す鍵となります。

チームが戦略的なAIコラボレーターになるには

リーダーシップのサポートは、AIコラボレーション文化を育むための取り組みの半分に過ぎません。AIコラボレーション文化を育むにはチームの努力が必要です。取り組みを始めるための実践的なステップをいくつかご紹介します。

AIの実験を促進するために、全員にAIを日常業務に組み込むよう奨励する： 1時間のトレーニングセッションに出席するだけではなく、チームメンバーに「今週は新しいAIエージェントを2つ試してみましょう。これまで私たちが取り組んできたエージェントはこれです」や「今週はAIに4つの質問をしてみましょう」など、グループのメンバーに毎週の課題を設定し、より実践的な学習アプローチを奨励します。

AI コラボレーションに焦点を当てた部門横断的な学習セッションを開催する：チーム全体会議に、各自が業務改善に AI を活用している方法を紹介するセグメントを追加することを検討する。これを持ち回り制にする。各自が事前に AI コラボレーションのベストプラクティスを共有するよう求められていることを知っていれば、AI とのより良い関わり方を確立し、採用する可能性が高まります。

今後の展望

上述の調査結果に基づき、Atlassian Teamwork Labではは以下の予測を立てました。

燃え尽き症候群が25%減少：これは、ステージ4のAIコラボレーターにおける燃え尽きの50%減少が要因です。AIは全般的な時間の節約につなりますが、ステージ4の人々はAIが仕事のモチベーションと興奮を高めることも報告しています。これらの傾向により、仕事関連の圧倒的な負担が軽減され、従業員の幸福度の顕著な改善につながるはずであると予測します。
AIのROIギャップは2倍になる：戦略的AIコラボレーターは、単純なユーザーの2倍のROIを実現していますが、AIとのコラボレーションの新しい方法を試行錯誤し、開発を続けることで、2026年までに4倍のROIを実現すると予想されます。
2025年には、優れた人材管理能力を持つ人々は、たとえリーダー的役割を担っていなくても、AIエージェントから75%以上の価値を引き出せるようになる：優れた人材リーダーとなるスキル、すなわち、問題の背景を説明し、適切な専門家チームを編成し、仕事を委任するスキルは、創造的なパートナーや専門アドバイザーチームとしてAIをうまく活用するために必要なスキルでもあります。

Atlassian Teamwork Labの調査結果によると、AIを戦略的に活用するコラボレーターは、より高いROI、作業品質、モチベーションを実現しています。もっとも成功するチームは、単純なAIの使用にとどまらないチームであることは明らかです。AIとの関わり方を再設定する時が来ています。AIを単なるツールとして扱うのではなく、コラボレーションを行うチームメイトとしてパートナーシップを築くのです。

アトラシアンは、組織に属するチームメンバーが戦略的AIコラボレーターになることをご支援するために、エンタープライズサーチやAIチャット、AIエージェントを搭載したAIチームメイトであるAtlassian Rovoを2024年10月より提供しています。