生成AIで効率化しても、やりがいが上がる人は46.4%
画像出典: ぱくたそ
株式会社働きがいのある会社研究所が2026年11月5日に公表した調査では、生成AIで業務効率化できている会社員642名のうち、仕事のやりがいが高まったと答えた人は46.4%でした。やりがいが上がった人は、同僚や上司とのコミュニケーションを意識している割合が22.8%（上がらなかった人は8.4%）と高く、時間が浮いたこと自体ではなく浮いた時間の使い道に差が出ています。浮いた時間を「相談する」「作り直す」「試す」の3つに割り振ると、成長実感につながりやすくなります。
生成AIで効率化できている会社員に限っても、やりがいが高まった人は半数に届きません。株式会社働きがいのある会社研究所（Great Place To Work® Institute Japan）が2026年11月5日に公表した調査では、週1回以上、非定型業務で生成AIを活用し「業務効率化ができている」と答えた20代〜50代の会社員642名のうち、仕事全体のやりがいが「高まった」と答えた人は46.4%でした。
正直なところ、ここは少し意外に感じるところです。作業が速くなったのだから満足度も上がるはず、と考えたくなります。ただ同じ調査を細かく見ると、やりがいが上がった人と上がらなかった人の差は、AIの性能ではなく浮いた時間をどこに置いたかに出ています。差が出ている3つのポイントと、今日の業務の中で動かせる手順をまとめていきます。
生成AIで効率化できた人のやりがいは、実際どう変わった？
まず数字をそのまま見ます。対象は、週1回以上、定型ではない業務で生成AIを使い、自分で「効率化できている」と答えた会社員です。つまり「AIを使えていない人」は含まれていません。
| 回答 | 割合 |
|---|---|
| 高まった（大きく高まった＋やや高まった） | 46.4% |
| 変わらない | 50.0% |
| 低下した | 3.6% |
株式会社働きがいのある会社研究所（Great Place To Work® Institute Japan）の公表データをもとに作成（2026年11月5日公表、調査期間2026年9月12〜14日、週1回以上非定型業務で生成AIを活用し業務効率化ができている20代〜50代の会社員642名、インターネット調査）
一番多い答えは「変わらない」の50.0%です。効率化はできた、でも仕事の手応えは前と同じ。この層が半分いることが、この調査の中心です。
同じ調査では、生成AIを使い始めてから「新しい知識やスキルを身につける機会」が増えたと答えた人は40.5%でした。一方で「上司や同僚に相談・協働する機会」については、減少したと答えた人が16.4%、増加したと答えた人が10.0%で、相談の機会は増えるより減る人の方が多いという結果になっています。
ここが効率化の落とし穴です。これまで同僚に「この書き方で合ってますか」と聞いていた場面が、AIに聞けば片づくようになります。手は速くなりますが、自分の仕事を誰かに見てもらう機会は静かに減っていきます。
やりがいが上がった人と上がらなかった人の違いは？
同じ調査では、やりがいが高まった群とそうでない群を比べています。差がはっきり出たのは次の3点です（以下は調査結果として公表されている比較項目で、筆者が独自に立てた分類ではありません）。
- 同僚・上司とのコミュニケーションを意識している：向上群22.8% / 非向上群8.4%（約2.7倍の差）
- 職場でAI活用の方針・目標が明示・推進されていると感じる：向上群45.3% / 非向上群32.6%
- 仕事の範囲が広がったと感じる：向上群約60% / 非向上群約35%
注目したいのは1つ目です。約2.7倍という差は3項目の中で最も大きく、しかも自分の判断だけで今日から変えられるのはこの項目です。2つ目の会社の方針は自分一人では動かせませんし、3つ目の「仕事の範囲が広がった」は結果として後からついてくるものです。
調査の数字が示しているのは、やりがいが高まった人の方が対話を意識している割合が高い、という関係です。対話が原因でやりがいが結果だと言い切れるものではありません。ただ、効率化によって相談機会が減りやすいという前の数字と並べると、減ったぶんを自分で埋めている人ほど手応えを持っているという形は見えてきます。
浮いた時間は、実際どこへ行っているのか？
別の調査を見ると、浮いた時間の行き先がわかります。株式会社パーソル総合研究所が2026年2月3日に公表した「生成AIとはたらき方に関する実態調査」です（調査期間2025年10月24〜28日、本調査は正規雇用者3,000名のインターネット定量調査）。先ほどの調査とは実施主体も対象者も設計も異なるため、数字を直接つなげて比較はできませんが、時間の使い道については参考になります。
この調査では、生成AIを使ったタスクでタスク単位の時間が平均16.7%（週26.4分）削減されていました。ところが、実際に「業務時間が減った」と感じているのは利用者の約4人に1人（約25%）にとどまります。
| 利用頻度 | 削減率 |
|---|---|
| ヘビーユーザー（週4日以上） | 15.8% |
| ミドルユーザー（週1〜3日） | 18.3% |
| ライトユーザー（月数日以下） | 17.4% |
| 全体平均 | 16.7% |
株式会社パーソル総合研究所の公表データをもとに作成（2026年2月3日公表、生成AIを活用したタスク単位の時間削減率）
上の表で目を引くのは、毎日使っているヘビーユーザーの削減率（15.8%）が、週1〜3日のミドルユーザー（18.3%）を下回っていることです。たくさん使えば使うほど時間が浮くという単純な話ではありません。
そして浮いた時間のうち約6割（61.2%）は仕事に再投下され、その再投下先の中心は日常業務（75.4%）でした。空いた30分は、たまっていたメール返信や次の資料作りに吸い込まれていきます。だから時間が減った感覚も、新しいことをやれた感覚も残りません。
同じ調査には、生成AIの活用がどこまで進んでいるかで回答者を2つに分けた比較もあります（調査では「成熟度」の高い群・低い群と呼ばれています。どの項目をどう点数化して高低を分けたかは公表されていません）。公表されているのは、その群ごとの差です。高群は低群に比べ、利用用途の幅が約2倍（高群4.78種類 vs 低群2.15種類）、削減時間の効果は約2.3倍でした。浮いた時間を「改良・再設計」や「探索」といった付加価値業務に充てる割合も、高群は低群の約1.5倍です。使う場面の幅が広い人ほど、時間も成果の質も変わっています。
浮いた時間を成長実感に変える手順は？
ここからは、2つの調査で差が出ていた項目（対話・仕事の範囲・用途の幅）を、週単位の行動に落としたものです。公的機関の様式や研修プログラムではなく、調査結果をもとに編集部で手順の形に整理したものとしてお読みください。
- 浮いた時間を1行だけ記録するAIを使った業務の後に「議事録 25分→10分」とメモします。1週間で合計を出すと、自分が確保できた時間の実額がわかります。感覚のままだと、次のステップで配分する対象がありません。
- 浮いた時間の3割を先にブロックする週に60分浮いたなら、20分をカレンダーに「作り直し・相談」の枠として入れます。残りが日常業務に吸われるのは避けられないので、先に取るのが要点です。後から探すと枠は空いていません。
- その枠を「相談」「作り直し」「試す」に割り振る相談＝AIの出力を上司や同僚に見せて意見をもらう。作り直し＝これまで手が回らなかった手順や様式の見直し。試す＝まだAIを使っていない業務で1回試す。調査で差が出ていた3方向に対応します。
- 相談は「成果物＋聞きたい1点」の形で持っていく「AIで作ってみたんですが」だけだと雑談で終わります。言い回しのテンプレは後述します。
- 月末に用途の数を数える「議事録、メール下書き、データ整理」のように、AIを使った業務の種類を数えます。先月と同じ数なら、使い方の幅が止まっているサインです。次の1種類を決めます。
相談を切り出すときの言い回し
相談機会が減りやすいのは、必要がなくなったからではなく、きっかけがなくなったからです。次のような形で持っていくと、相手の時間も取りません。
- 「この資料、AIで骨組みを作ってみました。構成の順番だけ5分で見ていただけますか」
- 「議事録の作り方を変えたので、決定事項の書き方がこれで足りているか確認したいです」
- 「◯◯の作業をAIに任せられそうなんですが、品質チェックをどこまでやるべきか相談させてください」
- 「浮いた時間で△△を整理したいと思っています。優先度は他の仕事と比べてどうでしょうか」
いずれも「成果物」と「聞きたい1点」が入っています。見てもらう対象があると、相手も具体的に答えられます。
「作り直し」に回す候補の選び方
何を作り直すか迷ったら、次の順で探すと見つかりやすいです。手が止まる場所は、たいてい毎回同じところにあります。
- 毎回ゼロから書いている文書（定例報告、案内メール、依頼文）
- 前任者から引き継いだまま理由がわからない手順
- 「とりあえず全部見る」でやっているチェック作業
- 自分しかやり方を知らない作業
このうち最後の「自分しかやり方を知らない作業」は、手順を書き出して誰かに渡せる形にすると、調査で差が出ていた「仕事の範囲が広がった」実感につながりやすい部分です。手放したぶんが、次に引き受ける余地になります。
業務量そのものが処理能力を超えている場合、浮いた時間は確保する前に消えます。その状態で「相談」や「試す」の枠を作ろうとしても、罪悪感だけが増えます。まずは業務量の配分を上司と話す方が先です。
また、職場のAI活用方針が決まっていない場合、個人の工夫は評価されにくく、手応えにつながりにくくなります。調査でも方針が明示されていると感じる割合は、やりがいが高まった群で45.3%、そうでない群で32.6%でした。方針が無い職場なら、自分の工夫を記録して評価面談や1on1で共有するところから始めると、見えない工夫のままにならずに済みます。
会社の方針が決まっていない間、自分からできることは？
AI活用の方針は会社が出すものです。待っている間に自分から動かせるのは、次の3つです。
- AIを使った業務と削減できた時間を1行メモで残す（評価面談で出せる材料になる）
- 浮いた時間の枠をカレンダーに先に入れる（20分でよい）
- AIの出力を1回、人に見せて意見をもらう
3つ目が一番効きます。調査で約2.7倍の差が出ていた項目であり、かつ相手の許可も予算も要りません。AIで作った下書きを同僚に見せて「ここだけ見てもらえますか」と言うだけです。
始めるのは記録と枠の2つだけで足ります。記録が無いと配分できず、枠が無いと日常業務に吸われます。まずは1週間分の記録をとって、浮いた時間が実際どれくらいあるのかを見てから、どこに置くかを決めれば間に合います。
よくある質問
生成AIで業務効率化できた人のうち、やりがいが高まった人はどのくらいですか？
株式会社働きがいのある会社研究所（Great Place To Work® Institute Japan）が2026年11月5日に公表した調査では、週1回以上、非定型業務で生成AIを活用し業務効率化ができている20代〜50代の会社員642名のうち、仕事全体のやりがいが「高まった」と答えた人は46.4%でした。「変わらない」が50.0%、「低下した」が3.6%です（調査期間2026年9月12〜14日、インターネット調査）。
生成AIで浮いた時間は何に使われていますか？
株式会社パーソル総合研究所が2026年2月3日に公表した調査（調査期間2025年10月24〜28日、正規雇用者3,000名）では、浮いた時間のうち約6割（61.2%）が仕事に再投下され、その再投下先の中心は日常業務（75.4%）でした。改良・再設計や探索といった付加価値業務への転用は少数派です。
生成AIを使っても業務時間が減った実感がないのはなぜですか？
パーソル総合研究所の調査では、生成AIを使ったタスクで平均16.7%（週26.4分）の時間削減効果がある一方、実際に「業務時間が減った」と感じているのは利用者の約4人に1人（約25%）にとどまります。浮いた時間の多くが日常業務に再投下されるため、総量として減った感覚が残りにくくなります。
生成AIを使うと同僚への相談は減りますか？
働きがいのある会社研究所の調査では、生成AI活用後に「上司や同僚に相談・協働する機会」が減少したと答えた人が16.4%、増加したと答えた人が10.0%で、減少したと答えた人の方が多い結果でした。同じ調査では、同僚・上司とのコミュニケーションを意識している人の割合は、やりがいが高まった群で22.8%、高まらなかった群で8.4%です。
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