はじめに
Harvard Business Reviewが2026年1月6日に掲載した研究記事では、生成AIが従業員の創造性に与える影響が一様ではない理由を解明しています。Journal of Applied Psychologyに掲載された研究結果をもとに、AIツールを効果的に活用できる人材の特徴と、組織が取るべき対応について解説します。
参考記事
- タイトル: Why AI Boosts Creativity for Some Employees but Not Others
- 著者: Jackson G. Lu, Shuhua Sun, Zhuyi Angelina Li, Maw-Der Foo, Jing Zhou
- 発行元: Harvard Business Review
- 発行日: 2026年1月6日
- URL: https://hbr.org/2026/01/why-ai-boosts-creativity-for-some-employees-but-not-others
要点
- 生成AIは従業員の創造性を高める可能性があるが、効果には大きな個人差があり、Gallup調査では26%の従業員のみが創造性の向上を報告している
- メタ認知能力(自分の思考を計画・評価・監視・改善する能力)が高い従業員ほど、AIから創造的な利益を得やすい
- AIは情報・知識の拡大と精神的容量の解放という2つの方法で、創造性を支える認知的仕事資源を増やす
- 中国のテクノロジーコンサルティング企業で250名を対象とした実験により、メタ認知能力の高い従業員のみがAI使用により創造性が向上することが確認された
- 組織リーダーは単にAIツールを導入するだけでなく、従業員のメタ認知スキルを向上させる訓練に投資する必要がある
詳細解説
AIによる創造性向上の現状と課題
生成AIツールは世界中の組織で日常的なワークフローに組み込まれつつあります。従業員はChatGPTのようなAIツールを使って解決策のブレインストーミング、代替案の検討、情報の要約、プロジェクトの加速化を行っています。
しかしながら、Harvard Business Reviewによれば、創造性向上の効果に一貫性がありません。最近のGallup調査では、生成AIを使用する従業員のうち、創造性の向上を報告したのはわずか26%でした。この広範な導入と限定的な創造的成果との間のギャップは、リーダーにとって重要な問いを投げかけています。
従来の創造性研究から、従業員は十分な認知的仕事資源を持つときに、より創造的なアイデアを生み出すことが知られています。これらの資源には、情報と知識、そして複雑なタスクと単純なタスクを切り替えたり精神的な休憩を取ったりするなど、作業方法やタスクを調整する機会という2つの重要な要素が含まれます。情報と知識は、創造性が本質的に情報を新しく有用な方法で再結合し統合することを含むため不可欠です。同様に、作業方法を調整する機会は、固定的な思考パターンを打破し認知的容量を回復させるため、創造性にとって極めて重要と考えられます。
メタ認知能力が創造性向上の鍵となる仕組み
Journal of Applied Psychologyに掲載された研究では、生成AIの使用が従業員の認知的仕事資源を2つの重要な方法で増加させることを提案しています。
第一に、知識の拡大です。従業員自身の知識は限られていますが、生成AIは数秒以内に大量の情報を提供できます。これにより従業員の知識基盤が拡大され、複数の領域にわたる洞察を統合することが可能になります。
第二に、精神的容量の解放です。生成AIがテキストの要約、データ管理、コンテンツの下書きなどのタスクを処理すると、従業員の認知的過負荷が軽減され、複雑な問題解決にリソースを振り向けることができます。従業員はAIを使って複雑で認知的に要求の高いタスクをサポートしながら、定期的により単純なタスクに移行することで、精神的容量を回復させ固定的な思考パターンを打破することができます。
しかし、AIツールへのアクセスだけでは、従業員が創造性に必要な認知的資源を獲得できることを保証しません。研究者たちは、重要な差別化要因が従業員のメタ認知であることを発見しました。これは、タスクを完了する際に自分の思考を積極的に監視する能力です。
メタ認知能力の高い従業員は通常、タスクを実行するためのステップを考え、アプローチの効果を追跡し、進展が見られないときに調整します。この継続的な内省により、彼らは自分の知識のギャップ、タスクの要求、そして自分の精神状態をより意識するようになります。そのため、必要な情報や、固定的な思考パターンを打破し認知的容量を回復するためにギアを切り替えたり休憩を取ったりするタイミングをよりよく理解できます。
対照的に、メタ認知能力の低い従業員は、AIの最初の回答を受け入れ、デフォルトの出力に依存し、AIの提案が正確または関連性があるかどうかを確認しない傾向があります。その結果、メタ認知能力の強い従業員は、創造性を促進する認知的仕事資源を獲得するためにAIツールを使用する上ではるかに有利な立場にあります。
中国での実証実験:250名の従業員を対象とした検証
研究チームは、実際の職場環境でこれらの考えを検証するため、中国のテクノロジーコンサルティング企業で250名の従業員を対象とした実地実験を実施しました。
従業員はランダムに、日常業務で使用するChatGPTアカウントを受け取るAI条件、またはAIアクセスなしのコントロール条件のいずれかに割り当てられました。1週間後、研究チームは2つの独立した評価を使用して従業員の創造性を評価しました。1つ目は1週間にわたる従業員の全体的な創造的パフォーマンスに関するマネージャーの評価、2つ目は創造性タスクに対する従業員の回答の新規性と有用性に関する2名の外部評価者による評価です。
調査を使用して、確立された尺度でメタ認知も測定しました(「目標に向かって取り組む間、私はアプローチがどれほど効果的かを追跡した」などの文に対する人々の同意レベルを尋ねる形式)。
結果は明確でした。メタ認知能力の強い従業員は、AIを使用したときにより創造的になり、より新規的で有用と判断されるアイデアを生み出しました。しかし、メタ認知能力の弱い従業員にとって、AIはほとんど違いを生みませんでした。言い換えれば、ツールと思慮深く関わる方法を知っている従業員だけが、AIを使用して創造性を促進する認知的資源を拡大できたということです。
この実験結果は、一般的な業務自動化で求められる精度基準と比較する際に、特に示唆的と考えられます。多くの自動化ツールでは90%以上の精度が期待されることを考えると、メタ認知能力の有無による差は、単なる技術的な問題ではなく、人間の認知能力とAIの相互作用に関する根本的な問題を示しています。
リーダーが取るべき4つの戦略的アプローチ
研究では、組織とリーダーが生成AIの創造的影響を最大化するための4つのステップを提示しています。
1. AIを使用して創造性を促進する認知的仕事資源を拡大する
生成AIは、情報と知識へのアクセスを拡大し、創造的な問題解決のための精神的容量を解放することで、従業員の創造性を高めることができます。リーダーは、従業員にAIを使用して多様な情報を収集し、複数の角度を探求し、定型タスクをオフロードして認知的容量を回復させるよう奨励すべきです。AIを使用して知識基盤を拡大し、固定的な思考パターンを打破し、認知的過負荷を軽減することで、従業員は創造的洞察をより可能にする条件を作り出します。
ただし、これらの利益は主に従業員がAIとどのように関わるかに依存することを、研究結果は示唆しています。これがメタ認知の重要性を浮き彫りにしています。
2. メタ認知がAI支援創造性のエンジンであることへの認識を高める
リーダーは、生成AIをワークフローに統合すれば自動的にすべての従業員がより創造的になると仮定するかもしれません。しかし研究によれば、創造的な成果は、自分の思考を積極的に監視し、AI出力を評価、質問、改良できる従業員の間で発生する傾向があります。
実際には、従業員はAIの提案を最終的な答えではなく出発点として扱い、反復を重ね、ギャップを調査し、仮定に挑戦する必要があります。例えば、同じAIツールを使用する2人の従業員は、非常に異なる結果になる可能性があります。1人は確認せずにAIの最初の提案を受け入れるかもしれませんが、もう1人はその正確性を検証し、代替案を求め、新しい洞察を統合するかもしれません。後者のアプローチは創造性にはるかに適しています。リーダーは従業員がこの違いを理解するのを助け、より生産的なAI関与を促進すべきです。
3. 対象を絞った拡張可能な訓練を通じてメタ認知スキルを構築する
リーダーは、AIを実装する際に従業員のメタ認知能力を考慮し、訓練を通じてこれらの能力を開発することに投資すべきです。注目すべきことに、メタ認知スキルは様々な方法で強化できることが研究で示されています。
企業は、メタ認知を紹介し、AIエラーの実例を通じて従業員を指導し、それらの間違いを予測、検出、修正するよう求める短期訓練セッションを提供できます。より長期的なプログラムは、従業員が計画、監視、評価の思考のより深い習慣を構築することに焦点を当てることができます。問題を明確にし、AIの提案を評価する方法を決定し、代替案を探求するという単純なチェックリストでさえ、従業員をAIへの受動的依存からより積極的で戦略的な関与へとシフトさせることができます。
予算と優先順位に応じて、組織は短期的な介入またはより包括的なプログラムを採用することができます。
4. AIとの積極的で反復的な関与を促進するワークフローを設計する
リーダーは、AIを近道ではなく思考パートナーとして位置づけるワークフローを設計すべきです。従業員に素早い回答のためにAIを使用するよう奨励する代わりに、リーダーは複数の視点を生成し、AI出力を比較および批評し、数ラウンドにわたってアイデアを洗練することを含むプロセスを確立すべきです。
例えば、製品チームはAIを使用して対照的な視点を生成し、会議中にそれらの強みと弱みを議論し、その後最も強力なアイデアを最終的な推奨事項に統合するかもしれません。このような反復プロセスは自然にメタ認知的思考を活性化し、AIデフォルトへの過度の依存を防ぎます。
時間の経過とともに、組織はAI集約的または創造性集約的な役割を採用する際に、従業員のメタ認知能力を考慮することさえあるかもしれません。しかし、ほとんどの企業にとって、選考だけに依存するよりも、訓練と日々の実践を通じてこれらのスキルを構築する方が拡張可能と考えられます。
研究の限界と今後の課題
これらの洞察を適用する際、リーダーはいくつかの限界を考慮すべきです。
第一に、今回の研究結果は中国の単一組織に基づいています。基本的なメカニズムは一般化される可能性が高いものの、AIに対する人々の態度は国や業界によって異なる可能性があります。
第二に、他の個人的特性、例えば学習への強い欲求や野心的な目標を追求するなどの動機的特性も、従業員が創造性を高めるためにAIとどれほど効果的に関わるかに影響を与える可能性があります。
第三に、この研究は1週間以内の短期的効果を調査しました。持続的なAI使用の長期的な結果は未解決の問題として残っています。組織は、AI使用が時間の経過とともに従業員の学習とスキル開発にどのように影響するかを定期的に評価すべきです。
まとめ
Harvard Business Reviewが紹介した研究は、生成AIが創造性を有意に高めることができるものの、その効果はメタ認知能力の高い従業員に限られることを示しています。AI導入とメタ認知的思考への意図的なサポートを組み合わせることで、組織はより深い洞察を引き出し、イノベーションを加速させ、従業員がツールに駆動されるのではなくツールを駆動することを確保できます。生成AIがグローバルなワークフローに組み込まれるにつれ、従業員のメタ認知を育成することが、単にAIを採用している組織と、真にその創造的力を引き出している組織を分ける要因になると考えられます。
