生成AI導入が日本企業の知識労働生産性に与える影響

急速なデジタル技術の進展に伴い、生成AIは汎用技術（GPT）として多様な産業における業務プロセスの刷新を促している[4]。特に文書作成、データ分析、情報統合といった知識集約型業務において、生成AIは従業員の認知的負荷を軽減し、生産性の大幅な改善をもたらす有力な手段として期待されている[3][7]。グローバルな動向としてAI利活用による経済成長効果が示されるなか、少子高齢化と労働力不足に直面する日本企業においても、知識労働の効率化と付加価値創出は喫緊の経営課題となっている[4][8]。

しかしながら、生成AIの導入効果は職務内容やタスクの性質によって大きく異なり、一様な効率向上をもたらすわけではない[7]。構造化された定型的な作業では処理時間の短縮が顕著に見られる一方で、高度な文脈理解や組織固有の知識が求められる業務では、生成結果の検証作業による新たな負担やハルシネーションのリスクが指摘されている[6][7]。さらに、急速な自動化が従業員の専門スキル形成や組織内知識の継承に与える影響についても懸念が存在する[3]。

本研究は、国内外の学術研究および企業事例を精査し、生成AIの導入が日本企業の知識労働生産性に及ぼす多面的な影響を体系的に解明することを目的とする[5][7]。タスク特性別の生産性変動要因を整理するとともに、リスキリングや知識共有体制の再構築といった組織的適応策を提示し、日本企業における持続可能なAI活用戦略の理論的・実践的基盤を提供する[3][6]。