AIのつかいどころは、効率ではなく物語で決まる

2026/06/04 AIのつかいどころは、 効率ではなく“物語”で決まる AIの人事評価とAI炎上事例から考える、人とAIの境界線 日本マイクロソフト 株式会社 クラウド ソリューション アーキテクト 牛上 貴司 (うしがみ たかし) 01

つかみ 2026年に、あなたの自己評価をAIが書いたら? あなたは、この瞬間に何を評価していますか? それ評価するの？ 本人の言葉？ 中身次第でしょ ちょっと気になる AIが書く自己評価 自分で書く自己評価 整っている 誤字なく端正 手間が見える 時間をかけた痕跡 速い 数分で完成 わざわざ感 ちゃんと考えた そつがない 強みを漏れなく 本人の言葉 自分で振り返った 02

前提 評価はもう “AIが書き、AIが評価する” 時代 本人 AIで自己評価 AIで査定・採点 人の目に触れる 前に決まることも 人間、どこ? AIが書き、AIが評価し、人が見ないまま決まる 03

問 題 提起 AIで作れるなら、それでよくない? AIで整った評価が作れるなら、それでよいのか? 何が評価 されている? 結果が大事 → AIが向いている プロセスが大事 → 人が前に出る 04

判断軸 そ の1 結果が欲しいタスク は AIで良い 結果価値のタスク — 使えれば、それでいい ✓ コードを書く 動けば価値がある ✓ 長文を要約する 短く正確なら価値がある ✓ 議事録作成 抜け漏れなければ価値がある ✓ マニュアル作成 再現できることに価値がある ✓ プレゼン構成案 修正前提なら価値がある 結果が価値のタスクでは、AIはかなり強い 05

判断軸 そ の2 プロセスが価値のタスク は AIで危険 プロセス価値のタスク — 文章ではなく「時間」を受け取っている ! お礼 考えてくれた時間が価値 ! 謝罪文 誠意が問われる ! ラブレター 本人性が問われる ! 結婚式の誓い 関係性が問われる ! 推薦文 責任が問われる 人は文章ではなく、“自分のために考えてくれた時間” を受け取っている 06

中 間 まと め OK / NG は “結果価値” と “プロセス価値” で分かれる 人が前に出る AIで下ごしらえ＋人が編集・責任 お礼・謝罪・ラブレター 提案資料・ブログ・プレゼン 人の領域 協働の領域 プロセスの価値が高い 自動化向き AI向き 定型整形・単純変換 要約・コード・比較表 自動化の領域 AIの領域 結果の価値が高い 07

生成AI炎上事例 問題はAIではなく “文脈ミス” 炎上しやすい3つの型 — 個別企業ではなく「文脈のズレ」が原因 高級・ブランド広告 伝統・手仕事・創作 親しみ・ユーモア表現 AIの使い方 AIの使い方 AIの使い方 粗いAI画像を チェックなしで公開 敬意が問われる場面で 安易にAI生成 AI特有の違和感が 残ったまま公開 こう受け取られる こう受け取られる こう受け取られる 「こだわりを捨てたのか?」 「リスペクト不足・軽視」 「不気味・雑・手抜き」 共通点 — どれも「期待とのズレ」。 AIを使ったから怒られるのではない。“そこにAIを使うの?” と思われたときに怒られる 08

な ぜ人 は 怒る の か プロセスをショートカットされたように見えるから アウトプット 見えているのは、ほんの一部 水面 手間 迷い 選び直し 試行錯誤 責任 人はアウトプットではなく、 その背後にある “物語” に反応している 物語 09

ただ し AIだから価値がない、わけではない ボタン1つに見える 生成 実際は、試行錯誤の山 1. プロンプト設計 2. 試行錯誤 3. 選択 4. 編集 5. 品質確認 6. 責任ある公開 問題はAIを使うことではない。人間の関与と責任が見えないこと 10

実務に落とす AIのつかいどころ診断 AIに任せやすい 人が前に出るべき ✓ 結果が明確 ! 誠意が問われる ✓ 正誤を確認できる ! 関係性が問われる ✓ 相手の感情価値が低い ! ブランドの価値観に関わる ✓ 個性が問われにくい ! 責任の所在が重い ✓ 修正前提で使える ! “自分で考えたのか”を見られる AIは “代筆者” ではなく “下ごしらえ担当” にすると事故りにくい 11

まとめ AIのつかいどころは、手間を消してよい場所かどうか AIは、作業を速くする。 でも、人の価値まで消すと嫌われる。 だから、AIのつかいどころは “手間を消していい場所” を見極めること。 AIを使うな、ではない。人の価値が見えるように使おう。 12