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Affectosphere Group Kansai University, Keito Inoshita Laboratory
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Column

AI の使いすぎは「個人の性格」ではなく「職場の競争設計」が原因かもしれない

社内 AI ランキングや活用状況の可視化が、過剰利用・依存・ワーカホリック的 AI 利用を誘発する。396名の調査が明かす「比較の罠」と、組織設計で対処する方法を読み解く。

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職場でAIツールの活用ランキングを見る社員たちが競争的な感情を抱く様子を抽象的に表現した図

こんにちは。Affectosphere Group の井下です。

最近、社内で AI 活用の優秀事例共有会とか、「AI 使用ランキング」みたいな施策が増えてきたという話を聞きます。

使っている人が目に見えるようにすることで、使っていない人を動かそうという狙いだと思います。

でも、これがむしろ逆効果になる可能性が出てきました。

2026 年 6 月に arXiv で公開された研究（Xuchao Zhang, Jihye Lee、arXiv:2606.03560）は、396 名の生成 AI ユーザーを対象に構造方程式モデリングで分析し、「他者と自分を比べる傾向（社会的比較志向）」が生成 AI の問題的使用を直接・間接的に悪化させることを実証しました。

「問題的使用」とは何か。過剰使用、依存的利用、そして「AI なしでは業務をこなせないという不安から抜け出せない」ワーカホリック的な AI 利用です。

今日の 3 点

  1. 問題的 AI 利用の根本原因は個人特性ではなく競争環境: 社会的比較志向（他者と自分を比べる傾向）が問題的利用の主要ドライバーと確認された。
  2. FoMO が中間に入る: 「自分だけ AI を使いこなせていない」という取り残され不安（FoMO）が比較志向と問題的使用をつなぐ経路になっている。
  3. 組織設計で対処できる: 個人の意識改革ではなく、競争環境を協働環境に切り替える職場設計によって問題を軽減できる。

① 「社会的比較志向」と「FoMO」が問題的利用をどう引き起こすか

社会的比較志向（Social Comparison Orientation, SCO）とは、「自分の能力や状況を他者と比較することで自己評価する傾向」のことです。高い人ほど「あの人より自分は劣っているのでは」という感覚が強くなりやすい。

この研究が示したのは、SCO が高い人ほど生成 AI の問題的使用スコアが高いという直接的な関係です。

さらに興味深いのは、間接的な経路が二つあることです。

一つ目は FoMO（Fear of Missing Out: 取り残され不安）を経由するルートです。「あの人は AI をうまく使いこなしている、自分だけ遅れている」という焦りが、過剰な AI 利用を促進する。

二つ目は知覚された代替可能性（perceived replaceability）を経由するルートです。「AI を使えない自分は会社で不要になるかもしれない」という不安が、防衛的な AI 使用過剰につながる。

いずれも、競争的な環境・他者比較が可視化される仕組みの中で増幅するメカニズムです。

つまり「AI の使いすぎ問題」を個人の意志の弱さとして捉えるのは、原因の半分しか見ていない可能性があります。

② 職場の AI 導入設計が問題を作り出していることがある

この研究が示す最も重要な示唆は「純粋な個人特性ではなく、社会的文脈・競争環境が問題的利用の主因」という視点です。

具体的に言えば、どういう職場設計が問題的利用を誘発しやすいか。

まず「AI 活用状況の可視化」です。誰がどれだけ AI を使っているかを共有する施策、たとえばツール利用ランキングや活用事例の集中紹介は、比較を生む環境を意図せず作ります。

次に「AI 活用度を成果指標に含めること」です。「AI を使った提案の割合」「AI 支援タスクの消化速度」を KPI にすると、それ自体が競争化の引き金になりえます。

逆に言えば、競争を減らす設計に切り替えることで、問題的利用のリスクを組織レベルで下げられます。

③ HR・組織開発担当者が今日から試せること

この研究を踏まえて、AI 導入時の組織設計として具体的にどんなアクションが考えられるか。

競争型ではなく学習共有型の AI 活用文化を設計する

社内 AI コミュニティを作る場合、「誰が一番使いこなしているか」ではなく「どんな使い方が面白かったか」を共有するフォーマットにする。

部署としては CHRO・組織開発担当・AI 導入プロジェクト責任者が共同で設計します。KPI として「AI 活用に関する心理的安全性スコア（エンゲージメントサーベイの一項目として追加可能）」を設定し、競争感の変化を追う方法があります。

AI ツール導入時に「使用量の比較可視化」を回避する

「○○さんは週 20 時間 AI を活用しています」のような個人単位の可視化は、意図せず SCO と FoMO を刺激します。集計ベースでの傾向把握（「チーム全体での活用頻度が上昇した」等）に留め、個人比較が生まれないダッシュボード設計にする。

FoMO 高リスク層への早期サポート

FoMO が高い従業員は、AI 導入期に問題的利用に陥りやすい層です。1on1 やパルスサーベイの中で「AI に関して取り残されている感覚があるか」を確認するアイテムを追加するだけで、早期にサポートが必要な状態を把握できます。

EAP（従業員支援プログラム）担当が扱う「AI 利用に関するメンタルヘルスリスク」として位置づけるのも一つの選択肢です。

「使わせる設計」から「健全に使える設計」へ

AI 導入プロジェクトでありがちなのは、「活用率を上げること」が目標になってしまうケースです。

ツールの導入コストを回収したい、ROI を見せたい、という動機から「使用量の可視化」「活用表彰制度」「KPI への組み込み」が始まる。

でも、この研究が示すのは、そうした施策が過剰使用・依存・不安ベースの利用を誘発するリスクがあるということです。

「どれだけ使っているか」を競わせるのではなく「どう上手く使えているか」を学び合う環境を設計すること。

個人の意識改革より、組織の設計変更の方が問題に対処しやすい、ということはこの研究が教えてくれる最も実践的な洞察かもしれません。

では！

参考論文

  1. Xuchao Zhang, Jihye Lee (2026). The Comparative Trap: How Social Comparison Orientation Drives Problematic Generative AI Use. arXiv preprint.

※ 本記事は一部 AI により執筆されており、間違った情報が含まれる恐れがあります。