「生産性」に関する記事です。ブログの全記事もあわせてご覧ください。
イトーキと松尾研究所が2026年10月2日に公表した研究では、854名の行動データをAIで分析。60分以上中断なく作業できた日は88%の従業員で翌日のコンディションが向上し、会議は総時間より「数」が効いていました。
エフアンドエムが2026年10月1日に公表した中小企業2,503社の調査では、生成AIを業務で使う企業は約7割、ほぼ毎日使うのは約2割。頻度で効果の実感が分かれる一方、発表元は因果の向きに留保を置いています。
ARCHECOが2026年9月7日に公表した420名調査では、生成AIで企画が「速くなった」は90.7%、一方で意思決定が「追いついていない」は33.8%。分かれ目は使う量ではありません。速くなった先で詰まる場所を考えます。
キンドリルジャパンが2026年9月2日に公表した8カ国1,100人の調査で、日本企業の74%が「AIは日々の業務にまだ大きな影響を与えていない」と回答。導入の速さに適応が追いつかない状態を、個人の仕事に置き換えます。
Gleanが2026年6月に公表した6,000人調査では、AIで週に約11時間が浮く一方、AIの世話に週6.4時間が費やされていました。浮いた時間を守るために、世話を減らし確認は残す配分を考えます。
AIチャットの利用実態を調べた海外の調査から見えてきたのは、生産性の伸びは「速さ」だけでは説明できないという話。個人が明日から使える視点を、誇張なしで整理します。
生成AIを活用する企業は34.5%。最も多い用途は文章作成・要約・校正でした。1万社調査の数字から、個人が始めるべき業務を考えます。
生成AIで業務時間を実際に減らせた人は利用者の25.4%。差を分けるのは測り方と、浮いた時間の使い方です。実践手順を解説します。
AI投資を増やす企業は8割超、でも効果を測れているのは4割以下。個人が明日からできる5ステップを解説します。