AIと社会：生成AIを週4日以上使うヘビーユーザーほど残業時間が長い？

パーソル総合研究所の調査によると、生成AIを週4日以上使うヘビーユーザーほど残業時間が長いという結果が出た。一方で、AI活用タスクでは平均16.7％の時間削減効果が確認されている。効率化しても総労働時間は減らず、浮いた時間は追加業務に充てられている実態が浮かぶ。

仕事が集まっている人がその仕事を効率的にAIを利活用しているのだろうが、新しい仕事をつかんでいきたい人は良いが、
AIで効率化して、労働時間自体を短くしたい需要も少なからずあるはず。今後こういった点に大きなメスを入れる企業は出てくるのだろうか？

<管理部の視点から>
浮いた時間が再び業務に充てられるなら、人事評価制度や業務設計と連動させるべき（※人事）。ツール導入と制度改革を分断すると成果は限定的。

出典：［ITmedia AI＋・2026年2月4日］
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2602/04/news121.html

ISAOの管理部門のAI導入事例

AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。

少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。（Claude Cowork／Microsoft 365 Copilot）

ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。

月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。

管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。