生成AIは能力差を縮めるだけではない―企業のWeb現場で重要になる「判断力」とは

株式会社OSIE（代表取締役：小原健太）は、生成AIの普及によって企業のWeb現場で起きている変化を整理した記事「AIは人の能力差を縮めるのか｜生成AI時代に企業へ求められる判断力」を公開しました。

生成AIによって企業のWeb担当者や意思決定に生じる変化を、国内外の研究とWeb支援現場の視点から解説

生成AIは、文章作成や情報収集、企画立案などを効率化し、経験の浅い担当者を支援する可能性があります。

一方で、AIが提示した回答を十分に検証しないまま採用した場合、目的の曖昧な修正や方針変更が増え、企業の意思決定がかえって不安定になる可能性もあります。

本記事では、生成AIを単なる業務効率化ツールとして捉えるのではなく、「AIが出した選択肢を企業がどのように評価し、決定するか」という視点から、Web担当者に求められる役割を解説しています。

公開記事ページ
AIは人の能力差を縮めるのか｜生成AI時代に企業へ求められる「判断力」

生成AIによって、企業が作れる「選択肢」は急増

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、企業は短時間で次のようなものを作成できるようになりました。

・Webサイトの改善案
・広告コピー
・SEO記事の構成
・SNSの投稿案
・デザインの修正案
・アクセス解析の仮説
・社内説明資料
・制作会社への依頼文

これまで専門家や担当者が時間をかけて考えていた内容についても、AIへ質問すれば複数の案を短時間で得られます。

しかし、選択肢が増えることと、適切な意思決定ができることは同じではありません。

企業のWeb支援を行う中では、AIが提示した案を十分に検証しないまま採用し、次のような状況が生じるケースも見られます。

・AIへ質問するたびに方針が変わる
・目的が曖昧なまま修正案だけが増える
・以前に決めた方針が短期間で変更される
・複数案を比較し続け、最終決定できない
・AIの回答を理由に必要性の低い制作が発生する
・施策の判断責任が曖昧になる

これは、生成AIそのものが問題なのではありません。

企業側に目的、優先順位、評価指標、最終決裁者が定められていない場合、AIによって作れる案が増えたことで、以前から存在していた意思決定上の問題が表面化する可能性があります。

研究では、経験の浅い担当者の生産性向上も確認

生成AIが人の能力を支援する効果は、複数の研究で報告されています。

米国の顧客対応業務を対象としたNBERの研究「Generative AI at Work」では、5,179人のカスタマーサポート担当者を分析した結果、生成AI支援ツールへのアクセスによって、1時間当たりの問題解決件数で測った生産性が平均14％向上しました。

特に、経験の浅い担当者や低スキル層では34％の改善が確認されています。

一方、経験豊富な高スキル層への影響は限定的でした。

この結果は、生成AIが熟練者の知識や対応方法を経験の浅い担当者へ移転し、定型的な業務における能力差を縮める可能性を示しています。なお、この研究は特定企業の顧客対応業務を対象としたものであり、すべての職種や業務に同じ結果が生じることを示すものではありません。

AIが不得意な課題では、成果が下がる場合も

一方、ボストン・コンサルティング・グループのコンサルタントを対象にした研究では、AIが得意とする課題では、作業速度、品質、完了率が向上しました。

しかし、AIの能力範囲外に設定された複雑な課題では、AIを利用した参加者が誤った回答を採用し、成果を落とす場合が確認されました。

研究者は、AIが得意な課題と不得意な課題が不規則に混在する状態を「ギザギザした技術的フロンティア」と表現しています。

つまり、生成AIを利用するだけで成果が保証されるわけではありません。

利用者には、「この課題をAIへ任せてよいのか」「AIが出した回答を採用してよいのか」を判断する能力が求められます。

AI時代のWeb担当者に求められる役割

Webサイト、SEO、広告、SNS、動画などの施策には、すべての企業に共通する唯一の正解があるわけではありません。

例えば「親しみやすいデザインへ変更する」という提案も、商品単価、顧客層、競合、ブランドの方向性によっては有効ですが、専門性や高級感を弱める可能性もあります。

AIが多くの案を出せる時代ほど、Web担当者には次の判断が求められます。

・今回の施策で何を達成するのか
・誰を対象とするのか
・何を優先するのか
・何を変更しないのか
・変更によって何を得て、何を失うのか
・どの指標で効果を検証するのか
・誰が最終的に決定するのか

AIは判断材料を作ることはできますが、企業の事業、顧客、ブランド、予算、組織体制まで踏まえて、結果に責任を持つことはできません。

公開記事について

今回公開した記事では、国内外の研究とWeb支援の現場を踏まえ、次の内容を詳しく解説しています。

・生成AIは人の能力差を縮めるのか
・AIが得意な課題と不得意な課題
・優秀な担当者がAIをどのように使っているか
・企業がAIに振り回される背景
・Web制作、SEO、広告、SNSで起こりやすい問題
・Web担当者に必要な7つの判断力
・AIへ任せやすい業務と、人が確認すべき業務
・企業が整備すべきAI利用ルール
・外部の制作会社や専門家に求められる役割

公開記事ページ
AIは人の能力差を縮めるのか｜生成AI時代に企業へ求められる「判断力」

■弊社について

会社名：株式会社OSIE

事業内容：Web制作、Webマーケティング

公式サイト：https://osie.site/

参考にした研究

・Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond, “Generative AI at Work,” NBER Working Paper No. 31161, 2023.

・Fabrizio Dell’Acqua et al., “Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality,” Harvard Business School Working Paper, 2023.

・Hao-Ping Lee et al., “The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers,” CHI 2025.