投稿者 global-ai-media 
米国の高等教育機関における議論を発端に、AIツールのコスト負担がもたらす「格差」と「リスク」について考察します。組織が公式なAI環境を整備しない場合、エンドユーザー（従業員や学生）が個人的にコストを負担することになり、それがセキュリティリスクや生産性格差という「隠れた税金」として跳ね返ってくる可能性があります。
「AI環境の未整備」が招く個人の負担とリスク
米国の教育専門メディア『Inside Higher Ed』に掲載されたオピニオン記事は、大学などの教育機関がAI戦略を策定する中で、学生に「隠れた税金（Hidden Tax）」を課しているのではないかという重要な問いを投げかけています。ここで言う「税金」とは、金銭的な徴収のことではなく、大学側が適切なAIツールやライセンスを公式に提供しないことによって、学生が自腹で有料の生成AIツールを契約せざるを得なくなる状況を指しています。
一部の教育機関ではサイトライセンス（包括的な利用契約）を導入していますが、多くの組織ではタスクフォース（検討チーム）を立ち上げる段階に留まっています。結果として、最先端の学習支援を受けたい学生は、個人的に月額20ドル〜30ドルのサブスクリプション費用を負担することになります。これは単なる経済的な負担だけでなく、AIを活用できる学生とできない学生の間で学習成果に大きな格差を生む「AIデバイド」の原因となります。
日本企業における「Shadow AI（シャドーAI）」の現状
この構図は、そのまま日本企業にも当てはまります。現在、多くの日本企業で生成AIの活用が叫ばれていますが、全従業員向けにセキュアな商用ライセンス（ChatGPT EnterpriseやMicrosoft Copilot for Microsoft 365など）を配布している企業は、まだ一部の大手やテック企業に限られています。
その結果、現場では何が起きているでしょうか。リテラシーが高く、業務効率化に熱心な従業員ほど、個人のクレジットカードで有料のAIサービスを契約し、業務に利用する「BYO-AI（Bring Your Own AI）」あるいは「Shadow AI（シャドーAI）」と呼ばれる現象が加速しています。
これには2つの重大な問題があります。第一に「セキュリティとガバナンス」の問題です。個人契約のアカウントでは、入力データがAIモデルの学習に利用される設定になっていることが多く、知らぬ間に機密情報が社外に流出するリスクがあります。第二に「組織能力の分断」です。個人でコストを負担できる従業員だけが生産性を劇的に向上させる一方で、そうでない従業員は取り残され、組織全体としてのベースアップが図れません。
コストと捉えるか、インフラ投資と捉えるか
日本企業、特に伝統的な組織では、ソフトウェアやSaaSへの投資に対して「コスト削減」の意識が強く働きがちです。しかし、生成AIに関しては、これを単なる「便利ツール」ではなく、電気やPC支給と同様の「業務インフラ」として捉え直す必要があります。
従業員に「AIを使って生産性を上げろ」と指示する一方で、安全なツールを提供しなければ、従業員はリスクを冒して無料版を使うか、自腹を切るかの二択を迫られます。これは組織として健全な状態とは言えません。また、これから入社してくるデジタルネイティブ世代（まさに元記事で言及されている学生たち）は、AIツールが完備されていることを前提に就職先を選ぶようになるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業の経営層やリーダーが意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「タスクフォース」で止まらず「ライセンス」へ踏み込む
検討委員会（タスクフォース）を設置するだけで満足せず、実務で使える環境を整備することが急務です。無料版の利用を禁止するだけでは、イノベーションの芽を摘むことになります。セキュアなエンタープライズ版の導入は、セキュリティ対策費であると同時に、人的資本への投資です。
2. AI格差の是正と教育
ツールを導入するだけでは不十分です。一部の「AI好き」だけが使いこなす状況を避け、全社的なリテラシー教育を行うことで、組織全体の生産性底上げを図る必要があります。誰でも公平にアクセスできる環境を作ることが、日本的な「現場力」をAI時代に適応させる鍵となります。
3. シャドーITの可視化とガイドライン策定
既に個人アカウントで業務を行っている実態がないか、実態調査を行うことも重要です。その上で、頭ごなしに禁止するのではなく「なぜ会社支給の環境を使うべきなのか（データ保護の観点）」を腹落ちさせ、安全な環境への移行を促すアプローチが求められます。