投稿者 global-ai-media 
マイクロソフト・リサーチが発表した論文をもとに、専門性の高い業務における生成AIの役割を再考します。「AIに全て任せる（Doing It for Me）」ことと「AIに支援させる（Helping Me）」ことの間には、ユーザーの満足度や成果物の品質に決定的な差が存在します。本稿では、AIにおける「エージェンシー（主体性）」の重要性と、日本企業が業務アプリやプロダクトを設計する際の指針を解説します。
「書いてもらう」ことへの抵抗感と、プロフェッショナルの矜持
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の導入が進む中、多くの企業が「いかに業務を自動化するか」に注力しています。しかし、マイクロソフト・リサーチによる科学ジャーナリストを対象とした最新の研究（“Helping Me Versus Doing It for Me”）は、この「自動化至上主義」に対して興味深い示唆を与えています。
この研究では、記事の執筆プロセスにおいて「AIがどこまで介入すべきか」という異なるレベルのツールを提示し、プロフェッショナルの反応を調査しました。その結果、多くの専門家は、AIがすべてを書き上げる「完全な代行（Doing It for Me）」よりも、あくまで人間が主導権を握りつつAIがサポートする「支援（Helping Me）」を好む傾向にあることが明らかになりました。
これは単なる好みの問題ではありません。専門知識や正確性が求められる業務において、人間が「自分の仕事である」という感覚（Sense of Agency）を失うことは、最終的なアウトプットへの責任感の欠如や、微細なニュアンスの喪失につながるリスクがあるからです。
「丸投げ」できない日本の業務現場とAIの役割
この「主体性（Agency）」の問題は、日本のビジネス環境において特に重要です。日本の組織文化では、成果物の正確性だけでなく、そのプロセスや文脈（コンテキスト）が重視されます。「なぜその結論に至ったのか」という説明責任が求められる場面で、AIに「丸投げ」して生成されたドキュメントは、承認プロセスでボトルネックになることが多々あります。
例えば、稟議書の作成や顧客への提案メールにおいて、AIが生成した文章をそのまま使うことは、ハルシネーション（事実に基づかない生成）のリスクだけでなく、「自社のトーン＆マナーに合わない」「相手との関係性を無視している」といった違和感を生む原因となります。
したがって、業務システムやプロダクトにLLMを組み込む際は、ユーザーから「考えるプロセス」を奪うのではなく、ユーザーの思考を「拡張」する設計が求められます。具体的には、文章をゼロから生成させる機能よりも、ユーザーが書いた骨子を整理する、別のアングルからの視点を提案する、あるいは論理的矛盾を指摘するといった「壁打ち相手」としての機能の方が、実務では高い受容性を示す場合があります。
効率化と品質維持のジレンマをどう解くか
もちろん、定型的なメール返信や要約業務など、主体性がそれほど重要でないタスクにおいては、AIによる自動化（Doing It for Me）が強力な武器になります。重要なのは、タスクの性質に応じて「AIの介入度」を適切にデザインすることです。
研究で示唆されているように、ユーザーが「AIを使っている」のではなく「AIに使われている」と感じると、ツールの信頼性は低下します。特に、科学ジャーナリズムのように事実確認が生命線となる領域や、日本企業のコンプライアンスに関わる領域では、AIはあくまで「優秀なアシスタント」であるべきで、「決定権を持つ上司」や「完全に独立した担当者」のように振る舞わせてはなりません。
開発者や導入担当者は、「ボタン一つで完成」という魔法のような体験（マジックボタン）を提供したい誘惑に駆られますが、プロフェッショナル向けツールにおいては、ユーザーが細かく制御できるパラメーターを残したり、生成プロセスに人間が介入（Human-in-the-loop）できる余地を残したりすることが、結果としてツールの定着率を高める鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業がAI活用やプロダクト開発を進める上での要点を整理します。
1. 「自動化」と「支援」の使い分け
全ての業務をAIに代行させることをゴールにしないこと。クリエイティビティや責任が伴う業務（企画、専門的な執筆、意思決定）では、AIは「ドラフト作成」や「レビュー」の支援に留め、最終的な編集権と責任（主体性）は人間が持つフローを設計してください。
2. 説明責任（Accountability）を担保するUX
AIが生成したアウトプットに対し、なぜそうなったのかを人間が検証しやすいUIが必要です。出典の明記や、生成の根拠となったデータの提示機能は、日本の厳格な品質管理基準を満たすために不可欠です。
3. 社内教育の再定義
AIツールを導入する際、「楽をするためのツール」としてではなく、「専門性を高めるための拡張ツール」として位置づけることが重要です。AIが出した答えを鵜呑みにせず、それを評価・修正する能力こそが、これからの従業員に求められるコアスキルとなります。