投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入によって業務効率化が期待される一方で、最も積極的にAIを活用している層から「燃え尽き症候群（バーンアウト）」の兆候が出始めているという報告が注目されています。AIによって生まれた余剰時間が、なぜ休息や創造的な業務ではなく、さらなるタスクの山に変わってしまうのか。TechCrunchの記事を起点に、日本特有の雇用慣行や組織文化を踏まえ、AI時代の生産性とメンタルヘルスについて考察します。
「空いた時間」が瞬時に埋まるメカニズム
TechCrunchが報じた記事によると、AIを積極的に受け入れ、業務フローに組み込んでいる従業員ほど、逆説的に業務負荷が増大し、疲弊しているという現象が起きています。これは経済学における「ジェボンズのパラドックス（技術進歩により資源利用の効率が向上すると、むしろ資源の総消費量が増加する現象）」が、個人の労働時間にも当てはまっていると言えます。
生成AIを活用すれば、メールのドラフト作成やコードの雛形生成、議事録の要約といった作業時間は劇的に短縮されます。しかし、多くの組織では「空いた時間」を「休息」や「思考の整理」に充てる文化や仕組みが整っていません。その結果、AIによって空いた1時間は、即座に新しいタスクや別のプロジェクトで埋め尽くされます。個人の処理能力が上がったことで、周囲からの期待値も比例して上昇し、「もっと速く、もっと多く」という悪循環に陥っているのです。
コグニティブ・ロード（認知的負荷）の変化
単に作業量が増えるだけでなく、質的な変化も疲弊の一因です。AIは確かに作業を高速化しますが、最終的な責任は人間が負います。AIが生成したアウトプットに対するファクトチェック、ハルシネーション（もっともらしい嘘）の検知、コンテキストの微調整といった「監修作業」は、ゼロから作る作業とは異なる種類の高い集中力を要します。
AI活用者は、常に「判断」と「決断」を繰り返すことになります。単純作業が減り、高度な判断業務の密度が高まることは一見望ましいことですが、脳への負荷（コグニティブ・ロード）は増大します。これまでの業務の中に適度に含まれていた「手を動かすだけの単純作業（＝脳の休憩時間）」が消滅し、勤務時間中ずっと高度な知的判断を強いられることが、精神的な疲弊を招いている可能性があります。
日本企業特有の「メンバーシップ型雇用」と「属人化」のリスク
この問題は、職務範囲が明確に定義されていない（ジョブディスクリプションが曖昧な）日本企業において、より深刻化するリスクがあります。欧米のジョブ型雇用であれば「私の仕事はここまで」という線引きが可能ですが、日本のメンバーシップ型雇用では、チームのために動くことが美徳とされ、能力がある人に仕事が集中する傾向があります。
組織内で「AIに詳しい人」や「プロンプトエンジニアリングに長けた人」が登場すると、その個人に周囲の業務改善相談や、AIを使った代行依頼が殺到します。「君ならAIですぐできるでしょ？」という無理解な依頼が積み重なり、AI活用推進者が真っ先に潰れてしまうという皮肉な事態が、すでに一部の現場で起き始めています。
日本企業のAI活用への示唆
AIによる生産性向上を、従業員の幸福や持続的な成長につなげるためには、単なるツール導入以上の組織設計が必要です。意思決定者やリーダー層は以下の点に留意すべきです。
1. 「効率化＝タスク詰め込み」からの脱却
AIによって創出された時間を、即座に別のルーチンワークで埋めるのではなく、意図的に「余白」として残す、あるいは長期的なスキルアップやイノベーションのための活動に充てることを組織として推奨する必要があります。生産性の定義を「単位時間あたりの処理件数」から「創出された価値」へとシフトさせる評価制度の見直しも求められます。
2. 「AIスキル」の属人化を防ぐナレッジ共有
特定の個人に負荷が集中しないよう、効果的なプロンプトや活用ユースケースを組織の資産として共有・標準化する仕組み（社内Wikiやプロンプトライブラリの整備など）が不可欠です。特定のエース社員に依存するのではなく、チーム全体のベースアップを図ることが、バーンアウトを防ぐ防波堤となります。
3. AI出力の「責任分界点」と「品質基準」の合意
AI活用に伴う確認作業の負荷を認め、完璧主義を適度に見直すことも重要です。社内資料であればAIのドラフトレベルで良しとする、重要顧客向けであれば人間がフルコミットするなど、場面に応じた品質基準（SLA）を再設定し、現場の心理的負担を軽減するマネジメントが求められます。