投稿者 global-ai-media 
会議にAIエージェントを参加させ、人間は後で要約を確認する――。こうした効率化が広まる一方で、脳科学の視点からは、人間の「深い理解」や「記憶の定着」が損なわれるリスクが指摘されています。本稿では、グローバルな議論をもとに、日本のビジネス習慣においてAI会議アシスタントをどう活用すべきか、その功罪を解説します。
AIによる「会議の代理出席」と脳科学的な懸念
Microsoft CopilotやZoom AI Companion、Otter.aiといったAIツールの普及により、ビジネスパーソンは会議に参加せずとも、AIに録音・文字起こし・要約を行わせることが可能になりました。「重複した会議がある場合」や「情報のキャッチアップだけで済む定例会」において、自分の代わりにAIエージェントを送り込むことは、業務効率化（いわゆる「タイパ」の向上）の観点から非常に魅力的です。
しかし、紹介した記事や近年の脳科学的知見によれば、ここには看過できないトレードオフが存在します。人間が複雑な情報を理解し、長期記憶として定着させるためには、リアルタイムでの積極的な関与（Active Participation）が不可欠です。会議の場における議論の文脈、参加者の感情的な機微、議論の「間」といった非言語情報を体験として処理することで、脳は強固な神経回路を形成します。
一方で、AIが生成したテキストの要約を後から読むという行為は、情報の摂取としては効率的ですが、脳への定着度は浅くなりがちです。結果として、文脈の深い理解や、それに基づく直感的な意思決定能力が徐々に低下するリスクが懸念されています。
日本的な「ハイコンテクスト文化」との相性
この問題は、日本のビジネス環境において特に顕著な課題となる可能性があります。日本の組織は、言語化されない文脈や「場の空気」を重んじるハイコンテクストな文化を持つ傾向にあります。会議における合意形成は、発言された言葉そのものだけでなく、誰がどのタイミングで発言したか、あるいは沈黙が何を意味したかによって左右されることが多々あります。
AIエージェントは、発言内容（テキスト情報）の処理には長けていますが、現段階では「空気を読む」ことや、言葉の裏にある微妙なニュアンス（忖度や遠慮など）を正確に要約に反映させることは困難です。AIの要約のみに頼ることで、表面的な事実関係は把握できても、組織力学上の重要なシグナルを見落とし、後の根回しやプロジェクト推進に支障をきたす恐れがあります。
効率性と「身体性」のバランス
もちろん、全ての会議に人間がフルコミットする必要はありません。情報の伝達のみを目的とした会議や、自分の役割が薄い会議においては、AI活用による時間は大幅なコスト削減になります。重要なのは、AIに任せるべき領域と、人間が身体性を持って参加すべき領域を明確に区別することです。
例えば、ブレインストーミング、複雑な意思決定、利害対立の調整、あるいはチームビルディングを目的とした会議においては、AIエージェントへの「代理出席」は避けるべきでしょう。一方で、議事録作成の労力をAIで削減し、その分浮いた認知リソースを議論への集中に向けるという使い方は、脳科学的にも理にかなった「拡張」と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めることが推奨されます。
1. 会議の「重要度」と「目的」による参加基準の明確化
「単なる情報共有」はAI要約で代替し、「合意形成・創発」は人間が参加するというルールを設けること。全てを効率化の名の下にAI任せにすると、中長期的に組織の結束力や文脈共有力が低下するリスクがあります。
2. 「AI要約」を過信しないリテラシー教育
AIの要約はあくまで「情報の圧縮」であり、文脈の欠落を含んでいることを理解させる必要があります。特に新入社員や若手社員に対し、AI要約だけで仕事を理解した気にならず、必要に応じて一次情報（録音や当事者への確認）にあたる重要性を教育することが求められます。
3. ガバナンスとセキュリティの確保
AIエージェントを会議に参加させる際は、社外秘情報の取り扱いに注意が必要です。特に外部ベンダーのAIツールを使用する場合、音声データが学習に利用されないか、国内法の規制や社内規定に準拠しているかを確認するプロセスを、IT部門主導で整備する必要があります。