投稿者 global-ai-media 
米国の高等教育機関における調査データから、現場でのAI利用率の高さに対し、組織の方針やガイドラインが追いついていない「ディスコネクト（乖離）」の実態が明らかになりました。この現象は教育分野に限らず、多くの日本企業でも起きている課題です。現場の「隠れたAI利用」をどのように公式なプロセスに取り込み、リスクを制御しながら活用を進めるべきか解説します。
広がる現場利用と、定まらない組織の方針
米国の高等教育機関を対象とした最新のデータによると、多くの職員が業務でAIを利用しているにもかかわらず、組織としてAIをどう活用すべきか、あるいはどのような姿勢で向き合うべきかが明確に示されていないという実態が浮き彫りになりました。記事ではこれを「AI Disconnect（AIにおける乖離）」と表現しています。
この現象は、日本のビジネス現場でも同様に、あるいはより深刻な形で発生していると考えられます。ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、現場の従業員は「メールの下書き作成」「議事録の要約」「プログラミングの補助」などで自主的にAIツールを利用し始めています。しかし、経営層やIT部門からの明確なガイドラインが下りてこない、あるいは「原則禁止」という建前だけが存在しているため、現場は「使っていることを公言できない」状況に陥りやすくなっています。
「シャドーAI」がもたらすリスク
組織の方針と現場の実態が乖離することで生まれる最大のリスクは、「シャドーAI」の蔓延です。シャドーITと同様に、会社が把握・管理していないAIツールを従業員が勝手に利用することは、深刻なセキュリティインシデントにつながる可能性があります。
例えば、翻訳や要約のために機密性の高い顧客データや社内会議の内容を、学習データとして利用される設定のままパブリックなAIサービスに入力してしまうケースです。現場の従業員に悪意はなく、単に「業務効率を上げたい」という善意からの行動であっても、組織としてのガバナンスが機能していなければ、情報漏洩のリスクは高まる一方です。
また、日本企業特有の「空気を読む」文化が、この問題を複雑にする可能性があります。「明確に禁止されていないが、推奨もされていない」グレーゾーンにおいて、現場判断でAIを利用し、万が一問題が起きた際に報告が遅れる、あるいは隠蔽されるといった事態も想定されます。
禁止から「ガードレール」への転換
この「ディスコネクト」を解消するためには、単にAI利用を禁止するのではなく、安全に利用するための「ガードレール（防護柵）」を設置するアプローチが有効です。
具体的には、「入力してはいけないデータ（個人情報、機密情報）」を明確に定義し、一方で「どのような業務であれば積極的に使うべきか」という推奨ユースケースを提示することです。また、エンタープライズ版の契約を行い、入力データが学習に利用されない環境を整備することも、技術的なガードレールの一つです。
さらに、組織文化の面でも変革が必要です。AI利用に対する心理的なハードルを下げ、成功事例や失敗事例を共有しやすい環境を作ることで、現場の知見を組織全体の資産に変えることができます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「AI Disconnect」の議論を踏まえ、日本の企業・組織がとるべきアクションは以下の通りです。
- 実態調査の実施：まずは「禁止」や「推進」を決める前に、現場が実際にどの程度、どのようなツールを使っているか（あるいは使いたいと思っているか）を匿名アンケートなどで把握し、乖離の度合いを可視化する。
- ガイドラインの具体化と更新：「AI利用における注意事項」を抽象的なモラル論で終わらせず、「社内文書の要約はOKだが、顧客名の入力はNG」といった具体的なルールに落とし込む。また、技術の進化に合わせてこれらを定期的に更新する。
- サンドボックス環境の提供：従業員が安心して試行錯誤できる、セキュアな社内AI環境（サンドボックス）を用意し、シャドーAIへの流出を防ぐ。
- 心理的安全性の確保：AI利用による業務効率化を評価する制度や、AIによって仕事が奪われるのではなく「業務の質が高まる」というメッセージを経営層から発信し、現場の不安を解消する。