この調査は、米国のナレッジワーカー（情報を扱う仕事をする会社員など）1,013人を対象にしました。Atlassianの研究部門、チームワーク・ラボ（Teamwork Lab）が2026年9月28日から10月1日にかけて実施しています。AIの利用について聞かれたのは、そのうち仕事でAIを使っている949人です。
Atlassianの公式ブログによると、AIを使う人の82%が、AIは嫌いな仕事だけでなく好きな仕事も一部引き受けていると答えました。AIは面倒な作業を減らすために導入されてきた、という想定とは違う結果です。
AIは面倒な仕事だけでなく、好きな仕事も引き受けている
全部を任せている人の割合は、差がもっと大きくなります。好きな仕事を全部AIに任せていると答えたのは10%でした。嫌いな仕事を全部任せていると答えたのは3%です。
AIの使い方が深いほど、好きな仕事を任せる割合も高くなります。AIを「ちょっとした時の手助け」として使う人は、嫌いな仕事の中程度以上をAIが担うと答えた人が31%で、好きな仕事は24%でした。
ところが、AIがチームの標準的な進め方に組み込まれると、順番が逆転します。この段階では、嫌いな仕事は58%、好きな仕事は71%でした。
役職による差もあります。部長以上の管理職では60%が、好きな仕事の中程度以上をAIが担うと答えました。一般の管理職は42%、担当者は36%です。
チームワーク・ラボ責任者のモリー・サンズ氏は、「リーダーは、組織の誰よりも多く、好きな仕事をAIに渡している」と話しています。仕事の進め方を決める人ほど、自分の好きな仕事をAIに渡している、という構図です。サンズ氏は、「役職が上の人には公正な取引に見えても、キャリアの浅い人には同じように感じられないかもしれない」とも述べています。経験を積む途中の人は、その仕事を通じて力をつけているからです。
専門の仕事は素人にも近づくが、判断は専門家が握る
AIを使う人の95%が、AIのおかげで専門の仕事の一つが素人にも楽になったと答えました。一方、かつて専門家にしかできなかった判断をAIで素人が下せるようになったと答えたのは28%でした。作業は広がっても、最終判断まで任せる人は少数派です。
AIを使う人の54%は、今後は専門家が増えると見ています。専門的な判断が、仕事を導き、ミスを見つけるためにより重要になるという理由です。その見方は、利用が深い人では60%、利用が浅い人では50%でした。
人がAIにどこまで任せたいかは、仕事の重さで変わります。大量のデータを確認する作業では68%が、AIが主導して人が確認する形を望みました。一方で、人が主導すべきだと答えた割合は次のとおりです。
- 新しい問題・複雑な問題：58%
- 何を優先するかの判断：66%
- 高い専門性が必要な成果物：67%
- 高リスクな判断：78%
業務、顧客、法務、人事のリスクが大きい判断でも、66%がAIの関与を望んでいました。AIに単独で高リスクの判断を任せてよいと答えたのは3%です。
