OpenAIは7月27日、新シリーズ「Work at the Frontier」の第1弾となるレポート「How AI is Expanding What People Do at Work」を公開した。米国のChatGPTユーザーによる業務関連メッセージ80万件以上を分析し、AIが個人の職務範囲をどう広げているかを定量的に示した内容だ。
分析では、文章作成や要約のようにどの職種でも使われる「汎用的な」やり取りを除いたうえで、残ったメッセージが利用者本人の職種に紐づく業務かどうかを判定している。業務関連メッセージ全体で見ると本来の職種の外にある業務は16.8%だが、汎用的なやり取りを除いた職種固有の業務に絞ると、その比率は43.5%まで跳ね上がる。OpenAIはこの現象を「タスク・クロスオーバー」と呼んでいる。職種別に見ると、カスタマーサポート担当者は77%、デザイナーは75%、人事担当者は69%、法務担当者は56%、マーケターは53%が職務外の業務にAIを使っていた。
タスクの伝わり方には方向性の偏りもある。デザイナーはメッセージの35.2%が他職種の業務である一方、デザイン関連業務が他職種のメッセージに占める割合は1.7%にとどまり、他分野からの流入が一方的に多い。逆にエンジニアリングは、他職種からの流入は18.5%にとどまるものの、エンジニアリング業務は他職種のメッセージの7.4%を占め、技術トラブル対応など「供給元」として機能している。マーケティングは両方向とも高く、他職種からの流入が24.3%、他職種への供給が8.9%で、双方向に最も広がっている職種だった。
デザインは他職種の業務を吸収し、エンジニアリングは供給する側
職種ごとにタスクが移動する方向性にも違いがある。デザイナーのメッセージのうち35.2%は他職種の業務だったのに対し、デザイン関連の業務が他職種のメッセージに占める割合はわずか1.7%だった。デザイナーは外部の業務を積極的に取り込む一方、デザイン業務自体は他職種にほとんど広がっていない。逆にエンジニアリングは、他職種からの流入が18.5%にとどまる一方、エンジニアリング業務は他職種のメッセージの7.4%を占め、技術トラブル対応の「供給元」として機能している。マーケティングは両方の数値が高く、他職種からの流入が24.3%、他職種への供給が8.9%で、サンプル中もっとも双方向に広がっている職種だった。
従業員2〜5人の職場ほどタスク越境が起きやすい
組織規模による差も明らかになった。職務外タスクの比率は、2〜5人規模の職場では18.9%だったのに対し、100人超の職場では16.3%に下がる。小規模な組織では専門部署に頼れないぶん、目の前の課題に気づいた人がAIを使ってそのまま対応する傾向が強いとOpenAIは分析している。ただしヘビーユーザーに限ると、この規模による差はほぼ見られなかった。OpenAIはこの点について、ヘビーユーザーは組織規模によらず似た形のAI活用フローをすでに確立しているか、あるいは自分の本来の職種の中でより集中的にAIを使っている可能性を挙げている。
職種別の内訳を見るとさらに具体的な移動が分かる。カスタマーサポート担当者からのメッセージのうち26%はマーケティング関連業務に相当し、20%はエンジニアリング業務だった。デザイナーのメッセージでは28%がエンジニアリング業務、28%がマーケティング業務に該当している。財務担当者のメッセージでも22%がエンジニアリング業務だった。特定の職種に閉じない形で、エンジニアリングとマーケティングの業務が他職種のやり取りに広く紛れ込んでいる構図が、複数の職種で共通して見られる。マーケティング関連業務についても、デザイン担当者からのメッセージで特に目立って多いことをOpenAIは指摘している。マーケティング資料の作成というタスク単体で見ても、デザイン以外の5つの職種のメッセージに登場しており、特定部署の専任業務という前提が崩れつつあることがうかがえる。
職務内容そのものが記述される前に変化が先行する
OpenAIはこのデータを、企業が職務記述書や役職名を書き換えるより前に働き方が変わり始めている兆候として位置づけている。同社が別途示している「AI Jobs Transition Framework」でも、多くの職種は消滅するのではなく日々のタスク構成そのものが入れ替わっていく、という見立てが取られており、今回のレポートはその見立てを裏づける実データにあたる。AIエージェントが特定業務を代行できるようになるほど、一人の担当者が本来の職種を超えて手を出せる範囲は広がりやすい。財務計算とIT技術トラブル対応は、分析対象となった7職種すべてで「他職種からの流入トップ3」に入っており、特定の技術系タスクが職種の壁を越えて広く求められていることを示している。
