AI時代のジョブ・クラフティング～従業員は新技術導入による変化にどう適応するのか

話題のイシューを経営学で読み解きます。今回は、職場におけるAIの導入が従業員の行動にいかなる変化をもたらすのか、近年話題のジョブ・クラフティングに焦点を当てて考察します。
本記事は、［実践］理念経営Labo Vol.15から転載したものです。

AIが従業員の行動にもたらす影響

OpenAIが2022年11月に公開したChatGPTは、リリース直後から急速に注目を集め、わずか数カ月のうちに一般ユーザーの間でも爆発的に普及した。今では、AI（artificial intelligence）に関するニュースや記事を目にしない日はないと言っても過言ではない。こうした生成型AIの登場は、AIが専門家や特定業種の枠を超えて、社会全体に浸透する契機になった。
AIの活用方法やその影響の程度は、業界や業種、さらには職種などによって多様であるが、企業の組織マネジメントにも極めて大きなインパクトをもたらすと予想されている。ただし、AI関連技術は今なお日進月歩で進化していることもあり、組織マネジメントへの影響を網羅的に論じようとすると、あまりに広範で捉えどころがない。そこで本稿では、AIの導入が従業員の行動にどのような変化をもたらすのかに焦点を絞って検討することにしたい。
従業員にとって、AIの進化や職場への導入は、仕事環境の変化として体験される。そうした環境変化に対して従業員がどのように反応し、適応していくのかを理解するには、従業員の主体的な行動に注目することが有効である。そこで、そうした行動の一類型である「ジョブ・クラフティング（job crafting）」に着目し、AIとジョブ・クラフティングの関係に関する近年の研究を概観することを通じてAIが従業員の行動に及ぼす影響を検討する手がかりを提示する。
ジョブ・クラフティングがワーク・エンゲージメント（働きがい）を高める効果をもつことなどから、実務界・学術界の双方でジョブ・クラフティングへの注目が高まっている。しかし、一般にはまだ耳慣れない言葉かもしれない。そこで、ジョブ・クラフティングの基本的な特徴やその効果を最初に紹介した後に、AIの導入を契機導入がジョブ・クラフティングへ及ぼす影響を論じていくことにする。

ジョブ・クラフティングの定義と効果

「個人が自らの仕事のタスク境界もしくは関係的境界においてなす物理的・認知的変化」（Wrzesniewski & Dutton, 2001）と定義されるジョブ・クラフティングを平たく言いかえるならば、働く人自身が自らの仕事や人間関係に主体的に働きかけ、仕事の内容や意義を再構築しようとすることである。
組織におけるほとんどの仕事は上司からアサインされ、遂行する手続き等も事前に定められていることが少なくない。しかし、マニュアルや規則に基づいて行なう業務であっても、自分なりのちょっとした工夫を加えたり、気持ちの込め方を変えたりする余地を見いだすことができる。たとえば、来店した顧客とのやり取りでも、説明の仕方を自分なりにアレンジしてみるといった、ちょっとした変更を従業員自らが加えたことで、顧客からの反応や手ごたえが変わり、ひいては接客という仕事の捉え方を変えることにつながることがある。このように働く人たち一人ひとりが、主体的に仕事やそこでの人間関係に小さな変化を加え、それを通じて仕事の意味づけや職業的アイデンティティの構築を行なっていることに注目する概念としてジョブ・クラフティングは提唱された。
ジョブ・クラフティングは、以下に挙げる3種類に分類されることが多い。第1に、具体的なタスクの内容や方法を変更する「業務クラフティング」である。イラストを描くのが得意な社員が、仕事上で何か説明する場面で、イラストを積極的に用いてみようとするのはその一例である。
第2に、タスクの遂行にかかわっている他者との関係性を増やしたり、その質を変えたりする「関係性クラフティング」が挙げられる。仕事の遂行では人とかかわることは不可欠であり、人間関係のあり方が仕事の意味づけにかかわるためである。なお、身近な上司や同僚に対してだけでなく、顧客や取引業者などとのかかわり方を変えることも関係性クラフティングに含まれる。
最後に挙げられるのが、個々のタスクや仕事全体をどのように捉えるかについての考え方の変化にかかわる「認知的クラフティング」である。たとえば、給与計算という地味に思われがちな仕事の意味を、社員の生活に対する影響という観点から捉え直してみるといったことである。
こうしたジョブ・クラフティングが近年注目を浴びるようになっているのは、その実践がワーク・エンゲージメントの向上に対してポジティブな効果をもつためである。ワーク・エンゲージメントが高い従業員は、業務パフォーマンスが良好であることが多い。さらに、高いワーク・エンゲージメントは従業員個人のウェルビーイング（幸せ感）の向上をもたらす。このように、ジョブ・クラフティングの実践は、全般的に見れば組織にとっても個人にとっても望ましい結果をもたらすことから、人的資本経営が重視される潮流の中でジョブ・クラフティングへの注目度が高まりつつある。

参考記事：ジョブクラフティングとは？　期待できる効果や実践方法を解説

AI導入に対するジョブ・クラフティングを通じた適応

そうしたジョブ・クラフティングとAIの導入との関係を検討すべく、これまでになされた研究を概観していく。2025年7月上旬に、Web of Scienceという著名な学術データベースで「job crafting」と「artificial intelligence」の2つをキーワードに用いて論文を検索した。29本の論文がヒットしたが、それらから内容的関連が薄いものや実証調査が含まれていないものを除いた23本の論文の内容を整理して紹介する。
それらの論文で扱われているテーマは2つに大別できる。AIの導入やAIに対する評価・知覚がジョブ・クラフティングにもたらす影響を扱ったものと、AIの導入への適応として生じたジョブ・クラフティングに注目したものである。論文数としては前者のテーマを扱ったものが大半を占めているものの（21本）、後者本の論文はAIの導入による従業員の適応プロセスをリアルに描いていることから、そちらを先に紹介する。
Perezらの研究グループは、専門性の高い職業（銀行のコンサルティング営業担当者及び放射線科医）でのAI導入に対して従業員がどう反応し、ジョブ・クラフティングを通じてどのように適応を図ったかを、インタビュー調査をもとに丁寧に分析している（Perez et al., 2022;2024）。
フランスの銀行のリテール分野におけるコンサルティング営業を対象とした研究（Perez et al., 2022）では、AIが「どの顧客に」「どの商品を」「どのように勧める技術が導入されたことで、業務の標準化が著しく進み、従業員は自身の専門性が軽視され、仕事の意味が失われるという脅威を感じたと報告されている。そのような状況下で、従業員たちはさまざまなジョブ・クラフティングを実践し、AIの導入に適応しようとした。
たとえば、AIが提示するリストや営業指示をそのまうのま鵜呑みにするのではなく、目標達成のために柔軟に活用・再構成することで業務に主体性を取り戻そうとした（業務クラフティング）。また、「顧客は私に相談する。彼らは私に人生の話をしてくれる。AIにはできないことだ」という発言に見られるように、顧客とのより深い関係性を築く行動を通じて（関係性クラフティング）、業務の形式化に対抗しようとした。さらに、自らの仕事を「顧客の生活全体に寄り添う仕事」と捉え直すことで、AI導入によって揺らいだ仕事の意味や職業的アイデンティティの再構築も試みていた（認知的クラフティング）。
導入当初はAIによって自らの仕事が奪われるのではないかという不安からAIを脅威とみなしがちだったが、こうした実践を重ねるなかで、従業員たちは次第にAIの限界や特性を理解し、自分の役割との補完関係を認識するようになっていった。
放射線科医を対象とした研究（Perez et al., 2024）でも、類似した適応プロセスが観察された。機械学習に基づくAIが画像診断の現場に導入されることで、放射線科医は当初、自らの仕事がAIに置き換えられるのではないかという脅威を感じていた。しかし、診断件数の増加や放射線科医の人手不足の深刻化といった現実的な課題を背景に、次第にAIの導入を「機会（チャンス）」と認識した行動を取り始めた（業務クラフティング）。そのうえで、患者との関係性を重視した行動を取る（関係性クラフティング）ことで、単なる画像診断者としてではなく、「患者と向き合う医療者」としての職業的アイデンティティを再定義しようとする姿も見られた（認知的クラフティング）。ただし、すべての放射線科医がこうした適応を示したわけではなく、AI導入に懐疑的あるいは抵抗的な態度を取る者もいたことが併せて報告されている。
このように、AI導入は従業員にとって「脅威」として受け取られることもあれば、「機会（チャンス）」として活用されることもあり、従業員にとって両義的（アンビバレント）な意味を持つ存在だといえる。

AIの導入がジョブ・クラフティングにもたらす影響

このように、AI導入という大きな環境変化への適応プロセスとしてジョブ・クラフティングが実践されることがある一方で、ジョブ・クラフティングは普段から実践されているものでもある。そこで、AIの導入やAIに対する知覚や評価が、ジョブ・クラフティングの実践にどのように影響を与えるかという、多くの論文で取り上げられていたトピックについての知見を続けて紹介する。
多くの研究では、先に紹介したように、従業員がAIを脅威と捉えることも、挑戦の機会と捉えることもあることを前提に、そうした認識がどのようにジョブ・クラフティングに影響を与えるのか、またどのような要因によってその影響の程度が左右されるのかが検討されてきた。
まず、従業員がAIの導入を挑戦の機会と捉えている程度が強いとジョブ・クラフティングを増やす効果があることが確認されている（He et al., 2024）。一方、AIを脅威と捉え、従業員が不安に感じることによる効果は、一貫した結果が見られていない。AIに対して不安をもつことによってパフォーマンスに対するプレッシャーを強く感じるようになることでジョブ・クラフティングが増加するという報告もあれば（Kang et al., 2023）、不安によって否定的な感情が反復的にも喚起されることがジョブ・クラフティングを減らしたり（Bai et al., 2025）、挑戦の機会と感じることでジョブ・クラフティングが増える効果をそうした不安が抑制してしまうといった結果も報告されている（Wang et al.,2025）。
さらに、AIに対する挑戦の機会という認識と脅威という認識では、どのようなジョブ・クラフティングを増やすかが異なっているという指摘がなされている。挑戦の機会という認識は、能力を伸ばそうとしたり、関係性を拡張するといった積極的なジョブ・クラフティングを増やすのに対して、脅威という認識は、仕事の精神的な負荷を低減したり、関係性を縮小するといった消極的なジョブ・クラフティングを増やすような影響をもつことが複数の研究で示されている（Cheng et al., 2023;Yang & Jiang, 2025）。
このようにAI導入が従業員のジョブ・クラフティングに影響を与えるものの、その程度は従業員自身が置かれている状況によって左右される。そのような状況要因の中でも、特に注目されているのがリーダー（上司）の影響である。AIに限らず、上位者の価値観・態度・行動が、組織内の下位メンバーに伝播し、彼らの行動や心理に影響を与えるという「トリクルダウン効果（trickle-downeffect）」は経営学研究ではよく取り上げられる。具体的には、上司自身がAIに対して積極的な姿勢を示し、実際にAIを活用して業務の改善を図っている場合、部下のジョブ・クラフティングやAIの活用も増えることが報告されている（He et al., 2023;Li et al., 2024）。このように、リーダーが率先してAIを使いこなそうとする姿勢を示すことは、部下にポジティブな効果をもたらす。
しかし、リーダーが実際にはAIを活用していないにもかかわらず、表面的に積極的なふりをしている場合には、部下から「印象操作」と受け取られ、かえって逆効果になるという指摘もある（He et al., 2023）。さらにHuら（2025）の研究では、リーダーの積極的な姿勢によって、従業員がAIを脅威として強く感じるようになる側面があることも示されている。このようなネガティブな影響を緩和するために、組織全体としてAIに関する従業員への支援体制（研修など）を充実させることの重要性がHuらの研究では指摘されている。
上司の行動や態度以外にも、AIがジョブ・クラフティングにもたらす影響の大きさを左右する要因が検討されている。たとえば、AI導入に不安を感じていても、AIに関する同僚からの援助行動がより受けられるようであればジョブ・クラフティングが促進されやすくなる（Kang et al., 2023）。もちろん、従業員ごとの個人的な要因も関係する。たとえば、ストレスを成長の機会と捉えられるマインドセットをもっていること（Yang&Jiang,2025）や本人がもっているAI知識（He et al., 2024）などは積極的なジョブ・クラフティングを増やすことを促進する。このようにAIの導入が従業員のジョブ・クラフティングにもたらす影響にはさまざまな要因がかかわっている。

AIのさらなる発展の適応にむけて

以上の先行研究の知見を実務に活かせるようにポイントをまとめるならば、次の3点に整理できる。第1に、AIは従業員によって「脅威」としても「機会（チャンス）」としても受け取られるため、従業員が適応するのに一定の時間がかかることを前提に考える必要がある。第2に、そうした前提を踏まえたうえで、AIの活用推進とジョブ・クラフティングを通じたワーク・エンゲージメントの向上を同時に進めていくためには、トップをはじめとするリーダー層が率先してAIを活用し、手本を示すことが求められる。第3に、AIに関する研修の実施などを含む組織的な支援体制の整備に加えて、AI活用において従業員同士が互いに助け合うような職場風土を醸成することが重要である。
これまでのAI導入は、Perezらの研究での銀行のコンサルティング営業担当者の事例に見られるように、トップダウン的に進められることが少なくなかった。それに対して、近年とりわけ注目を浴びているChatGPTをはじめとした生成型AIの活用では、従業員一人ひとりが自らの業務に適合した使い方を主体的に探り、ボトムアップ的に実装を図ろうとすることが成果向上の鍵を握っている。そのためには、ジョブ・クラフティングに見られるような従業員の主体性の発揮が不可欠である。すなわち、AIを積極的に活用して仕事に自ら変化を加えていくジョブ・クラフティングが求められているが、そうしたジョブ・クラフティングは「AIクラフティング」と名付けられ、それについての研究も着手されている（Li et al.,2024）。
最初に紹介したPerezらの研究はフランスで行われたが、その他の多くの論文は中国での調査に基づいた研究である（韓国や米国での研究もごくわずかに含まれているが）。日本においても生成型AIをはじめとしたAIの導入が加速していくことが見込まれることから、少子高齢化による労働力不足をはじめとした、日本固有の背景を踏まえた、AIとジョブ・クラフティングを巡る研究が今後展開されていくことが期待される。

参考文献

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