「AIで楽になったのに疲れる」人が多数、効率化と疲労が共存する構造
AIツールの活用による業務負担の変化について尋ねたところ、「とても楽になった」と「やや楽になった」を合わせて88.0%と、9割近くが負担軽減を実感していることがわかりました。
一方で、「なぜか疲れる」と感じた経験について聞くと、「よくある」と「時々ある」が合わせて62.0%と、6割以上がAI疲れを実感していることが明らかになりました。
業務負担の変化と疲労感の関係をみると、「とても楽になった」と回答した人でも「よくある」が40.2%、「時々ある」が27.6%となり、約7割が疲労を感じていることがわかりました。
また「やや楽になった」層でも6割超が疲労を実感しており、効率化と疲労が同時に存在する構造が浮き彫りとなりました。
「確認・判断の繰り返し」が6割超で最多、意思決定の負荷がAI疲れの中心
AI疲れの内容を尋ねたところ、「確認・判断の繰り返しによる疲れ」が64.3%、「情報過多による疲れ」が51.4%、「緊張の持続による疲れ」「手応えのなさによる疲れ」が25.7%となりました。
AIを使うほど判断を求められる場面が増え、その積み重ねが疲労につながっている様子がうかがえます。
AI疲れについて具体的なエピソードを聞いたところ、「確認作業の増加」「プロンプト調整の手間」「既存資料との整合性」など、効率化の裏側で新たに生まれた負担の声が集まりました。
【「楽にならない」「なぜか疲れる」と感じたエピソードやその理由/一部抜粋】
・思い通りの出力をさせるために何度もプロンプトを書き直す作業がストレス。人間なら一言で済むニュアンスが伝わらず、「説明する手間」が「自分でやる手間」を超えてしまう。
・AIが作成した資料が正しいか確認し、修正をしていると、結局自分で作るのと同じだけ時間が費やされる。
・いかにもAIが作ったと読み取れる成果物をレビューする時、周囲からどのような指摘を受けるか気になり、精神的な不安を感じる。
・契約書のドラフト作成が短時間でできるようになったが、勤務時間が減るわけでもなく、業務量自体は増え、かえって考えなければならないことも増えた。
・以前人手で作成した資料とAIで作成した資料で文言や図表の表現に差異が生じ、整合性を合わせる作業でかえって負荷が増えた。
約7割がAI疲れ軽減のために工夫
AI疲れへの対処について尋ねたところ、「とても工夫している」が32.0%、「少し工夫している」が39.5%、「工夫していることはない」が28.5%となり、約7割が何らかの工夫を行っていることがわかりました。
「楽になった」層ほど工夫を実施、負担軽減は“設計された結果”
業務負担の変化と工夫の関係をみると、「とても工夫している」層では「とても楽になった」が81.3%と突出して高く、「工夫していない」層では22.8%にとどまりました。
AIの恩恵は導入しただけでは得られず、負担軽減は使い方の工夫によって左右される傾向が見られました。
具体的な工夫としては、「確認作業のまとめ処理」「複数ツールの使い分け」「AIに任せる役割を明確に決める」など、AIの使い方を設計することで負担を軽減しようとする姿勢が見られました。
【その他工夫していること/一部抜粋】
・複数のAIを使い分け、信頼できるツールを選択。ダメだと思ったら別のAIに切り替えるようにしている。
・複数のAIツールを使い、答えをいくつか導き出している。
・役割(ロール)を明確に指定し、依頼したい事項をステップに分けることで精度を高めている。
・AIへの過度な依存を避けて、資料はテンプレートをベースに自らが作成し、確認・チェック作業の補助としてAIを使うなど役割分担を意識している。
・出力結果の確認作業は細切れにせず、ある程度まとめて行うことで負担を減らしている。
約7割が時間の使い方を意識するも、完全なコントロールには至らず
AIによって生まれた時間を意識的に使えているか尋ねたところ、「意識的に使えている」が31.5%、「どちらかといえば意識的に使えている」が38.0%と、約7割が意識的に活用しようとしていることがわかりました。
一方で、「なんとなく使っている」は22.0%となり、生まれた時間を意識的に使いこなせていない人も一定数いることがわかりました。
効率化で生まれた時間は「休息」や「別業務」に充てられ、理想とのギャップが明確に
AIによって生まれた時間の実際の使い方を尋ねたところ、「休息・リフレッシュ」が41.0%、「別のことに消えている」が37.5%、「新たな業務」が34.5%となり、効率化によって生まれた余白が別業務や雑務に吸収されている実態が見えてきました。
一方、理想の時間の使い方としては、「仕事の質向上」が47.0%、「新しい挑戦」が44.0%、「自己投資」が39.0%が上位に並びました。生まれた時間を自分の成長や挑戦に使いたいという意識はあるものの、現実との間には依然としてギャップがある様子がうかがえます。
調査概要
調査名称:AI活用と業務負担に関する調査
調査機関:Freeasy
調査対象:AIツールを業務で活用しているビジネスパーソン
調査方法:Webアンケート
調査日:2026年4月21日
有効回答数:200件
※各回答項目の割合(%)は、端数処理の関係上、合計が100%にならない場合があります
出典元:株式会社CHOIX
※詳細については出典元の企業にお問い合わせください。






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