ChatGPTのような対話型AIが作った文章や答えを、仕事に使う人が増えています。
AIを使えば、仕事がより速く、はかどるようになるかもしれません。
しかし職場には、その仕事ぶりを見ている人がいます。
上司です。
部下がAIを使ったと知ったとき、上司はその部下を、自分で仕上げた部下と同じように信じるのでしょうか？
実は、これまでのリーダーシップの理論は、この問いにうまく答えられていませんでした。
そこでイスラエルとドイツの研究チームは、6つの研究を通してこの疑問を確かめました。
AIを使う部下は、上司の目にどう映っているのでしょうか？
研究の詳細は、イスラエルのヘブライ大学らにより、2026年9月30日付で学術誌『The Leadership Quarterly』に掲載されました。
上司は「信じるか、お金を払って確かめるか」を迫られた
では、目に見えない「信頼」を、どうやって測ればよいのでしょうか？
研究チームが使ったのは、実際にお金がかかるゲーム形式の実験です。
6つの研究のうち5つが、この形で行われました。
上司役は研究の参加者で、部下役には事前の予備調査の参加者が割り当てられ、部下は以前の作業にかかった時間を上司に報告します。
ポイントは、部下が時間を実際より長く報告すると、得をする仕組みになっていることです。
上司がその報告をうのみにすれば、部下は申告した時間に応じたお金を受け取れます。
そのとき上司の取り分はゼロで、チームで分けるはずのボーナスも消えてしまいます。
一方で上司は、お金を払って、報告が正しいかどうかを確かめることもできます。
ただし確かめるだけで、ボーナス全体のちょうど3分の1が差し引かれます。
確かめた結果、報告が盛られていれば、部下の取り分はゼロになります。
つまり上司は「確かめずに信じる」か「お金を払って疑う」かを、損得をかけて選ぶわけです。
参加者はこのルールを知らされ、理解を確かめる質問に全問正解するまで先へ進めませんでした。
そのうえで上司役には、AI判定ツール（AIが書いた文章かどうかを見分けるソフト）の判定結果という形で、部下がどのように作業をこなしたかが示されました。
最初の実験で比べたのは、自分で作業した場合、AIを使った場合、他人の仕事を写した場合の3つです。
上司役は仕事の出来ばえを評価したわけではなく、「どう作られたか」を知ったうえで判断していました。
確かめずに信じた割合を比べれば、伝えられた作業のしかたによって、信頼がどう違うかが見えてくるのです。
「AIを使った」と知った上司は、何人に1人が確かめずに信じた？
結果は、くっきりと分かれました。
自分で作業した部下の報告を、上司役が確かめずに信じた確率は68%でした。
3人に2人ほどが、部下の言葉をそのまま受け入れたことになります。
ところがAIを使った部下では、その確率が24%まで下がりました。
4人に1人ほどしか、確かめずに信じてもらえなかったのです。
AIを使った部下は、自分で作業した部下に比べ、信頼される確率が3分の1ほどに縮んだ計算です。
ただし、いちばん信頼されなかったのはAIを使った部下ではありません。
他人の仕事を写した部下では、信じてもらえた確率はわずか11%でした。
AIの利用は、自分で仕上げるよりは疑われるものの、他人の仕事を写すほどは疑われない位置にあったのです。
3つの条件の差は、どれも偶然とは言いにくい、はっきりしたものでした。
研究チームのヨハナン・ビグマン氏は、次のように述べています。
「AIでより良い仕事を効率よく仕上げても、AIが関わったというだけで、上司の信頼を失うことがあります」
さらに最初の実験ともう1つの実験では、上司の信頼の低さが、ほかの評価の低さとも結びついていました。
仕事ぶりの評価、組織への貢献の見られ方、そして昇進にふさわしいかどうかの見られ方です。
また、仕事ぶりや能力、プロ意識の見られ方の違いを差し引いても、AIを使ったことによる信頼の低下は残っていました。
では、任された仕事の重要さによって、この結果は変わるのでしょうか？
研究チームは、仕事が重要なものかどうかという条件も変えて試しました。
しかし仕事の重要さは、AIの利用で信頼が下がる効果をはっきりとは変えませんでした。
上司役自身がAIを使った経験も、この効果を一貫して消すことはありませんでした。
つまり、仕事の重要さや上司役自身のAI経験という条件を変えても、AIを使ったことによる信頼の低下が一貫して消えることはなかったのです。
AIによる信頼の低下がはっきりしなくなった、ただ1つの条件
ここまで調べた条件の中で、信頼の差を大きく変えたものが1つだけありました。
それは、会社がAIの利用をどう定めているかというルールです。
研究チームは、AIの利用を「勧めている」「禁止している」「特に決めていない」職場を用意しました。
ルールを決めていない職場では、AIを使った部下が信じてもらえた確率は33%でした。
自分で作業した部下の69%と比べると、半分にも届きません。
禁止している職場では、差がさらに広がりました。
AIを使った部下が信じてもらえた確率は19%で、自分で作業した部下の71%と大きく開いたのです。
5人に1人ほどしか、確かめずに信じてもらえなかったことになります。
ところが、AIの利用を勧めている職場では様子が違いました。
AIを使った部下は47%、自分で作業した部下は58%で、両者の差は統計的にはっきりしたものではありませんでした。
会社が「使っていい」と後押ししていれば、AIを使ったことによる信頼の低下は、統計的にはっきりとは見られなかったのです。
では、ゲームの外の現実の場面ではどうでしょうか？
研究チームは、大学で院生を指導する教員を対象に、実際の学生の仕事をめぐる信頼を調べました。
すると、AIをより幅広く使う学生ほど、指導教員から信頼されにくい傾向が見られました。
研究チームは、こうした状況が職場に板挟みを生むと警告しています。
生産性を上げる技術を勧められながら、使えば厳しい目で見られかねないからです。
そのため、部下がAIの利用を隠すようになるおそれもあります。
職場で人知れずAIを使うこうした状態を、研究者たちは「シャドーAI」と呼んでいます。
そんな呼び名がつくほど、会社が禁止していても、AIを職場のアプリに見せかけたり、私用の回線を使ったりして、こっそり使う人はよくいるといいます。
ちなみにこれまでの研究では、AIを使ったと自分から明かすと、ばれた場合よりは信頼されるものの、それでも信頼は下がることが分かっています。
研究チームは、会社がAIの道具を用意するだけでは足りないと考えています。
責任あるAI利用を積極的に支える、はっきりした方針が必要だというのです。
ただし、6つの研究のうち5つは、参加者が上司役を演じたゲームでの結果です。
現実の場面で確かめた研究は、大学の指導の場での1つにとどまります。
AIを使った部下が信頼されにくくなることが、一般の会社の上司と部下の間でも同じ形で起きるのかは、今回の研究では確かめられていません。
また実験では、AIの利用は判定ツールの結果として伝えられたため、AIを使ったこと自体の影響と、それを自分から明かさなかったことの影響は分けられていません。
それでも、ある実験で上司役を務めた人たちは、仕事の出来ばえを評価するのではなく、どう作られたかを知ったうえで、部下を信じるかどうかを決めていました。
その分かれ目になったのは、AIを使ったと判定されたかどうかと、会社がAIを勧めているかどうかだったのです。
参考文献
Using ChatGPT at work? Your boss may trust you less, new study finds (Phys.org)
https://phys.org/news/2026-11-chatgpt-boss.html
元論文
Psychological Reactions to Subordinates’ LLM Use at Work
https://doi.org/10.1016/j.leaqua.2026.102004
ライター
山下 浩介: むずかしい研究を、なるべく分かりやすく伝えたい。専門の言葉はふだんの言葉に置きかえて、身近な例で例える。それで「わかった」「楽しかった」と言ってもらえたら嬉しいです。
好きなのは、通学路や台所や日常の中にある科学。眠っているあいだに記憶が整理される話や、虫の鳴き方に意味がある話のように、読み終わったあとに誰かへ話したくなる研究を探しています。
編集者
ナゾロジー 編集部
