AIの支援後に自力で解いた問題、対照群を下回った正答率

AIが仕事を支援した後も、自力で判断できるだろうか

AIを導入すれば業務量が減るという期待が多くありました。

ActivTrakは16万人を超える会社員のデジタル活動4億4,300万時間を分析しました。そのうち10,584人のAI導入前後180日を比較した標本では、メールの使用時間が104%、メッセンジャーが145%、業務管理ソフトウェアが94%増加しました。ただし、導入前後を観察したデータであるため、増えた業務量のすべてがAIのせいだと断定することはできません。

業務量とは別に検討すべき問題は、AIの支援を受けた人が、その後自力で問題を解く際にも能力を維持できるかどうかです。最近の研究は、短期的な遂行能力や粘り強さ、学習様式において違いが生じる可能性があると報告しています。

🧠 最後の問題を自力で解いたときに現れた集団間の差

カーネギーメロン、オックスフォード、MIT、UCLAの共同研究チームは、2026年4月に公開した論文で、計1,222人が参加した3回にわたる実験を報告しました。数学と読解の課題において、AIの支援を受けた群と自力で遂行した群を比較しました。最初の実験では、初期の12問の後に最後の3問を、両群ともにAIなしで解かせました。

**最初の実験の最後の問題で、事前にAIの支援を受けた群の正答率は57%、最初から自力で解いた対照群は73%でした。問題をスキップした割合も、AI支援群は20%、対照群は11%でした。**同じ人の正答率が73%から57%に変化したという意味ではありません。約10〜15分の支援を受けた後、独立して遂行する際に集団間の差が現れたという結果です。

研究チームは、小さな依存が積み重なることへの懸念を「茹でガエル効果（boiling frog effect）」に例えました。しかし、この実験が長期的あるいは不可逆的な能力低下を証明したわけではありません。短い課題で現れた差が、教育や実際の業務においてどの程度持続するのかは、今後さらに検証する必要があります。

MITメディアラボのナタリヤ・コスミナ研究チームは、54人をChatGPT使用、検索エンジン使用、ツールなしで作成する群に分けてエッセイを書かせ、脳波（EEG）を測定しました。ChatGPT群で測定された脳の結合性¹は、ツールなしで書いた群よりも低いものでした。研究チームは記憶や関与度の差も報告し、「認知的負債（cognitive debt）」という表現を用いました。ただし、EEGの違いが直ちに知能の低下や脳の損傷を意味するわけではありません。

追加の第4セッションに参加した一部の参加者に対しては、ツールの使用条件を変更しました。事前に自力で作成していた群がChatGPTを使用した際、最初からAIで作成した群とは異なる脳波パターンが観察されました。自力で作成した後にAIを使用するという順序を検討する根拠にはなりますが、小規模な探索的実験をすべての人に当てはまる学習の法則と見なすことはできません。

コスミナ博士は、正式な査読（ピアレビュー）の前に206ページに及ぶ論文を公開した理由を次のように説明しました。「6〜8か月後に、ある政策立案者が『AI幼稚園を作ろう』と決断してしまうのではないかと恐れたためです。発達中の脳が最も大きなリスクにさらされているからです」

医療現場でも関連するリスクを検証した研究があります。ポーランドの4つのセンターで、AIを日常的に導入する前と後に実施されたAI未使用の大腸内視鏡検査を比較したところ、前がん病変である腺腫の発見率が28.4%から22.4%へと低下しました。6ポイント、相対的に約20%減少した数値です。『The Lancet Gastroenterology & Hepatology』に掲載されたこの研究は観察研究です。研究陣もAIが能力低下の原因であると確定することはできず、さらなる研究が必要であると述べています。