Deloitte UK AI調査、従業員が上司にAI利用を隠している実態を明らかに

Deloitteによると、英国の労働者のほぼ10人に1人が、雇用主によって禁止されている、あるいは雇用主が好ましく思わないAIツールを利用したことがあるという。Deloitte UK AI調査は、職場での導入を、許可、セキュリティ、そして職業上の信頼をめぐる対立として描き出している。従業員は、検索、要約、下書きをより迅速に行う手段を求めている。一方、雇用主側には、承認済みの代替手段、明確なルール、信頼できる研修が不足しているケースが多い。

この結果は、2026年5月7日から6月10日にかけて英国全土で実施された、25,000人の労働者を対象とする調査に基づく。DeloitteのためにIpsosがオンライン調査を実施した。結果は、多くの組織が統制を整えるよりも速いペースで、生成AIが日常業務に浸透していることを示唆している。

この隔たりが、本記事の中心的な緊張関係を生み出している。労働者はAIを日常的なタスクを完了するための実用的なツールとみなす。雇用主は、管理されていないサービス、機密性の高いプロンプト、不確実な出力、そしてコンプライアンス違反の可能性を懸念する。その一方で、従業員はAIの利用を公にすれば、管理職から自身の価値を疑問視されるのではないかとも恐れている。

これは単なる導入状況の調査ではない。従業員が生産性の問題を非公開で解決する一方、雇用主はどこまでAI利用を認めるべきかを公の場で議論している状況を示している。その結果、組織は把握も測定も安全な管理もできない成果に依存する職場が生まれかねない。

Deloitte UK AI調査が明らかにした見えない労働力

生成AIはすでに職場で一般的になっているが、その利用の相当部分は雇用主の監督外にある。

労働力調査によると、英国で働く成人の63%は、業務のために生成AIを意図して利用したことがある。生成AIとは、プロンプトからテキスト、画像、音声、その他のコンテンツを作成するシステムを指す。

この調査は、22業界にわたる18歳から70歳までの労働者を対象とした。Deloitteは、単一の国で実施された職場における生成AI調査として最大規模だとしている。幅広い標本により、経営幹部やテクノロジーチームだけに焦点を当てた調査よりも、強固な全体像を提供している。

導入は、時折の試験的利用にとどまらなかった。英国の労働力のほぼ4分の1が、毎日業務で生成AIを利用していた。12%は1日に複数回利用していたが、その割合は業界や職種によって大きく異なった。

労働者は主に、身近なタスクにこの技術を活用していた。情報検索とメールの下書きは、いずれも報告された利用の43%を占めた。要約作成が31%で続いた。

こうした活動は、導入がなぜ見えにくいままでいられるのかを説明する。労働者はメモをチャットボットに貼り付け、メールを推敲し、文書を要約できるが、公式のワークフローを変更する必要はない。完成した成果物は使い慣れたソフトウェアに戻り、AIを使った工程は視界から消える。

労働者のほぼ半数は、業務に無料のAIツールを利用していると回答した。さらに34%は雇用主が費用を負担した外部ツールを使用し、17%は社内開発のシステムを利用していた。これらの分類は、雇用主が承認した導入が市場の一部にすぎないことを示している。

Deloitteはまた、生成AIユーザーの17%が、業務関連ツールを少なくとも1つ個人で購入していたことも明らかにした。英国の労働者全体では、こうしたサービスに年間9億5,800万ポンドを支出していると推定している。

個人負担は、購買決定を誰が管理するかを変えるため重要だ。従業員は調達、セキュリティ審査、社内展開を待つことなく、数分で消費者向けツールを導入できる。雇用主は、どのシステムが元の情報を処理したのかを知らないまま、出力を受け取る可能性がある。

生成AIユーザーのほぼ3分の1は、雇用主に知られずにこの技術を利用したと回答した。この形態のDeloitteにおけるシャドーAIは、正式な可視化や承認の外で職場に持ち込まれるツールを対象とする。

Bloombergは、より限定的で対立の強い指標を取り上げた。同社の調査報道によると、ほぼ10人に1人の労働者が、禁止されている、または雇用主の不興を買うツールを利用したことがあった。

この違いは重要である。知られていないツールの利用が、必ずしも明示的な規則違反を意味するわけではない。明確な方針を持たない雇用主もあれば、方針が存在しても従業員が見つけられない、あるいは解釈できない雇用主もいる。

ただし、どちらの数字も同じガバナンス上の失敗を表している。従業員はすでにAIを業務の一部にしているにもかかわらず、多くの組織は関与するツールを確実に把握できない。この不確実性により、日常的な支援が管理されない業務プロセスへと変わる。

なぜ英国の職場AIは企業方針を追い越したのか

この導入格差が続くのは、従業員が有用なAIへアクセスできる速度の方が、雇用主が承認、展開、説明を行う速度より速いためだ。

消費者向けAI製品は設定の手間がほとんどなく、多くの従業員にとってすでに身近なものとなっている。従業員は個人的な質問にも職場向けの下書きにも同じアシスタントを使える。この利便性が、正式なシステムが導入される前の利用を促している。

Deloitteによると、生成AIユーザーの65%は、リーダー層がこの技術について明確な理解を示して話しているのを聞かなかった。30%は経営層からのメッセージを一貫性がないと表現し、18%はリーダー層からのコミュニケーションをまったく受けていなかった。

そのコミュニケーション上の問題の背景には、方針の不足がある。自社に生成AI方針があると回答したユーザーは半数未満だった。34%は方針が存在しないと答え、23%は存在するかどうかを知らなかった。

自組織に、見つけられ、理解でき、現行のものとみなせる方針があると答えたのは、わずか28%だった。従業員がその存在を知らない、あるいは適用できなければ、ルールは行動を形作れない。

研修も遅れを取っている。生成AIユーザーの半数は正式な指導を受けておらず、必須研修を完了していたのは20%にとどまった。その結果、何百万人もの労働者が、プロンプトの作成、検証、情報の取り扱いを独学で学ぶ状況に置かれている。

最初に導入されるタスクが無害に見えるため、この隔たりは特に重大だ。メールの下書きやメモの要約は、財務判断の自動化よりリスクが低く見える。しかし、通常のプロンプトにも、顧客情報、社内計画、ソースコード、機密会議の記録が含まれ得る。

他の調査も同じ方向を示している。Chartered Institute of Personnel and Developmentが2025年秋に実施した調査では、英国組織の76%でAIが利用されていた。また、職場の54%で無料ツールが使われていることも判明した。

ただし、許可状況にはばらつきが残っていた。CIPDは後に、組織の61%が業務での生成AI利用を認めていると報告した。同団体の雇用主に関する調査結果によると、さらに25%は利用を認めておらず、認める予定もなかった。

正式なガバナンスは改善していたが、その出発点は低かった。雇用主の31%は前年に生成AI方針の整備に取り組んでいた。この数字は2年前の16%から上昇した。

この不一致は、なぜ英国の職場AIが隠れたものになるのかを明らかにしている。従業員はこの技術を、すぐに使える生産性向上の手段として捉える。雇用主はこれを、調達、セキュリティ、法務、組織変革のプログラムとして捉える。

承認プロセスも異なる速度で進む。セキュリティチームは、データ保持、モデル学習の慣行、アカウント管理、統合、監査記録、契約上の保護策を評価しなければならない。従業員に必要なのはブラウザか個人アカウントだけだ。

一部の組織は、公開ツールを遮断することで対応している。この措置は明白なアクセスを減らすかもしれないが、需要そのものをなくすわけではない。従業員はデバイスを切り替えたり、個人アカウントを使ったり、システム間で情報を手作業で移動させたりできる。

承認済みの代替手段の性能が低い、あるいは利用できない場合、禁止も機能しない。Microsoftの2025年の調査では、未承認AIを利用する英国の従業員の28%が、雇用主から承認済みの選択肢を提供されていないと回答した。さらに41%は、私生活で使い慣れたツールを選んでいた。

これらの結果は異なる標本と方法論によるものであり、Deloitteの数字と直接比較することはできない。それでも両調査は同じ仕組みを示している。外部ツールが業務に役立つと従業員が考えるとき、彼らは摩擦を回避する。

したがって、問題は執行だけにとどまらない。雇用主は正当な利用のために受け入れ可能な経路を提供し、禁止されるデータを明確に定義し、不確実なケースを判断する方法を従業員に教える必要がある。この組み合わせがなければ、方針は運用上の統制ではなく書類仕事になってしまう。

労働者が求める生産性、雇用主が直面するリスク

主な対立は熱意と抵抗の間ではない。従業員のスピードと雇用主の説明責任の間にある。

Deloitteの回答者は、職場でのAI利用により平均して週70分を節約できたと報告した。大半は、取り戻した時間を同じ雇用主のためにより多くの仕事をすることに使ったと回答している。

この結果は、単純な不正行為という見方を複雑にする。隠れて利用する人々が、必ずしも仕事を避けたり、業務全体を委任したりしているわけではない。多くは検索、メールの下書き、要約にAIを使い、その節約した時間を組織に還元している。

生産性向上も一様ではないようだ。調査全体では、週に少なくとも5時間を節約したと答えたのは7%だった。この割合は情報通信分野では21%に上昇した一方、医療・社会福祉では5%に低下した。

約30%は、AIによって少なくとも一定の時間を節約できたと回答した。さらに31%は、利用したものの時間は節約できなかった。したがって、導入だけで生産性が証明されるわけではない。

従業員は、ハルシネーションの修正、一般的すぎる出力の書き直し、事実確認に時間を費やす場合がある。ハルシネーションとは、信頼できる裏付けがないにもかかわらず、自信を持って示される出力のことだ。選択を誤ったタスクでは、作業を減らすのではなく移し替えるだけになり得る。

雇用主は、個々のユーザーには見えないリスクを負う。プロンプトによって、企業が確認したことのない条件のもとで情報が外部サービスに転送される場合がある。生成された要約は、元の文書で重要だった留保事項を省く可能性もある。

出力には偏見が引き継がれたり、引用が捏造されたり、共有時に保護対象の情報が露出したりする可能性もある。最終成果物が顧客、従業員、または規制対象の判断に影響する場合、組織には説明責任が残る。

英国のNational Cyber Security Centreは、未承認技術をより広範なシャドーIT問題の一部として扱っている。同機関のシャドーITガイダンスは、把握されていないサービスが監督の弱さやデータ取り扱い上のリスクを生み出し得ると警告している。

AIは、ユーザーがプロンプトやファイルアップロードを通じて積極的に情報を送信するため、この懸念を強める。従来の未承認ソフトウェアが連絡先リストを保存する程度だったとしても、AIアシスタントは戦略文書、顧客との会話、コード、あるいはデータセット全体を受け取る可能性がある。

一方で、過度な制限にもコストがある。実験をさらに地下化させ、チーム間で効果的な実践を共有する妨げになり得る。その結果、雇用主は可視性と、有用なワークフローを標準化する機会の両方を失う。

このトレードオフは、主な対立軸が従業員主導の導入と雇用主が管理する導入の間にある理由を説明する。一方は即時の有用性を優先する。もう一方は、データを保護し、法的義務を果たし、一貫した品質を維持しなければならない。

最善の対応は、消費者向けツールの無制限な利用でも、包括的な禁止でもない。組織には、実際の労働者のニーズに合った承認済み環境が必要だ。また、データ、タスク、人間によるレビューに関する明確な境界も必要になる。

たとえば、従業員には一般的なプレゼンテーション構成のブレインストーミングは許可される一方、機密性の高い顧客資料のアップロードは禁止される場合がある。別の方針では、メールの編集を認めつつ、事実に関する主張の独立した検証を求めることもできる。

こうした区別が、ガバナンスを実用的なものにする。「AIを責任を持って利用する」というルールでは、締め切りが迫る状況でほとんど指針にならない。タスクベースのポリシーであれば、従業員が何を入力してよいか、どのサービスを利用できるか、誰が出力をレビューするかを示せる。

雇用主は、なぜ従業員が外部システムを選ぶのかも検討すべきだ。理由は、出力品質の高さ、アクセス上の障壁の少なさ、より強力な連携機能、あるいは承認済み機能の不足かもしれない。ツールをブロックしても、根本にあるワークフローの問題は解決しない。

したがって、Deloitteの英国AI調査は従業員だけでなく経営層にも課題を突きつけている。リーダーは、自社のシステムがコンシューマー製品と競争できるほど実用的かを判断しなければならない。セキュリティチームは、承認された行動を認識しやすく、実行しやすいものにする必要がある。

AIをめぐるスティグマが隠蔽を促す

従業員がAI利用を隠すのは、ツールが未承認だからだけではない。開示によって、管理職から自身の能力をどう評価されるかが脅かされるおそれがあるためだ。

Deloitteによると、英国の従業員の23%は職場でのAI利用にスティグマがあると考えていた。毎週利用する人のうち64%は、管理職がAIなら自分の仕事をこなせると結論づけるのではないかと懸念していた。

Bloombergも、管理職による評価を懸念する回答者について同じ63%という数値を報じている。調査対象の正確な母集団には注意を払うべきだが、より広い不安は明確だ。従業員は、開示が代替される可能性と結び付くと考えている。

この不安は難しいインセンティブを生む。雇用主は生産性向上を求める一方で、自動化や人員削減についても語ることがある。従業員はAIを私的に使い、その手法も節約できた時間も見えないままにすることで対応しうる。

CIPDの雇用主調査は、こうした不安がもっともである理由を示している。組織の17%は、その後12カ月間にAIによって人員が減少すると見込んでいた。増加を予想したのは6%にとどまった。

大手民間雇用主では、この見通しはさらに高かった。人員減を見込む割合は26%で、中小企業の7%を上回った。金融、保険、テクノロジー、法務、会計、コンサルティングも平均を上回る見通しを報告した。

これらの数値は雇用主の予測であり、確定した雇用喪失を示すものではない。それでも、職場での行動には影響する。従業員は、リーダーがAIを支援者であると同時にコスト削減の手段として語るとき、それを聞いている。

非常に効果的なワークフローを明かす従業員は、同じ仕事をより少ない人数で完了できることを自ら証明してしまうのではないかと恐れるかもしれない。別の従業員は、同僚がAIの支援を、文章力、分析力、技術力の弱さの証拠とみなすことを懸念する可能性がある。

この認識の問題は、品質管理を損なうおそれがある。開示が職業上のリスクに感じられると、従業員はレビューを求めにくくなる。その結果、管理職はAIがどこで寄与したのか、どのような検証が行われたのかを知ることなく、整った出力だけを見ることになる。

隠蔽は、組織が有力なユースケースを特定することも妨げる。有用なワークフローは、文書化・検証されたプロセスになるのではなく、個人の知識にとどまる。リスクは隠れたまま、メリットは再現しにくいままとなる。

ここではリーダーシップのメッセージが重要になる。従業員は、組織がAI支援による成果、自律的な専門性、あるいはその両方のどれを重視するのかを知る必要がある。曖昧な推奨と代替を示唆する言葉が並ぶと、相反するインセンティブが生まれる。

管理職にも研修が必要だ。責任ある支援と不用意な丸投げを区別しなければならない。AIで草案を編集することは、裏付けのない分析を受け入れることや、影響の大きい意思決定を自動化することとは異なる。

したがって、開示は儀礼ではなくリスクに焦点を当てるべきだ。些細な文法修正のすべてにラベルを求めれば、事務的なノイズを生みかねない。機微なデータ、重大な意思決定、外部公開される事実について開示を求めるほうが、より明確な目的にかなう。

英国情報コミッショナー局は、一律の禁止措置は機能しにくいと論じている。同局の職場におけるAI分析は、適法なアクセス、実効的な監督、実践的な抑止策を重視している。

このアプローチは、対立の両面を認めるものだ。雇用主はデータ保護の義務を無視できない。同時に、従業員がすでに有用だと感じているツールを、書面上の禁止だけでなくせると考えることもできない。

信頼は双方向で機能しなければならない。雇用主は、従業員が機微な情報を守り、出力を検証するという確信を必要とする。従業員は、責任ある開示が自動的に評判や雇用の安定を損なうものではないという確信を必要とする。

この取り決めがなければ、DeloitteのいうシャドーAIは文化的なシグナルとなる。それは、従業員が公式な経路が自らのニーズを満たし、利益を守ると信頼していないことを示している。

数値が証明していないこと

この調査は大きなガバナンスのギャップを記録しているが、隠れたAI利用がどの程度の実害や持続的な生産性向上を生むかは明らかにしていない。

Deloitteは、従業員および自営業者2万5,000人を対象に、代表性を確保するための割当抽出を用いたオンライン調査を実施した。結果は、人口統計、雇用、地域、教育、社会的カテゴリーにわたって重み付けされている。

この手法は大きな広がりを提供する。一方で、回答者が自身の行動を記憶し、正直に説明することに依存している。隠れた活動は、自己申告によって測定するのが特に難しい。

「雇用主の認識なしに」という表現の意味もさまざまだ。ある回答者は明示的な禁止に違反しているかもしれない。別の回答者は、ポリシーが存在しない状況で公開ツールを使っているかもしれない。さらに別の回答者は、管理職が非公式な実験を容認する企業で働いている可能性がある。

Bloombergの「ほぼ10人に1人」という指標は、禁止または予想される不承認に関わる利用をより明確に切り分けている。それでもこのカテゴリーは、明示的なルールと、雇用主がどう反応するかについての従業員の予測を組み合わせている。

調査は、従業員が機密情報をどの程度入力したかを特定していない。結果として生じたデータ漏えい、不適切な判断、顧客への被害、規制当局の措置も定量化していない。隠れた利用はリスクへの露出を示すものであり、インシデントの証拠ではない。

同様に、報告された時間短縮は、測定された成果向上と同義ではない。従業員は自らの短縮時間を推定しており、平均値は出力品質を明らかにしない。素早い草案作成で取り戻した時間が、後のレビューで失われることもある。

調査のタスク構成も、導入が浅いことを示唆している。検索、メール作成、要約が中心だ。これらの活動は個人の助けにはなりうるが、必ずしもプロセスを再設計したり、組織全体の生産性を改善したりするわけではない。

Deloitte自身も、職場での利用は広がっている一方で浅いと説明している。頻繁に毎日利用すると答えた人は少数で、約3分の1は時間短縮を得ないままAIを試していた。

他のシャドーAI調査との比較には注意が必要だ。Microsoftは2025年に、はるかに高い未承認利用率を報告した。他のベンダーも、オフィスワーカー、セキュリティ責任者、特定市場を対象として、さらに異なる推計を公表している。

定義の違いが、そのばらつきの一部を説明することが多い。消費者向けAIの利用をすべて未承認と数える調査もあれば、禁止されたツール、未知のツール、個人アカウント、企業データを扱うサービスだけを数える調査もある。

ベンダーのインセンティブも重要だ。エンタープライズソフトウェアやセキュリティ製品を販売する企業は、シャドーAIが緊急の課題に見えることで利益を得る。その調査結果は依然として参考になりうるが、読者はサンプル、定義、スポンサーシップを確認すべきだ。

Deloitteも、組織に対してAI導入とガバナンスの助言を行っている。この商業的役割は、2万5,000人を対象とした調査を無効にするものではない。ただし、透明性のある方法論と将来の再現調査を特に重要なものにする。

予定されている6カ月ごとの調査の繰り返しは役立つはずだ。第2波の調査では、研修、ポリシー認知、日常利用が変化しているかを明らかにできる。また、雇用主が公式アクセスを拡大するなかで、従業員がツールへの支払いを続けるかどうかも示せる。

現時点で最も強い結論は、一部の見出しが示唆するものより限定的だ。英国の従業員は、多くの雇用主がガバナンスや説明を整えられるより速いペースで生成AIを導入している。測定可能な一群は、時に雇用主の意向に反して、その利用を隠している。

より厳格な統制、より優れたツール、より明確なポリシー、あるいは意識の変化のどれがギャップを埋めるのかは、まだ明らかではない。答えは、規制の厳しい業界、中小企業、テクノロジー集約型の職種で異なる可能性が高い。

雇用主が追いつくかを示す3つのシグナル

次の段階は、企業が隠れた個人の実験を、可視化され、支援され、測定可能な仕事へ転換できるかどうかにかかっている。

第1のシグナルは、ポリシーの公表ではなく認知だ。Deloitteによると、自社のポリシーの所在を知り、内容を理解し、現行のものだと考えていた利用者は28%にすぎなかった。

組織がコミュニケーションを改善し、ルールをタスクごとに具体化すれば、この指標は上昇するはずだ。低いままであれば、ポリシー文書を増やしても行動は大きく変わらない。

より強い結果には、ポリシーが存在しないと答える従業員や、回答できない従業員の減少も含まれる。この変化は、雇用主が運用可能なガバナンスを構築しているという見方を裏付ける。混乱が続けば、その見方は弱まる。

第2のシグナルは、個人向けツールと承認済みシステムのバランスだ。従業員は現在、無料サービス、自費のサブスクリプション、雇用主が支払う製品、社内プラットフォームを利用している。

雇用主は、有用な導入を減らさずに承認済みツールの利用比率が高まるかを注視すべきだ。公式利用の増加は、組織が信頼できる代替手段を提供していることを示すだろう。自費利用が続くなら、社内システムが依然として重要なニーズを満たせていないことになる。

このシグナルは、ライセンス数だけでは判断できない。企業がエンタープライズ向けアシスタントを購入しても、従業員がほとんど使わない場合がある。利用状況、タスク完了、利用者満足度、例外申請は、より正確な実態を示す。

組織は、却下されたツールやブロックされたワークフローも調べるべきだ。同じ外部サービスへのアクセス試行が頻発するなら、満たされていない需要があることを示す。その証拠は調達の指針となり、あるいはそのサービスが不適切なままである理由を説明できる。

第3のシグナルは、研修が行動と成果を変えるかどうかだ。Deloitteは、利用者の半数が正式な指導を受けていなかったと報告した。より広い労働力の51%は、研修があればより頻繁な利用を促すと答えた。

効果的な研修は、導入以上のものを改善すべきだ。機微なデータの共有を減らし、ファクトチェックを強化し、開示を明確にし、従業員が適切なタスクを選べるようにする必要がある。

必須のスライド資料だけでは不十分だ。従業員には、実際の職務、承認済みシステム、情報カテゴリーに結び付いた例が必要だ。管理職には、出力をレビューし、開示された利用に対応するための指針が必要になる。

Deloitteは、およそ6カ月ごとに調査を繰り返す計画だ。次回の調査では、これら3つのシグナルを直接検証できるはずだ。読者は、ポリシー認知、ツールの調達元、研修カバレッジを最初の結果と比較すべきである。

日常利用にも注目する価値はあるが、それだけを成功指標にすべきではない。ガバナンスが弱いまま利用が増えれば、リスクも増大しうる。利用の減少は、統制の成功を反映する場合もあれば、アクセスの失敗を反映する場合もある。

より良い問いは、組織がAI支援を受けた仕事を把握し、評価できるかどうかだ。それには、どのツールが企業情報を処理しているか、どのタスクが価値を生むか、どこで人間が説明責任を負い続けるかを知ることが含まれる。

ナレッジワーカーにとって、当面の教訓は実務的だ。プロンプトやアップロードを、私的な思考ではなく情報移転として扱うべきである。会社のルールを確認し、機微な詳細を削除し、事実に関する出力を検証し、必要な場合は重要な支援を開示することだ。

雇用主にとっての課題も同様に明確だ。有用性で競争できる承認済みの経路を従業員に提供し、境界を平易な言葉で説明し、責任あるAI支援と不用意な代替を分ける必要がある。

Deloitteの英国AI調査は、待つことがもはや戦略ではないことを示している。雇用主がまだ整備できていない場合であっても、従業員はすでにAIを仕事のどこに組み込むかを選んでいる。未然に防げたはずの失敗が問題を強制する前に、組織が秘密主義を有用なガバナンスに置き換えられるかが、残された問いだ。

今週、チーム内で一つ具体的な質問をしてください。人々は実際の業務を完了するために、どのAIツールを本当に使っているのでしょうか。その回答を、承認済みのシステム、文書化されたポリシー、利用可能な研修と比較してください。そこにある隔たりは、単なる運用徹底の問題ではありません。それは、組織の公式なワークフローがもはや従業員の行動と一致していないことを示す証拠です。その隔たりを埋めるには、より安全なツール、より明確なルール、信頼できるマネジメント、そして従業員がAI利用について話しても自動的に自身の職業的立場を危うくしない文化が必要です。