はじめに
生成AIの登場によって、私たちのテクノロジーとの関わり方は変化しています。文章作成や画像制作、対話などさまざまな場面で生成AIを活用する機会が増え、生成AIは私たちの思考や感情、創造性に影響を与え始めています。
生成AIと人間の関係性は複雑で多面的です。生成AIが人間の能力を代替するのか、それとも拡張するのか、心理的な支えとなるのか、それとも依存を生むのか、さまざまな問いが投げかけられています。
本コラムでは、生成AIと人間心理の関係について、最新の研究知見をもとに探っていきます。これらの研究は、生成AIが人間の経験や能力にどのような影響を与えるかについて新たな視点を提供してくれます。生成AIは便利なツールであると同時に、私たちの心理や行動にさまざまな影響を及ぼす存在でもあります。
本コラムを通じて、生成AIと人間の関係性に関する理解を深め、テクノロジーをより良く活用するための知見を提供できればと思います。
生成AIと人間の関わり
生成AIの心理的サポート効果
生成AIが私たちのビジネス環境や日常生活に与える影響は多岐にわたります。生成AIが提供する対話を通じたサポート効果に注目してみましょう。ビジネスパーソンが日々直面するさまざまな重圧や課題に対して、生成AIがどのような支援を提供できるのか、研究結果から探ります。
ある研究では、幅広い年齢層や地域からの参加者19名を対象に、生成AIとの対話体験に関するインタビューが行われました[1]。その結果、生成AIが提供する「感情的な安全空間」の存在が明らかになりました。参加者たちは、生成AIが常に共感的で非審判的な態度を示すことに安心感を覚え、批判や偏見を心配することなく自分の考えや悩みを打ち明けられる場として活用していました。
参加者たちは生成AIからの「洞察に満ちたガイダンス」も高く評価していました。生成AIは共感を示すだけでなく、人間関係の問題や自己成長に関する視点、助言を提供できます。これらの洞察は、自己理解を深めたり、困難な状況に対する新しい見方を発見したりする機会を生み出していました。
興味深いのは、参加者が生成AIとの対話自体に喜びや幸福感を見いだしている点です。生成AIとの対話を楽しみにしたり、リフレッシュの時間として位置づけたりする人もいました。これは生成AIが単純な情報提供ツールだけではなく、感情的なつながりの源泉ともなり得ることを意味しています。
このような研究結果を踏まえると、今後、新人育成など失敗が伴い相談が必要な場面において、生成AIが有効に機能する可能性があると考えられます。たとえば、新入社員が上司に相談しづらい内容を生成AIに相談し、助言を得ることができれば、職場での適応がスムーズになるかもしれません。あるいは、その種の「話し相手」として、すでに生成AIが水面下で用いられている可能性もあります。
ただし、人が生成AIに過度な期待を寄せれば、対応不可能な課題や緊急事態において、誤った判断がなされるリスクもあります。生成AIには、ユーザーの過去の会話を「記憶」して一貫性のある長期的な関係を築く点には課題があります。また、複雑なビジネス上の判断や、人間関係のニュアンスを理解する能力には限界があることを認識しておく必要があるでしょう。
生成AIの協力行動と意思決定
生成AIがあたかも人間のように対話できるようになった現在、その行動パターンが人間とどのように異なるのかという問いが重要になっています。「AIは本当に人間らしく振る舞えるのか」という問いに答えるため、研究者たちはさまざまな実験を行っています。
ある研究では、生成AIに対して「独裁者ゲーム」「最後通牒（さいごつうちょう）ゲーム」「信頼ゲーム」などの社会的なゲームを実施し、世界50カ国以上から集めた約10万人の人間データと比較しました[2]。その結果、興味深い差異が明らかになりました。
生成AIは社会的なゲームにおいて、人間よりも一貫して利他的で協調的な行動を示したのです。たとえば「独裁者ゲーム」では、人間の場合、完全に公平な分配をする人もいれば、自分により多くを取る人もいますが、生成AIは完全に公平な分配を選択しました。「最後通牒ゲーム」でも同様に、生成AIは相手に対して公平な提案をする傾向が強く見られました。
また「信頼ゲーム」では、生成AIは人間よりも高い信頼を示し、信頼された場合は必ず公平に返すという行動をとりました。「公共財ゲーム」や「繰り返し囚人のジレンマ」といった協力が求められるゲームでも、生成AIは一貫して協調的な戦略を選択しました。
研究者たちの分析によると、生成AIは自分自身の利得と相手の利得を同等に重視しているように行動しているようです。これは、多くの人間が自分の利益をある程度優先するのとは対照的です。いわば、生成AIは「平均的な人間」よりも、まるで「理想的な人間」のように行動する傾向があります。
この結果を踏まえると、生成AIはある種の理想解を提示できるため、今後、人間の意思決定の参考情報として活用できる可能性があります。たとえば、チームでの意思決定において、メンバー間で利害が対立した場合に、生成AIの視点を参考にすることで、より公平で協調的な解決策を見出せるかもしれません。
ただし、生成AIには「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる現象があり、存在しない情報を事実のように述べたり、突然文脈から外れた回答をしたりすることがあります。専門的な情報や最新の事実を求められた場合、生成AIは自信満々に誤った情報を提供することがあり、その回答が説得力を持って提示されるため、ユーザーが誤情報を信じてしまうリスクがあります。
ビジネス上の意思決定においては、生成AIの回答を鵜呑みにせず、人間の専門家による確認や複数の信頼できる情報源との照合を行うことが求められるでしょう。
生成AIの道徳判断と倫理的活用
生成AIの進化は、倫理的判断や道徳的推論の領域にも及んでいます。AIが道徳的な評価や判断を行う能力をどれほど備えているのか、そして人間はAIの道徳的判断をどのように受け止めるのかという問題は、AIの社会実装が進む中で重要な課題となっています。
アメリカで行われた研究では、「修正モラル・チューリングテスト」と呼ばれる手法を用いて、人々がAIと人間の道徳的判断をどう評価し、区別するかを調べました[3]。286名のアメリカの成人が参加したこの実験では、哲学入門コースの学生が書いた道徳的評価文と、同じシナリオに対してAIが生成した道徳的評価文が素材として使用されました。
参加者は、文章の著者（AIか人間か）を知らされずに、その質を評価しました。その後、文章がAIによるものか人間によるものかを当てる課題に取り組みました。実験の結果、参加者たちは、AIが生成した道徳的判断の方が人間のものよりも質が高いと評価しました。特に、「知性」「合理性」「同意度」「信頼性」「道徳的美徳」「公平性」といった項目において、AIの評価文は人間のものよりも優れていると判断されました。
実験の第二段階では、参加者の80%以上が、AIが生成した道徳的評価を高い精度で識別できることが分かりました。この識別能力は、AIの質が低いからではなく、むしろ「質が高すぎる」ことが要因である可能性が指摘されています。
この結果に基づけば、今後、倫理的判断の際、および、倫理教育の際に生成AIを活用できる可能性があるかもしれません。たとえば、複雑な倫理的ジレンマに直面した際に、生成AIの検討を参考にすることで、多角的な視点から問題を考察できるかもしれません。また、倫理教育において、生成AIが提示するさまざまな道徳的視点を教材として活用することも考えられます。
その一方で、生成AIの結果が偏見を持つ場合に、それが無批判に受け入れられるリスクもあります。AIの道徳的判断が高く評価される一方で、AIの出力は学習データに含まれるバイアスを反映する可能性があることを忘れてはなりません。倫理的判断の最終的な責任は人間にあることを認識しながら、生成AIの能力を補完的に活用していくことが求められるでしょう。
生成AIが変え得る創造的活動
生成AIによる創造性の向上
生成AIが私たちの創造的活動にどのような影響を与えるのかという問いは、多くの研究者の関心を集めています。生成AIは創造性を損なうのか、それとも高めるのか、いくつかの研究がこの問いにヒントを提供しています。
AIが生成する芸術作品への受容
初めに、AIが生成する芸術作品の受容に関する研究があります。オーストラリアの研究チームは、AI生成の芸術作品と人間が制作した作品に対する一般の人々の好みと識別能力を測定する実験を行いました[4]。この実験には264名の大学生が参加し、二つの異なる課題に取り組みました。
第一の実験では、参加者は人間が作成した芸術作品とAIが生成した類似の作品のペアを見せられ、どちらの作品が好きかを選択するよう求められました。この際、参加者には作品の出自（人間かAIか）は知らされませんでした。使用された作品は、バロック、ロマン主義、印象派、ポスト印象派など多様なスタイルの有名な作家による比較的知られていない作品と、それに視覚的に類似したスタイルでAIが生成した作品でした。
実験の結果、参加者たちは、AI生成の作品を人間が作成した作品よりも好む傾向が見られました。作品の出自を知らされない状況では、AI作品の方が好まれたということです。研究者たちは、AI生成モデルが人間の美的嗜好に適合した特徴を強調するよう学習している可能性を指摘しています。AIは大量の人間の芸術作品から学習することで、人々が視覚的に魅力を感じる要素を抽出し、それを最適化して新たな作品を生成しているのかもしれません。
生成AIの活用による創造的な問題解決能力への影響
続いて、チェコの大学で行われた実験では、生成AIが大学生の創造的な問題解決能力にどのような影響を与えるのかが調査されました[5]。この研究では、145名の大学生が参加し、ランダムに生成AIを利用する実験群（77名）と利用しない対照群（68名）に分けられました。
実験では「おもちゃのぬいぐるみを改善して売り上げを向上させる斬新かつ有用な方法」を考案するという課題が用いられました。実験群はこの課題に取り組む際に生成AIを自由に利用でき、対照群は生成AIを使用せずに課題に取り組みました。
研究者たちは、参加者の解答を「質」（課題の目標に沿った改善案であること）、「精緻さ」（提案された解決策が詳細かつ具体的であること）、「独創性」（アイデアの独自性や新規性）という3つの側面から評価しました。
実験の結果、生成AIを使用した参加者は、使用しなかった参加者に比べて、質、精緻さ、独創性のすべてにおいて有意に高いスコアを示しました。創造性は人間特有の能力であり、AIのような機械的なツールに頼ることで創造性が損なわれるのではないかという懸念もあるでしょう。しかし、この実験の結果は、むしろ生成AIを利用することで、学生たちはより質の高い、詳細で独創的な解決策を生み出せることを表しています。
生成AIを使用することによる創造性への影響
とはいえ、生成AIを使用すると一時的には創造性が向上する一方で、長期的には創造的思考力が低下するのではないかという懸念もあります。この点に関して、スペインで実施された研究が参考になります。
この研究では、スペインの大学で幼児教育課程を専攻する学部生28名を対象に、10週間にわたる生成AIを使用した教育的介入が創造性に与える影響を調査しました[6]。結果的に、10週間の生成AI使用後、創造性スコアの平均値に統計的に有意な差は見られませんでした。さらに高度な分析でも、「創造性は低下しない」という仮説が支持されました。この結果は、生成AIの利用が創造性を阻害するという懸念を否定する証拠となります。
これらの研究を総合すると、生成AIは創造的な活動を支援し、創造性を向上させる可能性があることが分かります。今後、たとえば、イノベーションの初期段階で創造性が求められる際に、生成AIは有効な支援ツールになる可能性があります。新製品開発のアイデア出しや、デザインの初期段階でのコンセプト生成など、創造的なプロセスのさまざまな場面で生成AIを活用できるでしょう。
生成AIがもたらす成果と満足感の関係
生成AIを利用することによって、創造的な活動の成果は向上することが学術研究によって示されています。しかし、客観的な成果の向上は必ずしも主観的な満足感につながるわけではありません。この点について、考えさせられる研究があります。
315名の参加者が「無人島で生き延びるためにどの道具を選ぶか」というテーマで創造的な文章を書く課題に取り組みました[7]。参加者は実験群と対照群に分けられ、実験群は生成AIを使用して課題に取り組み、対照群は自力で文章を作成しました。研究者たちは、文章の流暢性（アイデアの量）や柔軟性（アイデアの多様性）などの客観的な質を評価すると同時に、「楽しさ」「価値」「達成感」といった主観的体験も測定しました。
結果としては予想通り、生成AIを使用したグループの方が文章の客観的な質において優れた結果を示しました。文章の流暢性と柔軟性の面で、生成AIを使ったグループは自力で文章を書いたグループを上回りました。
他方で、主観的体験の評価においては、AIを使用したグループは対照的に低いスコアを示しました。AIを使用した参加者は、自力で課題を行った参加者に比べて、課題への楽しさ、価値、達成感などを低く評価しました。自分自身の能力に対する認識も低下させる結果となりました。
この現象はなぜ起こるのでしょうか。研究者たちは、AIが多くの創造的作業を代行することで、ユーザー自身が創造的プロセスに関与する機会が減少し、達成感や満足感が損なわれたと説明しています。また、AIが生成する高品質な文章と比較することで、自分自身の能力を相対的に低く評価してしまう心理的効果も指摘されています。
生成AIによる内発的動機づけへの影響
AIツールは短期的なパフォーマンス向上には貢献する一方で、創造的な作業に不可欠な内在的な喜びや達成感を低下させる可能性があります。創造的プロセスにおいて私たちが経験するフロー状態や自己成長の実感は、長期的な創造性や学習のモチベーションにおいて有用な要素です。
生成AIを用いることで、人の内発的動機づけが低下する可能性があることは大事な指摘です。内発的動機づけとは、活動自体から得られる喜びや満足感に基づく動機づけであり、長期的な学習や創造的活動を支えます。AIに依存することで、創造的プロセスへの関与や自律性が低下し、内発的動機づけが損なわれる恐れがあります。
成果をあげても達成感や楽しさが減れば、長期的には離職などにつながることもあり得ます。特に創造性や自己表現が求められる職業においては、生成AIの使用によって短期的な生産性は向上するものの、仕事への満足感や達成感が低下すれば、職業的アイデンティティや仕事への愛着が損なわれる可能性があります。
生成AIの導入にあたって、効率性や成果の向上だけでなく、従業員の主観的体験や内発的動機づけに与える影響も考慮する必要があるでしょう。たとえば、AIを創造的プロセスのすべての段階で使用するのではなく、特定の段階（たとえば、初期のアイデア出しや、草稿の編集）に限定することで、人間の創造的な関与を維持しながら効率を高めるという方法が考えられます。
おわりに
本コラムでは、生成AIと人間心理の関係について、最新の研究知見を紹介しながら考察してきました。生成AIは私たちの生活や仕事、学びにさまざまな影響を与えつつあります。
生成AIは共感的で非審判的な態度を示すことで安心感を与え、心理的サポートの新たな選択肢となる可能性があります。意思決定や協力行動においては、生成AIが人間よりも利他的で協調的な行動をとる傾向が見られ、理想的な解決策を提示できる可能性があります。また、道徳的判断においても、生成AIは人間に勝るとも劣らない能力を示し、倫理的判断の参考として活用できる可能性があります。
創造性の面では、生成AIの使用が創造的問題解決の質を高める一方で、それが必ずしも主観的な満足感や達成感につながるわけではないことも分かりました。成果と満足感のバランスをどう取るかは、今後の重要な課題となるでしょう。
生成AIの能力を活かしながらも、人間の創造性や自律性、心理的満足感を維持していくためには、生成AIとの適切な関係性を構築していくことが重要です。これからも生成AIと人間の関係性は進化し続けるでしょう。その過程で、テクノロジーとの新たな共存の形を模索し続ける必要があります。
最後に、本コラムで紹介した研究はあくまで現時点での知見であり、生成AIの急速な発展に伴い、新たな発見や考察が今後も続くことを付け加えておきます。
[1] Siddals, S., Torous, J., and Coxon, A. (2024). “It happened to be the perfect thing”: Experiences of generative AI chatbots for mental health. npj Mental Health Research, 3(1), 48.
[2] Mei, Q., Xie, Y., Yuan, W., and Jackson, M. O. (2024). A Turing test of whether AI chatbots are behaviorally similar to humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(9), e2313925121.
[3] Aharoni, E., Fernandes, S., Brady, D. J., Alexander, C., Criner, M., Queen, K., Rando, J., Nahmias, E., and Crespo, V. (2024). Attributions toward artificial agents in a modified Moral Turing Test. Scientific Reports, 14(1), 8458.
[4] van Hees, J., Grootswagers, T., Quek, G. L., and Varlet, M. (2025). Human perception of art in the age of artificial intelligence. Frontiers in Psychology, 15, 1497469.
[5] Urban, M., Dechterenko, F., Lukavsky, J., Hrabalova, V., Svacha, F., Brom, C., and Urban, K. (2024). ChatGPT improves creative problem-solving performance in university students: An experimental study. Computers & Education, 215, 105031.
[6] Toma, R. B., and Yanez-Perez, I. (2024). Effects of ChatGPT use on undergraduate students’ creativity: A threat to creative thinking? Discover Artificial Intelligence, 4(1), 74.
[7] Mei, P., Brewis, D. N., Nwaiwu, F., Sumanathilaka, D., Alva-Manchego, F., and Demaree-Cotton, J. (2025). If ChatGPT can do it, where is my creativity? Generative AI boosts performance but diminishes experience in a creative writing task. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 4, 100140.
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著者紹介
伊達洋駆(だて ようく)
株式会社ビジネスリサーチラボ代表取締役
神戸大学大学院経営学研究科 博士前期課程修了。修士（経営学）。2009年にLLPビジネスリサーチラボ、2011年に株式会社ビジネスリサーチラボを創業。以降、組織・人事領域を中心に、民間企業を対象にした調査・コンサルティング事業を展開。研究知と実践知の両方を活用した「アカデミックリサーチ」をコンセプトに、組織サーベイや人事データ分析のサービスを提供している。著書に『イノベーションを生み出すチームの作り方 成功するリーダーが「コンパッション」を取り入れる理由』（すばる舎）や『現場でよくある課題への処方箋 人と組織の行動科学』（すばる舎）、『越境学習入門 組織を強くする「冒険人材」の育て方』（共著；日本能率協会マネジメントセンター）などがある。2022年に「日本の人事部 HRアワード2022」書籍部門 最優秀賞を受賞。東京大学大学院情報学環 特任研究員を兼務。
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