リクエスト株式会社（東京都新宿区）は2026年9月12日、「見えないAI誤用」の作業定義と4つの構造仮説、今後の検証方針を公表し、全文版と図解・スライド版のPDF計2種類を無料公開しました。対象は企業・組織でAIを使う担当者や管理職、人材育成・組織開発の関係者です。
同社が示した「見えないAI誤用」とは、AI出力に目立つ誤りがなく成果物が完成していても、仕事に必要な問い直し・事実確認・判断・結果確認が省略または形骸化し、経験や学習が組織に残りにくくなる状態を指します。背景として、同社は組織行動科学®の研究・教育開発で980社・33.8万人の既存データ基盤があるとしています（今回新たに実施したAI誤用調査の標本数ではない）。
構造仮説は4つで、「問いを任せすぎる」「事実確認を省く」「判断を任せすぎる」「結果確認をしない」を提示。AI利用を「一つの仕事」の設計（目的、情報アクセス、権限、上司の関わり、評価、結果から学ぶ機会など）として捉え、成果・学習・組織への蓄積・責任負担を分けて確かめる確認の問いと検証方針を示しました。なお本定義と仮説は2026年9月12日時点の初期仮説で、診断尺度ではないとしています。
今後は具体的な業務事例を仕事単位で収集・観察し、各要素を分解して検証を進める方針です。AI活用の成果だけでなく、学習機会や責任の所在がどう変化するかを客観的に整理する枠組みとして、企業の運用設計に影響を与える可能性があります。
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SOURCE
PRTIMES
「見えないAI誤用」の作業定義と4つの構造仮説を公開 ― AIは使えている。では、その使い方で人は育っているか
