コミュニケーションは単なる情報交換や一方的な指示伝達にとどまらず、組織運営と成長の核となる資源です。組織コミュニケーションとは、「集合的な創造と合意形成」のプロセスであり、人と人との協働、信頼、そして文化を築き上げます。グローバル化、市場競争、デジタルトランスフォーメーションが複雑化する現代において、効率的なコミュニケーションの重要性はかつてないほど高まっています。

 

生成AIの進化と活用は、組織のコミュニケーションプロセスを最適化する絶好の機会をもたらします。多くの研究で、AIがタスクの自動化やプロセスの改善に役立つという認識は広まっています。しかし、AIがコミュニケーションの中核となる各プロセスに具体的にどのような影響を与え、最終的に測定可能な組織成果にどう結びつくのかについては、研究の余地が残されていました。

 

この課題に答えるため、2025年1月に学術誌『Administrative Sciences』に「人工知能が組織リーダーシップにおけるコミュニケーションのダイナミクスと業務パフォーマンスに与える影響」と題された論文が発表されました。本研究は、AIを単なる一つの技術ツールとして捉えるのではなく、組織コミュニケーションの全プロセスにおける役割を体系的に調査しています。検証にあたり、コミュニケーションの六つの側面を分析し、AIが社内コミュニケーションの効率化と情報伝達時のエラー削減を通じて、従業員の総合的な業務パフォーマンスをいかにして顕著に向上させるかを評価しました。

 

組織コミュニケーションの六つの主要なプロセス

AIの影響を包括的に評価するため、本研究は複雑なコミュニケーションプロセスを相互に連携する六つの段階に分解し、各段階におけるAIの貢献を詳細に分析しました。

 

１）情報伝達

コミュニケーションの出発点です。従来の方法では、情報の遅れや不正確さ、内容の不明確さによって効率が低下する傾向がありました。AIを活用したコミュニケーションは、情報の速度、正確性、パーソナライズを促進します。適切なタイミングで、最も関連性の高い情報を、最も必要とする人に届けることで、情報伝達の一貫性と有効性が向上します。

 

２）情報受信

情報を発信した後、相手がそれを効果的に受け取ることができるかが鍵となります。理想的には、情報は「歪みを最小限に抑えて」解釈されるべきであると、本研究は指摘しています。AIは、パーソナライズされた調整や意味の強調を通して、情報受信の質を改善し、受信者が膨大な情報の中から核となるメッセージを素早く把握できるように支援します。これにより、情報過多や表現の曖昧さによるノイズや誤解を低減できます。

 

３）理解とフィードバック

効果的なコミュニケーションは、双方向であってこそ成立します。つまり、情報を受け取るだけでなく、相手がその内容を正確に理解したことを確認する必要があります。AIはリアルタイムでの説明提供や、構造化されたフィードバック案の生成を支援することで、フィードバックのプロセスをより効率的で建設的なものにします。例えば、従業員がタスクについて疑問を持った際、AIは即座に関連する説明や背景資料を提供できます。

 

４）情報受容

組織の変革期には、従業員が情報を深く理解し、納得することが成否を分けます。情報の受容度は、情報が受け手の期待と共鳴するかどうかで大きく左右されると、本研究は強調しています。リーダーは、AIを活用することで、チームや個人に最適なメッセージを作成し、変革の背景や理由を明確に伝えることができます。これは、心理的な壁を取り払い、情報受容度を向上させる有効な手段となります。

 

５）説得

コミュニケーションは多くの場合、他者に行動を促すための説得を目的とします。AIは、過去のデータや従業員の行動パターンを分析し、論理的かつ訴求力の高い表現を生成できます。本研究は、AIツールが受信者の心理状態や関係性を考慮した効果的なメッセージングを可能にし、説得力のあるコミュニケーションを実現すると指摘しています。

 

６）反応喚起

コミュニケーションの最終目的は、「反応を喚起すること」、すなわち相手の行動や態度の変化を促すことです。AIは、情報を発信するだけでなく、対象者の反応をリアルタイムで追跡できます。例えば、メールの開封率、リンクのクリック率、感情データなどのフィードバックに基づき、コミュニケーション戦略を動的に最適化することで、より効果的に行動を促進します。

 

この分析フレームワークに基づき、本研究では検証すべき六つの主要な仮説を設定しました。

• 仮説１：情報伝達のプロセスにおけるAIの活用は、業務パフォーマンスにプラスの影響を与える。
• 仮説２：情報受信のプロセスにおけるAIの活用は、業務パフォーマンスにプラスの影響を与える。
• 仮説３：情報理解のプロセスにおけるAIの活用は、業務パフォーマンスにプラスの影響を与える。
• 仮説４：情報受容のプロセスにおけるAIの活用は、業務パフォーマンスにプラスの影響を与える。
• 仮説５：説得のプロセスにおけるAIの活用は、業務パフォーマンスにプラスの影響を与える。
• 仮説６：AIを活用したコミュニケーションによる反応喚起は、業務パフォーマンスにプラスの影響を与える。

研究手法：コミュニケーションプロセスと業務パフォーマンスの関係をいかに分析したか

上記の仮説を検証するため、本研究では定量分析手法を採用しました。

 

・データ収集：データは、自己記入式のアンケートによって収集しました。研究チームは650名の従業員を対象にスクリーニングを実施し、最終的に分析に利用できる203件の有効回答を得ました。

・研究対象：東ヨーロッパ（ルーマニア、ブルガリア、ハンガリー）で事業展開するルーマニアの大手食品産業企業からサンプルを抽出しました。人事、流通、物流、広報、生産、マーケティングの六つの部門を網羅し、研究結果の代表性を高めています。

・データ分析：研究チームは、偏最小二乗構造方程式モデリング（PLS-SEM）を用いて、コミュニケーションの側面と業務パフォーマンスの関係を分析しました。

 

〈参加者の特徴〉

• 年齢：サンプルの約半数（49.3%）が25歳から44歳で、組織の中核を担う、経験と活力を兼ね備えた生産性の高い層を反映しています。
• 性別：6割以上（60.6%）が女性でした。
• 現場の従業員の割合：参加者の大多数（86.2%）が管理職ではなく「実務担当者」でした。これは、研究結果が主に技術の現場導入時に従業員が実際に感じた影響を反映していることを意味します。
• 学歴：半数以上（55.7%）の従業員が高校卒業以上であり、研究の発見が高学歴の知識層に限定されず、より幅広い層に適用可能であることを示しています。

研究結果：情報伝達から内容の「説得力」向上へ

実証データは本研究モデルの妥当性を強力に裏付け、AIがさまざまなコミュニケーションプロセスにおいて持つ影響力の差を明らかにしました。

 

コミュニケーションの基盤「情報伝達」

情報伝達のプロセスが業務パフォーマンスの向上に統計的に有意な影響を与えることが確認されました（p < 0.001）。しかし、その影響係数（β値）は0.179と、六つのプロセスの中では比較的低い値にとどまりました。この事実は、効果的な情報伝達が業務パフォーマンス向上に必須の基盤ではあるものの、それ自体はあくまで出発点であり、その最大の価値は、後続のより踏み込んだコミュニケーションプロセスへの橋渡しとなる点にあることを示唆しています。

 

重要なプロセス「情報受信」と「情報受容」

対照的に、情報受信（β=0.327,p=0.008）と情報受容（β=0.296,p=0.002）の2つのプロセスは、業務パフォーマンスに非常に強いプラスの影響を示す結果となりました。これは、古典的なコミュニケーション理論を裏付ける結果です。すなわち、情報は単に「伝達される」だけでなく、「深く理解され」納得を得ることで、初めて効果的な行動へと変換されることを示しています。AIの役割は、パーソナライズと最適化を通じて、情報が伝達過程で歪まず、誤解されないようにすることによって、受信と受容の質を高めることにあるといえます。

 

触媒「理解とフィードバック」

理解とフィードバックのプロセスも、業務パフォーマンスに有意なプラスの影響を及ぼしました（p < 0.001）。ただし、この影響経路の強度が相対的に低かったことから、研究者は、このプロセスが「触媒」の役割を担っている可能性が高いと推測しています。すなわち、従業員は情報を真に理解し、有効なフィードバックを得た段階で初めて、より円滑に「情報を受容」し「反応を喚起」することが可能となり、結果として間接的に業務パフォーマンスの向上を促すということです。この結果は、リアルタイムの質疑応答やフィードバック支援を提供するAIツールが、直接的な業績には結びつかなくとも、コミュニケーションシステム全体の効率を高める重要な「触媒」としての役割を担い、投資する価値があることを示唆しています。

 

推進力「説得」と「反応喚起」

実証データは、説得が六つの要因の中で業務パフォーマンスへの潜在的な影響力が最も強いプロセスであることを示しました（β=0.430,p=0.002）。同時に、反応喚起も強力なプラスの影響を発揮しています（β=0.290,p=0.019）。これは、行動を促すことがコミュニケーションの最終目的であるという事実を強く裏付けています。AIは、データと従業員の嗜好を分析することで、より説得力のあるメッセージを生成し、プラスの行動を効果的に引き出すことが可能です。

この結果は、組織におけるAIの活用が単なる情報配信にとどまらず、より価値の高い「説得力のあるコンテンツ」の構築へとシフトする必要性を示唆するものです。例えば、AIを活用して営業チームがより訴求力のある営業プランを作成したり、マネージャーがチームの士気を高めるメッセージを作成したりできるように支援することなどが挙げられます。

 

全体的な結論

研究で提案された六つの核となる仮説（H1～H6）はすべて実証データによって裏付けられ、AIが組織内にもたらす変革的な役割を実証しました。AIを活用したコミュニケーションは、その全プロセスを体系的に最適化し、従業員の行動にプラスの影響を与え、最終的に生産性と組織効率の向上に貢献します。

 

結論：AIを組織コミュニケーションへ組み込む

この研究の価値は、実証データの結果だけでなく、テクノロジーと組織の関係を理解するための深い知見を提供した点にあります。

 

AIをより広範な組織の文脈で捉える

過去の研究は、AIを顧客対応のチャットボットやメールの自動仕分けツールのように、単一の機能として孤立的に捉える傾向がありました。しかし本研究は、AIによる支援を組織内のコミュニケーションエコシステム全体に影響を与える変数として捉え直しました。つまり、リーダーが情報を発信するところから、従業員がそれを受信、理解、受容し、最終的に行動を起こすまでの全プロセスと、その各段階でAIがどう機能するかを探究しています。これにより、テクノロジー、人、組織の業務パフォーマンスの三者を密接に結びつける、より体系的な視点が提供されました。

 

既存の古典的なコミュニケーション理論の拡張

• 情報フロー理論（Information Flow Theory）：組織内で情報が効果的に伝達される仕組みを研究する理論です。本研究は、AIが情報コンテンツのパーソナライズと最適化を通じて、情報過多を軽減し、よりスムーズで正確な情報の流れを実現することで、従業員の業務パフォーマンスを向上させることを証明しました。
• 説得理論（Persuasion Theory）：メッセージの説得力を高める方法を研究する理論です。本研究は、説得力のある情報が業務パフォーマンスを実際に向上させることを検証し、理論の適用範囲を拡大しました。AIは、従業員の行動や嗜好を分析し、オーダーメイドでより説得力のある情報を自動的に生成することで、従来のコミュニケーション手法では到達し得なかった水準まで説得効果を高めることが可能です。

 

リーダーへの提言

これらの調査結果に基づき、AIを活用して組織のパフォーマンス向上を目指すリーダーに対し、本研究は実践的な行動指針を提示します。

• 戦略的統合の推進：AIの導入とは、単にソフトウェアを購入することにとどまりません。リーダーは、リアルタイム分析、適応型情報配信、および自動化されたフィードバックが可能なインテリジェント・プラットフォームに投資し、それを組織の根幹に関わる戦略的変革として位置づけるべきです。
• コンプライアンスと透明性の確保：リーダーは、AI利用に関する透明性の高いルールを確立し、会社と従業員のプライバシーを完全に保護する必要があります。このことが従業員の信頼構築につながります。
• 人材のエンパワーメント：テクノロジーの成功は、最終的には人材にかかっています。リーダーは、従業員がAIとの協働スキルを習得し、AIの論理を理解できるよう、効果的なトレーニングプログラムを設計し推進すべきです。これにより、組織全体で新しいテクノロジーを活用する自信と能力を育むことができます。

研究では、AIが果たすコミュニケーションの六つのプロセスにおける重要な役割が明らかにされましたが、これは自動的に実現するわけではありません。
AIが持つ効果的な「説得」や明確な「情報伝達」の力を最大限に引き出すためには、従業員がAIと効果的に対話できる能力、すなわち高度なプロンプト・リテラシーを身につけることが不可欠です。

 

AI活用学習プラットフォーム「UMU」では、AI時代の組織変革を支援し、経営層から現場の従業員に至るまでのAIリテラシーの向上に尽力しています。そして、AIによる組織のコミュニケーション文化の最適化を通じた生産性、創造性、そして全体的な従業員の就業体験の向上を推進します。

UMUが提供する『大規模言語モデル時代の「AIリテラシー」養成コース』は、この課題を解決するために開発されました。
このプログラムは、断片的なテクニックではなく、実証研究に基づき検証された、受講者が大規模言語モデルを建設的に使用するための方法論を提供します。