仕事の未来を再構築する

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AI時代に従業員の意欲を高めるカギは「信頼」「組織風土」「方向の明確性」

本レポートは、AI時代における従業員の意識や職場環境の変化を、主要48カ国・28セクター・約5万人の従業員を対象に分析したものです。調査結果では、AIの影響が拡大し、将来への期待が不安を大きく上回っている一方で、AIの日常的な活用度は依然として高くありません。特に日本企業はグローバルと比較してAI活用が遅れており、変革の余地が大きいことが明らかになりました。

従業員の多くはAIによる生産性や仕事の質の向上を実感しつつも、経済的・精神的な負荷や将来への不確実性も感じています。モチベーションを高めるためには、「信頼」「組織風土」「方向の明確性」など、リーダーによる積極的な働きかけが不可欠です。特に若手や経験の浅い従業員へのサポート、スキルアップの機会提供、心理的安全性の確保が重要な課題として浮かび上がっています。

本レポートでは、AI時代において従業員の意欲を高め、組織の成長を実現するための6つのアクションを提言しています。企業がこれらの課題にどう向き合い、変革を推進できるかが、今後の競争力を左右するポイントとなるでしょう。

いま、AIが与えるさまざまなインパクトについて社会全体で議論がなされています。そのテーマは生産性、個人の成長、雇用のあり方など多岐にわたります。本調査は従業員の視点から、AIのインパクトをどのように捉えるかを明らかにします。本調査の結果からは、AIの影響が拡大しており、将来の展望について楽観的な見方が不安を大きく上回っていることが分かります。一方で、AIの日常的な活用は決して高い水準にあるとは言えず、会社や職場のリーダーはAIの積極的活用を推進することで、組織の変革と成長を加速させる余地が十二分にあることを示しています。特に日本企業はAIの活用度において世界より後れており、変革の余地はより大きいと言えます。

注：グラフ内の数値は小数第1位の四捨五入および「分からない」の回答の省略により、表示されるパーセンテージの合計が100にならない場合があります。

本調査は、主要48カ国、28セクター、約5万人の回答者（経営幹部から現場社員まで含む）を対象としたものです。

グローバルでは従業員の54％、日本では35％が過去1年間に業務にAIを活用したと回答しています。これらのユーザーの大半は既にAIのメリットを実感しており、4分の3の従業員がAIによって生産性が向上し、仕事の質も向上していると回答しています。生成AI（GenAI）を日常的に活用しているユーザーは最も楽観的で、10人に9人がAIによる改善を実感しているだけでなく、さらなるメリットも期待していると回答しています。調査全体を通して、従業員はAIが仕事に与える影響について、不安や戸惑いを抱くよりも、好奇心や期待を抱く割合が2倍高くなっています。

図表1：AIによる生産性・創造性・仕事の質へのインパクト

Q：過去1年間または今後3年間において、AIによってあなたの仕事のどの側面がどの程度向上または低下しましたか（向上または低下すると思いますか）？
（「やや向上」「中程度に向上」「大幅に向上」の回答を集計）

注：「生成AIをあまり使用しないユーザー」には、生成AIを1回、数回、または月に1回程度使用すると回答した回答者が含まれます。

調査ベース：
グローバルの生成AIを日常的に活用しているユーザー（n=7,080）
グローバルの生成AIをあまり活用しないユーザー（n=11,036）
日本の生成AIを日常的に活用しているユーザー（n=133）
日本の生成AIをあまり活用しないユーザー（n=312）

出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

AIへの期待が高まっているにもかかわらず、生成AIを毎日使用していると回答した従業員はわずか14％（日本では6％）しかいません。この比率は職種によって多少の差があります。オフィスワーカーでは、その割合は19％ですが、現場ワーカーは5％になります。いずれにしても、生成AIの日常ユーザー層は限られています。2024年の調査結果である12％からわずかに増加したに過ぎず、グローバルの多くの経営幹部が発信する「AI活用企業」といった期待像から大きく外れた現在地であると言えるでしょう。

生成AIの日常ユーザー層のうち、さらに先端を行くグループは生成AIの次の段階であるエージェントAIを日常的に活用していると回答しており、その割合はグローバルで6％、日本では2％となっています。エージェントAIとは、特定領域においてシステムが自律的にタスクを実行するもので、生成AIの次の段階です。

今後のテクノロジーによる仕事への影響の見通しは、従業員の中でも見方が大きく分かれます。今後3年間でテクノロジーの変化が仕事に大きな影響を及ぼすと予想する人は従業員全体の半数未満で、市場動向や政府規制の変化ほどのインパクトはないと捉えている人が多いことが分かりました。しかし、生成AIの日常ユーザー層の70％はこのテクノロジーが仕事に大きな影響を及ぼすと予想しています。すなわち、今後の生成AIが与えるインパクトの程度について、従業員の中でも二極化が進んでいることを示唆しています。

図表2：AIの活用度

Q：過去1年間に、職場で次のテクノロジーをどのくらいの頻度で使用しましたか？

注：「あまり使用しない」には、「1回」「数回」「月に1回程度」と回答した人を含みます。「分からない」という回答は除外しています。

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

経営者にとって、これらの調査結果は、AIの変革力に対する従業員の理解度や受容度・活用度を引き上げるための促進施策を行う余地が十分にあり、それが企業としての競争力を高めることにつながるということを強く示唆しています。

企業は、経験の浅い従業員に特に注意を払う必要があります。彼らの約3分の1程度は、AIが将来に与える影響について相当の不安を感じている一方で、AIの長期的な社会への影響には同等かそれ以上に、興味と関心を示しています。

AIのもたらす不確実性が、多くの従業員に何らかの経済的・精神的・肉体的負荷をかけています。調査回答者の70％が少なくとも週に1回は仕事に満足しているとしている一方で、負荷の兆候も見られます。半数以上が経済的な負担を抱えており、ほぼ同数の人が疲労を感じていると述べています。経営者は、企業内で信頼・連携・安心感を育む必要が高まっています。PwCではこれまでの調査報告でも同様の指摘をしてきましたが、今回の調査によって、これらは一過性のものではなく、経営者が看過すべきではない中長期的な優先課題であることを認識すべきと、改めて警鐘を鳴らします。

図表3：好奇心と不安の程度

Q：AIがあなたの仕事にどのような影響を与えるかについて、次のような感情をどの程度抱きますか？
（「強く感じる」と「かなり強く感じる」の回答のみ表示）

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

今回の調査では、イノベーション、改革、成長の原動力となるモチベーションについて深く調べるために、高度な統計手法を新たに採用しました。当然のことながら、モチベーションを高めることで大きな成果が得られることが分かりました。そのために、職場で求められる要素があります。それは、信頼を築きスキルを育むこと、意義のある仕事をアサイメントすること、組織と個人の仕事に戦略的な整合性が存在すること、そのベースとして心理的安全性を確保すること、です。これらの調査結果から、リーダーに求められることは、「メンバーとともに未来を共創するよう努めること」だと示唆されます。

リーダーが行動を起こすために必要とされる、6つの重要なアクションは以下のとおりです。

1. 不確実な未来を認識する—特に経験の浅い従業員にとって
2. 信頼ギャップに対処する
3. 明確な未来ビジョンで従業員を鼓舞する
4. スキルパスウェイを提示する
5. イノベーションと変革への動機づけを行う
6. 安心と報酬を動機の支えとなる安定的基盤として認識する
   

1. 不確実な未来を認識する

従業員のモチベーションの源泉は、雇用や自分の役割の将来に対して楽観的な見通しが持てるかどうかにかかっています。しかし、企業を取り巻く不確実性は、その速度や影響度を増しています。経営陣にとって重要な第一歩は、不確実性を認めることです。

従業員は直面しているビジネス環境に現実的な見方をしています。グローバルでは、自身の役割の将来に対して強く楽観的な見方をしている従業員はわずか53％です。職階によってその割合は大きく変わり、経営幹部の72％が楽観的である一方で、非管理職は43％にとどまり、大きなギャップが生じていることが分かります。

業界によって従業員の捉え方が大きく変わるのも事実です。今回の調査では、テクノロジー業界や銀行業界では楽観的な見方が強いのに対し、小売業では楽観的な見方が弱いことが分かりました。

日本は、グローバルと比べて、楽観性が極めて乏しいことも顕著な結果として出ました。自身の役割の将来に対して強く楽観的な見方をしている従業員は19％にとどまり、グローバルの53％と大きく引き離されています。職階別に見ても、経営幹部でも38％、非管理職はわずか15％でした。楽観性が極めて乏しい日本の職場においては、不確実な未来への対処は優先度を上げて取り組む必要があるでしょう。

図表4：職階別の楽観性の度合い

Q：組織内でのあなたの役割の将来について、どの程度楽観的に感じていますか？
（「強く感じる」と「かなり強く感じる」の回答のみ表示）

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

図表5：業界別の楽観性の度合い

Q：組織内でのあなたの役割の将来について、どの程度楽観的に感じていますか？
（「強く感じる」と「かなり強く感じる」の回答のみ表示）

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

特に若手に対して「不確実な未来」への働きかけが重要

AIによる代替が最も進んでいるのは初級レベルの仕事であり、不確実性が特に深刻です。スタンフォード大学のエリック・ブリニョルフソン氏による最近の研究（PDF）によるとソフトウェア開発者やカスタマーサービス担当者など、AIによる自動化の影響が大きい分野では、初級レベルの仕事が減少している一方で、AIによって強化される職種は増加しています。

調査の中でも、初級レベルの仕事について管理職の展望にバラつきがあることが分かります。グローバルでは、管理職の38％がテクノロジーによって初級レベルの仕事が減少すると回答しています。一方で、30％は初級レベルの仕事が増加すると回答しました。また、28％はほとんど影響ないと回答しています。この結果は、AIによって一律的に初級レベルが代替されるわけではないことを示唆しています。ただ、仕事量の増減がかなりの確度で起こり、不確実性が高まっていることが見て取れます。

またこれらの数字は、職種によってほぼ一致しています。オフィスワーカーの管理職はAIによって初級レベルの仕事が減少すると予想する割合が、全管理職と比べてわずかに高い40％にとどまっています。ノンデスクワーカーである現場管理職の約30％がAIによって初級レベルの仕事が減少することを予想しています。

今回の調査結果から見出された希望は、AIによってもたらされる不確実性が、仕事におけるコントロール不全に直結するものではないということです。グローバルで従業員の約70％（日本は52％）が、今後3年間でテクノロジーが自分の仕事に与える影響について、一定のコントロールができると捉えています。一方、全くコントロールできないと考えるのはわずか10％であり、この割合はグローバルでも日本でも同様です。

若い世代の従業員は、急速に進化するテクノロジーを自身のキャリア目標に合わせて活用することができると、ポジティブに捉えています。

図表6：テクノロジーによって変化する仕事のコントロール

（左）Q：今後3年間で、テクノロジーが仕事に与える影響をどの程度コントロールできるようになりますか？
（右）Q：今後3年間で、技術の変化があなたの仕事にどの程度影響を与えると思いますか？

注：「分からない」という回答は除外しています（左）。「かなり」および「非常に」という回答のみ表示されています（右）。

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

どこにフォーカスするか

リーダーは、先を見通すことの難しさと、進化と発展を続けるテクノロジーの力の大きさを認識しなければなりません。そのことを組織内でオープンに議論していくことが、共通の理解と解決策への一歩を踏み出すことにつながります。

AIによって初級レベルの仕事が不確実性にさらされていることは、新入社員にとって重要な問題です。大学生を採用する企業にとっては、採用活動の段階から、AIによる初級レベルの業務の影響を明らかにすることが期待されます。

ある工学部の学生のエピソードから、透明性の担保の重要性を理解することができます。彼は、数年前の大学入学時には「AIによって自分も他の人も就職できなくなる」という不安を抱えていました。しかし、就職フェアに参加したリクルーターのオープンな姿勢に安心したそうです。

「彼らはAIの影響や採用ニーズの変化の可能性について、決して甘い見通しは言いませんでした。しかし同時に、AIによって新入社員の生産性が劇的に向上し、企業にとっても大きなメリットになっていると話していました。そして、新入社員の持つ成長の可能性に期待を寄せていました」

この学生のコメントは、今回の調査に参加した多くの若手従業員の感情を反映しています。若手従業員の回答からも、AIがキャリアに与える影響について不安と期待が同様に高まっていることが分かります。

若手従業員に対して、企業は彼らが学校で得たAIの知識や経験、デジタルネイティブとしての感性を活用すべきです。つまり「彼らの経験をどのように活用すれば、会社全体に必要な変革を実現できるでしょうか？」という問いを経営幹部に投げかけていくことです。同時に新入社員に尋ねてみることも推奨します。不確実な時代を生き抜くためには、地位や経験に関係なく、全員でこの問題に取り組んでいくことが重要です。

2. 信頼ギャップに対処する

経営陣への信頼はモチベーションの源泉です。しかし、従業員間でその信頼度にはバラつきがあります。従業員が経営陣に対する信頼を持てないと、エネルギーと集中力は失われます。特に企業がAIなどの新技術の導入を急ぐ中で、従業員の不安と不確実性は高まっています。労働市場においても人材流動性が高まっており、リーダーシップへの信頼は従業員のリテンションを決定づける要因になり得ます。

従業員は経営陣より直属の上司を信頼している

直属の上司への信頼度が最も高い従業員は、最も低い従業員と比べてモチベーションが72％高くなっています。同様に、経営幹部への信頼度が最も高い従業員は、最も低い従業員と比べてモチベーションが63％高くなっています。

多くの企業において、企業全体としての信頼の構造には大きな課題があることが分かります。従業員の半数未満しか、経営陣を信頼していないのです。従業員は経営陣よりも直属の上司を信頼しています。グローバルでは、58％の従業員が直属の上司を信頼し、率直に話せると回答していますが、経営陣に対する信頼の比率はそれより低い51％にとどまっています。日本では、信頼されている直属の上司の割合は33％とグローバルより低い水準です。グローバルと同様に、経営陣への信頼は25％となっており、直属の上司より低い結果になっています。

信頼は、日常的な言動から生まれます。従業員はリーダーが有言実行であることを期待していますが、現在の直属の上司がこれに当てはまると回答した人は55％、経営幹部ではわずか50％にとどまっています。

また、信頼を左右する他の要素として、リーダーが従業員の心身の健康（ウェルビーイング）に配慮しているか、従業員が上司に率直に話せるかがあります。それらの割合はいずれも50～60％程度であり、改善の余地があります。特に後者は若手従業員の間で深刻な問題となっていて、彼らはその他の年代層の従業員よりも上司に率直に話せる自信がないと回答しています。

従業員がAIをより有効に活用し、生産性・創造性・品質を向上させるためには、リーダー自身のテクノロジーへの信頼を強化する必要があります。PwCの調査レポート「Value in motion」が示すように、責任ある設計、強力なガバナンス、そして堅牢なサイバーセキュリティを備えた信頼感の持てるAI戦略は、AIが経済を変革するパワーを発揮するために不可欠なものです。

図表7：従業員の上司への信頼

Q：以下の項目は（あなたの直属の上司または経営幹部）についてどの程度当てはまりますか？
（「非常に当てはまる」と「やや当てはまる」の回答のみ表示）

注：*この質問は経営幹部については尋ねていません。

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

どこにフォーカスするか

AIと雇用については、まだ先々の見通しが立っておらず、従業員自身が解釈しなければならないことも多くあります。経営陣が会社の発展のためにAI活用を進めることが、従業員にとって自分の仕事や専門知識に対する脅威と感じられる可能性も認識しなければなりません。経営の透明性は、不安を軽減し、信頼を築く上で大きな役割を果たします。

あるグローバル保険会社の事例を紹介します。同社の経営陣はAIのパイロットプロジェクトを通じて、労働集約的な保険金請求業務に自動化による生産性向上の大きな可能性があることを実感しました。経営陣は、人員削減の可能性を認識しつつ、従業員に対して今後の自動化についてオープンに包み隠さず語りました。

そして、自然減による人員削減を含むロードマップも従業員に説明しました。このAI導入に関する方向性やロードマップに対して、従業員から大きな反発は出ませんでした。むしろ、会社が自分たちを尊重してくれていると感じた従業員も多く、会社と従業員の信頼関係は深まりました。

信頼は透明性のあるコミュニケーションから生まれます。経営陣は今こそ、AIに関してどのような展望を持っているか、率直に従業員と語り合う場を設けると良いでしょう。

3. 明確な未来ビジョンで従業員を鼓舞する

従業員は、組織の目指すゴールを理解し、それが達成可能であると確信しているとき、より高いモチベーションを発揮します。従業員を未来に導こうとするリーダーにとって、数年後の会社のビジョンを鮮明に描き、それらの達成が従業員の日々の仕事や長期的なキャリア開発にどのように関連しているかを示すことが重要です。

従業員の長期目標に対する理解・共感には課題あり

今回の調査で分かったことは、リーダーの目標に最も共感している従業員は、最も共感していない従業員よりもモチベーションが78％高いということです。

しかし、残念ながら、組織の長期目標に対する理解・共感度は決して高くありません。グローバルでは、組織の長期目標の理解や共感は経営幹部・管理職で約70％程度ありますが、非管理職になると50～60％程度になります。下位の職階になるほど会社の長期的な方向性に対する理解・共感度が希薄化していることが分かります。また、長期目標への共感はあったとしても、経営陣にそれを遂行する能力があるかは別のことだと従業員は捉えています。実際に、長期計画に対する経営陣の遂行能力への信頼は非管理職で48％にとどまっています。

日本では、組織の長期目標に対する理解・共感度はさらに低いのが実態です。組織の長期目標の理解や共感は経営幹部ですら、50～60％程度にとどまります。非管理職にいたっては、20～30％程度です。また、長期計画に対する経営陣の遂行能力への信頼は非管理職でわずか19％となっています。

リーダーが一貫したビジョンを明確に示し、それを達成可能なマイルストーンに結び付けることで、自信と信用を築くことにつながります。特に生成AIによって期待や不安が混在している状況では、明確なビジョンが従業員の拠りどころとなり、モチベーションの源泉になり得ます。不確実性の高いAI時代だからこそ、経営トップや企業の未来ビジョンを打ち出して、従業員を鼓舞することが重要と言えるでしょう。

図表8：長期的な目標への理解・共感

Q：組織の長期的な目標と目的について考えたとき、次の記述にどの程度同意または反対しますか？
（「強く同意」と「やや同意」の回答のみを職階順に表示）

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

どこにフォーカスするか

自社が長期的にどこを目指すかという長期目標、それが自社と従業員にとってより良い未来につながっていること、それらを創造するためにどのような戦略をとるか、特に自社のAI戦略やAI活用方法はどのように位置づけられるか。これらが全体のストーリーとして経営陣から語られることが重要になります。

この点について、リーダーが正しく対応できているケースは現時点では極めて稀です。戦略そのものの明確さが欠如していることもあれば、優先順位や具体性が伴わないこともあります。AIの登場によって、経営環境の不確実性が増し、明確なストーリーを構築すること自体が困難になっているのです。

AI導入を積極的に推進している多くの企業は、これらの不確実で不連続な成果を、企業の今後の方向性にどのように組み込んでいくかという課題に直面しています。簡単な答えはありませんが、不確実性が高く、経営陣の長期的目標への遂行能力に従業員が懸念を抱いている今だからこそ、経営陣は積極的にメッセージを発しなければなりません。AIをはじめとしたテクノロジーを織り込んだ明確な未来ビジョンを打ち出していくことが、従業員に自信と勇気をもたらします。

特に日本企業は、従業員の長期目標への理解・共感度が低いこともあり、未来ビジョンを打ち出すことが、従業員の求心力を高め、企業競争力を引き上げる大きな差別化要因になるでしょう。

4. スキルパスウェイを提示する

今後3年間にわたって自分の現有スキルの重要性を実感している従業員は、自分の現有スキルの重要性を実感できない従業員に比べて、ほぼ2倍のモチベーションを示しています。また、スキルアップのためのサポートを実感している従業員は、サポートを受けていないと捉えている従業員よりも73％もモチベーションが高いことが分かっています。学習機会へのアクセスは、モチベーションを高める強力なドライバーの一つになっています。

スキル開発投資には偏りが存在する

しかし、今回の調査では、企業ごとのリスキルやアップスキルへの取り組みにバラつきが生じていることが明らかになりました。特にテクノロジー業界は、従業員のスキル投資に積極的です。グローバルでは、テクノロジー業界の従業員の71％が、会社でキャリアに役立つ新たなスキルを習得したと回答しています。しかし、学習と能力開発に必要なリソースが揃っていると回答した従業員は56％に過ぎません。学習環境・リソース整備という点では道半ばと言えるでしょう。

環境や機会の偏りは、職階やテクノロジーの活用度合いによっても存在します。グローバル全体では、非管理職において学習と能力開発に必要なリソースが揃っていると回答した従業員は51％ですが、経営幹部では72％になっています。また、職場で生成AIを毎日使用している従業員の75％が学習と能力開発に必要なリソースが確保されていると感じているのに対し、使用頻度が低い従業員では59％にとどまりました。

日本は全般的に学習や能力開発に必要なリソースや上司の支援が揃っているという回答は20％台と低く、グローバルからは大きく劣後した状況にあります。また、過去1年間で新たなスキルを獲得した従業員は24％にとどまっており、リスキルやアップスキルは依然として進んでいないのが日本企業の実態です。

従業員は、スキル習得の機会やスキル発揮の機会が少なすぎることに対して不満を持っています。AIの進歩により、この不満はより高まることが予想されます。リーダーは、将来最も重要となるスキルを明確にし、それらをビジネス戦略に結び付け、目に見える形で公平なスキルアップの道筋（スキルパスウェイ）を整備しなければなりません。

このようなスキルパスウェイを提供することは当然としつつ、それだけでは十分ではありません。新しいスキルを仕事の中で試し、実践する機会が必要になります。実践こそがスキル定着に重要であり、経営陣はそのことを強く認識する必要があります。

図表9：スキル開発の環境

Q：次の記述にどの程度同意または反対しますか？
（「強く同意」と「やや同意」の回答のみ）

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

どこにフォーカスするか

職場でのAI活用が進み、求められるスキルが急激に進化していることを考えると、従業員のモチベーション維持のために、意味のあるスキルマップを構築することは極めて重要です。一部の企業では、これを真剣に受け止め、動き始めています。

例えば、ウォルマートは従業員向けのAIソリューションを多言語対応で公開し、従業員のスキル構築と生産性向上のための重要な手段として提示しています。

PwCのAI統合とスキルアップに関する調査は、従業員による試行と学習のためのリソース提供が重要であることを示しています。企業は従業員のスキル開発にあたり、初期ユースケースをいくつか提示することが有効です。これにより、テクノロジーに慣れ、好奇心を刺激し、その可能性をさらに探求する力をつけることができます。

世界経済フォーラムとPwCが共同で実施したAIと生産性に関する調査によると、先進企業では生成AIソリューションを大規模展開する前に、少人数のグループで開発・テストを行い、リスク管理と人間によるモニタリングを維持できるシステムの確保を重要視していることが分かりました。また、これらの企業は好奇心を持って試行・探求する文化を育み、従業員が生成AIとエージェントAIの可能性を発見し、イノベーションと成長の促進に貢献できるよう促しています。

5. イノベーションと変革への動機づけを行う

従業員が安心感を持ち、仕事に意義を見出せる環境でこそ、モチベーションは高まります。このような風土的なパワーは、特に不確実性と急速な変化が続く中では、テクノロジーやスキルと同様に重要です。

心理的安全性が変革を乗り越えるカギ

今回の調査では、心理的安全性が最も高い従業員は、最も低い従業員に比べてモチベーションが72％高いことが分かりました。AIの進化と価値観の変化が大きく起こっている中で企業を変革するには、心理的安全性は欠かせません。リーダーはチームが安心して発言し、試行し、失敗から学ぶことができるようにしなければなりません。

しかし、これは現在の職場の実態とは程遠いものです。職場で新たなアプローチを試すことが安全と感じている従業員は、グローバルでわずか56％（日本では33％）しかいません。チームが失敗を学習と改善の機会と捉えていると回答した従業員はグローバルで54％（日本では32％）です。

業種間では、イノベーションへの渇望とリスク許容度のバランス感覚の違いが明確に出ています。テクノロジー業界の従業員は、新しいアプローチを試行する際に安全性を感じると回答する割合がはるかに高いのに対し、運輸・物流業界の従業員は同様の回答割合がはるかに低くなっています。

また、懸念する点は、全業種において非管理職の心理的安全性が管理職よりも著しく低いことです。今後、AIを活用して企業の変革を推進するにあたり、心理的安全性の上下間のギャップは大きな障壁になる可能性があると言えるでしょう。

図表10：職場の心理的安全性

Q：現在の所属チームに関する次の記述に、どの程度同意または反対しますか？
（「強く同意」と「やや同意」の回答のみを世代別・職階別に表示）

注：ミレニアル世代、ベビーブーマー世代、最も偉大な世代、サイレント世代は表示されません。

調査ベース：
グローバルのZ世代の回答者（n=10,763）
グローバルのX世代の回答者（n=15,511）
日本のZ世代の回答者（n=446）
日本のX世代の回答者（n=633）

出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

仕事の意義がモチベーションを高める

仕事の意義に関する今回の調査においても、従業員のモチベーションに同様の関連性が見られます。仕事に最も意義を感じている従業員は、最も意義を感じていない従業員よりも91％もモチベーションが高いことが示されています。しかし、意義のあるキャリアを見つけたと答えた従業員は全体の約半数に過ぎません。管理職は、非管理職よりも仕事の意義を訴える可能性がはるかに高いことが示されています。

また、疲労感、退屈、怒り、圧倒感を強く感じている従業員はモチベーションが30％低下していることも判明し、従業員のエネルギーや気分を奪う組織内の摩擦の原因をリーダーがどのように取り除くことができるかという重要な疑問が生じています。

高い楽観主義とスキルの関連性への期待は、モチベーションを約2倍にする

楽観度 101％
組織内での自分の役割の将来について非常に楽観的な従業員は、そうでない従業員に比べて約2倍のモチベーションがあります。

スキルの関連性 91％
自分のスキルが全て今後も関連性を持ち続けると信じている従業員は、スキルの関連性を全く期待していない従業員に比べて、ほぼ2倍のモチベーションを持っています。

雇用安定 51％
雇用の安定に強い自信を持っている従業員は、自信のない従業員よりも51％高いモチベーションを持っています。

生成AI使用率 13％
生成AIを毎日使用する従業員は、生成AIを使用しない従業員よりもモチベーションが13％高くなります。

職場でのポジティブな気分は最も強力な動機づけとなる

リーダーシップ戦略との整合性とスキルアップが、従業員のエンゲージメントを維持するためのカギとなります。

図表11：各ドライバーがモチベーションに与える影響

注：各回答者にモチベーションスコア（仕事への誇り、期待以上の努力をする意欲、仕事への楽しみ度合いに関する質問への回答から算出）を付与しました。その後、これらのスコアを、個々のドライバーに関する質問から構築された個別の指標に回帰分析し、各ドライバーがモチベーションに与える影響を推定しました。表示されている効果は、予測因子スコアの下位5分の1から上位5分の1に移行した場合のモチベーションの変化率を表しています。比較のため、指標値を持つドライバーのみを表示しています。

^{*「変化の要因」とは、今後3年間に雇用に影響を及ぼす技術の変化や気候変動などの要因の組み合わせを指します。}

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

どこにフォーカスするか

変革を推進する人材を結集するために、リーダーが実行できるステップはいくつかあります。一つは、積極的な人員配置転換です。これは収益性の向上につながるだけでなく、適切に実施すれば従業員の活力向上にもつながります。スキル重視のアプローチは、必要な場所に人材を配置し、従業員のモチベーションを高めるのに役立ちます。

高いパフォーマンスを上げている人事部門は重要な役割を果たす可能性があり、今日のリーダーはそれを強く求める必要があります。心理的安全性について考えてみましょう。モチベーションを高める上での心理的安全性の重要性は、テクノロジーの破壊的変化が将来への不確実性を生み出している今、それをさらに重視すべきであることを示唆しています。しかし、複数の人事リーダーから、この用語が混乱を招いているという声が上がっています。従業員の中には心理的安全性を求めるあまり、労働時間制限やフィードバックを求めることがあるのです。

戦略的な人事リーダーは、経営幹部、管理職、そして個々の従業員に対し、建設的な率直さこそが心理的安全性の核心であることを改めて認識させるべきです。ハーバード大学のエイミー・エドモンドソン教授とミカエラ・ケリッシー教授の研究は、説明責任と高いパフォーマンスの間に強い関連性があること、そして従業員が発言し、敬意を持って異議を唱え、間違いを認めることを奨励することとの間に強い関連性があることを強調しています。

人事リーダーは、個人の存在意義についての対話を促し、従業員の目標設定プロセスに企業理念を組み込むこともできます。また、テクノロジーを活用して従業員エクスペリエンスを向上させ、気分やモチベーションを低下させる煩わしさを排除することもできます。

リーダーにとってもう一つの戦術的ステップは、試行をより安全にすることです。イノベーションの推進は、失敗は終着点ではなく、プロセスの一部であることをリーダーが示すことにかかっています。従業員が新しいことに挑戦することをためらわない文化を築くために、リーダーは失敗をその過程の一部と見なすべきです。うまくいかなかった実験の例とそこから得られた教訓を率直に共有することで、従業員に期待する行動をモデル化しましょう。

同時に、上級リーダーは、失敗を罰するべきミスとしてではなく、適応する機会として捉え、この考え方を日常的に強化する方法についてマネージャーに明確な指示を与える必要があります。

6. 安心と報酬を動機の支えとなる安定的基盤として認識する

雇用の安定性や経済的な豊かさといった安心感は、モチベーションにとって極めて重要です。組織内での自分の役割の将来について非常に楽観的な従業員は、そうでない従業員に比べて約2倍のモチベーションがあります。同様に、雇用の安定性に非常に自信を持っている従業員は、自信のない同僚より51％もやる気が高まります。

給与は重要なパズルのピースです。今回の調査対象となった従業員のうち、過去1年間に昇給を受けた人は半数未満であり、昇給を受けなかった人は仕事への満足度、意欲、やりがいを著しく低く感じています。雇用主にとって、これは変化への準備を妨げる要因となる可能性があります。

また、従業員の14％が毎月の請求の支払いができない、または支払いに苦労していることも判明しました。さらに42％は請求の支払いにほとんど余裕がない、あるいは貯蓄に回せるお金がない状態です。これらを合わせると、労働者の55％が経済的負担を経験しており、2024年には52％が同様の回答をしています。

経済的プレッシャーにさらされている従業員は、信頼感、モチベーション、率直さに欠けています。上司を信頼している、または上司の幸福を気にかけていると感じる従業員は半数未満であるのに対し、経済的に安定した従業員は約3分の2です。こうした信頼がなければ、従業員はAIに関するリーダーの主張を信じにくく、混乱の中で支えられていると感じにくいでしょう。また、率直に話すことにも抵抗を感じます。

過去1年間に多くの従業員が昇給も昇格も受けていない

図表12：過去1年間の昇給・昇格・転職関連の経験

Q：過去1年以内に、次のどれを経験しましたか？

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

経済的プレッシャーにさらされている従業員はリーダーへの信頼が低下している

図表13：上司への信頼感に対する経済的プレッシャーの影響

Q：あなたの直属の上司についての以下の記述に、どの程度同意しますか、または同意しませんか？
（「強く同意」と「やや同意」の回答のみ表示）

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

経済的プレッシャーにさらされている労働者はモチベーションが低下する

図表14：モチベーションに対する経済的プレッシャーの影響

Q：仕事に関して次のような気持ちをどのくらいの頻度で感じますか？
（「いつも」「とても頻繁に」「よく」の回答のみ表示）

調査ベース：グローバルの全回答者（n=49,843）、日本の全回答者（n=2,060）
出所：PwC「Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025」

どこにフォーカスするか

従業員のやる気を金銭で高め、不安による意欲減退を回避することに加え、経営幹部は従業員の経済的な目標をAI導入と価値創造の推進力に結び付けることができます。

AIスキルは今やプレミアムの役割を果たしています。PwCのAIジョブバロメーターは、AIが従業員の価値を高めていることを示しています。この調査では、特定の職種において、AIスキルの有無のみが異なる従業員の賃金を比較しました。平均すると、AIスキルを持つ従業員は56％の賃金プレミアムを得ており、これは昨年の格差の2倍以上です。

AIスキルに対する賃金プレミアムは、分析対象となった全ての業界で明らかですが、特に金融サービスやエネルギーなど、AIへの存在感が高いセクターで最も顕著です。こうした賃金プレミアムは、AIスキルを必要とする雇用数の増加と、生産性の大幅な向上と相まって現れています。

従業員のAIスキル獲得による価値向上を支援するだけでなく、従業員のファイナンシャル・ウェルビーイング（経済的ウェルビーイング）を高めるためのアクションを取ることで、この重要なテーマについて従業員への配慮を示すことができます。例えば、コーチング、ワークショップ、ウェビナー、オンラインツールといった客観的で信頼できるリソースを提供することが挙げられます。PwCの過去の調査では、従業員がこれらのリソースをますます重視していることが示されています。

雇用主は、これらの給付を積極的に宣伝し、全ての従業員が簡単に利用できるようにすることで、経済的援助を求めることに対する偏見を減らすことができます。

リーダーシップの課題は、AIを導入することだけではありません。従業員がAIを受け入れる準備を整え、モチベーションを高め、協調性を保つことです。今回の調査によると、従業員が自らの将来を思い描き、学習の機会を持ち、経営陣とその優先事項を信頼し、仕事に意義、心理的安全性、ポジティブな感情を抱き、そして金銭的な報酬を得ているときに、モチベーションは最も高まることが示されています。これらは新しい優先事項ではありませんが、リーダーが従業員の未来の仕事への意欲を高めようとする中で、これまで以上に重要になっています。信頼、透明性、そして文化的なサポートがあれば、今日の不確実性は明日のAI対応へと変わる可能性があります。

日本企業は、AI時代の到来に伴い、大きな岐路に立たされています。AI活用については二極化が進んでおり、日本企業のAI活用に対する取り組みは世界より遅れています。その背景には、従業員の変化に対する「受容度」を高めきれていない課題があると見受けられます。AI活用の加速とともに、信頼や心理的安全性の醸成、明確なビジョンの提示、そしてスキルアップの機会提供に注力することが重要です。特に、経済的・精神的な負荷への配慮や、若手・経験の浅い従業員へのサポートを強化することで、変革への前向きな意欲を引き出し、持続的な成長につなげることができます。これらの取り組みが、日本企業のAI時代における新たな「従業員への価値提供（Employee value proposition）」の実現につながると言えるでしょう。

PwCは、2025年7月7日から8月18日まで、48の国と地域、28の業種にわたる49,843人の従業員（2,060人の日本の従業員を含む）を対象に調査を実施しました。このレポートの数値は、各国または地域の労働人口の性別と年齢の分布に比例して重み付けされており、従業員の意見が全ての主要地域にわたって広く代表されることが保証されています。

モチベーションの要因を分析するため、私たちは従業員に対し、仕事への誇り、期待以上の成果を出す意欲、そして仕事に行くのがどれだけ楽しみかという質問をしました。回答に基づき、仕事へのモチベーションを示すモチベーション指数を作成しました。

さらに深く掘り下げるため、私たちは高度な統計手法を用いて、信頼、自律性、リーダーシップの整合性、心理的安全性といったさまざまな要因がモチベーションにどのような影響を与えるかを探りました。これにより、変数間の関係性を理解すると同時に、性別、年齢、居住地といった他の要因に基づいて従業員を統計的にマッチングさせることができました。

※本コンテンツは、PwC's Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025を翻訳したものです。翻訳には正確を期しておりますが、英語版と解釈の相違がある場合は、英語版に依拠してください。