** 米国職場でAI使用を強要・奨励する動きは増えていて、結果として「人間の仕事が増える」現象（AIがワークロードを軽減せず、むしろ intensified させる）が複数の調査・研究で指摘されています。

### AI使用の強要・推進状況
- 多くの企業（特にテック業界）で**AI使用をトラッキング・測定・必須化**する動きが進んでいます。Shopify CEOのように「AIを使えないなら追加人員は認めない」といった方針も。
- Gallupなどによると、白襟労働者のAI頻繁使用は急増（27%前後）。企業全体で85%がAIを導入・奨励し、39%が全ロールで必須化。
- 採用は自発的・強制的両方ありますが、経営層は生産性向上を期待してプッシュしています。

### 「逆に人間の仕事が増えている」理由
AI導入で**期待されたワークロード削減が起きず、むしろ増加・ intensified** する「AI Paradox」が報告されています：

- **Upwork調査（2024）**：AI使用者の**77%**がワークロード増加と回答。理由：AI出力のレビュー・修正・ファクトチェック（39%）、ツール学習時間（23%）、AI活用で「もっと仕事を取れ」と期待される（21%）。経営陣の96%は生産性向上を期待する一方で、現場は逆。

- **Harvard Business Review / UC Berkeley研究（2026）**：AIはタスクを速くこなせるようにするが、社員がより多くのタスクを引き受け、仕事の範囲を拡大・ペースアップ。結果、労働時間延長や燃え尽き（burnout）。「時間を節約しても、より多くの仕事が積み重なる」。

- 他の指摘：
- AI生成コンテンツ（"workslop"）の質が低く、後工程で人間が修正・解釈する負担増。
- 複数のAIツール管理、プロンプト調整、出力監視で「脳の疲労（brain fry）」。
- 生産性向上分が「同じ人員でより多くのアウトプット」を求められ、自由時間にならない。

### ただし、すべてがそうとは限らない
- 一部では時間節約（1-7時間/週）や個別タスク効率化が報告されるが、**組織全体の生産性向上はまだ限定的**（多くの企業で測定不能 or 短期低下）。
- 長期的に再設計（ワークフロー変更）すれば改善する可能性あり。ただし現在は「移行期の混乱」が目立つ。

**まとめ**：AIを「強要」され、**人間の仕事が逆に増える**（または密度が高まる）のは、2025-2026年の米国職場で実際に起きている現象です。AIが完璧でないための人件費（oversight）が加わり、期待とのギャップが大きいのが実情。企業側は「もっと使え」と押し、現場は疲弊しやすい状況です。

これは「生産性パラドックス」の一形態で、過去の技術導入（PCなど）でも似たことがありました。個人の対処としては、AIをツールとして賢く使い、境界を設定するのが良さそうです。データは変動するので、HBRやGallupの最新レポートをチェックすると良いですよ。