この記事で学べること
トピックの内容理解
AIが職場にもたらすメリット・デメリットを、具体例つきで整理できます。具体例は、アメリカのAI会社のアンスロピックの社員のインタビュー。とても具体的なので、きっとあなたのネタ作りの参考になるでしょう。
問題タイプ（outweigh）の論理展開
“Do the advantages outweigh the disadvantages?” の型に沿って、結論へ自然に回収する書き方を学べます。
Question
Artificial intelligence (AI) is increasingly used to assist people in various fields, such as education and the workplace. Do the advantages of using AI in one or both of these fields outweigh the disadvantages?
Model Answer
Artificial intelligence (AI) is increasingly used in workplaces to assist employees with tasks such as drafting, data analysis, and coding. This essay argues that the advantages of using AI at work outweigh the disadvantages.
On the one hand, AI can boost productivity and expand what employees can accomplish. In one survey-style report by Anthropic, engineers said they used AI for around 60% of their work and estimated an average productivity gain of about 50%. More importantly, AI helped them complete tasks that are often delayed or never done, such as improving documentation, refactoring old code, and building small tools that remove minor recurring frictions in daily workflows. In short, AI saves time, reduces routine workload, and allows employees to focus on higher-value work. Overall, these benefits are substantial.
On the other hand, AI introduces limitations and longer-term risks. According to Anthropic employees, only a small proportion of tasks can be fully delegated, meaning most outputs still require human supervision and validation. Besides, overreliance may weaken deep expertise, including design judgment, careful reading, and debugging intuition, because workers practice these skills less. If problem-solving shifts from peer discussion to prompting, mentoring and knowledge transfer can decline, and some employees may feel anxious about future job security. Thus, the disadvantages cannot be ignored; however, clear guidelines and routine review can keep these risks manageable.
In summary, AI can both accelerate work and create concerns about quality, skills, and workplace culture. In my view, the advantages outweigh the drawbacks, particularly in Japan, where an aging population and labor shortages make productivity-enhancing tools increasingly essential.
日本語訳
人工知能（AI）は、下書き作成、データ分析、コーディングなどの業務で従業員を支援するために、職場でますます使われている。本エッセイは、仕事におけるAI利用の利点が欠点を上回ると主張する。
一方で、AIは生産性を高め、従業員が達成できる範囲を広げる。Anthropicによる一種の調査レポートでは、エンジニアが業務の約60%でAIを使い、平均で約50%の生産性向上を見積もったと述べている。さらに重要なのは、AIが、文書整備、古いコードのリファクタリング、日々の作業で繰り返し起きる小さな摩擦を取り除くツールの作成など、先延ばしされがち、あるいは結局やられないタスクを完了させる助けになった点である。要するに、AIは時間を節約し、単純作業の負担を減らし、従業員がより付加価値の高い仕事に集中できるようにする。総じて、これらの恩恵は大きい。
他方で、AIは限界と長期的リスクももたらす。Anthropicの従業員によれば、完全に委任できるタスクはごく一部であり、多くの出力は依然として人間の監督と検証を必要とする。加えて、依存しすぎると、設計上の判断、丁寧な読解、デバッグの勘といった深い専門性が弱まる可能性がある。なぜなら、労働者がそれらの技能を練習する機会が減るからだ。問題解決が同僚との議論からプロンプト入力へと移れば、メンタリングや知識移転が弱まり、一部の従業員は将来の雇用不安を感じるかもしれない。したがって、欠点は無視できないが、明確な指針と日常的なレビューにより、リスクは管理可能に保てる。
まとめると、AIは仕事を加速させる一方で、品質、技能、職場文化に関する懸念も生みうる。私の考えでは、とりわけ高齢化と人手不足が進む日本では、生産性を高める道具が一層重要になるため、利点が欠点を上回る。
重要ポイント解説
Body 1
主張：AIは生産性を押し上げ、従業員が「できることの範囲」そのものを広げる。
具体例&展開：自己申告データ（利用割合・生産性向上）→「先延ばしされがちな業務（文書整備、リファクタリング、小ツール作成）」が片付く、という流れで説得力を作っている。最後に “higher-value work” へ回収して、メリットの軸が明確。
Body 2
主張：監督・検証が必要で、過度な依存は技能や文化に悪影響を与えうる。
具体例&展開：（1）完全委任できる仕事は少ない→品質管理コストが残る。（2）判断力・精読・デバッグ直感が弱る。（3）議論が減り、メンタリングや知識移転が細る。最後に「ガイドライン＋定期レビューで管理可能」と置き、outweighの結論へつなげている。
Lexical Resources（語彙・表現）
- boost productivity: 「生産性を高める」。Task2で頻出のコロケーション。
- refactor (old code): 「（古いコードを）リファクタリングする」。IT系具体例で自然に高得点語彙を入れられる。
- human supervision and validation: 「人間の監督と検証」。AIの限界をアカデミックに表す定番セット。
- overreliance: 「過度な依存」。デメリット段落の主張を一語で締める強い表現。
- knowledge transfer: 「知識移転」。職場・教育どちらにも転用でき、抽象度も高い。
この解答が高得点を取れる理由
IELTSライティングの採点は、４つの明確な基準で行われます。この記事では、Lexical Resources（語彙の適切さと幅）についてのみ解説しました。
しかし、このエッセイが本当に高評価を得ている理由は、残りの３つの基準、
- Task Achievement（タスク達成度）
- Coherence and Cohesion（一貫性と結束性）
- Grammatical Range and Accuracy（文法の幅と正確さ）
の戦略的な使い方にあります。採点者の心を掴む「残り３つの加点戦略」については、ぜひ授業で深く解説させてください。
