AI化する若手社員の活動に歯止めをかけるべきか否か　～「自分の頭で考える」機会と動機をどこまで担保するか～

「自分の頭で考えなくなる」という不安の正体

AIが瞬時にクオリティの高い回答を出力してくれるからこそ、私たちは無意識のうちに自ら考えるプロセスを省略し始めています。

さまざまなところで警笛が鳴らされる「認知的オフロード」

「AIを使えば使うほど、人間は考えなくなるのでは？」という懸念は、単なるSF的な杞憂ではなく、先端のビジネス・アカデミアの現場からも指摘され始めています。ハーバード大学やボストン コンサルティング グループ（BCG）による共同研究では、複雑な課題解決においてAIに頼り切ったグループは、自力で思考したグループよりも誤った判断を下す確率が19ポイント高かったという実験結果が公表されています（※1）。便利さに身を委ねた瞬間、思考の検証プロセスをスキップしてしまう現象です。

これがまさに「認知的オフロード」です。人間が本来自分の脳で行うべき思考プロセスを、外部ツールに委ねてしまうこと。かつてスマホの普及によって家族の電話番号を覚えなくなったように、企画立案や課題分析といった「頭に汗をかくプロセス」をAIにアウトソーシングすることに慣れると、いざという時に自分で仮説を立てる「思考の筋肉」が低下していくリスクは、十分に考えられます。

人間のAI化？ 旅行の幹事で気づいた「考えない」ことへの恐怖

仕事以外、日常のふとした瞬間にも思考を委ねる場面が潜んでいます。先日、プライベートで旅行の幹事を任されたときのことです。私は普段使っている複数のAIを立ち上げ、企画コンセプトから当日のスケジュール作成までを一任してみました。やったことといえば、「予算は？」「参加人数は？」というAIからの問いかけに答えを入力し続け、出来上がった企画に問題がないか、別のAIにもう一度チェックさせる。それだけで、ほぼ完璧な旅程があっという間に仕上がりました。

効率としては申し分ありません。ただ、自分の動きを俯瞰したとき、「これ、AIが自律的に別のAIへ指示を出すAIエージェントの動きと、ほとんど同じじゃないか？」ということが頭をよぎりました。自分は今、人間としてこの場にいる意味があるのだろうか——そんな危機感が徐々に大きくなってきた気がします。

もちろん、これまでの人生経験があったからこそ「この企画ならみんな喜んでくれそうだ」と直感的に判断し、微調整を加えることはできました。この最後の一手にこそ、自分が介在した価値があったのだと思います。ただ、もし社会経験の浅い若手が、キャリアの最初からこの答え出しの便利さに浸かってしまったら。そこにはもう、微調整すらできない未来が待っているのかもしれません。

この懸念は、すでにビジネスの現場でも徐々に表れています。

「部下がAIで作った企画書をもとに相談にきたが、情報量が多く認知コストが高すぎて議論するまでに疲れる」
——あるマネージャーの方から、こんな嘆きを聞いたことがあります。

資料は情報量が多く、一見すると論理的に見える。しかし暗黙的に分かっていることまで全て情報として含まれているため、認知コストが高い。結果的に上司の時間と思考リソースを奪ってしまう。またよくよく読んでみると、さまざまなコンテクストが抜け落ちている。部下自身もAIが生成した内容を咀嚼できていないため、いくつかツッコミを入れるとフリーズしてしまう。こんな状況が散見されるわけです。人間がAIの「論理」に振り回されている状態、と言えるかもしれません。

AI活用は禁止すべきか？ 現場が抱えるジレンマ

思考力の低下、コンテクストの足し引きがないAI資料の蔓延。こうした弊害を目の当たりにすると、「いっそ、若手のうちはAIの利用を制限し、自力で考えるトレーニングを積ませるべきではないか」という議論が持ち上がることがあります。

ただ、結論から言うと「AIの一律禁止」は現実的な解とは言えないでしょう。

AIがもたらす生産性向上のスピードは、現代のビジネスにおいて無視できるものではないからです。AIを使わずに時間をかけて資料を作ることは、もはや「電卓があるのにそろばんで計算する」ようなもの。現場で成果を出すためには、AIという武器を活用せざるを得ないのが実情です。

「成果を出すためにはAIをフル活用させたい。しかし長期的な人材育成を考えると、自ら考える負荷をかけなければ若手が育たない」——多くの人事担当者やマネージャーが、このジレンマを抱えているのではないでしょうか。

問うべきは「AIを使うか使わないか」の二元論ではなく、AIとともに仕事をすることを前提に、いかに若手の「自分で考える機会」と「自分で考える動機」を担保するか。これこそが、次世代の育成、マネジメントに求められる視点だと考えています。

「考える機会」の担保：正解の出力機から「壁打ち相手」へ

まず「考える機会」をどう担保するか。ポイントは、AIの「用途の再定義」にあります。

若手の思考力が衰えるのは、AIに「答えを出させる」使い方をしているからです。であれば、AIの役割を「答えを出す機械」から「自分の思考を引き上げる壁打ち相手」に変えればいい。

実はこれ、先ほどの旅行幹事の話にもヒントがありました。私が最後に「この企画ならみんな喜んでくれそうだ」と微調整できたのは、AIが出してきた答えをそのまま鵜呑みにせず、自分の経験というフィルターを一度通したからです。この「自力では気づけなかったところに、一歩だけ手を貸してもらう」感覚こそ、教育心理学でいうスキャフォルディング（足場かけ）に近いものだと思います。

心理学者のヴィゴツキーは、「一人では解けないが、ちょっとした支援があれば解ける領域」を発達の最近接領域と呼びました（※2）。AIをこの「足場」として使えば、若手は答えを丸投げするのではなく、自分の力で一段階上まで手を伸ばせるようになります。

具体的には、AIへの指示（プロンプト）の出し方を変えるだけで、この使い方は実現できます。

前者は「答えを出させる」使い方、後者は「思考を引き出させる」使い方です。AIを壁打ち相手として使い倒すこのルールを浸透させることで、業務効率を落とすことなく、若手の考える機会を守ることができるのではないでしょうか。

「考える動機（Will）」の担保：なぜ自分の頭で考えるのか？

もう一つ、さらに根深い問題があります。「AIが何でも賢く答えてくれるなら、そもそも自分が考える意味って何？」という、若手の動機（モチベーション）の喪失です。論理的な正解ならAIが瞬時に出してくれる時代に、あえて人間が自分の頭で考える意味はどこにあるのでしょうか。

経験から意味を生成する「構成的学習観」

その答えは、AIには持てない「身体性」と「現実世界のノイズ」にあると考えます。

AIが出力する答えは、あくまでデータの中だけで組み立てられた論理です。「これをやれば効率が良い」という正しさは示せても、「どうしてもこの課題を解決したい」「あの顧客の笑顔が見たい」といった熱量や、現場のしがらみへの共感までは生み出せません。

先ほどの旅行の企画も、AIが出した旅程自体は非の打ち所がありませんでした。それでも最後に「これで本当にみんな喜ぶか」を判断できたのは、私自身がこれまでの人間関係の中で培ってきた感覚があったからです。この、知識を外から受け取るのではなく、人との関わりや経験を通じて自分の内側で意味をつくっていく学び方を、教育理論では構成的学習観と呼びます（※3）。

「AIの出す答えは正しい。でも、今の現場の状況ではこのままでは実行できない」「効率は悪いかもしれないが、私はこのやり方で挑戦したい」——こうした独自の判断軸や動機は、現実のノイズだらけの環境で他者と衝突しながら合意形成をしていく、泥臭い経験からしか生まれないように思います。

「動機」はマネジメントが意図的にデザインするもの

では、AIが何でもやってくれる時代に、若手の動機はどうやって育てればいいのでしょうか。それは、「感情が揺れ動く経験」を意図的にデザインすることに尽きます。

すべてをAIで効率化して終わらせるのではなく、あえて自分の足で顧客の声を聞きに行かせる。正解のない課題に対して、世代や価値観の違うメンバー同士で議論させる。AIが生成したアウトプットに対して、「で、あなた自身はどう判断すべきだと思っているの？」と問いかける。

こうしたAIを使えばスキップできてしまうプロセスにあえて若手を放り込み、他者との関わりの中で「自分はこうしたい」という内発的な動機を見つけさせること。これが、これからのマネージャーに求められる役割の一つだと思います。AIにすべてを任せきりにするのではなく、あえて人間同士が衝突し、考え、自分の意志で決断するための「余白」を残しておく。そんな視点が必要になってくるのではないでしょうか。

現場実装の鍵：「OJTトレーナー」と創る新しいガイドライン

こうした動機のデザインを現場の最前線で担うのが、新人の身近にいるOJTトレーナーです。AI時代のOJTトレーナーに求められる役割は、正解を教えることから「経験をデザインし、問いを投げること」へと変わりつつあります。

とはいえ、トレーナー自身も「AI世代の若手にどう指導すればいいのか」と手探りなのが実情だと思います。だからこそ、人事やマネジメント層が一方的にルールを押し付けるのではなく、現場のトレーナーたちと対話しながら一緒に作り上げていくことが重要です。

例えば、次のような視点を現場の共通認識として議論してみるのはどうでしょうか。

1つ目は、AIに投げる前に「まずは、君はどうすべきだと考える？」のワンクッションを挟むこと。作業をAIに投げさせる前に、本人自身の意志や仮説を一度言葉にさせるプロセスをあえて設けます。

2つ目は、AIが出した答えに、現場のノイズ（文脈）をぶつけてみること。部下が持ってきたAIの答えに対し、「これ、〇〇課長はなんて言うかな？」「今の予算とリソースで本当にできる？」と、事実を持って、自社の文脈に合わせて再考させる問いを投げます。

3つ目は、「一次情報」を取りに行く機会を意図的に作ること。ネットやAIでは拾えない、顧客の生の表情や現場の空気を感じるタスク（同行訪問、製造現場の視察など）を意識的にアサインします。

AIをフル活用させながらも、思考力と動機を奪わない育成は、一朝一夕にはできません。まずは組織全体でこうした方向性を共有し、現場のトレーナーたちと試行錯誤しながら、自社ならではのガイドラインを育んでいく。そんな地道な積み重ねが、これからの時代には必要になってくると思います。

まとめ

AI化する若手社員の活動を、ただ禁止して歯止めをかけるのは得策ではないでしょう。大切なのは、AIの論理力と人間の身体性を意図的に切り分けたマネジメントと人材育成なのかもしれません。

ひとつは、AIを答えを出す機械としてではなく、自分の思考を拡張・検証するための壁打ち相手として使うこと。もうひとつは、AIには代替できない現場での対話や生々しい失敗経験を通じて、若手自身が動機と判断軸を養う機会を意図的にデザインすることです。

AIの出す正論をそのまま受け取るだけでは、いずれ若手自身の存在価値が問われる場面が出てくるかもしれません。これからの時代に成果を出すのは、現場のリアルな経験をベースに自分なりの強い動機を持ち、AIという優秀な壁打ち相手を使って、その想いを実行可能な形へと磨き上げられる人材だと思います。

ただ、こうした動機を意図的にデザインする役割をOJTトレーナーに担ってもらうには、そもそも自社のOJT体制そのものが、土台としてきちんと機能している必要があります。

貴社のOJT体制が今どこまで整っているか、まずは以下のチェックリストで棚卸ししてみませんか。〇△×で答えるだけの簡単な診断ですが、AI時代の指導ガイドラインを含め、見落としがちな項目を洗い出せる内容になっています。

チェックの結果、自社の課題が見えてきた方や、AI時代のOJTガイドラインづくり・思考力向上研修について具体的に相談したい方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。貴社の状況に合わせた育成プランを、ともに検討させていただきます。

参考文献

※1：Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al. (2023) "Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality" Harvard Business School Working Paper, No. 24-013.
※2：ヴィゴツキー著、土井捷三・神谷栄司訳（2003）『「発達の最近接領域」の理論――教授・学習過程における子どもの発達』三学出版
※3：ピアジェ, J.（滝沢武久訳）（1972）『発生的認識論』白水社