内野 学
「若手がAIで作った資料を持ってくるが、中身を聞くと説明できない」「議事録も下書きもAIで済ませてしまう。楽をしているのはわかるが、成長しているのか不安だ」。最近、経営者や人事担当者から、こうした声を聞く機会が増えました。
こうした悩みを前に、対応は大きく二つに分かれます。一つは、考える力が育たなくなるからとAIの利用を禁止または制限するケース。もう一つは、時代の流れだからと若手の判断に任せるケースです。ところが、どちらを選んでも不安は消えません。禁止すれば現場の効率が落ち、任せきりにすれば本当に育っているのかが見えなくなるからです。
問題はAIではなく経験の消失
この悩みの原因は、AIをどう使わせるかという運用ルールの問題ではありません。本当に問うべきは、AIに任せた仕事の中に、若手を育てていた経験が含まれていなかったかです。
議事録づくり、データの整理、資料の下書き、問い合わせへの一次対応。これらは、これまで若手が最初に任される仕事でした。そして、生成AIが最も得意とする仕事でもあります。つまり、若手の最初の学びの場と、AIが真っ先に代替する仕事が、ほぼ重なっているのです。
すでに数字にも表れ始めています。米国のスタンフォード大学デジタル経済研究所が、給与データをもとに2026年6月までの動きを分析しました。それによると、AIの影響を受けやすい職種で働く22〜25歳の雇用は、影響を受けにくい職種の同年代と比べて約19%低い水準でした。経験豊富な層には同様の差は見られず、主な要因は離職の増加ではなく、採用の抑制だと報告されています。
では、日本はどうでしょうか。日本生産性本部が2026年9月30日に公表した生産性年次報告2026では、調査企業の9割以上が、現状の従業員数への影響はないと回答しています。ただし、有識者ヒアリングでは次の指摘がありました。
反復的・定型的業務は代替が進みやすく、若手の経験形成不足や、雇用縮小の可能性がある。
日本生産性本部『生産性年次報告2026』
まだ数字に表れていない今は、裏を返せば先に手を打てる時期でもあります。焦点を合わせるべきは、AIを使わせるか否かではありません。若手にどんな経験を積ませるかです。
中小企業にとって、この話は他人事ではありません。人手不足の中で採用した若手を育てきることが、将来の戦力を確保する数少ない方法だからです。若手が経験を積む機会を失えば、数年後に仕事を任せられる中堅が社内にいないという事態になりかねません。大企業のように、育った人材を外から補う余裕はないのです。
成長は経験から生まれる
人材育成の分野には、ロミンガーの法則（70:20:10）と呼ばれる考え方があります。リーダーの成長に役立ったものを調べたところ、業務経験が7割、上司など他者からの薫陶が2割、研修や読書が1割だったというものです。この数字はあくまで目安だという指摘もあります。それでも、成長の中心は研修ではなく仕事そのものにあるという点は、多くの経営者の実感と合うのではないでしょうか。
定型業務は学びの場
議事録をまとめるうちに、会議で本当に重要な発言とそうでない発言の違いが見えてきます。見積書を作るうちに、原価と利益の構造が体に入ってきます。経験学習を提唱したコルブは、人は経験したあとに振り返り、そこから学びを一般化し、次の行動で試すというサイクルを回して成長すると説きました。定型業務は、そのサイクルの最初の経験を、数多く、失敗のダメージが小さい形で積める場だったのです。
AIに丸ごと任せれば、仕事は楽になります。しかし同時に、学びのサイクルの入り口も一緒に消えてしまうのです。
見極める目は経験で育つ
もう一つ見逃せないのが、AIの答えが正しいかを判断する力です。生産性年次報告2026でも、生成AIの成果は、利用者が高い専門性（知識、経験、判断力）を持つことで実現するとされています。あわせて、問いを立てる力や、出力を検証する力が重要だと指摘されています。
実務でも同じことを感じます。最近は、社内規程や評価シートをAIで作り、これでよいかと確認を依頼されるケースが増えました。形は整っていて、一見すると十分に見えます。しかし、確認してみると、そもそも法律に合っていない、考慮すべき事項が抜けているなど、理由は様々ですが、手直しが必要になることが少なくありません。AIが悪いのではありません。何が足りないのかは、実際に作り、運用した経験のある人にしか見えないのです。
そして、この検証する力の土台は、自分で一度やってみた経験です。経験のない若手に「ちゃんと確認して」と求めても、どこを疑えばよいのかがそもそもわからないのです。これは若手本人の能力の問題ではありません。経験を積む機会がないまま検証を求める、育て方の問題です。
明日からできる3つのアクション
AIを遠ざけるのではなく、経験が残る仕事の設計に変えていきましょう。
- 若手に任せている仕事を棚卸しして、AIに任せてよい仕事と、あえて自分でやらせる仕事に分けてください。分ける基準は、その仕事から何を学べるかです。たとえば入社1〜2年目は、議事録や見積書を最初の一回は自分で作り、二回目以降にAIを併用する、という順番も考えられます。
- AIを使った仕事には、根拠の確認を必ず添えさせてください。AIの出力を検証することを、若手の正式な仕事に位置づけるのです。どこを確認したのか、なぜその結論でよいのかを説明させると、考える力が残ります。
- 月に一度でも、上司と振り返る時間を設けてください。何を任され、何がうまくいき、何がわからなかったかを話します。経験を学びに変えるのは、内省と上司の薫陶だからです。「AIの答えのどこが怪しいと思った？」「自分で作るなら、どこから始める？」といった問いかけが有効です。
AIは、若手の成長を奪う敵ではありません。使い方次第で、経験を増やす味方にもなります。大切なのは、任せる仕事と、育てる仕事を区別して設計することです。
とはいえ、自社の仕事のどこまでをAIに任せ、どこを若手に残すのかを、社内だけで見極めるのは簡単ではありません。若手が経験を積める仕事を棚卸ししたい、AI時代に合った育成の型をつくりたい、上司の振り返りの進め方を整えたいという場合は、ぜひ一度ご相談ください。仕事の切り分けから、管理職向けの面談の設計まで、一緒に整えていきます。