生成AI時代、「育成」の前提が変わり始めている

生成AIの登場によって、専門家に限られていた知的な生産活動が、誰にでも開かれた。メールやレポートの作成だけでなく、企画資料の作成やアプリ開発のプログラムなど、多くの活動でAIが用いられている。この変化によって、私たちは短時間で一定の成果を生み出せるようになった。しかし、効率性を突き詰めることで、私たちは「考えながら仕事を覚える」機会を失ってしまわないだろうか。仕事を通じて経験を積み、成長するというこれまでの前提は、これからも成り立つのだろうか。

生成AIは仕事の中身を変え始めている

生成AIを導入して効率化が進む一方で、不安を口にする企業の担当者がいる。 ある企業の育成担当者は、プロセスが合理化されて人間が関与しなくなることで、どのようなリスクが生じるのかわからなくなっていると懸念する。また、別の企業の担当者は、生成AIの生成物や提案の良し悪しを誰も判断できなくなってしまう可能性に強い危機感を抱いている。

時間をかけて悩みながら、アイデアを出し、情報を整理して、文章を書く――。
これまで私たちが担ってきた知的作業の多くは、生成AIによって高速かつ一定の水準で実行できるようになった。
生成AIに指示を出し、出力を評価し、複数の可能性を比較しながら、最後の判断をする場面が増えている。
生成AIを活用することで、時間のかかる面倒な作業は効率化することができる。その結果、私たちの思考プロセスは変わりつつある。

効率性を優先すれば、生成AIの出力を受け取って、それを少し整えるだけで仕事が成立してしまう。確かに、形式的には「よくできている」状態になる。だが、そのとき、私たちはどれほど自らの頭で考え、判断しているのだろうか。
今、企業の現場では「効率よく成果を出すこと」と「人が育つこと」が必ずしも同義ではなさそうだ、という違和感が生まれつつある。生成AIの活用で失ってしまう試行錯誤や葛藤のプロセスこそが、人が力を身につけていく基盤だからだ。

思考のスキップがもたらす代償

この現場の違和感を裏付けるように、思考プロセスをAIに委ねてスキップすることによる、人の能力獲得や当事者意識への影響が科学的に実証されつつある。それは「理解不足」と「当事者意識や記憶の希薄化」である。

①理解不足

生成AIサービスを提供するAnthropicのShen & Tamkin (2026)^（※1）は、ソフトウェア開発者をAI使用群とAI非使用群に分けて、新しいスキルが必要なタスクを実行してもらい、コーディングに費やした時間とコーディングに関するクイズの成績の関係を比較した。その結果、AI使用者群の作業時間は大幅に減少したものの、間違いを見抜く力などが低かったという^（※2）。図を見ると、AI使用群（橙色）は、手を動かすコーディングの時間が短い傾向が見られた一方で、理解度（クイズスコア）は必ずしも高くない。対してAI非使用群（青色）は、コーディングに時間はかかるものの、高い理解度を示す参加者が比較的多いことがわかる。AI使用は面倒な作業を効率化できる一方で、本来なら個人の血肉になるはずのプロセスをスキップすることで、自らの頭脳で矛盾や不整合に気が付くことができなくなってしまうリスクを示している。

図　AIを使うと作業は速くなるが理解は深まりにくい

出所：Shen & Tamkin （2026）より筆者翻訳

②当事者意識や記憶の希薄化

また別の研究では、生成AIの利用が、理解度だけでなく、記憶や当事者意識にも影響を及ぼす可能性が示されている。MITの研究チーム^（※3）は、生成AI使用群、検索エンジン使用群、脳のみ群の3つのグループに分けてエッセイを作成してもらい、取り組み中の神経活動を測定し、直後のインタビューでエッセイを引用できるかを比較する実験を行った。その結果、生成AIに依存するほど、思考に必要なプロセスが置き換えられ、書いたエッセイのことは思い出せなくなることを実証した^（※4）。研究チームは、これを「認知的な負債（Cognitive Debt）」と名付けて、長期的には批判的探究や創造性が低下するリスクがあると警鐘を鳴らしている。

本来、自らの頭を動かして生み出した成果物には、「自分で考え、判断した」という確かな感覚が伴う。だからこそ、人はその成果に責任を持ち、主体的に改善しようとし、その経験から学ぶことができる。しかし、生成AIに思考プロセスを丸投げすると、成果物と自分との間に距離が生まれてしまう。成果は出ていても、それを自分が生み出したものとして実感しにくくなるのだ。
その結果、成果に対する責任感が弱まり、業務経験が学びへと十分に結びつかなくなる可能性がある。個人が経験から学べなくなってしまえば、短期的には生産性が向上しても、中長期的には組織の技能継承が危うくなってしまう。

生成AIを前提に人の成長を考える

これまでの話をまとめると、生成AIを活用すれば、高度な成果物を効率的に生み出すことができる。一方で、試行錯誤や理解のプロセスは失われ、成果物に対する責任すら持てなくなってしまう可能性がある。生成AIは「仕事を通じて人が育つ」という前提を揺るがし始めている。
しかし、生成AIが便利なインフラとなりつつある今、これを前提とせずに働くことは難しくなりつつある。問題は思考プロセスをスキップし、人が理解や判断をAIに委ねてしまうことにある。だからこそ、生成AI時代には、AIを活用しながら、従業員の成長を両立させる環境をどう設計するのかを考えなければならない。

たとえば、
・何をどこまでAIに任せるのか
・どのプロセスを人が担うべきなのか
・AIの出力とどのように向き合い、対話するのか
・試行錯誤の機会をどのように設計するのか
などは、企業における人材育成を左右する重要な問いとなる。

本プロジェクトでは、このような問題意識を出発点として、生成AI時代における「成長」のあり方について考えていきたい。