投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が進む中、「自分の仕事をAIに教える」というプロセスが、従業員に心理的な葛藤をもたらしています。英紙The Guardianが投げかけた「AIによる代替に向けて自らをトレーニングしているか」という問いは、極端な未来予測ではなく、現在進行形のビジネス課題です。本稿では、AIへの知識移転（ナレッジトランスファー）を単なるコスト削減ではなく、日本の労働人口減少社会における「技能継承」と「人材の高度化」の観点から読み解きます。
「AIに教える」という業務の本質
現在、多くの企業が大規模言語モデル（LLM）や特化型AIモデルを自社業務に適合させるため、ファインチューニングやRAG（検索拡張生成）の構築に取り組んでいます。この過程で不可欠なのが、現場の専門家による高品質なデータ作成や、AIの出力に対するフィードバック（RLHF：人間によるフィードバックを用いた強化学習）です。
しかし、現場の従業員にとって、これは「自分の分身を作り、最終的に自分の価値を下げる行為」と映るリスクがあります。欧米では、この点が労働組合との対立やストライキの要因となるケースも散見されますが、日本企業においては、少し異なる視点が必要です。
日本では長らく、熟練者の「暗黙知（Tacit Knowledge）」をいかに形式知化し、継承するかが経営課題でした。AIへの学習プロセスは、これまでOJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）で人間から人間へとあいまいに伝えられてきた技能を、デジタル資産として永続化する「究極のナレッジマネジメント」と捉えることができます。
日本型雇用慣行と自動化のジレンマ
欧米型のジョブ型雇用において、特定のタスクがAIによって自動化されることは、そのまま当該ポジションの消失（レイオフ）に直結しやすい傾向があります。一方、メンバーシップ型雇用が根強い日本においては、法規制や商習慣の観点から、AI導入が即座に従業員の解雇につながることは稀です。
日本の文脈では、AIへの技能移転は「人手不足対策」としての側面が強く機能します。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、定型業務や過去の事例に基づく判断業務をAIに委譲することは、企業の存続に不可欠です。しかし、現場レベルでは「AI導入による業務削減」が「残業代の減少」や「処遇への不安」としてネガティブに受け取られる懸念も残ります。
したがって、経営層やプロジェクト責任者は、「AI育成」を担う従業員に対し、それが自身の首を絞める行為ではなく、より付加価値の高い業務へシフトするためのステップであることを明確に示し、評価制度と連動させる必要があります。
品質維持と「ヒト」の役割の変化
実務的なリスクとして、AIに業務を完全に任せきりにすることによる「品質の形骸化」が挙げられます。AIは過去のデータから確率的な正解を導き出しますが、未知の事象や倫理的な判断には弱点を持ちます。AIが生成したアウトプットを人間がチェックせずそのまま利用するようになれば、長期的には組織の判断能力が低下し、AIモデル自体も劣化（モデル崩壊）する恐れがあります。
今後のAI活用においては、AIをトレーニングする「教師役」としてのスキルや、AIの成果物を監査する「ガバナンス能力」が、新たな専門性として定義されることになるでしょう。エンジニアだけでなく、法務、コンプライアンス、そして現場のドメインエキスパートが連携し、AIの挙動を継続的にモニタリングする体制（Human-in-the-loop）が、日本企業における品質担保の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
The Guardianが提起した「自分の代替者を育てる」という視点は、日本企業においては「組織全体の生産性を底上げし、人材を枯渇から守る」ための戦略として再解釈すべきです。実務的には以下の3点が重要な意思決定ポイントとなります。
- 評価制度の再設計：自身の業務ノウハウをAIに学習させ、業務効率化に貢献した従業員を高く評価する仕組みを整えること。自動化を「手抜き」ではなく「資産化」として扱う文化が必要です。
- 配置転換（リスキリング）の出口戦略：AIによって空いたリソースをどこに振り向けるかを事前に設計すること。日本では解雇ではなく、新規事業や顧客折衝など、人間ならではの「感情労働」や「創造的業務」へのシフトが現実的な解です。
- ブラックボックス化の回避：AIモデルがどのように判断を下したかを人間が検証可能な状態に保つこと。特に金融や医療、製造など高い信頼性が求められる分野では、AIの説明可能性（XAI）と人間の最終承認プロセスを業務フローに組み込むことが、法的リスクおよびレピュテーションリスクの低減につながります。