投稿者 global-ai-media 
生成AIは「正解」を即座に出力することで業務効率化に貢献しますが、教育や人材育成の文脈では、それが逆効果になることもあります。米ケロッグ経営大学院（Kellogg Insight）の記事で紹介された「正解を教えるのではなく、生徒を導くAI」というコンセプトを起点に、日本企業が直面する技能伝承やOJT（On-the-Job Training）におけるAI活用の可能性と、実装上の勘所を解説します。
「親切なAI」が学習の機会を奪うというパラドックス
ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、基本設定において「ユーザーの意図を汲み取り、最短距離で最適な回答を提供する」ように調整されています。これは、メールのドラフト作成やコード生成、要約といった「業務の代行・自動化」においては極めて有用な振る舞いです。
しかし、Robert Bray氏がKellogg Insightの記事で指摘するように、「ChatGPTは自分の仕事を『正しい答えを出すこと』だと思っている」という点は、教育やトレーニングの場面では大きな落とし穴となります。新入社員や学生が課題に直面した際、AIが即座に完璧な答えを提示してしまえば、そこにあるはずだった「試行錯誤」や「思考プロセス」は省略され、スキル習得の機会が失われてしまうからです。
「ソクラテス・メソッド」をAIに実装する
ここで重要になるのが、AIエージェントの目的関数（Objective Function）を「正解の出力」から「学習の支援」へと再定義することです。これは単なるプロンプトエンジニアリングの工夫にとどまらず、教育工学的なアプローチが求められます。
具体的には、ユーザーが質問をした際に、AIが即座に回答するのではなく、「なぜそう考えたのですか？」「この部分についてはどう思いますか？」と問いかけ返すような設計です。いわゆる「ソクラテス・メソッド（問答法）」のように、対話を通じてユーザー自身に気づきを促す振る舞いをシステムとして組み込む必要があります。技術的には、システムプロンプトによるペルソナ設定や、Chain-of-Thought（思考の連鎖）を活用し、AIがあえて「知らないふり」をしたり、「ヒントを小出しにする」ような制御を行うことが可能です。
日本企業における「技能伝承」とAIメンター
このアプローチは、日本のビジネス現場において極めて重要な示唆を含んでいます。少子高齢化に伴うベテラン社員の引退により、多くの日本企業で「技能伝承（暗黙知の形式知化と継承）」が喫緊の課題となっているからです。
例えば、製造業の設備保全や、IT企業のレガシーシステム保守において、マニュアル（形式知）は存在しても、異常発生時の勘所やトラブルシューティングの思考プロセス（暗黙知）が若手に伝わっていないケースは多々あります。ここに「正解を出すAI」を導入しても、若手はAIの回答をコピペするだけで、応用力は身につきません。
一方で、「思考を導くAIメンター」を導入すれば、OJTの補助として機能します。若手が「このエラーの対処法は？」と聞いた際、社内ナレッジベース（RAG：検索拡張生成を活用）を参照したAIが、「マニュアルの第3章に関連する記述があります。まずはそこを確認し、仮説を立ててみましょう」とガイドすることで、自律的な問題解決能力を養うことができます。
実装におけるリスクとガバナンス
もちろん、教育的AIの実装にはリスクも伴います。最大の懸念はハルシネーション（もっともらしい嘘）です。教育や指導のフェーズでAIが誤った事実や論理を「教え導いて」しまった場合、学習者は誤った知識を定着させてしまう恐れがあります。これを防ぐためには、参照データの品質管理（Data Governance）と、AIの回答に対する人間による定期的なモニタリング（Human-in-the-loop）が不可欠です。
また、ユーザー体験（UX）の設計も繊細なバランスが求められます。業務で急いでいる時に「考えさせようとするAI」は、単なるストレス要因になりかねません。「学習モード」と「業務アシストモード」を明確に切り替えるUI設計や、利用シーンに応じた挙動の最適化が、現場定着の鍵を握ります。
日本企業のAI活用への示唆
本記事の要点と、実務への適用に向けた示唆は以下の通りです。
- 目的の明確化： AI導入の目的が「業務の自動化（Efficiency）」なのか「人の成長支援（Enablement）」なのかを明確に区別してください。両者は求められるAIの挙動が正反対です。
- プロンプトとシステム設計の使い分け： 教育・研修目的でAIを活用する場合、「答えを教えない」という制約条件をプロンプトに厳密に記述し、対話型のコーチングができるエージェント設計を行う必要があります。
- OJTのリスクヘッジとしての活用： 人手不足でメンターが不足する現場において、AIは「24時間利用可能な壁打ち相手」になり得ます。ただし、最終的な評価や責任は人間が担う運用ルールを徹底してください。
- 文化的な受容性： 日本の職場では「背中を見て覚える」文化と「手取り足取り教える」ニーズが混在しています。AIメンターの口調や指導スタイルを組織文化に合わせてチューニングすることが、受容性を高めるポイントです。