投稿者 global-ai-media 
ショート動画や生成AIが「脳を退化させる」という議論が海外で再燃しています。ビジネスの現場において、AIによる回答への過度な依存は、従業員の批判的思考力や基礎スキルの低下を招く恐れがあります。本記事では、この「思考の空洞化」リスクを直視しつつ、日本企業が生産性向上と人材育成を両立させるための現実的なアプローチを解説します。
「便利さ」の代償としての認知能力低下
米国の『The Dallas Morning News』に掲載されたオピニオン記事では、TikTokのような短尺動画やChatGPTのようなAIチャットボットが、人々の「脳を腐らせる（rotting your brain）」可能性について警鐘を鳴らしています。過激な表現ではありますが、ここには無視できない本質的な課題が含まれています。それは、情報の摂取や問題解決のプロセスがあまりにも容易になりすぎたことで、人間が本来行うべき「思考」「検索」「検証」という認知プロセスがスキップされているという点です。
ビジネスの文脈において、これは「コグニティブ・オフローディング（認知的負荷の外部化）」の負の側面として捉えることができます。計算機が普及して暗算能力が低下したのと同様に、論理構築や文章作成、コーディングといった知的生産活動をAIに丸投げすることで、業務効率は劇的に向上する反面、その業務を遂行するために必要な基礎体力が失われるリスクがあります。
日本企業における「OJTの崩壊」とブラックボックス化
日本企業の強みの一つは、OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）を通じた現場での人材育成にありました。先輩が後輩の作成した未熟な資料やコードを添削し、そこから後輩が「なぜ修正されたのか」を学ぶプロセスです。
しかし、生成AIが普及した現在、新入社員であってもAIを使えば、一見すると「80点」の完成度を持つ成果物を瞬時に作成できてしまいます。これには二つの重大なリスクが潜んでいます。
一つ目は、プロセスのブラックボックス化です。本人が論理を理解せずにAIの出力をそのまま利用した場合、もしその出力に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や論理的飛躍が含まれていても、本人はそれに気づくことができません。結果として、品質保証の責任がすべて上長や管理者にのしかかることになります。
二つ目は、中堅層の空洞化です。若手時代に「試行錯誤して失敗する」経験をAIによってショートカットしてしまうと、将来的にAIの出力を評価・監督する立場になった際、その良し悪しを判断するための「審美眼」や「ドメイン知識」が欠落したままになる恐れがあります。
「AIに使われる」のではなく「AIを監督する」スキルへ
もちろん、リスクがあるからといってAIの利用を禁止するのは、競争力の観点からナンセンスです。重要なのは、AIを「答えを教えてくれる先生」として扱うのではなく、「素案を作成する優秀なアシスタント」または「壁打ち相手」として位置づけることです。
AI時代に求められるスキルは、「ゼロから生み出す力」から、「AIが提示した複数の選択肢から最適なものを選び取る力」、そして「AIの出力に含まれるバイアスや誤りを見抜く検証能力（ファクトチェック）」へとシフトしています。これを組織として定着させるためには、単にツールを導入するだけでなく、業務フローの中に意図的に「人間が判断を下すポイント（Human-in-the-Loop）」を設計する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの議論と日本の商習慣を踏まえると、企業は以下の3点を意識してAI活用とガバナンスを進めるべきです。
1. 「思考プロセス」を問う評価制度の設計
成果物の完成度だけでなく、なぜその結論に至ったのか、AIの出力をどのように修正・加筆したのかというプロセスを言語化させることを業務フローに組み込むべきです。これにより、思考の丸投げを防ぎます。
2. ジュニア層への教育カリキュラムの再定義
AIツールを使わせる前に、あえてAIを使わない基礎トレーニング期間を設ける、あるいは「AIが出した誤答を修正させる」演習を取り入れるなど、基礎的なドメイン知識と批判的思考力を養う研修が必要です。
3. ガバナンスにおける「品質責任」の明確化
情報漏洩などのセキュリティリスクへの対応は進んでいますが、「AI生成物の品質責任」に関するガイドライン策定は遅れがちです。「AIが言ったから」は言い訳にならないという原則を徹底し、最終的なアウトプットに対する責任は常に人間（ユーザー）にあるという意識を組織文化として根付かせることが重要です。