投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、「AIに頼ることで人間の知的能力は低下するのか」という議論が活発化しています。MITメディアラボの研究者らが提起するこの問いは、労働力不足と生産性向上に追われる日本企業にとっても無視できない課題です。本記事では、AIによる「認知的オフローディング」の影響と、日本固有の「現場のOJT文化」がいかに変容を迫られているかについて解説します。
AIによる「認知的オフローディング」は是か非か
米国ボストンの公共ラジオ局WBURの番組「On Point」にて、MITメディアラボのシニアリサーチャーであり『Your Brain on ChatGPT』の著者の一人であるNataliya Kosmyna氏が、興味深いテーマについて語りました。それは「AIを使うことは、私たちを愚かにするのか（dumb you down）？」という、非常に根源的かつ挑発的な問いです。
この議論の中心にあるのは、「認知的オフローディング（Cognitive Offloading）」という概念です。かつて電卓やGPSが登場した際も同様の議論がなされましたが、人間は計算や記憶、空間把握といったタスクを外部ツールに委ねることで、脳の計算リソースをより高度な思考や創造的活動に振り向けてきました。Kosmyna氏らの研究や議論が示唆するのは、生成AIもまた、このオフローディングの延長線上にあるということです。
しかし、生成AIが従来のツールと異なるのは、その「委ねる範囲」が、単なる計算や記憶だけでなく、論理構成、プログラミング、文章作成といった「思考プロセスそのもの」に及んでいる点です。これにより、業務効率は劇的に向上する一方で、過度な依存が人間の基礎的なスキルセットを空洞化させるリスクも指摘されています。
日本企業が直面する「OJTの形骸化」リスク
この議論を日本のビジネス環境に当てはめた場合、最も懸念されるのは「人材育成」と「技術継承」への影響です。多くの日本企業では、長年OJT（On-the-Job Training）が人材育成の柱となってきました。新人は議事録作成、単純なコーディング、資料の一次案作成といった「下積み」を通じて、業務の文脈や業界の論理、組織の暗黙知を身体化してきました。
しかし、生成AIを活用すれば、これらのタスクは瞬時に完了します。効率化の観点からは歓迎すべきことですが、プロセスをAIにスキップされた若手社員は、完成品を評価するための「審美眼」や「基礎体力」を養う機会を失う可能性があります。上司が「AIでとりあえず作っておいて」と指示し、部下がAIの出力内容を検証せずに提出するようなフローが定着すれば、中長期的には組織全体の「現場力」が低下するリスクがあります。
特に、日本の製造業やシステム開発の現場で重視されてきた「なぜそうなるのか」という原理原則の理解が疎かになれば、AIが誤った回答（ハルシネーション）を出した際に、誰もそれに気づけないという重大なガバナンス上の欠陥を招くことになります。
AI時代の新たなスキル：「作成」から「指揮・編集」へ
では、企業はAI利用を制限すべきなのでしょうか。答えは否です。労働人口が減少する日本において、AI活用による生産性向上は必須要件です。重要なのは、AIを「思考の代行者」ではなく「思考の拡張パートナー」として位置づけることです。
これからの実務者に求められるのは、ゼロからものを生み出す力以上に、AIという優秀だが時に嘘をつく部下を使いこなす「指揮能力（ディレクション）」と、アウトプットの品質を担保する「編集・監査能力」です。これらは、従来の業務知識に加え、AIの特性や限界を正しく理解するリテラシーがあって初めて成立します。
また、組織文化としても、「AIを使うこと」自体を評価するのではなく、「AIを使ってどのような付加価値を出したか、そのプロセスで人間がどう介入（Human-in-the-loop）したか」を評価軸に据える必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな議論と日本の現状を踏まえ、意思決定者やリーダー層は以下の3点を意識してAI導入と運用を進めるべきです。
1. 教育プロセスの再定義
新入社員や若手に対し、AIツールの利用を許可しつつも、初期段階ではあえて「AIを使わずに思考するトレーニング」を設けるか、あるいは「AIの出力に含まれる誤りを特定させる演習」を導入するなど、基礎力を担保する仕組みを構築してください。AIは「答え」を知るツールではなく、「視点」を得るツールとして教えることが重要です。
2. 「思考プロセス」の可視化と評価
成果物だけでなく、そこに至るまでのプロンプト設計や、AIの提案をどう取捨選択したかというプロセスをナレッジとして共有・評価する文化を醸成してください。これにより、AIへの過度な依存（思考停止）を防ぎ、組織としての集合知を高めることができます。
3. ガバナンスにおける「過学習・依存」リスクの明記
AIガバナンスというと、情報漏洩や著作権侵害に目が向きがちですが、「過度な依存によるスキル低下」や「ブラックボックス化した判断」も重大な経営リスクです。ガイドラインには、AIの判断を人間が最終確認する責任（Accountability）を明記し、AI任せの業務遂行を牽制する規定を盛り込むことを推奨します。