投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどのLLMを用いた情報収集は、従来の検索エンジンを利用する場合と比較して、ユーザーの知識定着を弱める可能性があるという研究結果が話題となっています。業務効率化が急務とされる日本企業において、この「効率と学習のトレードオフ」をどのように捉え、組織としてのAI活用や若手人材の育成に反映させるべきか、実務的な視点で解説します。
「便利さ」が奪う思考のプロセス
生成AIの登場により、私たちは知りたいことを質問するだけで、即座に整理された回答を得られるようになりました。しかし、最近の研究動向や実務現場の感覚として、「AIを使って情報を得ると、従来のWeb検索に比べて記憶に残りにくいのではないか」という懸念が浮上しています。
従来のGoogle検索などを用いた情報収集（いわゆる「ググる」行為）では、ユーザーは複数のリンクを辿り、情報の取捨選択を行い、文脈を理解しながら答えを探す必要がありました。この「認知的負荷（Cognitive Load）」、つまり一種の「面倒くささ」が、実は知識の定着や理解の深化に寄与していた可能性があります。
一方で、LLM（大規模言語モデル）による回答は、このプロセスをショートカットします。結果だけを瞬時に得られることは、業務効率（タイパ）の観点では極めて優秀ですが、人間の脳が情報を咀嚼し、長期記憶に定着させるための「フック」が失われるリスクを孕んでいます。
日本企業の現場で起きている「スキルの空洞化」懸念
この現象は、日本企業の人材育成において無視できない課題を突きつけています。特に、経験の浅い若手エンジニアや新入社員が、業務上の課題解決に最初からAIを用いてしまうケースです。
例えば、プログラミングにおいて、エラーの原因を自分で調査・デバッグすることなく、AIが生成したコードをそのまま貼り付けて動作させてしまうと、その瞬間は問題が解決しても、「なぜ動いたのか」「何が問題だったのか」という本質的な理解が欠落します。これは、日本の製造業やエンジニアリング現場が長年大切にしてきた「OJT（On-the-Job Training）」や「技術伝承」の基盤を揺るがす可能性があります。
「答えを知っている」ことと「問題を解決できる能力がある」ことは別物です。AIへの過度な依存は、表面的な知識だけを持ち、応用が利かない人材を生み出す「スキルの空洞化」を招くリスクがあるのです。
AIを「思考の代替」ではなく「思考の拡張」に使う
もちろん、だからといって「AI禁止」に舵を切るのは時代錯誤であり、競争力を失うだけです。重要なのは、AIを「サボるためのツール」ではなく「思考を深めるためのパートナー」として位置づけることです。
例えば、単に「〇〇の解決策を教えて」と聞くのではなく、「〇〇という課題に対して私は××と考えたが、この論理に抜け漏れはないか」「なぜその解決策が最適なのか、別の選択肢と比較して解説して」といったプロンプト（指示）を用いることで、ユーザーはAIとの対話を通じて思考プロセスを擬似的に体験できます。
企業側も、AIツールの導入とセットで「AIリテラシー教育」を行う必要がありますが、そこでは操作方法だけでなく、「AIが提示した情報の裏取り（ファクトチェック）」や「AIの回答を批判的に評価するクリティカルシンキング」の重要性を説くことが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のテーマである「AI検索と知識定着」の問題を踏まえ、日本企業の意思決定者やリーダー層が意識すべきポイントを以下に整理します。
1. プロセスを評価する文化の再構築
成果物の速さや品質だけでなく、「どのようなプロセスを経てその結論に至ったか」を問うレビュー体制を強化すべきです。特に若手育成においては、AIが出した回答を鵜呑みにしていないか、その論理構造を自分の言葉で説明できるかを確認することが、スキルの定着につながります。
2. ハイブリッドな情報収集の推奨
未知の分野や重要な意思決定に関わる調査においては、AIの要約機能だけに頼らず、一次情報（元データや原典）に当たることをルール化する必要があります。これはコンプライアンスやハルシネーション（AIの嘘）対策としての側面だけでなく、担当者の深い理解を促すためにも有効です。
3. 「問いを立てる力」の育成
AIが答えを出しやすくなった現代において、人間の価値は「正解を知っていること」から「適切な問いを立てられること」へとシフトしています。社内研修や評価制度において、知識量そのものよりも、課題設定能力や仮説検証能力を重視する方向へ転換することが求められます。