投稿者 global-ai-media 
多くのリーダーはAIを「より多くの仕事をこなす」ために使おうとしますが、それは真のブレイクスルーではありません。本記事では、J.D. Meier氏の洞察を出発点に、AIによる「業務の加速」ではなく、人間が手放すべき領域を定義する「戦略的トリアージ」の重要性について、日本のビジネス環境や労働市場の観点から解説します。
「仕事を速くする」という罠
生成AIやLLM（大規模言語モデル）の導入において、多くの企業が最初に掲げるKPIは「業務時間の削減」や「生産性の向上」です。これらは決して間違いではありませんが、AI活用の初期段階における「部分最適」に過ぎない可能性があります。
J.D. Meier氏が指摘するように、多くのリーダーはAIを使って「もっと多くの仕事（Do more work）」をしようとします。しかし、単に既存のプロセスを加速させるだけでは、本質的な価値転換は起きません。むしろ、処理能力が上がった分だけ不要な業務まで増やしてしまい、組織全体が「AIによって加速された無駄」に埋没するリスクすらあります。
真のリーダーシップとは、AIを使って今の仕事をどう速くするかを考えることではなく、「人間が今後二度とやるべきではない仕事は何か」を意思決定することにあります。
「人間がやるべきでない仕事」の再定義
では、具体的にどのような業務を「人間がやるべきではない」と定義すべきでしょうか。従来言われてきた「単純作業」という枠を超えて、LLMの特性を踏まえた再定義が必要です。
例えば、膨大な非構造化データ（テキスト、ログ、音声など）からの「一次情報の抽出・整理」は、もはや人間が時間を費やすべき領域ではありません。また、多言語間のドラフト翻訳や、定型的なコードのボイラープレート（定型記述）作成も同様です。これらを人間が行うことは、単に非効率なだけでなく、疲労によるミス（ヒューマンエラー）のリスクを高める行為となります。
重要なのは、これらを「AIに任せる」という受動的なスタンスではなく、「人間側の業務リストから永久に削除する」という能動的な決断です。これにより、空いたリソースを「AIが生成したアウトプットの評価」「倫理的な判断」「人間にしかできない文脈の解釈」といった、上位レイヤーの業務にシフトさせることが可能になります。
日本企業における「引き算」の難しさと可能性
日本の組織文化において、業務を「やめる」という意思決定は、業務を「改善する」ことよりも遥かに困難な場合があります。既存の商習慣やプロセスを遵守する意識が強いため、AIを導入する際も「今のフローを維持したまま、AIをどう組み込むか」という発想になりがちです。
しかし、少子高齢化による深刻な労働力不足（人手不足）直面している日本こそ、「人間がやるべきでない仕事」の切り出しが急務です。例えば、議事録の作成そのものや、社内申請書類の形式チェックなどに優秀な人材の時間を割く余裕は、今後の日本企業にはありません。
一方で、リスクも存在します。業務プロセスをブラックボックス化したままAIに丸投げしてしまうと、AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を出力した際に検知できなくなる「ガバナンスの空白」が生まれます。人間が手を動かすのをやめる領域であっても、監視と責任の所在（アカウンタビリティ）は人間が持ち続ける必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
ここまでの議論を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントを整理します。
- 「足し算」から「引き算」への転換： AIを使って今の業務量を2倍にするのではなく、人間が行う低付加価値業務をゼロにする「業務の断捨離」を優先してください。
- プロセスの再設計（BPR）： 既存の業務フローにAIを継ぎ接ぎするのではなく、AI前提で「人間が介在しなくて良いプロセス」を一から設計し直す勇気が必要です。
- 「目利き」能力の育成： 作業を行わなくなる分、AIのアウトプットが正しいか、適切かを判断する「監修者」としてのスキルセットが全社員に求められます。
- 心理的安全性の確保： 「仕事をAIに奪われる」という不安を解消し、「人間はより高度な判断業務に集中するためにAIを使うのだ」というメッセージを経営層が明確に発信することが、現場の定着には不可欠です。