投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の普及により、業務効率は劇的に向上していますが、同時に「人間の学習能力や批判的思考力の低下」を懸念する声がグローバルで高まっています。本記事では、最新の研究動向を起点に、日本企業が直面する「技術継承」や「OJT」の課題と照らし合わせ、AI時代の持続可能な組織作りについて解説します。
「認知オフロード」がもたらす功罪
米国をはじめとする海外の技術メディアや研究機関の間で、生成AIへの過度な依存が人間の認知能力に与える影響についての議論が活発化しています。SlashGearなどが取り上げているように、LLM（大規模言語モデル）を安易に利用することで、本来人間が行うべき情報の統合や批判的検討のプロセスが省略され、学習能力や記憶の定着に悪影響を及ぼす可能性が指摘されています。
これは認知心理学でいう「認知オフロード（Cognitive Offloading）」の極端な形態と言えます。計算機が登場して暗算の必要性が減ったように、AIによって「論理構成」や「要約」といった知的負荷の高いタスクを外部化できるようになったことは、短期的な生産性向上においては非常に有益です。しかし、中長期的な視点では、専門知識の獲得プロセスそのものが空洞化するリスクを孕んでいます。
日本企業特有の課題：OJTと「守破離」の崩壊
この問題は、日本企業にとってより深刻な意味を持ちます。日本の多くの組織は、長年OJT（On-the-Job Training）を通じて、先輩から後輩へと暗黙知を含めたスキルを継承してきました。若手社員が資料作成や調査といった「下積み」を通じて基礎（守）を学び、徐々に応用（破・離）へと進むプロセスが一般的でした。
しかし、生成AIがその「下積み」を一瞬で完了させてしまう現在、若手社員が基礎的な思考回路を形成する機会が失われつつあります。「なぜその結論になるのか」というプロセスを経験せずに、高品質なアウトプットだけを手に入れることが常態化すれば、AIが誤った情報（ハルシネーション）を出力した際に、それを見抜く「目利き力」すら養われない危険性があります。
また、少子高齢化による人手不足に悩む日本企業において、AIによる自動化は必須の生存戦略です。ベテランの退職に伴う技術継承の断絶を防ぐためにAIを活用するはずが、皮肉にも「AIを使えるが、本質を理解していない」層を増やしてしまうジレンマに直面しているのです。
「AIに使われる」のではなく「AIと思考する」アプローチへ
では、企業はAI利用を制限すべきなのでしょうか？答えはNoです。重要なのは利用の有無ではなく、「利用の仕方」を変えることです。
単に「答え」を求めるツールとしてではなく、思考の壁打ち相手や、批判的視点を提供させる「ソクラテス式問答」の相手としてAIを活用することが推奨されます。例えば、エンジニアがコードを書く際、AIにコード生成を依頼するだけでなく、「なぜこのアルゴリズムを選んだのか？」「別の実装方法とのトレードオフは何か？」をAIに解説させ、それを人間が検証するといったプロセスを業務フローに組み込むことが有効です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本の経営層やリーダーが意識すべき点は以下の通りです。
1. 「プロセス評価」の復権と再定義
成果物の品質（Output）だけでなく、AIとの対話プロセスや検証過程（Process）を評価指標に組み込む必要があります。AIが出した答えに対し、「なぜそれが正しいと判断したか」を言語化させる能力を、新たなコンピテンシーとして定義すべきです。
2. ハイブリッド型OJTの設計
「AI禁止」ではなく、教育目的であえてAIを使わずに思考させるタスクと、AIをフル活用して生産性を最大化するタスクを意図的に使い分ける研修プログラムが必要です。特に新入社員やジュニア層には、AIの出力を批判的に修正（リライト・リファクタリング）する訓練が効果的です。
3. AIガバナンスへの「スキル維持」視点の導入
従来のAIガバナンスは、著作権侵害や情報漏洩リスクへの対応が主でした。今後は「従業員のスキル低下リスク」もガバナンスの一部と捉え、長期的な人材育成とAI活用のバランスを監視する視点が求められます。
AIは強力な「アクセル」ですが、運転技術を持たないドライバーが乗れば事故を起こします。日本企業が強みとしてきた「現場の知恵」や「高い基礎能力」を維持しつつ、AIという新しいエンジンをどう乗りこなすか。技術導入と同時に、人間側の学習モデルのアップデートが急務となっています。