投稿者 global-ai-media 
海外の大学教育現場で、生成AIに依存して学位を取得した学生が「知識を持たずに社会に出る恐怖（Living a lie）」を感じるという事例が議論を呼んでいます。この問題は対岸の火事ではなく、日本企業における人材育成、品質管理、そして組織文化に深刻な問いを投げかけています。本記事では、AI依存による「スキルの空洞化」を防ぎつつ、組織としてAIを健全に活用するための視点を考察します。
「Living a lie」：AIと人間の能力の乖離
紹介した議論の出発点は、教育現場における生成AIの利用実態です。学生がChatGPT等を駆使して課題をこなし、優秀な成績で卒業資格を得る一方で、その過程で得られるべき知識や論理的思考力が身についていないという懸念です。動画内で語られる「Living a lie（嘘の人生を生きる）」という言葉は、AIによって成果物だけを作り出し、中身が空っぽのまま社会に出ることへの学生自身の潜在的な恐怖を表しています。
この現象をビジネスの現場に置き換えると、決して笑い事ではありません。新人エンジニアがGitHub Copilotで生成されたコードのロジックを理解せずに実装したり、マーケティング担当者がLLM（大規模言語モデル）で作成した企画書の根拠を説明できなかったりする状況と重なるからです。
日本企業が直面する「OJTの崩壊」と「ブラックボックス化」
日本企業、特に製造業やシステム開発の現場では、長らくOJT（On-the-Job Training）が人材育成の柱でした。先輩の背中を見て学び、失敗や試行錯誤（プロセス）を通じてスキルを習得するスタイルです。しかし、生成AIの導入によって「プロセス」が短縮・省略されると、以下のようなリスクが生じます。
第一に、業務プロセスのブラックボックス化です。若手社員がAIを使って短時間で成果物を出してきた場合、上司がそのアウトプットの質だけを見て評価してしまうと、背後にある論理やリスク（セキュリティホールやハルシネーションの有無）が見過ごされる可能性があります。これは将来的な技術的負債や、予期せぬコンプライアンス違反につながりかねません。
第二に、「レビュー能力」の欠如です。AIはあくまで確率的に尤もらしい答えを出すツールであり、最終的な責任は人間が負う必要があります（Human-in-the-loop）。しかし、基礎的な学習や試行錯誤の経験がないままAIを使い始めた社員は、AIの出力が正しいかどうかを判断する「目利き」の力を養う機会を逸してしまいます。
成果物主義から「プロセスと対話」の評価へ
では、企業はAI利用を禁止すべきでしょうか？ もちろん答えはNoです。労働人口が減少する日本において、AIによる業務効率化は必須です。重要なのは、AIを「答えを出すマシン」ではなく「思考を拡張するパートナー」として位置づけることです。
教育現場での議論が示唆するのは、評価軸の転換の必要性です。単に「きれいなコード」や「整った文章」を提出できることの価値は相対的に低下しています。これからのビジネス現場で評価されるべきは、以下の2点にシフトしていくでしょう。
- プロンプトの設計思想と検証能力：どのような意図でAIに指示を出し、出力された結果をどのように検証・修正したかというプロセス。
- AIには代替できないコンテキストの理解：社内政治、独自の商習慣、顧客の暗黙的なニーズなど、言語化されにくい文脈を汲み取ってAIの出力を調整する能力。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「Living a lie」の議論を踏まえ、日本の経営層やリーダー層は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「AI利用の透明化」を文化として定着させる
「AIを使ったことを隠す」文化は、組織のリスク管理上最も危険です。AI利用を恥や手抜きと捉えず、「どの部分をAIに任せ、どこを人間が担ったか」をオープンに共有できる心理的安全性を確保してください。
2. 教育カリキュラムの再定義
新入社員研修では、AIツールの使い方だけでなく、AIが間違った回答をした際に見抜くための「基礎原理」の教育をこれまで以上に重視する必要があります。「AIがやってくれるから基礎は不要」ではなく、「AIを使いこなすためにこそ、深い基礎理解が必要」というメッセージを明確にすべきです。
3. 採用・評価基準のアップデート
採用面接や人事評価において、完成されたポートフォリオや成果物だけでなく、その作成プロセスにおいて「なぜその選択をしたのか」という問いを深く投げかけることが重要です。AI時代において、人間の価値は「何を作ったか」以上に「なぜ、それを正しいと判断したか」という説明責任（アカウンタビリティ）に宿るからです。