投稿者 global-ai-media 
生成AIが創造的・認知的なタスクを担い始める中、多くの従業員が自身の職能に対する脅威を感じ始めています。ハーバード・ビジネス・レビュー（HBR）が指摘するこの心理的課題を起点に、日本の組織文化や雇用慣行において、経営層やリーダーがどのように「AIと人間の協業」を再定義し、現場の抵抗感を変革の推進力に変えていくべきかを解説します。
「作業の代替」ではなく「アイデンティティの揺らぎ」
これまでRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）などが担ってきたのは、あくまで定型的な「作業」の自動化でした。しかし、昨今の生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）の進化は、文章作成、コーディング、企画立案、さらには対人コミュニケーションの補助といった、従来「人間だけの領域」とされてきた認知的・創造的なタスクにまで踏み込んでいます。
HBRの記事が示唆するように、これは従業員にとって単なる「仕事が楽になるツール」である以上に、「自分のスキルや経験が不要になるのではないか」という職業的アイデンティティへの脅威として映ります。特に日本企業では、長年の経験に基づく「職人芸」や「暗黙知」が尊重される文化が根強くあります。AIが中堅社員レベルのアウトプットを瞬時に生成する現状に対し、ベテラン社員ほど「自分の価値の喪失」を恐れ、無意識に導入を拒んだり、過度なリスク指摘に走ったりするケースが見受けられます。
日本型組織における「OJTの崩壊」というリスク
実務的な観点から見逃せないのが、人材育成への影響です。日本企業の強みであったOJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）は、若手が議事録作成や単純なコード記述、リサーチといった下積み業務を通じて、先輩からフィードバックを受けるプロセスで成り立ってきました。生成AIがこれらの下積みを一瞬で完了させてしまう今、若手が「正解の品質」を学ぶ機会が失われるリスクがあります。
「AIが作ったものをチェックする」ためには、AI以上の知見が必要です。基礎訓練を経ずにいきなり監督者（Director）の役割を求められる若手と、指導の場を失うベテラン。この構造変化に手当てせず、単に「業務効率化」としてAIを導入すれば、中長期的には組織の基礎体力が低下する恐れがあります。
「作成者」から「編集者・責任者」へのマインドセット転換
この脅威論を乗り越えるためには、業務における人間の役割を明確に再定義する必要があります。AIは「確率的に尤もらしい答え」を出力する強力なエンジンですが、そこには「意志」や「責任」が存在しません。人間が担うべきは、0から1を作る作業そのものよりも、AIが出した案に対する「目利き（選定）」、文脈に合わせた「修正（編集）」、そして最終的な結果に対する「責任保持」です。
例えば、マーケティング担当者はコピーを考える時間よりも、AIが出した100の案からブランド毀損リスクがなく、かつ日本の商習慣に刺さる1つを選び抜くセンスが問われるようになります。エンジニアであれば、コーディングの速度よりも、AIが生成したコードのセキュリティ脆弱性やアーキテクチャの整合性を判断する設計力が重要になります。このように評価軸を「量産能力」から「判断力・統合力」へシフトさせることを、経営層が明示する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の文脈を踏まえ、意思決定者は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
第一に、心理的安全性の確保です。「AIを使うと評価が下がる」ではなく「AIを使いこなしてより高度な判断をした者が評価される」という人事評価やメッセージの発信が不可欠です。AIによる効率化で浮いた時間を、顧客との対話や新規事業のアイデア出しといった「人間にしかできない付加価値業務」に充てることを推奨し、その行動を評価してください。
第二に、ガバナンスと現場の自律のバランスです。日本ではコンプライアンス重視のあまり、一律禁止や過度な制限をかけがちです。しかし、それでは「隠れAI利用（Shadow AI）」を招き、かえって情報漏洩リスクを高めます。入力データに関するガイドラインは厳格にしつつ、活用方法についてはサンドボックス（実験環境）を用意するなど、現場が萎縮せずに試行錯誤できる環境を整備することが重要です。
第三に、教育プロセスの再設計です。AI時代における「下積み」とは何かを再定義する必要があります。AIが生成したドラフトを批判的に読み解くレビュー会を実施するなど、AIを「優秀な部下」かつ「教育用教材」としてチーム内に位置づけることで、人間のスキルアップとAI活用の両立を図るアプローチが求められます。