投稿者 global-ai-media 
生成AIの急速な進化により、プログラミングや文書作成といった実務の自動化が現実のものとなりつつあります。Matt Shumer氏らが指摘するこの技術的変革は、単なる業務効率化にとどまらず、従来の「学習・成長プロセス」を根本から覆す可能性があります。本記事では、AIが実務を担う時代において、日本企業が直面するOJTの危機と、人間が担うべき「より大きな物語（目的・価値定義）」について考察します。
「何か大きなこと」が起きている：AIエージェント化の衝撃
AIスタートアップのCEOであるMatt Shumer氏が発信し、議論を呼んでいる「Something Big Is Happening（何か大きなことが起きている）」という指摘は、現在の生成AIが到達しつつある新たなフェーズを象徴しています。これまでのAIは、人間が主導する作業の「支援者（Copilot）」という立ち位置でした。しかし、Claude 3.5 SonnetやGPT-4oなどの最新モデル、あるいはこれらを活用したエージェント技術の登場により、AIは指示さえあれば自律的にコードを書き上げ、複雑なドキュメントを作成する「実行者」へと変貌しつつあります。
これは、教育現場や企業の新人研修において深刻な問いを投げかけます。これまで学生や若手社員は、基礎的なコーディングや議事録作成、要約といった「下積み作業」を通じてドメイン知識や論理的思考力を養ってきました。もし、そのプロセスをAIが瞬時に、かつ高品質に完了させてしまうなら、人間はどこで「学び」を得ればよいのでしょうか。
日本型雇用慣行と「OJTの危機」
この問いは、欧米以上に日本企業にとって切実な問題です。日本の多くの組織は、職務記述書（ジョブディスクリプション）が曖昧な中で、先輩の背中を見て育つ「OJT（On-the-Job Training）」を人材育成の柱としてきました。「まずは手を動かして覚える」という文化において、その「手を動かす対象」がAIに代替されることは、技能伝承のプロセスが分断されることを意味します。
実務的なリスクとして、中堅・ベテラン層が引退した後、AIが生成した成果物の「正しさ」や「品質」を評価（レビュー）できる人材がいなくなる「空洞化」が懸念されます。AIはもっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくことがあり、その検証には実務経験に裏打ちされた深い知識が必要です。AIに依存しすぎた結果、AIのアウトプットを批判的に検証できる「目利き」が育たないというジレンマに、我々は直面しています。
「AI以上の物語」を持つ：HowからWhyへのシフト
元記事のテーマである「Students Need a Bigger Story Than AI（学生にはAI以上の大きな物語が必要だ）」という主張は、ビジネスの文脈では「How（どう作るか）からWhy（なぜ、何を作るか）へのシフト」と読み替えることができます。
AIは「与えられたタスクを処理する」能力において、人間を凌駕しつつあります。この状況下で人間が価値を発揮するためには、タスクそのものではなく、そのタスクがビジネス全体や社会においてどのような意味を持つのかという「文脈（コンテキスト）」や「物語（ストーリー）」を設計する力が求められます。
具体的には、以下の3つの領域が人間だけに残された聖域となりつつあります。
- 課題設定と戦略立案：AIは問いに答えることは得意ですが、適切な「問い」を立てることは苦手です。何を解決すべきかを見極めるのは人間の役割です。
- 倫理的判断と責任：AIガバナンスの観点からも、最終的な意思決定の責任は人間が負う必要があります。コンプライアンスや企業倫理に基づいた高度な判断は自動化できません。
- 感情と信頼の構築：社内調整や顧客との信頼関係構築など、非言語的で文脈依存度の高いコミュニケーションは、依然として人間の独壇場です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業の意思決定者やリーダーは、以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 人材育成モデルの再定義
従来の「下積みによるOJT」が機能しなくなることを前提に、育成プログラムを再設計する必要があります。AIを使いこなしつつも、あえてAIを使わずに基礎原理を学ぶ時間を設ける、あるいはAIが生成したアウトプットを徹底的にレビューさせるといった、意図的なトレーニングが必要です。「AIネイティブ」世代には、プロンプトエンジニアリングだけでなく、生成物の真偽を見抜く「監査能力」の教育が不可欠です。
2. 「目利き力」を持つミドル層の厚遇
AIの導入により、ジュニアレベルの作業工数は劇的に削減されますが、その分、シニア・ミドル層によるレビューとディレクションの重要性が増します。現場のドメイン知識を持ち、AIの出力品質を担保できる「目利き」人材を高く評価し、彼らがボトルネックにならないよう権限移譲やリソース配分を行うことが、組織の生産性を左右します。
3. 「ビジョン」という物語の共有
AIは強力なエンジンですが、ハンドルは付いていません。組織として「どこへ向かうのか」というビジョン（大きな物語）が共有されていなければ、AIによる大量生産は無秩序な情報の氾濫を招くだけです。経営層は、AI活用自体を目的化せず、「AIを使ってどのような価値を顧客に届けるのか」というストーリーを明確に語り、社員のモチベーションとAIの演算能力を同じベクトルに向ける必要があります。