投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及により業務効率は飛躍的に向上しましたが、一方で「AIへの過度な依存が人間の学習やスキル習得を妨げるのではないか」という懸念が世界的に議論されています。本記事では、この問いを日本のビジネス現場やOJT文化に照らし合わせ、AI時代のスキル定義と組織的な向き合い方について解説します。
利便性の裏に潜む「認知オフローディング」のリスク
ChatGPTの公開から3年以上が経過し、生成AIは「新しいおもちゃ」から「不可欠な実務ツール」へと定着しました。メールの作成、議事録の要約、プログラミングコードの生成など、AIによる業務効率化の恩恵は計り知れません。しかし、SlashGearなどの海外メディアが提起するように、「AIが私たちの学習能力を損なっているのではないか」という議論は、企業の人材開発担当者やエンジニアリングマネージャーにとって無視できないテーマとなっています。
心理学には「認知オフローディング（Cognitive Offloading）」という用語があります。これは、本来脳内で行うべき情報処理を、メモや道具（この場合はAI）に外部化することを指します。計算機が暗算能力を低下させたように、AIによる思考のアウトソーシングが、論理的思考力や基礎的なスキル習得の機会を奪う可能性が指摘されています。
エンジニアリング現場における「コピペ文化」の加速と技術的負債
特に顕著な影響が見られるのがソフトウェア開発の現場です。GitHub Copilotなどのコーディング支援ツールは生産性を劇的に向上させますが、経験の浅いジュニアエンジニアが「なぜ動くのか理解せずに」AIが生成したコードを採用してしまうケースが増えています。
これは短期的な成果には寄与しますが、中長期的には深刻な「技術的負債」を生むリスクがあります。システムの根幹となるロジックを人間が理解していない場合、トラブルシューティングや将来的な改修が困難になるからです。日本企業が得意としてきた「現場力」や「すり合わせ」の基盤となる深い技術理解が、AIのブラックボックス化によって空洞化する恐れがあります。
ビジネス文書作成とOJTの機能不全
エンジニアリング以外でも同様の課題があります。日本のビジネス現場では、若手社員が議事録作成や稟議書の起案を通じて、組織の意思決定プロセスや文脈を学ぶOJT（On-the-Job Training）が機能してきました。
しかし、録音データからAIが一瞬で完璧な議事録を作成し、要件を入れるだけで稟議書が完成する環境では、若手が「行間を読む」訓練や「論理構成を組み立てる」試行錯誤の機会を失います。結果として、AIが出力した内容の真偽や妥当性を検証する能力（批判的思考力）自体が育たないというパラドックスに陥りかねません。
「AI禁止」ではなく「学習の再定義」を
もちろん、リスクを恐れてAIの利用を禁止するのは時代錯誤であり、競争力を失うだけです。重要なのは、AIを「思考の代替」ではなく「思考の拡張」として位置づけることです。
電卓が普及しても数学者が不要にならなかったように、AI時代には「AIにはできない高次の判断」や「AIが出力した成果物の品質管理」に人間の価値がシフトします。そのためには、基礎的な知識や論理的思考力は、AIを使う前提条件として、むしろ以前より厳密に教育される必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業がとるべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 「AI利用」と「基礎学習」の意図的な分離
新入社員研修や技術教育の初期段階では、あえてAIツールを使わずに課題に取り組ませるプロセスを設けることが有効です。基礎的なロジックや業務プロセスを体得した後にAIを解禁することで、AIを単なる回答マシンではなく、レバレッジを効かせるツールとして扱えるようになります。
2. レビュープロセスの質的転換
上司や先輩社員によるレビュー（確認・指導）の重要性が増します。「成果物が合っているか」だけでなく、「なぜその結論に至ったか」「AIの出力をどう検証したか」というプロセスを問うことで、部下の思考力を鍛える必要があります。これは日本の伝統的なOJTを、AI時代に合わせてアップデートする試みです。
3. AIガバナンスとリテラシー教育の徹底
情報漏洩などのセキュリティリスク対応はもちろんですが、「AIは平気で嘘をつく（ハルシネーション）」という特性を組織全体で理解することが不可欠です。AIの回答を鵜呑みにせず、ファクトチェックを行う習慣を業務フローに組み込むことが、組織としての学習能力維持につながります。