投稿者 global-ai-media 
教育現場で議論される「チャットボット禁止」や「紙の試験への回帰」は、単なる技術への抵抗ではありません。これは、AIへの過度な依存がもたらす「思考のブラックボックス化」や「スキルの空洞化」に対する本質的な問いかけです。グローバルの教育トレンドをビジネスの文脈に読み替え、日本企業がAI活用と並行して維持すべき「人間ならではの判断力」と人材育成のあり方について解説します。
教育現場で起きている「アナログ回帰」の背景
紹介した元記事では、ある哲学教授がChatGPTを「悪魔（Diable）」と呼び、デジタルデバイスを使わせない「対面・記述式」の期末試験を実施したエピソードが紹介されています。これは極端な事例に見えるかもしれませんが、生成AI（Generative AI）の普及に伴い、世界中の教育機関や知識産業で「デジタル健忘症（Digital Amnesia）」への懸念が高まっていることを象徴しています。
デジタル健忘症とは、デジタルデバイスに記憶や処理を委ねることで、人間自身が情報を記憶・処理する能力を失っていく現象を指します。生成AIの文脈では、答えを導き出すプロセス（論理構築、調査、推論）をAIに丸投げすることで、ユーザー自身が「なぜその結論に至ったのか」を説明できなくなるリスクを孕んでいます。
ビジネスにおける「プロセスの空洞化」リスク
この議論は、企業活動においても極めて重要な示唆を含んでいます。業務効率化のために大規模言語モデル（LLM）やCopilotツールを導入することは、現在の日本企業にとって急務です。しかし、若手エンジニアや新入社員が、基礎的な知識や論理的思考力を身につける前に「AIによる自動生成」に依存してしまった場合、組織としての中長期的な競争力が損なわれる可能性があります。
例えば、プログラミングにおいて、AIが生成したコードの意味を理解せずに実装すれば、将来的なバグ修正や仕様変更に対応できなくなります。企画書作成において、AIが出力した戦略案をそのまま採用すれば、その企業独自の強みや文脈（コンテキスト）が抜け落ちた、汎用的なアウトプットになりかねません。これは、日本の製造業やサービス業が大切にしてきた「現場の暗黙知」や「職人芸的なこだわり」が、AIによって平準化・画一化されてしまうリスクとも言えます。
AIガバナンスとしての「Human-in-the-Loop」の再定義
だからといって、企業がAI利用を禁止するのは時代錯誤です。重要なのは、AIを使いつつも、最終的な品質責任と説明責任（アカウンタビリティ）を人間が保持する仕組み、いわゆる「Human-in-the-Loop（人間が介在するループ）」の実質化です。
単に「AIの出力を人間がチェックする」だけでなく、教育現場が「紙の試験」で基礎能力を測るように、企業もまた「AIなしでもその業務の本質を理解しているか」を確認するプロセスが必要です。特に、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクがある現状では、AIの出力を批判的に検証できる「目利き力」こそが、AI時代の核心的なスキルとなります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと本質的な課題を踏まえ、日本企業のリーダーや実務者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「AI活用スキル」と「基礎能力」を分けて評価・育成する
AIを使いこなすプロンプトエンジニアリングのスキルは重要ですが、それ以前に業務ドメインの基礎知識が必要です。OJT（職場内訓練）において、あえてAIを使わない思考プロセスを経験させるなど、若手人材が「ブラックボックス」に陥らないための育成プログラムを検討してください。
2. プロセス評価の重視とナレッジの継承
結果（アウトプット）だけでなく、どのような根拠やデータに基づいてその結論に至ったかというプロセスを評価する文化を残すことが重要です。AIは結論を出すのは早いですが、日本企業特有の商習慣や文脈を完全には理解していません。ベテラン社員が持つ暗黙知を、AI時代にどう継承するか、あるいはAIのファインチューニング（追加学習）にどう組み込むかが差別化の鍵となります。
3. リスク許容度の明確化と「アナログな防波堤」
契約関連や人命・セキュリティに関わる判断など、AIのミスが許されない領域では、意図的に「アナログな確認工程（対面でのレビューや、AIを介さない計算検証）」を残すことも、立派なAIガバナンスです。すべてをデジタル化・自動化することが正解ではなく、守るべき品質の砦をどこに置くかを設計することが、意思決定者の役割となります。