投稿者 global-ai-media 
米国では10代の学生が「AIが若年層の雇用に与える影響」について研究論文を発表するなど、エントリーレベルの仕事とAIの関係に注目が集まっています。AIによる業務効率化は労働力不足に悩む日本企業にとって福音となる一方で、若手社員が成長するための「経験の場」を奪うリスクも孕んでいます。本記事では、このグローバルな議論を起点に、日本の商習慣や人材育成の観点から、AI時代の組織づくりについて考察します。
「見習い期間」の消失とAIの役割
米国の公共ラジオ放送NPRが取り上げた「AIが10代の雇用に与える影響」というトピックは、単なるアルバイトの自動化という話にとどまりません。これは、ビジネスにおける「エントリーレベル（初級）業務」の構造変化を象徴しています。
これまで、若手社員やインターン、あるいはアルバイトスタッフは、議事録の作成、単純なデータ整理、基本的なコードの記述、定型的な顧客対応といった業務を通じて、仕事の基礎や業界の文脈を学んできました。しかし、Generative AI（生成AI）やLLM（大規模言語モデル）は、まさにこれらのタスクを得意としています。
グローバルなテック企業ではすでに、コーディングアシスタントの導入により、ジュニアエンジニアの生産性が飛躍的に向上する一方で、シニアエンジニアが担っていた「コードレビュー」や「アーキテクチャ設計」の重要性が増しています。これは、AIが「手足」となることで、人間にはより早い段階から「頭脳」としての判断力が求められるようになったことを意味します。
日本企業における「OJTの崩壊」リスク
この変化は、OJT（On-the-Job Training）を人材育成の柱としてきた日本企業にとって、特有の課題を突きつけます。
日本の組織文化では、「背中を見て覚える」や「下積み」といったプロセスを経て、業務の全体像や暗黙知を習得させることが一般的でした。しかし、その「下積み」部分をAIが代替してしまった場合、新入社員はどこで失敗し、どこで業務の勘所を養えばよいのでしょうか。
例えば、AIが完璧なメールの草案を一瞬で作成できるようになった今、若手社員は「てにをは」やビジネスマナーを試行錯誤して学ぶ機会を失いつつあります。結果として、AIが出力した内容の真偽や適切さを判断する能力（AIリテラシーや基礎的な業務知識）が育たないまま、業務プロセスだけが高速化するという「空洞化」のリスクが生じています。
労働力不足の解決策としての期待
一方で、少子高齢化による深刻な労働力不足に直面している日本において、このトレンドは必ずしもネガティブなものではありません。
コンビニエンスストアや物流、コールセンターなど、これまで若年層の労働力に依存していた現場では、AIやロボティクスによる自動化は「省人化」のための必須要件となりつつあります。誰でも一定の品質で業務を遂行できるようにする「AIによる拡張（Augmentation）」は、経験の浅いスタッフを即戦力化する手段として極めて有効です。
重要なのは、AIを単に「コスト削減」や「人の代替」として見るのではなく、「経験不足を補うメンター」としてシステムに組み込めるかどうかです。
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現状を踏まえ、意思決定者や実務リーダーは以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. エントリーレベル業務の再定義と教育プロセスの刷新
AIが得意とする定型業務を若手から取り上げる場合、代わりとなる学習機会を意図的に設計する必要があります。例えば、AIが作成した成果物を若手が「レビュー」するプロセスを導入し、作成能力ではなく「目利き力（判断力）」を早期から養うカリキュラムへの転換が求められます。
2. 「AIネイティブ」な業務フローの構築
既存の業務プロセスにAIを継ぎ足すのではなく、AIがいることを前提としたワークフローへ刷新することが重要です。特にガバナンスの観点では、AIの出力に対する最終責任は人間（上長や担当者）にあることを明確化し、若手社員にはAIのリスク（ハルシネーションやバイアス）教育を徹底する必要があります。
3. スキル継承のデジタル化
ベテラン社員が持つ暗黙知や判断基準を、RAG（検索拡張生成）などの技術を用いて組織のナレッジベースとして形式知化することも急務です。これにより、OJTに依存しすぎず、AIを活用して若手が自律的に学べる環境（AIメンター制度など）を整備することが、持続可能な組織づくりにつながります。
AIは若手の仕事を奪う脅威であると同時に、未熟練者をサポートする強力な武器でもあります。日本企業には、技術的な導入だけでなく、それに伴う「人と組織の成長モデル」のアップデートが求められています。