投稿者 global-ai-media 
米国では「AIが若手の仕事を奪っている」という議論がありますが、最新の分析は、金利政策などのマクロ経済要因が採用抑制の主因である可能性を示唆しています。しかし、AIが「若手が担当していたタスク」を代替し始めているという事実は変わりません。本稿では、この議論を出発点に、構造的な人手不足とOJT（職場内訓練）文化を持つ日本企業において、AIが若手育成や組織設計にどのような影響を与え、どう対応すべきかを解説します。
AIか、マクロ経済か？米国雇用市場の現在地
Axiosの記事「The Fed may have crushed entry-level jobs more than AI」が指摘するように、現在米国の雇用市場、特にエントリーレベル（初級職）の求人が減少している背景には、AIによる自動化以上に、FRB（連邦準備制度理事会）による金利政策の影響が色濃く反映されている可能性があります。高金利下でのコスト削減圧力が、経験の浅い人材の採用抑制につながっているという見方です。
しかし、これは「AIによる雇用代替は起きていない」という意味ではありません。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、これまで新入社員や若手社員が担っていた「議事録作成」「資料の要約」「基本的なコード記述」「メールの草案作成」といったタスクにおいて、驚くべきパフォーマンスを発揮しています。経済要因が採用の「量」を絞っている間に、AIは業務の「質」と「プロセス」を着実に変えつつあるのです。
日本企業における文脈：人手不足と「OJTの危機」
この状況を日本国内に置き換えて考えてみましょう。日本は米国と異なり、少子高齢化による構造的な人手不足に直面しています。そのため、AIによる業務効率化は「人員削減（レイオフ）」の手段ではなく、「労働力不足の解消」や「生産性向上」の手段として歓迎される傾向にあります。
しかし、ここで見落とされがちな重大なリスクがあります。それは従来の日本企業が得意としてきた「OJT（On-the-Job Training）」の崩壊です。日本企業では、新卒一括採用後、先輩社員の指導の下で単純作業や定型業務をこなしながら、業界知識や業務の勘所を養うプロセスが一般的でした。AIがこの「下積み業務」を一瞬で処理してしまうようになった今、若手社員はどこで基礎体力を身につければよいのでしょうか。
「AIが作った下書きをチェックする」業務は、ゼロから作る能力がなければ務まりません。基礎的なスキル習得の機会がAIによって奪われることで、中長期的に「業務の本質を理解している中堅社員」が育たなくなるリスク、いわゆる「スキル空洞化」が懸念されます。
法規制とガバナンスの観点から
また、若手社員が安易にAIに依存することには、ガバナンス上のリスクも伴います。日本の著作権法や個人情報保護法、あるいは各業界のガイドラインを十分に理解していない段階で、社内データや顧客情報を外部のLLMに入力してしまう「シャドーAI」の問題は依然として深刻です。
特に日本企業は、欧米のようなジョブ型雇用（職務定義書に基づく雇用）への移行期にありながらも、依然として職務範囲が曖昧なメンバーシップ型雇用の側面を残しています。責任分界点が不明確なままAI導入が進むと、AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）によるミスが発生した際、その責任がAIを使った若手にあるのか、監督した管理職にあるのか、あるいはAI活用のガイドラインを整備しなかった組織にあるのかが曖昧になりがちです。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本の経営層やリーダー層は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「下積み」の再定義と教育プログラムの刷新
かつてOJTで自然に身についていたスキルが、AI導入によって習得できなくなることを前提にする必要があります。意図的に「AIを使わずに思考するトレーニング」期間を設けたり、AIが出力した成果物の正誤を判断するための高度なレビュー能力を早期から教育したりするなど、育成カリキュラムの再設計が急務です。
2. AIを「サポーター」から「トレーナー」へ
AIを単なる業務代行ツールとして使うだけでなく、教育ツールとして活用する視点も重要です。例えば、若手が書いたコードや文章に対してAIにフィードバックさせる、あるいはAIとの壁打ちを通じて思考を深めさせるといった使い方は、メンター不足に悩む現場の助けとなります。
3. リスク許容度に応じた段階的導入
全社一律でAIを解禁するのではなく、業務のリスクレベルに応じたガバナンスが必要です。特に若手に対しては、AIの回答を鵜呑みにせず検証する「クリティカルシンキング」と、入力データに関するコンプライアンス意識を徹底させることが、テクノロジー活用の大前提となります。