AI時代に求められる「考える社員」とは？
岩松洋AIの進化により、私たちの仕事の在り方が大きく変わりつつあります。
製造業ではロボットが作業を自動化し、ホワイトカラーの業務でも、
データ分析や報告書の作成までAIが担うようになってきました。
AIが仕事をこなすスピードと正確さは、人間とは比べ物になりません。
そのため、これまで必要とされていた業務の多くが効率化され、場合によっては「不要」になる可能性もあります。
では、こうした時代において、私たちはどのような価値を発揮していけばよいのでしょうか。
「人間の仕事がなくなる」という声をよく耳にしますが、実際にはそうとは限りません。
むしろ、AIにはできない「考える仕事」が、今後さらに重要視されていきます。そこに、人間ならではの価値があるのです。
AIにはできない「考える仕事」とは何か
AIが得意とするのは、決められたルールに従って答えを導き出すことです。
データ分析、定型的な事務作業、予測モデルの作成など、
いわゆる「答えが決まっている」仕事においては、AIは圧倒的な力を発揮します。
一方で、「考える仕事」とはそれとは少し性質が異なります。
未知の課題に対して自ら仮説を立て、試行錯誤しながら解決策を見つけていく営みのことです。
たとえば、次のような仕事がこれにあたります。
創造的な企画立案においては、顧客の潜在ニーズを読み取り、
これまでにない商品やサービスを考えることが求められます。
トラブルシューティングでは、想定外の問題が発生したとき、
迅速に状況を判断して対処し、被害を最小限に抑えることが大事です。
人間関係の調整やリーダーシップの場面では、チーム内の意見をまとめ、
メンバーの士気を高め、プロジェクトを成功に導くことが必要になります。
これらに共通しているのは、単純なルールでは答えが出せない「未定義の問題」だということです。
AIは過去のデータに基づいて予測することはできますが、
「過去にない新しい問題」に対しては、本当の意味での対応が難しいのです。
「考える社員」がいない組織に、何が起きるでしょうか
少し、身近な場面を想像してみてください。
お客さまからのクレームがあっても、上司が指示するまでメールの返信すらしない。
今の仕事に明らかに効率の悪い部分があっても、「これがやり方だから」とそのまま続けている。
AIツールを導入したものの使いこなせず、逆に業務効率が下がっている。
不良品が発生しても原因の調査をせず、同じ問題を繰り返している。
こうした状況に、思い当たるふしはないでしょうか。
これらは、指示されたことだけをそのまま続け、新しいことや予期しないことには積極的に関わらない社員の特徴です。
自分では判断も決断もせず、言われたことだけをこなす。
そういった社員ばかりでは、変化の激しい時代に迅速に対応することができなくなります。
一方で、「考える社員」がいる現場では、クレーム対応に積極的に関わり、
対応策を考えて実行するだけでなく、同じトラブルを繰り返さない仕組みまで作り出します。
効率の悪い部分に気づいたら、対策を試行錯誤しながら改善していきます。
良い製品を作るために、不良品の原因調査や対策を自ら動いて実行していきます。
こうした行動ができることが、「考える社員」の本当の強みです。
AIは過去のデータに基づいて予測することはできますが、
「過去にない新しい問題」に対しては、本当の意味での対応が難しいのです。
「考える社員」を育てるために、何が必要でしょうか
「考える社員を育てたいけれど、どこから手をつければいいのかわからない」という声を、
経営者や管理職の方々からよく聞きます。
実際に、育成の方法が見えにくいのは事実です。
その鍵は、次の3つのことにあります。
まず、考えることの意義を理解させることが大事です。
なぜ考えることが重要なのか？」を腑に落ちるかたちで伝えることで、
社員の中に考える意欲が生まれてきます。
意味を理解していない行動は、長続きしないものです。
次に、考えるための枠組みを提供することです。
フレームワークやシートを活用して、「何を」「どうやって」考えればよいのかを明確にすることで、
社員は迷わずに考えを深めることができるようになります。
そして、考えた結果を評価する仕組みを作ることも欠かせません。
考えたことを見える化し、丁寧にフィードバックすることで、
社員は「考えることに意味がある」と実感し、次のステップへとつながっていきます。
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そして、考えた結果を評価する仕組みを作ることも欠かせません。
考えたことを見える化し、丁寧にフィードバックすることで、
社員は「考えることに意味がある」と実感し、
次のステップへとつながっていきます。
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