AIで若手の仕事がなくなると、10年後の管理職は誰が育てるのか？ ～業務効率化の裏側で進む、人材育成の新たな課題～

生成AIの普及によって、企業の業務効率化が急速に進んでいます。

資料作成、情報収集、議事録の作成、データ分析など、これまで社員が時間をかけて行っていた業務の一部をAIが代替できるようになりました。

特に影響を受けやすいのが、若手社員が担当してきた比較的定型的な業務です。

こうした業務の自動化は、生産性の向上や人手不足への対応という点で大きなメリットがあります。一方、人材育成という観点では、新たな課題も生じています。

それは、若手社員が実務を通じて経験や判断力を身につける機会が減少する可能性です。

AIによって業務効率が向上しても、将来の管理職候補が十分に育たなければ、長期的な組織運営に影響するおそれがあります。

若手社員の仕事は単なる作業ではない

これまで多くの企業では、新入社員や若手社員に比較的難易度の低い業務を任せ、段階的に担当範囲を広げることで人材を育成してきました。

例えば、営業部門であれば顧客情報の整理や提案資料の作成、企画部門であれば市場調査やデータ集計などが該当します。

これらの業務には、成果物を作成すること以外にも重要な役割があります。

顧客情報を整理することで取引先への理解が深まり、資料を作成する過程で提案内容や事業の仕組みを学びます。

また、上司から修正を受けることで、判断基準や仕事の進め方を身につけていきます。

つまり、若手社員にとって日常業務は、実務経験を積むための教育機会でもありました。

AIによって作業時間が短縮されること自体は望ましい変化ですが、作業とともに学習機会まで失われないようにする必要があります。

AIを使いこなすことと仕事を理解することは異なる

生成AIを活用すれば、経験の浅い社員でも一定水準の資料や分析結果を短時間で作成できます。

しかし、完成した成果物の品質が高いことと、本人が業務内容を十分に理解していることは必ずしも一致しません。

例えば、AIが作成した市場分析について、数値の妥当性や分析方法の適切さを判断するには、業務知識や経験が必要です。

また、AIが提案した解決策を採用する場合も、顧客の事情や自社の経営方針、実行上のリスクを考慮しなければなりません。

AIによって成果物を作成する能力は補えても、その内容を評価し、最終的な判断を行う能力は引き続き人材育成の対象になります。

特に経験の浅い社員の場合、AIの回答を適切に検証できるだけの基礎知識を、どのように習得させるかが課題となります。

10年後の管理職に必要な経験はどこで積むのか

現在の管理職の多くは、若手時代からさまざまな実務を経験し、その過程で判断力や問題解決能力を身につけてきました。

顧客対応での失敗、資料の修正、上司との意見交換、部門間の調整など、日常業務の積み重ねが管理職としての能力形成につながっています。

ところが、こうした業務の一部がAIによって自動化されると、従来と同じ育成方法では十分な経験を積めなくなる可能性があります。

例えば、これまで入社3年目までに経験していた業務の多くが自動化された場合、その社員は従来より早い段階で高度な仕事を担当することになります。

これは成長機会の拡大とも考えられますが、基礎的な経験が不足した状態で判断を求められる可能性もあります。

企業が注意すべきなのは、現在の業務効率だけでなく、5年後、10年後に必要となる管理職候補の能力が育っているかという点です。

AIによる効率化が人材育成を後回しにする可能性

AIの導入効果は、作業時間の削減や処理件数の増加など、比較的数値で確認しやすい特徴があります。

一方、人材育成の成果は短期間では把握しにくく、効果が表れるまでに時間がかかります。

そのため、業務効率化を優先するあまり、若手社員に経験を積ませる機会が十分に確保されない可能性があります。

また、管理職自身もAIを活用することで、部下に業務を任せるより、自分で処理した方が早いと考える場面が増えるかもしれません。

その結果、若手社員が担当する業務が減少し、実務を通じた指導の機会も少なくなることが考えられます。

これはAIの導入そのものが問題なのではなく、業務効率化と人材育成を別々に考えてしまうことに課題があります。

AI時代には人材育成の方法も変える必要がある

AIの活用が進む企業では、従来のように簡単な作業から順番に経験させる育成方法を見直す必要があります。

重要なのは、AIに任せる業務と、社員自身が経験すべき業務を区別することです。

例えば、情報収集や資料の初稿作成はAIを活用しながら、収集した情報の評価、課題の特定、改善策の検討、最終判断は社員自身が行う方法が考えられます。

また、次のような取り組みも有効です。

• AIが作成した資料について、根拠や改善点を社員に説明させる
• 若手社員にも会議や顧客対応への参加機会を設ける
• 一定範囲の業務判断を若手社員に任せる
• AIを使用した業務についても、上司が判断過程を確認する
• 業務成果だけでなく、知識や判断力の習得状況を評価する

AIを利用することで単純作業に費やす時間が減少するのであれば、その時間をより高度な業務経験や教育に振り向けることもできます。

AIによって失われる経験を補うだけでなく、従来より効果的な育成方法を設計することが重要です。

管理職に求められる育成能力も変化する

AI時代の人材育成では、管理職の役割も変化します。

従来は、部下が作成した資料や業務結果を確認し、誤りを修正することが指導の中心となる場合がありました。

しかし、AIによって一定水準の成果物が作成できるようになると、単純な修正指導の機会は減少する可能性があります。

今後は、完成した成果物だけでなく、部下がどのように考え、何を根拠に判断したのかを確認することが重要になります。

また、部下の業務量だけでなく、どのような経験を積んでいるかを把握し、成長につながる仕事を意図的に任せる必要があります。

管理職には、業務を効率的に処理する能力に加え、AIを活用する環境で部下の経験と成長機会を設計する能力が求められるようになるでしょう。

まとめ

生成AIは、企業の生産性向上や人手不足対策に大きく貢献する可能性があります。

一方、若手社員が従来担当していた業務の自動化が進めば、実務経験を通じた人材育成の仕組みにも影響が生じます。

これまでの企業では、日常業務を経験することが、将来の管理職候補を育成する重要な手段となっていました。

しかし、AIによって業務内容が変化する以上、人材育成も従来の方法を維持するだけでは十分とは限りません。

企業には、AIによる業務効率化を進めながら、若手社員が必要な知識や判断力を習得できる仕組みを整えることが求められます。

特に重要なのは、現在の生産性だけでなく、将来の組織を担う人材の育成状況も確認することです。

AIによって仕事を減らすことと、人材が成長する機会を減らすことは、分けて考える必要があります。

10年後の管理職不足を防ぐためには、AI導入による業務改革と並行して、人材育成の方法そのものを見直していくことが重要になるでしょう。

文責：田辺顕

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