AIを渡すべきは若手か、ベテランか？ 経営者が知るべき「人選の罠」と組織設計
FDE Asia 事業開発研究所の島田浩司です。
「AIを使えば業務が劇的に効率化する」
そう期待してChatGPTやGeminiの導入を決めたものの、
現場では一向に活用が進まない……。
そんな経営者やリーダーからの相談が、今、私の元に後を絶ちません。
多くの会社で共通して起きている最大の原因。
それは、ツールの性能不足でも、社員のやる気不足でもありません。
「最初の担当者の選び方」を致命的に見誤っていることにあります。
■ 「動かす能力」と「止める判断」はまったく別物
「うちで一番パソコンやITに詳しい若手に、AIを任せよう」
どの企業でも、ごく自然にこの人選が行われます。
新しい仕組みへの抵抗が少なく、ツールの操作を覚えるのも圧倒的に速いからです。
しかし、40年以上にわたり事業開発と現場のサプライチェーンを見てきた私の目から見れば、ここに恐ろしい落とし穴があります。
「処理を動かすこと」と、「どこで処理を止めるかを決めること」は、まったく別の能力だからです。
ツールの操作やプロンプトの書き方は、研修を受ければ数週間で身につきます。
しかし、現場で日々発生する「例外的な取引」や「顧客ごとのあうんの呼吸」を判断する力は、現場での失敗と経験の蓄積からしか生まれません。
操作が得意な若手に丸投げした結果、現場の文脈を知らないシステムが出来上がり、最初の例外事象が発生した瞬間にすべてが立ち往生してしまうのです。
■ 足りないのはプログラマーの「頭数」ではない
「2030年にIT人材が約79万人不足する」
経済産業省のこの推計を根拠に、日本企業は10年間、採用とリスキリングに巨額の予算を注ぎ込んできました。
しかし、IPAの2025年最新調査を見ても、依然として85.1%の企業が「人材不足」を訴えています。
10年対策を続けても解決しないとすれば、根本的な前提を疑う必要があります。
足りないのは、本当にコードを書く技術者の「頭数」なのでしょうか？
経営者として断言します。
足りないのは、マニュアルに書かれていない現場の商慣習や例外を、AIが理解できる言葉に翻訳できる人材です。
頭数の不足は採用で補えますが、自社の業務文脈を読む能力は、外部採用や短期研修では絶対に調達できません。
数字を鵜呑みにして外ばかり見ていると、社内にすでにいる最も頼るべき「現場経験者」を、AI推進の輪から締め出すことになります。
■ AI担当者を見極める「3つの確認問い」
では、誰をAIプロジェクトの中心に据えるべきか？
人選の答えは「若手かベテランか」の二者択一ではありません。
「条件を定義する現場経験者」と「システムへ実装する技術担当者」を明確に分け、背中合わせで協働させる組織設計です。
社内でAI化を進めるリーダーや担当者に、ぜひ次の3つの問いを投げかけてみてください。
①「この案件を例外として扱った理由を、言葉で説明できるか」
②「その判断基準を、別の人間が同じ条件で完全に再現できるか」
③「市況や前提条件が急変した際、判断を切り替える基準を即座に示せるか」
この3つに即答できる人こそが、AIに渡すべき「ルール」を決める適任者です。
高度なプログラミングができる必要はありません。操作と実装は、ITに明るい担当者が担えばいいのです。
一人に両方を求めると、どちらかが必ず破綻します。
今週公開した私のnote連載第019号では、この「二人の役割分担モデル」の具体的な業務フロー図や、仮想事例を詳細に解説しています。
自社の現場知をどう抽出し、AIに正しい主導権を持たせるか。
経営者・リーダーの皆様の組織点検に、ぜひお役立てください。
台風、長雨、毎年9月って、こんなに雨が振ったのだろうか？
とおもう今日このごろ
バイク好きの私にとっては、本当に困る日々だ
バイクは、何台も乗り換えているが、車は、3台のみ
雨だと、バイクで外出するのを躊躇する
だから、しっかり防水できるスーツを持っている
とはいえ、やはり、雨だと外に出たくない
皆さんは、どうしているだろうか？
#生成AI #DX #業務改善 #組織マネジメント #経営戦略 #リーダーシップ #暗黙知 #社長 #人材育成 #FDE
