AIの普及によって、上司の悩みも変わりつつあります。AIを使えば短時間でも整った資料や提案が作れてしまうため、「よくできているが、本当に考えているのかわからない」という状況が増えています。とくに問題になるのが、AIに仕事を「丸投げ」するケースです。見た目は整っているため気づきにくく、気づいたときには思考力が育っていない。そんな事態も起こり得ます。
では、AIに丸投げする部下に対して、上司はどう向き合えばよいのでしょうか。そこで本記事では、グーグル、マイクロソフト、NTTドコモ、富士通、KDDIなどを含む600社以上、のべ2万人以上に思考・発想の研修を行い、そのノウハウをAIで誰でも実践できる方法を書籍『AIを使って考えるための全技術』としてまとめた石井力重さんに、丸投げが起きる理由と、その対処法について聞きました。（構成／ダイヤモンド社・石井一穂）
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なぜ、AIに「丸投げ」してしまうのか？
――AIに丸投げする部下とは、どう向き合えばいいのでしょうか。
これは、AI時代ならではの難しい問題です。
以前の「手抜き」は、誤字や間違いが多く、一目でわかりました。しかしAIを使うと、手抜きでも整ったアウトプットが大量に出てきます。見た目だけでは判断しにくくなっています。
ただし、丸投げは必ずしも怠慢だけが原因ではありません。
多くの場合、「仕事を分解できていない」ことが原因です。何を考えればいいかわからないため、全部AIに渡してしまうのです。
丸投げを減らすには、仕事を「分解」してあげる
そこで有効なのが、リーダーが部下に、思考を「分解」して教えることです。
たとえば、
・目的は何か
・仮説は何か
・検証方法は何か
・成果物の基準は何か
このように分解し、各段階について考えさせます。
そして全部をAIに投げさせるのではなく、「この段階ではAIを使っていい」と明示する。
こうすることで、AIを使いながらも思考力を育てることができます。
丸投げは怠慢ではなく、構造不足。
成長意欲のある部下であれば、自分の頭の中で構造を描けるようになることで、丸投げは自然と減ります。
能力ではなく「姿勢」の問題ならどうするか
一方で難しいのが、能力不足ではなく、意図的に丸投げしているケースです。
理解しているにもかかわらず、タイパを優先し、締め切り間際に慌ててAIに作らせる。中身の薄いアウトプットや、ハルシネーションを含んだ成果物をそのまま提出してくるケースです。
こうした場合、その人の仕事はAIに任せているのと変わりません。
そこで、AIにはできない仕事を任せることが有効です。
たとえば、
・人に会って調査する
・現地で現物を確認する
・身体で体験し、顧客が将来するであろうつまずきを見つける
こうした仕事はAIでは代替しにくく、人間の価値が発揮される領域です。
AIがあればこなせるタスクばかり渡しているなら、それは上司側の仕事設計の問題でもあります。
部下のAI丸投げ問題は、上司の「人間にしかできない仕事を見極める力」とも密接に関係しています。
AI時代のマネジメントでは、AIをどう使うかだけでなく、人間に何を任せるか。
その設計力が、リーダーに求められているのです。
（本稿は、書籍『AIを使って考えるための全技術』著者、石井力重さんの書き下ろし記事です。書籍ではAIを使って思考の質を高める56の方法を紹介しています）
――AIを使って考えるための全技術』P17より引用
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『AIを使って考えるための全技術 ―「最高の発想」を一瞬で生み出す56の技法』石井力重（著）、加藤昌治（監修）、682ページ
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本書の目次
序章 「AIを使って考える」とは？ ―チュートリアル
1部 すぐにアイデアがほしいとき
第1章 「AI特有の力」で考える
第2章 「自由な発想」で考える
第3章 「ロジカルな発想」で考える
2部 アイデアを磨きたいとき
第4章 考えを「発展」させる
第5章 考えを「具体的」にする
第6章 考えを「検証」する
3部 アイデアを実現したいとき
第7章 アイデアの「伝え方」を考える
第8章 アイデアの「実行策」を考える
4部 考えるヒントがほしいとき
第9章 「課題」を分析してヒントを得る
第10章 「悩み」を分析してヒントを得る
第11章 「人」を分析してヒントを得る
第12章 「未来」を予測してヒントを得る
最終章 「技法」を使いこなす ―ケーススタディ
