AIの普及によって、部下の報告の仕方にも変化が生まれています。「AIはこう言っていました」「AIの提案ではこうなっています」。こうした言葉を耳にする機会が増えた上司も多いのではないでしょうか。一見すると、AIを活用している前向きな姿勢にも見えます。しかし、その言葉の裏で「自分はどう考えているのか」が抜け落ちている場合、思考停止のサインになることもあります。
では、そんな部下に対して、上司はどのように返すべきなのでしょうか。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、AI時代に上司に求められる部下との関わり方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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自分の頭で考えない部下に、上司が返すべき言葉とは
――部下から「AIはこう言っていました」と言われた場合、どう対応すべきでしょうか。
私なら、「あなたはどう思う？」と返します。
そして次に、
「それを採用するなら条件は？」
「採用しないなら、何が足りない？」
「現場で試すならどうやる？」
こうした問いを重ねます。
ここに対する意見を持っていないなら、その場で問答をしながら一緒に考えていきます。つまり、AIの出力を一緒に“検証”していくのです。
イメージとしては、AIの出してくる一見完璧に見える塊をつき崩して耕す。そんな作業を一度は体験してもらいます。
AIが出すのは“答え”ではなく、“仮説の素材”です。
「AIが言っていた」を免罪符にしているなら、それは思考停止です。
一方で、「AIの仮説をこう解釈しました」と言えれば、それは立派な思考です。
こうしたやり取りは、部下からすると「詰められている」と感じるかもしれません。しかし、その先には顧客がいます。
後になって問題が発覚すれば、組織にも本人にも大きなダメージを与えます。
AI時代には、相手への敬意を払いつつも、具体的な部分やその選定理由について、一歩踏み込んで聞かせてもらうことが必要になります。
AI時代の上司は「思考の責任」を管理する
AI時代に上司がやるべきことは、AIの使い方を管理することではありません。
・判断の責任をどこに置くか
・検証のプロセスをどう設計するか
・学習が起きる構造をどう作るか
こうした仕組みを設計することです。
AIを禁止しても思考力は伸びません。かといってAIに任せきっても、思考力は伸びません。
人間がハンドルを握り続ける状態をどう作るかが重要なのです。
AIという思考の補助装置がどんどん優秀になっていく中でとくに怖いのは、人間が思考の責任を手放してしまうことです。
その事態を防ぐという意味で、上司には急速に新しいタイプの「リード」が必要になり始めました。
部下の「思考の主導権」を上司が取り戻してあげる
私は、部下のAI活用指導とは、思考の主導権を取り戻させる仕事だと思っています。
AI時代の上司の役割は、単なる管理者ではありません。
問いを投げ、思考を深め、判断の責任を引き受けさせる。そんな「思考のコーチ」に近づいているのかもしれません。
AIをどう使うかではなく、AIを使いながらどう考えるか。
そこを導くことが、AI時代の上司に求められる新しい役割になっています。
（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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――けんすう（古川健介）――
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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
