1) 「ダメ社員が増える」に見える“錯覚”の正体
AIエージェント導入前は、仕事がこう分解されてました。
- 成果に直結する思考（判断・設計・交渉・合意形成）
- 成果に見える作業（資料づくり・整形・議事録・報告書）
- ただの摩擦（転記・検索・コピペ・体裁調整）
多くの組織では、真ん中の「成果に見える作業」が“頑張ってる感”を提供してきたんですよね。
AIはそこを一瞬で薄くするので、今まで隠れてたものが露出します。
露出するもの：
- 思考できない人 → “作業の衣”が剥がれて目立つ
- 思考できる人 → “作業の鎖”が外れて伸びる
だから「ダメ社員が増えた」ではなく、“識別精度が上がった”が実態です。
2) 人材は二極化じゃなく「4類型」に分かれる
AI時代の社員は、ざっくり4タイプに分かれます（能力じゃなく“姿勢”軸）。
A. 代行依存型（危険）
- AIに任せて満足
- 出力の検証がない
- “納品”がゴール
症状：資料は立派、会議で質問されると沈黙。
B. 作業最適化型（伸び悩み）
- とにかく早い・正確
- でも問いが弱い
- “効率化”が目的
症状：改善はできるが、方向は出せない。
C. 思考増幅型（伸びる）
- AIを叩き台にして、仮説→検証→意思決定に時間を使う
- 「何を決めるための資料か」が明確
症状：資料はシンプル、でも判断が速い。
D. 価値創造型（化ける）
- 問いそのものを再定義する
- 部門横断・現場理解・設計思想まで踏み込む
- “仕事の再編集”ができる
症状：会議の目的や意思決定プロセス自体を作り替える。
導入後に起きるのは、Aが増えるのではなく、Aが目立つ＋C/Dが突然伸びるです。
3) 伸びる人の共通点は「空いた時間の使い方」じゃない
「空いた時間で生産性を上げられる人材」は確かにいる。
でもポイントは「時間」より、時間の再配分の“先”です。
AIで浮いた時間を、どこに投資するか。
- 情報→意味（解釈・優先度・トレードオフ整理）
- 意味→合意（関係者調整、納得の設計）
- 合意→行動（現場導線、運用、例外処理）
- 行動→学習（振り返り、指標、改善サイクル）
ここに投資できる人が伸びます。
逆に、AIで浮いた時間を「休憩」だけに使う人がダメ、ではなくて、
“思考と責任を引き受けない休憩”だけが致命的です。
（休むのは正義。思考停止の口実にするのが悪。）
4) 会社側がやるべきは「AIの使い方教育」より「問いの設計」
AI導入の成否は、結局ここです。
悪い問い（組織がAを量産する）
- 早く作れ
- いい感じにまとめろ
- それっぽい提案を出せ
→ これだと「それっぽさ」競争になり、思考停止が勝ちます。
良い問い（C/Dが育つ）
- この資料で何を決める？（Decision）
- 決めるために何が不足？（Evidence）
- 反証は？代替案は？（Alternatives）
- 現場はどう動く？例外は？（Operations）
- 失敗したら何が起きる？（Risk）
つまり、AI導入は「資料作成の自動化」じゃなくて、
意思決定プロセスの再設計プロジェクトなんですよね。
5) 「才能を潰す会社」の典型パターン
AIで才能を潰す会社は、だいたいこの順で沈みます。
- 「資料が早くなった！」で導入効果をドヤる
- KPIが“作業量”のまま（枚数、提出速度、会議回数）
- 現場の摩擦（例外処理・運用負荷）が増える
- 事故が起きる → ルールが増える
- ルールを守るために資料が増える（逆噴射）
- 「AI使えねえ」って言い出す（AIのせいにする）
AIが悪いんじゃなくて、評価軸が作業のままなのが原因です。
6) 「才能を伸ばす会社」がやっている“地味な仕組み”
派手なAI研修じゃなくて、地味な制度設計です。
(1) 成果物に“意思決定タグ”を付ける
例：
- 決定事項：何を決めたい？
- 選択肢：A/B/Cは何？
- 推奨案：なぜ？
- 根拠：データ/現場/制約
- リスク：最悪何が起きる？
- 次アクション：誰がいつ何を？
これをテンプレ化すると、Aは詰み、C/Dは輝きます。
(2) 会議の評価を「資料」ではなく「判断品質」に寄せる
- 反証が想定されているか
- 前提が共有されているか
- 現場導線があるか
- 例外時の手当があるか
(3) AI利用を“透明化”して隠させない
隠れると、検証が消えます。
「AI使った？OK。どこを自分で検証した？」が健全。
7) じゃあ、AIエージェントは社員をどう“育てる”べき？
私なら育成はこの順で組みます（職種問わず）。
- 検証力：出力を疑う、裏を取る、前提を確認する
- 編集力：要点・論点・構造に落とす
- 設計力：意思決定プロセス／現場導線を設計する
- 問いの力：そもそも何を解くべきかを定義する
AIは(1)(2)の訓練をサボると毒ですが、
ちゃんと踏ませると(3)(4)に進む“踏み台”になります。
8) ここまで踏まえて、私の答え
私の見立てですが、AIエージェントで必ず“ダメ社員は出る”。
ただしそれは「増える」のではなく、
- これまで作業で覆われていた差が露出する
- 会社が問いを設計できないとAが増殖する
- 会社が問いを設計できるとC/Dが爆発的に伸びる
つまりAIエージェントは、
社員を変える道具ではなく、会社の設計思想を試すリトマス紙です。