筆者は前回の記事で、仕事の未来は依然として人間が中心であるため、AIと人間のギャップを埋めるという人事（HR）リーダーの責任が大きくなっていることについて述べた。しかし、ほとんどのAIリスキリングプログラムは、方程式の片方を落としている。企業は技術的な習熟度には多額の投資を行っているが、その習熟度が実際に結果をもたらすかどうかを左右する、人間としての基礎的な能力には十分な投資を行っていない。
従業員の将来性を保証するには、技術的な習熟度と「耐久スキル（durable skills）」の両方が必要である。このギャップを埋める1つの方法は、技術の変化によって陳腐化することのない、非技術的なスキルに投資することだ。
外部の調査に加え、当社の社内研究からは、AIネイティブな職場で成功を左右する4つの「耐久スキル」の存在が浮かび上がっている。それは、認識力（awareness）、判断力（judgment）、適応力（adaptability）、そしてつながり（connection）である。
情報がより豊かになり、答えを導き出すことが容易になるにつれ、差別化の要因は「知識へのアクセス」から、それを評価し、応用し、適切な意思決定を下す「能力」へと移行している。多くの意味で、ナレッジワーク（知識労働）はジャッジメントワーク（判断労働）へと変化しつつあるのだ。
なぜ今、耐久スキルが重要なのか：研究データが示す理由
技術変化は常に仕事を再構築してきた。AIにおける違いは、意思決定、情報の消費、そして業務遂行のあり方を変えるそのスピードだ。AIの能力が向上するにつれ、あらゆることにAIを使いたくなる誘惑も強まり、その結果、主体的な思考が衰え、注意力が散漫になり、自分自身よりもAIを信用してしまうというフィードバックループが生まれている。
世界経済フォーラムは、分析的思考、レジリエンス（適応力・回復力）、知的好奇心、生涯学習を、最も急速に需要が高まっている労働能力として挙げている。ハーバード・ビジネス・レビューはクリティカルシンキング（批判的思考）とコラボレーションを強調しており、Institute for the Futureの「Future Work Skills」フレームワークでは、自動化や技術変化によって形作られる労働力に必要な基礎的能力として、センスメイキング（意味付け）、斬新で適応的な思考、そして生涯学習を定義している。
外部の調査、業界、組織の垣根を越えて、一貫したメッセージが示されている。それは、テクノロジーが進歩すればするほど、人間の判断力、適応力、認識力、そしてつながりの価値が高まるということだ。
多くの企業が、自社の従業員においても同様のテーマを見出している。Dropboxでは、キャリアの成功に最も重要だと従業員が考える耐久スキルについて社内調査を実施した。その結果、コミュニケーション、クリティカルシンキング、システムシンキング（システム思考）がトップ3にランクインした。システムシンキングの重要性は、若手社員の段階と、シニアリーダーの段階でピークを迎えた。この「ズームアウト／ズームイン」のパターンは、キャリアの浅い従業員が複雑な状況を理解するためにシステムシンキングを利用する一方で、シニアリーダーは組織全体の規模で業務を遂行するためにそれに依存していることを示唆している。
人事リーダーにとっての示唆は明らかだ。これらの能力は、単なるリーダーシップのコンピテンシーとして個別に扱うのではなく、職務の設計、人材開発、そして業績評価のプロセスに組み込まれるべきである。
人事リーダーが実践すべきアクション
優れた成果を上げるチームは、人間とAIの強力な協働を前提に構築されている。多くの組織が耐久スキルの重要性を認めているものの、次のフロンティアは、これらを測定可能なビジネス能力として扱うことだ。そのために、これらのスキルを大規模に評価し、強みとギャップを把握し、長期的に的を絞った育成に投資するためのインフラを構築することが求められる。
人事リーダーが従業員のライフサイクル全体に耐久スキルを組み込み始めるためのアプローチを以下に紹介する。
1. 耐久スキルとAIトレーニングを組み合わせる（個別に扱わない）
AI習熟度トレーニングとクリティカルシンキングの育成を別々のトラックで実施すると、双方の効果が弱まる可能性がある。受講者がプロンプトの練習と同時に判断力の訓練を行い、「いつAIの出力に異を唱え、いつそれを信頼すべきか」を学ぶと、それぞれを単独で学ぶよりも効果的に定着する。Dropboxの「AIアカデミー」では、実践学習（ラーニング・バイ・ドゥーイング）、事前・事後評価、および習熟度ベンチマークを採用している。
自社のAI学習カリキュラムを検証してほしい。もしクリティカルシンキングや判断力、システムシンキングが、AIの習熟度とは切り離されて教えられているなら、それらを同時に実践できるように学習体験を再設計するべきだ。洞察力を伴わない習熟度は、むしろリスクになり得る。
2. マネージャーやリーダーに重点的に投資する
労働力が進化するにつれ、マネージャーやリーダーの育成はさらに重要性を増している。AIは業務の進め方を変えつつあるが、戦略を日々の業務に落とし込み、曖昧な状況のなかでコーチングを行い、チーム間の信頼関係を築くのは依然としてマネージャーの役割だ。「バーチャルファースト（Virtual First）」を掲げる当社では、分散型の働き方（リモートワーク）によって、対面環境では覆い隠されていた課題が表面化することに気づいた。これには、マネージャーがパフォーマンスやエンゲージメント、組織カルチャーに与える極めて大きな影響も含まれる。リーダーの判断力、適応力、コミュニケーション力の強化に投資する企業は、変化を乗り切るうえで有利な立場に立つことができるだろう。
マネージャーに対しては、同僚とのコホート（学習グループ）、ライブワークショップ、実践的なフレームワーク、そして新しいスキルを時間をかけて応用する機会を盛り込んだ、数カ月にわたる「ラーニング・ジャーニー（学習の旅）」を検討するとよい。こうしたアプローチは、単発のワークショップよりも長期的な行動変容を生み出しやすい。学習を定着させるための重要な設計原則は、「社会的であり、実践を伴うこと」である。
シニアリーダーにとっても、その責任が広範かつ複雑になるにつれ、意図的な育成が有益となる。万人向けの画一的なプログラムに頼るのではなく、ターゲットを絞ったアプローチやコーチング、体験学習、そして未来に対応できる能力を構築する機会を通じて、各リーダーシップレベルの独自のニーズに合わせて育成プログラムをカスタマイズするべきだ。Dropboxでは、各階層で求められるスキルや意思決定に基づき、マネージャー、シニアリーダー、エグゼクティブ向けにそれぞれ異なる学習体験を設計している。
3. 技術スキルと同等の厳格さで耐久スキルを採用基準にする
入社後にこれらのスキルが重要であるならば、採用前にも重要視されるべきだ。つまり、職務記述書（ジョブディスクリプション）、採用担当者のトレーニング、選考基準、および採用マネージャーのスコアカードを、技術的要件と並んで耐久スキルを中心に整合させる必要がある。
当社では、構造化された行動面接やAIを活用した技術評価を通じてこれらの能力を評価し、曖昧さに対応し、適切な判断を下し、効果的に協働できる人材を求めている。エンジニアリング職においては、コーディング能力だけでなく、候補者がいかに思慮深くAIを活用しているかも評価の対象となる。
面接の評価基準や職務記述書を再設計し、耐久スキルを明示的に反映させよう。採用担当者や採用マネージャーは、これらを主体的に評価できるように訓練されるべきだ。
結論
耐久スキルは、今や組織の構造的な要素である。これらのスキルを採用、リーダーシップ育成、キャリアの成長、そしてタレント戦略に組み込むことで、企業は絶え間ないAIの進歩に対してより万全な備えを整えることができる。テクノロジーは移り変わるが、人々が複雑な状況を切り抜け、信頼を築き、変化を通じて学ぶのを助けるスキルは、長く残り続けるだろう。
