著名なテック企業のCEOたちは長年、AIによる雇用崩壊が差し迫っていると警告してきた。今、私は同じCEOたちがその見方を修正しつつあるのを目にしている。それはそれでよい。だが、重要なのはそこではない。重要なのは、その議論の陰で見過ごされてきたことだ。
私の見立てでは、本当の問題は雇用の消滅ではない。急速なスキルの陳腐化である。組織がAIツールをインフラに次々と導入する一方で、それらを使いこなすために必要なスキルを人材に備えさせている企業は少ない。私たちが対処すべき真のリスクは、職務がそれを担う人材の能力を追い越してしまうことだ。
多くの企業は、自社にどんなスキルがあるのかを把握していない
組織はAI導入を急速に進めてきた。期待は大きい。経営幹部は、同じ人材に対して、より多くの成果、拡張されたスキル、さらなる効率性を求めている。しかも、その人材がまだ使い方を知らないツールを用いて、である。従業員は追いつけない。そしてプレッシャーは増し続けている。
私が繰り返し立ち返るのは、この点だ。多くの企業は、自社の人材が実際に何をできるのかを把握していない。少なくとも、リアルタイムで信頼できるかたちでは把握していない。年次評価、自己申告型のスキル評価、コース修了率。いずれも、ある人が実務の現場でAIをうまく活用できているかどうかを示すものではない。手遅れになる前に、誰が遅れを取っているのかを示すものでもない。多くの従業員は、12カ月後にどのスキルが必要になるのかを知らず、そのギャップを埋める体系的な方法も持っていない。これは3つの問題が重なり合っている状態であり、企業の人材レディネス支援に携わるなかで私が見てきた限り、ほとんどの組織はそのいずれにも対応できていない。
テクノロジーを効果的に使うスキルがなければ、チームはAI導入につまずき、士気が低下し、AI施策に期待されるROIを達成できない可能性が高い。BCGの2025年AI調査によると、AIによって大きな金銭的利益を得た組織は、わずか約5%の組織にすぎない。この数字は、あらゆる経営幹部に立ち止まって考えさせるべきものだ。
AIはこの問題を減速させない。むしろ悪化させる
私たちのチームは最近、「AI Readiness Gap Report 2026」のために2000人を対象に調査を行った。そこで明らかになったのは、多くのリーダーが認めたがらないほど個人に近いところに問題が存在するという現実だ。従業員の85%が、受けたAI研修を日々の業務に応用できていないと回答した。また、78%は学習の大半が今なお仕事で使うツールの外側で行われていると答えている。
この最後の数字は重要だ。AI研修が仕事に組み込まれているのではなく、仕事の上に重ねられていることを意味するからだ。だから失敗するのである。
マーケターは、分析やコンテンツ生成にAIを活用するよう求められている。ソフトウェアエンジニアは、複雑なシステムを設計し、AIが生成したコードのセキュリティ脆弱性を監査するよう指示されている。マネージャーは、AIが生成した人材関連の提言を読み解き、それに基づいて意思決定することを期待されている。彼らの仕事は今も存在している。しかし、その仕事をうまくこなすための能力は、足元で変わってしまった。
必要なのは研修スケジュールではなく、インフラの構築だ
多くの組織は今も、AI学習を「追加的なもの」として扱っている。本来の仕事の後に、従業員が無理に詰め込むものとしてである。だが私は、その捉え方は失敗を避けられなくすると考えている。私の経験では、能力ギャップの上にさらにAIを導入しても、そのギャップを悪化させるだけだ。
代わりに、継続的な人材レディネスのためのインフラを構築すべきである。これは、社内の誰がどのスキルを効果的に発揮でき、どのスキルではそうでないのかを把握し、そのギャップに対処する体系的な方法を、仕組みとして、大規模に、リアルタイムで構築することを意味する。
これは、研修カレンダーとは根本的に異なる姿勢である。ビジネスのスピードに合わせて動く、リアルタイムのスキルインテリジェンスと学習が必要になる。従業員に必要な能力を、職務そのものに組み込むのだ。職務記述書に、評価面談に、カレンダー上で確保された時間に組み込む。後付けの思いつきとして付け足すのではない。
結論
仕事は今も存在している。しかし、それをうまく遂行するためのスキルは存在しておらず、そのギャップは広がっている。AIはそれを減速させてはいない。そのギャップを埋める組織の1つになりたいのであれば、最も多くのツールを導入することに注力するのではなく、チームがそれらを体系的に、大規模に、そして市場が足元で変化するよりも速く使いこなす能力を構築することに注力すべきである。
