数十年にわたり、米国の職場は好奇心と深い専門知識を評価してきた。しかし今日、多くの雇用主は、こうした特性がスピード、自動化、そして見せかけの能力に取って代わられつつあると指摘する。その結果、職場のリーダーたちが警告するのは、反知性主義の高まりだ。これは無知というよりも、厳密な再考そのものからの離脱を意味する。
この変化は、採用決定、コンプライアンス違反、研修の欠如、生産性の低下に現れている。特に、人工知能（AI）により、労働者が答えに至るプロセスを理解することなく、迅速に答えを生成できるようになったことが、この傾向を加速させている。
「人々が情報にアクセスできないわけではない」と、RKLリソーシズの人事担当役員兼リーダーシップアドバイザーであるタワンダ・ジョンソン氏は語る。「答えがどこにあるかを知っていることが、答えを知っていることと混同されている。しかし、この2つは同じではない」
スピードが報われ、深さは評価されない
雇用主が意図せずこの問題を助長している可能性がある。ギャラップの世界の職場の現状レポートによると、世界中で仕事に積極的に取り組んでいる従業員はわずか23%で、エンゲージメントの欠如は世界経済に推定8兆8000億ドルの生産性損失をもたらし続けている。米国では、エンゲージメントの低い労働者は、深い思考や長期的な問題解決に投資するよりも、最低限の業務をこなす傾向が強い。
よく指摘される原因はAIだ。しかし、この診断は不完全である。
「スピードやAIツールが自動的に批判的思考を損なうとは思わない」と、PwCのチーフ・ピープル＆インクルージョン・オフィサーであるヨランダ・シールズ=コフィールド氏は語る。「しかし、意図的でなければ、そうなる可能性はある。常時オンの文化では、迅速に対応するプレッシャーが、最も速い答えをつかんで先に進むことを容易にしてしまう」
シールズ=コフィールド氏は続ける。「リスクはテクノロジーそのものではない。立ち止まって考える瞬間を飛ばしてしまうことだ」
同時に、企業はより少ないガードレールで、より速いアウトプットを要求している。マイクロソフトの2024年ワーク・トレンド・インデックスによると、従業員の60%が、仕事を思慮深く行う時間やエネルギーが不足していると感じており、75%が仕事のペースに追いつくためにAIツールに依存していると回答している。これらのツールは効果的だが、トレードオフは認知的なものだ。
「組織は学習を重視すると言う」とジョンソン氏は説明する。「しかし、実際に報酬を与えているのはスピードだ。この乖離が問題の始まりだ」
「賢く聞こえること」が健全な判断に取って代わる時
レジナルド・シャリーフ氏は、E.D.G.E.ファウンデーションの創設者であり、元テクノロジー企業の役員だが、多くの企業が依然として間違ったシグナルで採用を行っていると主張する。
「私たちは、面接でどれだけ明瞭に話せるかで人々を評価し、どれだけ明確に考え、判断を適用できるかでは評価していない」とシャリーフ氏は語る。「それはAI駆動の世界では時代遅れの採用モデルだ」
研究はこの懸念を裏付けている。
全米大学・雇用者協会による2023年の調査によると、批判的思考と問題解決能力は雇用主が求める最重要スキルだが、最近の卒業生がこれらに習熟していると考える雇用主は半数に満たない。このギャップは縮小するどころか、拡大している。
シャリーフ氏は「採用の幻想」と呼ぶものを説明する。洗練された言葉遣い、AIの支援を受けた履歴書、暗記したフレームワークを使って面接では良い印象を与えるが、実際の仕事で独立して推論するよう求められると苦戦する労働者たちだ。
「どのようにして決定に至ったかを尋ねると、論理が崩壊する」と同氏は語る。「そこで信頼性が崩れる。そして一度それが起きると、回復は非常に困難だ」
AIが問題を生み出したのではない──それを露呈させたのだ
一般的な見方とは異なり、両専門家はAIが職場の反知性主義の根本原因ではないと述べる。それはストレステストなのだ。
「AIは知性を排除しない」とシャリーフ氏は語る。「それは誰が実際に知性を持っているかを露呈させる」
ピュー・リサーチ・センターのデータによると、米国の労働者の約5人に1人がすでに職場でAIツールを使用しており、若い専門職での採用率が最も高い。しかしピューはまた、正確性、説明責任、自動化への過度の依存について、管理職の間に深い不安があることも明らかにした。
ジョンソン氏は、特に規制された業界で、その結果を直接目にしてきた。
「『ツールがそう言ったから』という理由で従業員がガイダンスに反した後、私が呼ばれたことがある」と同氏は指摘する。「場合によっては、それがコンプライアンス問題になった。その時、リーダーたちは判断を伴わないスピードが負債であることに気づく」
反知性主義はリーダーシップの失敗である
世代間の態度を非難することは的外れだ。両専門家は、職場の反知性主義は労働者の無関心というよりも、リーダーシップの放棄によるものだと同意する。
「キャリア初期の人材を雇用するなら、訓練しなければならない」とジョンソン氏は明言する。「実際の職場の文脈を持たない人が、複雑な決定を推論する方法を魔法のように知っていることを期待することはできない」
しかし、研修予算は異なる物語を語る。人材開発協会によると、企業は学習・開発に従業員1人当たり年間わずか1,280ドルしか支出していない。これは仕事の複雑さが増しているにもかかわらずだ。
シャリーフ氏は、多くの組織が現代の仕事における真の知性を評価するフレームワークをいまだに欠いていると付け加える。
「今や誰もが答えを得ることができる」と同氏は語る。「真の優位性は、それをどう活用するかを知っていること、そして自分の思考を説明できることだ」
企業が今すぐできること
職場の反知性主義に対処するには、AIを禁止したり、古い仕事モデルを美化したりする必要はない。構造的な変化が必要だ。
- 判断力をテストするために採用を再設計する──会話のパフォーマンスではなく、ケース演習を重視する。
- アウトプットだけでなくプロセスを報酬する──従業員に推論を説明するよう求める。
- 特にAI拡張された役割をナビゲートするキャリア初期の労働者への教育に投資する。
- 思考を下方に外注するのではなく、トップで知的厳密性をモデル化する。
「速く進むことは生産的に感じられる」とジョンソン氏は語る。「しかし、考えずに速く進むことは、長期的には企業を遅らせることになる」
