数十年にわたり、企業は人材育成のためにシンプルな取引に依存してきた。大学は学生に考え方を教える。初級職は働き方を教える。ジュニア職は、若手専門職に、リスクが高まる前に意思決定がどのように行われるかを学び、責任を引き受ける余地を与えた。
その取引は崩壊しつつある。
人工知能（AI）は現在、かつて初級職を定義していた日常的な業務の多くを担っている。これらの役割が消滅するにつれ、若手専門職が組織の機能やリーダーの判断の行使方法を学ぶ主要な手段の1つも失われている。
この混乱の規模は、今月スイス・ダボスで開催された2026年世界経済フォーラムで明らかになった。国際通貨基金（IMF）のクリスタリナ・ゲオルギエバ専務理事はAIを「労働市場を襲う津波のようなもの」と表現し、初級職が最初に影響を受けることが多いと警告した。
「排除される業務は通常、初級職が提供するものだ」と彼女は述べた。
彼女の警告は、多くの雇用主がすでに目にしていることを反映している。かつて大卒者を訓練していた業務を機械が引き継ぐにつれ、教育から経験への伝統的な道筋は分断されつつある。
人間の判断力が最も価値ある職業スキルである理由
この変化はすでにデータに表れている。2025年のスタンフォード大学の研究「炭鉱のカナリア？」によると、研究、初級レベルのコーディング、デザインなど、AIに最も晒されている職種の22歳から25歳の労働者は、2022年後半以降、雇用が13%減少した。同様の役割のより経験豊富な年長労働者は、ほとんど影響を受けなかった。ソフトウェアサポート、カスタマーサービス、ジュニアマーケティングにおける長年の足がかりとなる職は、最も大きな打撃を受けた職種の1つだった。
雇用主にとって、これは単なる雇用喪失の話ではない。これは能力の問題である。初期キャリアの役割が消滅すると、組織は単に人員を失うだけでなく、判断力が学ばれる環境を失う。
この変化は、他のスキルが消滅する一方で、一部のスキルがより価値を持つようになっている理由を説明するのに役立つ。AIは実行においてますます効果的になっている。しかし、何かが間違っているとき、またはその理由を知ることにおいては、はるかに信頼性が低い。
「AIは日常的な業務を排除している一方で」と、ジョシー・ヘインズ氏は述べる。同氏はエグゼクティブコーチであり、アップルの元エンジニアリングリーダーだ。「人間の判断を自動化することはできない」
ヘインズ氏が判断と言うとき、抽象的な批判的思考を意味しているわけではない。彼女が意味するのは、アウトプットが意味をなさないことに気づき、その影響を理解し、小さな問題が高くつく問題になる前に介入する能力だ。それは、タスクを完了することと、その結果を理解することの違いである。
ヘインズ氏はしばしば、テクノロジー企業内でよくあるシナリオでこの変化を説明する。製品の決定が知的財産の懸念を引き起こすと、「著作権チケット」として知られる内部レビューが開始される。
「AIは潜在的に著作権チケットの処理方法を理解できるかもしれない」と彼女は説明する。「しかし、製品チームが著作権の懸念を引き起こす機能を作り続ける理由や、プロセスの観点からそれにどう対処するかを理解することはできない」
その区別、つまりチーム間で意思決定を結びつけ、下流のリスクを予測することが、人間の判断の本質である。
採用担当者はそれをすぐに認識する。際立つ候補者は、最も洗練された履歴書を持つ人ではなく、自分の考え方を説明し、正しくないと感じるアウトプットに異議を唱え、状況が変化するにつれて適応できる人だ。
AI主導の組織では、判断こそが仕事である。
大学がAI労働力に向けて学生を準備させる方法
大学は、実際の仕事が始まる前の待機パターンとして機能することはもはやできない。AI主導の経済では、明確に考え、判断を下し、早期に主体性を持つことができる学生に優位性がもたらされる。これらはリーダーシップ能力であり、卒業生が最初の仕事に就く前に開発されなければならない。高等教育はもはやその仕事を外部委託することはできない。それに対する責任を負わなければならない。
それは学術基準を下げることを意味しない。それは、教育を実際の仕事の進め方に合わせることを意味する。実際のビジネス上の問題は、きちんと定義されて到着することはめったにない。それらはチームを横断し、急速に進化し、不確実性の下での意思決定を必要とする。
「経験こそがゲームの名前だ」と、バリ・ウィリアムズ氏は述べる。同氏はスタートアップアドバイザーであり、フェイスブックの元シニア法務顧問だ。「雇用主は、実績のない候補者に賭けることをますます嫌がっている。代わりに、すでに行った具体的な仕事を指し示し、それが役割にどう変換されるかを説明できる応募者を好む」
ウィリアムズ氏は学生に、インターンシップ、契約業務、スタートアップの役割、または主体性を持ち結果を見ることを強いる他の実践的な機会を通じて、在学中にその経験を積むよう促している。
成績以上に重要な仕事に対する責任を学生に与えることで、大学は初日から貢献できる従業員を卒業させることができ、もはや存在しない初級職を迂回できる。
何もしないことのビジネスリスク
問題はもはや、AIが仕事を変えるかどうかではない。高等教育が、残る仕事に向けて学生を準備させるのに十分な速さで適応するかどうかだ。
雇用主にとって、リスクも同様に明確である。判断力を早期に開発する新しい道筋がなければ、組織は将来のリーダー、つまりリスクが高まる前に考え、推論し、決定する方法を知っている人々のパイプラインの縮小に直面する。
AIは実行を加速させているかもしれない。しかし、リーダーシップ、説明責任、判断力は依然として人間のものであり、これまで以上に重要である。
