こんにちは！株式会社AX（エーエックス）、代表の石綿です。
突然ですが、「伸びしろのある人材」って聞いて、どんな人を思い浮かべますか？
素直な人。言われたことをすぐ吸収できる人。フィードバックを嫌がらずに受け入れる人。
僕もずっとそう思っていました。実際、採用の現場では「素直さ」を最重要基準にしていた時期もあります。素直な人は教えやすいし、成長も早い。それは今でも間違いではないと思っています。
でも、AIを本格的に会社に導入して、メンバーと一緒にAIを使い倒していく中で、「素直さ」にプラスして、別の要素が必要なんだということに気づきました。
素直さは変わらず大事。でも、それだけだと足りない。じゃあ、何が加わると伸びるのか？
今日は、AI経営の現場で気づいた伸びしろの正体について書きます。採用や育成に関わるすべての人に、何か一つでもヒントになれば嬉しいです。
「素直さ」だけでは、もう足りなくなった
以前書いた記事でも触れましたが、僕たちはAI化を進める中で、採用基準をゼロから見直しました。かつては「素直さ」が9割。それくらい、吸収力のある人を求めていた。
ただ、AIが日常業務に入ってきた瞬間、ある違和感に気づいたんです。
素直にAIの出力を受け入れる人と、「これ、本当に合ってる？」と立ち止まれる人。この二者の間に、明らかな差が生まれ始めた。
AIは聞かれたことには何でも答えてくれます。しかも、それっぽく。でも、その答えをそのまま使ってしまうと、方向がずれていても気づけない。むしろ、素直であればあるほど、AIの出力を疑わずに進んでしまう危険性があるんです。
素直さは今でも大事です。それは変わらない。
でも、AI時代の伸びしろは、素直さの先にある。そのことに、僕は現場で気づかされました。
伸びている人に共通する、たった一つの姿勢
じゃあ、今の組織で実際に「伸びている人」には、何が共通しているのか。
それは、「具体と抽象を行き来できる力」です。
もう少し噛み砕くと、目の前の作業をただこなすのではなく、「この作業って、そもそも何のためにやってるんだっけ？」と一段上から考えられるかどうか。
例えば、あるメンバーがAIエージェントの改修作業に取り組んでいた時の話です。最初は「空いた時間にやる」というスタンスだった。でも途中から、「先に時間を確保して、構造を設計してから取りかかる」に変えたんです。
たったそれだけのことなんですが、結果は劇的に変わりました。後半の制作工程で迷いがほとんどなくなった。さらに「AIへの依頼の仕方次第で、出力品質がまるで変わる」ということにも自分で気づいた。
これが、僕の言う抽象化力の実例です。
作業を作業として受け取るのではなく、「この依頼をどう分解すれば、AIが最大限に力を発揮できるか？」と構造から考える。これができる人は、AIと一緒に働く環境でものすごく伸びる。
「すぐ手を動かす人」が、伸び悩む時代
よく見かける傾向があります。それは、「問題が起きたとき、すぐ手を動かしてしまう」というものです。
何かトラブルが起きる。すぐにリカバリーに走る。一見、頼もしいですよね。でも、同じトラブルが3回、4回と繰り返されるなら、それは仕組みの問題なんです。
伸びている人は、ここで一歩引いて考えます。
「なぜこれが繰り返し起きるのか？」→「仕組みで防げないか？」→「AIに任せられる部分はないか？」
この思考の階段を上れるかどうかが、AI時代の伸びしろの正体だと僕は思っています。
問題を見つけたら手を動かすのではなく、仕組みを作る側に回る。「過去のやりとりをAIに分析させて、対応パターンをルール化しよう」という発想が自然に出てくるかどうか。
これは「作業者」から「設計者」への転換であり、AIがいる環境で最も求められる成長だと思っています。
顧客の未来から逆算できるか
もう一つ、大事なことがあります。
AIがデータを集めてくれる時代に、最も差がつくのは「そのデータから何を読み取るか」です。
例えば、顧客の声が集まっている。答えのヒントはもう見えている。でも、そこから具体的なアクションに繋げられるかどうかは、人の力にかかっている。
「顧客が実現したい未来」から逆算する思考。これがあるかないかで、同じデータを見ていても、たどり着く結論がまったく変わります。
AI時代は、情報やデータはAIがいくらでも集めてくれます。足りないのは、その情報を見て「だからこうすべきだ」と判断する力。つまり、抽象化して、意味を見出す力です。
これは伸びしろの話であると同時に、AI活用の姿勢の話でもあります。AIに「何を聞くか」を決められる人は、結果的に顧客の未来を描ける人なんです。
「やらない判断」ができることも、伸びしろ
AI時代に入って、やれることが爆発的に増えました。AIを使えば、資料も作れる、分析もできる、メールも書ける。タスクは無限に増やせてしまう。
だからこそ、伸びている人に共通するもう一つの力があります。
「やらない判断」ができること。
タスクが増え続けているなら、それは戦略が足りていないか、自分のリソースを正しく理解できていないサインです。
AIがあるからこそ、やれることは山ほどある。でも、全部やったら人間が壊れる。何をやって、何をやらないか。その線引きができる人が、AI時代に一番伸びる。
伸びしろは、組織の構造でも変わる
以前の記事で、社内の情報をAIに集約したら役割の壁が溶けた、という話を書きました。
この体験は、「伸びしろ」を考える上でもすごく示唆的だったので、ここでも少し触れておきます。
情報がAIを通じて繋がると、「AIに正しく任せられる人」がどんどん活躍の幅を広げていくんです。個人の経験値に依存していた業務が、情報の力で開放される。結果として、伸びしろのある人が伸びやすい環境が、組織の側からも整っていく。
つまり、伸びしろは本人の資質だけの話ではない。組織が情報をどう繋げるかによって、メンバーの伸びしろの活かされ方も変わる。そう感じています。
AI時代の伸びしろを見極める3つの問い
まとめると、僕が今「この人、伸びるな」と感じるのは、こんな人です。
① 具体と抽象を行き来できるか
目の前のタスクをこなすだけでなく、「そもそも何のためにやるのか」を考えられる。AIへの依頼も、作業の丸投げではなく、構造を設計してから渡せる。
② 仕組みで解決しようとするか
問題が起きたとき、手を動かす前に「なぜ繰り返すのか」を考えられる。「自分がやる」ではなく「仕組みに任せる」という発想を持てる。
③ やらない判断ができるか
AIでやれることが増えた分、今やるべきこととやらなくていいことを切り分けられる。メリットが明確でないことには手を出さない。
素直さは、今でも大事です。フィードバックを受け入れる力は、成長の土台であり続ける。
でも、AI時代の伸びしろは、その上に「考える力」が乗っているかどうかで決まる。
素直さ × 抽象化力。
この掛け算ができる人が、AIと一緒に最も遠くまで行ける人材だと、僕は確信しています。
読み終わってすぐできる、たった一つのこと
明日、メンバーに一つだけお願いしてみてください。
「今やっている仕事を一つ選んで、”これは何のためにやっているか”を一文で書いてみて。」
たったこれだけです。
書ける人は、すでに抽象化の力を持っています。目の前の作業を目的から捉え直せているということだから。
書けなかったとしても、それは問題じゃない。大事なのは、「考えてみた」という行為そのものです。その瞬間に、具体から一段上がる思考が始まっている。それが、伸びしろの第一歩です。
そしてもう一つ。経営者であるあなた自身も、同じことをやってみてほしい。自分の仕事を一つ選んで、「これは何のためにやっているか」を書いてみる。書いた上で、「これ、自分じゃなくてもよくない？」と思えたら、それはAIか仕組みに任せるチャンスかもしれません。
伸びしろを見極める目は、まず自分自身に向けるところから始まると、僕は思っています。
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