AI時代に求められる新しい働き方の価値とは

リクエスト株式会社が行った調査によれば、仕事の成果を大きく左右する要因が変化していることがわかりました。これは特に、AI技術が進展する現代において重要な洞察です。本調査は、33.8万人の働く人々と980社の行動観察データをもとに、およそ上位1%の成果者に見られる特徴を浮き彫りにしています。

1. 成果の鍵は「AIに入れる前」

従来、仕事の成果は、AIに依頼する際の操作スキルや、AIがどれだけの効率をもたらすかに依存していました。しかし、今回の調査では、その成果差が「AIに何を頼むか」ではなく、「AIに入れる前の段階」に移行していることが明らかになりました。つまり、AIを活用するためには、そこに持っていく目的や背景が先に明確になっていることが不可欠なのです。

2. 言葉にならない価値を見出す能力

上位1%に共通しているのは、AIに頼む前に「まだ言葉になっていない価値」を見つけ、それを具体的な目的に変える力です。これらは現場の状況を丁寧に観察し、直接対話する中で得られる情報から生まれます。たとえば、「この資料を分かりやすくしてほしい」という依頼を受けた時、本質的に求められているは、資料の見た目だけではなく、他の関係者に理解しやすい判断材料を提供することかもしれません。

3. AIで加速する「How」と人間の「What・Why」

今後の仕事は大きく三つに分かれるとされます。その一つは、生成AIが得意とする「正解がある仕事」。ここではAIが手段を担い、人間はどういう目的のためにその手段を利用するかを決める役割にシフトします。次に「正解が一つではない仕事」。この領域では、目的や背景によって最良の選択肢が変わってきます。そして最後が「正解がない仕事」。社内でまだ言葉にされていない困りごとや、新しいテーマを見つける仕事がここに該当します。

4. 必要なのは「目的形成力」を高めること

これからは、ただ作業をこなすだけでなく、相手や会社の判断を動かすための「目的」を何に置くのかが重要となります。この「目的形成力」を高めることが、企業にとっての新たな課題です。そのため、AIに渡す前に必要な経験を設計することも不可欠です。

5. AIに渡す言語化スキルの重要性

最後に、AIを活用する際、目的や背景に基づいて行動できるような言語化スキルの習得が求められます。具体的には、事実を見に行き、相手と対話を重ね、前提のずれを把握し、目的を明確にすることが人間に求められる役割です。これは作業の効率化に留まらず、新しい価値創出へとつながるパイプラインを形成することにもつながります。

結論

AI技術の発展は、単に作業を効率化するだけでは不十分であり、それをどのように活用するかに焦点が移っています。これからの働き方は「作業をこなす」から「目的をつくる」ことへの移行が求められているのです。企業としても、必要経験設計を通じて、従業員が自らの意志で目的を見出す力を育成することが不可欠です。 AI時代において成果を出すためには、ただ作業をこなすのではなく、「まだ言葉になっていない価値」を理解し、それを生かす力が求められています。