組織のAI活用を現場でリードし、その効果や活用方法を周囲へ広げる人材を育成する講座が増えています。

AI活用が一部の専門家にとどまっている現状を考えれば、こうした人材は必要です。しかし、AIそのものが急速に変化している過渡期に、推進教育だけが先行することには危うさもあります。

生成AIのモデルや機能は、数か月単位で更新されます。現在のプロンプト技法やRAG、AIエージェントの活用方法が、来年もそのまま通用するとは限りません。それ以上に難しいのは、「組織でAIをどう使えばよいか」という正解自体が、まだ確立していないことです。

成功事例は紹介しやすい一方、期待した効果が得られなかった事例、運用コストが膨らんだ事例、誤った出力が意思決定に入り込んだ事例は、なかなか表に出ません。その状態でAIを広げる人だけを増やせば、利用率や導入件数が目的化し、「使うべきか」を検討する前に「どう使わせるか」が優先される可能性があります。

AIを推進する能力と、AIの出力を評価する能力は別物です。便利な使い方を説明できても、その回答が正しいか、根拠は妥当か、意思決定に利用できるかを判断できるとは限りません。特に医療、研究、経営、人事などでは、一見もっともらしい誤りが重大な結果につながります。

したがって、AI活用を担う人材に必要なのは、伝道者としての熱意だけではありません。業務を分解し、AIに任せられる部分と、人間が判断すべき部分を区別する。出力の検証方法を決める。責任の所在を明確にする。効果を測定し、価値がなければ中止する。こうした能力まで備えて初めて、組織のAI活用をリードできるはずです。

AIを使える人を増やすだけでは不十分です。同時に、AIを疑い、止め、監査できる人を育てなければなりません。

アクセルを踏む人だけを増やし、ブレーキと計器の読み方を教えない教育は、普及の速度を上げても、安全な変革にはつながらないということです。