AIに仕事を奪われる。この言葉に、以前ほどの危機感を覚えなくなった人も多いはずです。

最終判断は、今も自分たちがしている。経営の責任も、誰かに明け渡したわけではない。事業も、少なくとも表向きは回っている。

―― だから、まだ大丈夫だ。

そう言い聞かせながら、ふと立ち止まる瞬間はないでしょうか。決めている。考えている。それなのに、以前のような手応えが、戻ってこない。

この小さな違和感が積み重なり、いま多くの経営判断が、事業の結果と噛み合わなくなり始めています。

なぜ「判断しているのに、効かなくなっている」のか？

能力が落ちたわけではない。経験が古くなったわけでもない。起きているのは、もっと単純で、もっと厄介な変化です。

AIの登場によって、

・仮説検証は一気に速くなり
・選択肢は同時に並び
・「想定外」は、想定できるものになった

判断が行われる環境そのものは、すでに別物になっています。ところが、判断の仕方だけが、以前の感覚のまま残っている。

このズレが積み重なることで、「判断しているのに、事業が前に進まない」という感覚が生まれています。

AIは「格差を拡大するテクノロジー」である

AIは「誰でも使える技術」だと言われます。ツールとして見れば、それは確かに事実でしょう。

しかし現場で起きているのは、全体が均等に良くなる変化ではありません。いま広がっている格差は、AIを活用している人と、活用していない人の差です。

それは、能力や経験の問題ではありません。意思決定の土台に、AIが組み込まれているかどうか。そこが分かれ目になっています。

AIを活用している側では、複数の選択肢やシナリオを前提に判断が進む。一方で、活用していない側では、限られた情報と感覚の中で判断が積み重なる。

これが、AIが「格差を拡大するテクノロジー」だと言われる理由です。

多くの現場で起きている会議の違い

多くの経営会議では、資料も数字も揃い、議論も滞りなく進みます。一見すると、「悪くない会議」です。

ただ、なぜこの数字なのか。計画が外れたとき、どこで判断を切り替えるのか。そうした点が言葉にされないまま、「現実的そうだ」「妥当だと思う」という感覚で、判断だけが前に進んでいく。

これは特別な話ではありません。多くの判断が、見通しではなく感触に近い状態で積み重なっています。

一方で、AIを使っている会議では、最初から焦点が違います。「うまくいくかどうか」ではなく、どんな条件で、判断を切り替えるのか。ここで起きているのは、効率の差ではありません。判断の組み立て方そのものの違いです。

何が格差を生んでいるのかこの違いを整理すると、原因はシンプルです。

AIを使っていない判断は、「いちばん良さそうな案」を選ぶ方向に寄っていきます。

一方で、AIを使っている判断は、複数の選択肢やシナリオを前提に、判断を切り替える条件まで含めて設計されている。違いは、センスや経験ではありません。判断が一次元か、立体的か。その差にあります。

規模ではなく、設計思想が差を生む

ここで必要なのは、新しいツールを増やすことではありません。

AIをどう使うかではなく、「判断をどう設計するか」を変えることです。どこまでをAIに任せるのか。どこからを、人が引き受けるのか。判断が揺れたとき、何を根拠に切り替えるのか。

その“判断の流れ”を、AIが存在する前提で組み替え直す。それが、いま求められている解決策です。

この設計ができれば、人も資金も限られた組織でも、判断のスピードと精度を一気に引き上げられる。小回りが利くことは、そのまま競争力になります。

一方で、規模や実績があっても、従来の判断構造のままAIを後付けしているだけでは、意思決定は確実に鈍くなっていく。

差を生むのは、規模ではありません。AIを前提に、判断そのものを設計し直しているかどうか。その違いが、結果として表に出ます。

 AI時代に、本当に見直すべきもの

ここまで読んで、胸の奥に引っかかるものがあったなら、それは不安ではありません。これまで当たり前だった考え方や決め方が、AIが前提になった環境と噛み合わなくなり始めている感覚です。

能力や経験の価値は、AIを前提に組み替えられているかどうかで、現れ方が変わっていきます。これまでのやり方を延長線上で磨き続けても、同じ成果は返ってこない。

その差は、すぐには見えない。けれど、結果として差が表に出たときには、修正できない判断が積み重なっていたことが、はっきりと分かります。

だからこそ、結果が出てから振り返るのではなく、いまの意思決定の流れがAIを前提に設計されているかを、自ら問い直す必要があるのです。

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