AIを使えば、新人は育つ？成果と学びを分けて考える

2026年10月25日 03:02

前回の記事では、会社の仕事の流れからAIの効果を考えました。今回は、新人の育成に目を向けます。

AIを使って、新人が短い時間で整った資料や回答案を作る。そんな場面を想像してみてください。

ただ、目の前の仕事が仕上がったとき、本人には何が残っているのでしょうか。作業が速くなったことと、次も自分で判断できることは、分けて確かめたいところです。

■ AIを使っている間は、よくできた

2025年6月25日公表のBastaniらの研究は、この違いを考える手がかりになります。トルコの一つの高校で、約1,000人を対象に、GPT-4を使う数学学習を無作為化比較試験で調べました。

通常のチャットに近い「GPT Base」を使った群は、AIなしの群より練習問題の成績が48％高くなりました。ところが、その後のAIなしの試験では、17％低くなったのです。いずれも比較対象に対する相対的な差です。

一方、教師が用意した正解や典型的な誤りを組み込み、答えを渡すよりヒントを出す設計の「GPT Tutor」では、試験成績への悪影響はほぼ解消されました。ただし、AIなしの群を上回る明確な学習効果まで確認されたわけではありません。

出典：Bastaniほか「Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics」（PNAS、2025年6月25日）
論文本文

なお、「答えを教えず、ヒントだけ」と指示するだけでは、研究と同じ設計にはなりません。

これは高校数学での短期的な結果です。職場の新人にも同じことが起きる、あるいはAIが人の能力を下げる、と一般化はできません。

それでも、完成したものだけを見て「育った」と判断してよいのか、という問いは残ります。

例えば、新人がAIを使って顧客への回答案を作る場面を考えます。

まず、自分で回答の筋道を考える。次に、AIにヒントや問いを出してもらい、元資料と照らして見直す。翌日は、条件を少し変えた架空の相談について、AIなしで回答と根拠を説明してみる。

これは研究で効果が実証された育成法ではなく、職場で試すための案です。人を採点するためではなく、説明や練習が足りないところを一緒に見つける。元資料や回答の妥当性は、指導する人も確認します。

すべての仕事をAIなしでできるようにする必要はありません。残したいのは、根拠を確かめ、例外に気づき、必要なら人に相談できる力ではないでしょうか。

ここからは、研究を読んで考えたことです。

AIが止まったときや、もっともらしい誤答を出したとき、誰かが気づいて立て直せる。その力を育てることは、個人の成長だけでなく、会社が仕事を続けるための備えにもなります。

世界の人材育成を考えるうえでも、AIへのアクセスと、答えを確かめる力を育てる機会をセットで見たいと思います。これは国ごとの教育・研修の格差を調べた研究結果ではなく、ここから考えたい課題です。

今日の成果を増やすことと、明日の判断力を育てること。その両方を見ながら、AIの使い方を考えていきたいと思います。

あなたの職場では、AIを使ったあとに、どんな力が本人に残っていてほしいですか。