AIが演じた部下は、明日出社してきません＿仮説を事実にしない視点移動＿AI×社労士×コーチング　6/7

「最近、部下の反応が薄いんです。会議でもほとんど発言しません。退職を考えているんでしょうか」

管理職から、こんな相談を受けたとします。

面談をする前に少しでも相手の気持ちを想像しておきたい。

そこで生成AIを開き、

「あなたはこの部下です。上司に対して、本当はどう思っていますか？」

と聞いてみる。

するとAIは、

「自分の意見を聞いてもらえないと感じています」

「頑張っても評価されないことに疲れています」

「上司と話しても変わらないと思っています」

など、いかにも本人が話しそうな文章を返してくるかもしれません。

読んだ管理職は、

「やっぱりそうだったのか」

と思ってしまう。

私は、ここがAIを面談準備に使うときの大きな分岐点だと考えています。

AIが演じた部下は、明日出社してきません。

明日、会社に来るのは、その文章を書いたAIではなく、生身の本人です。

AIが語った「本音」を確認するのではなく、本人が何を感じ、何を考えているのかを、本人との対話から確かめなければなりません。

AIのロールプレイが悪いわけではない

ここは誤解してほしくないところです。

私は、AIに

「部下の立場ならどう見えますか」

「労働者側からは、どのような受け止め方が考えられますか」

と尋ねること自体は、とても有効だと考えています。

社労士は経営者から相談を受けることが多いため、最初に入ってくる情報も会社側から見たものになりやすいからです。

「何度注意しても直らない」

「本人にやる気がない」

「周囲も困っている」

そう説明されれば、その枠組みの中で問題を考え始めます。

そこでAIに別の立場を与えると、

「仕事の指示が曖昧だった可能性はないか」

「本人は注意の内容を理解していたのか」

「本人から見ると急に評価が変わったように感じていないか」

など、自分一人ではすぐに出なかった角度が見つかることがあります。

これは便利です。

ただし、大切なのは、その位置づけです。

AIが出したものは、

「本人はこう思っている」

ではありません。

「こういう可能性も考えられる」

です。

この一語の違いが、実際の面談ではかなり大きな違いになります。

コーチングでは「視点を移動する」

コーチングを学ぶと、行き詰まったときに、同じ場所から答えを探し続けるのではなく、見る位置を変えるという考え方に出会います。

自分から見ていたものを相手から見る。

現在からだけではなく、過去や未来から見る。

思い込みではなく、起きたことへ戻って見る。

いったん現実の制約を外して考えてみる。

こうして視点が動くと、それまで「これしかない」と思っていた問題にも、別の見え方が生まれます。

社労士実務に置き換えると、私はこれを**「相手を理解したつもりにならないための作業」**として使えると考えています。

AIは、この視点移動を短時間で行う道具として相性が良いのです。

そこで私は、面談前のAI活用を次の4つに整理しています。

面談前の「4視点リハーサル」

1．人を変える

2．事実へ戻る

3．時間を動かす

4．仮定を置く

順番に見ていきましょう。

1．人を変える＿「部下ならどう思う？」で終わらせない

最初は、視点の主体を変えます。

管理職本人から見た問題しかないなら、

• 部下から見たら

• 同僚から見たら

• 新しく配属された第三者から見たら

• 半年前の上司から見たら

と、見る位置を変えます。

ここでAIは役立ちます。

たとえば、

「上司からは『最近、部下の発言が減った』と見えています。この状況について、部下本人、同僚、第三者の3つの立場から、考えられる見方をそれぞれ3つ挙げてください。ただし、本人の感情や意図を断定せず、すべて仮説として書いてください」

と依頼します。

すると、ひとつだったストーリーが複数になります。

重要なのは、どれが正解かをAIに選ばせないことです。

選択肢を増やしたところで止めます。

社労士が面談前に欲しいのは「本人の正体」ではありません。

本人へ何を確認すればよいかという、入口の数です。

2．事実へ戻る＿「やる気がない」を一度ほどく

次に行うのは、事実へ戻ることです。

「最近やる気がない」

という言葉をそのまま扱うと、面談は危険な方向へ進みます。

やる気は観察できません。

観察できるのは、

「直近3回の会議で発言がなかった」

「以前より質問が減った」

「担当業務の期限が2回延びた」

といった出来事です。

ここで社労士が管理職へ聞く言葉は、

「『やる気がない』と感じたのは、具体的にどんな場面でしたか」

です。

AIに頼むなら、

「次の管理職の説明から、観察できる出来事と、管理職の解釈を分けてください。そのうえで、本人に確認しなければ分からない部分を示してください」

とすればよいでしょう。

ただし、この記事で伝えたいのは単なる「事実と推測の分類」ではありません。

本当に重要なのは、その後です。

事実まで戻ったら、

その事実について本人がどう受け止めているかを、本人に聞く。

ここまで戻って初めて、ロールプレイが現実の対話につながります。

3．時間を動かす＿今の一場面だけで人を決めない

面談相談では、「最近」に視野が狭くなっていることがあります。

最近ミスが多い。

最近元気がない。

最近反抗的だ。

しかし、少し時間を動かすと見え方が変わります。

「3か月前はどうだったか」

「変化が起きる前に何があったか」

「この状態が改善した半年後、どんな関係になっていたいか」

という視点です。

たとえばAIには、

「現在の問題だけでなく、①変化が起こる前、②現在、③半年後に望む状態、の3つの時間軸で、面談前に確認すべき事項を整理してください」

と頼めます。

これは、原因当てをするためではありません。

今見えている状態を、その人のすべてだと思わないためです。

人事労務では、直近の一場面だけを切り取ると、「問題社員」「扱いにくい人」というラベルが簡単についてしまいます。

時間を少し長く取るだけで、

「以前はできていた」

「ある時期から変わった」

「配置が変わった」

「役割が増えた」

という別の情報が見えてくることがあります。

4．仮定を置く＿AIの得意分野は「もしも」を増やすこと

最後が、AIと特に相性のよい視点です。

仮定です。

「もし本人が辞めたいわけではないとしたら、他にどんな可能性がありますか」

「もし能力不足が原因ではないとしたら、何を確認しますか」

「もし上司の説明が半分しか見えていないとしたら、どんな情報が不足していますか」

こうした問いは、今あるストーリーを一度崩してくれます。

ただし、ここでもAIが出した答えは仮説です。

仮定から始めたものを、いつの間にか事実へ格上げしてはいけません。

だから私は、AIへ次の条件を付けます。

これだけで、AIの役割がかなり変わります。

「本音を代弁する人」から、

面談前に自分の思い込みを揺らす壁打ち相手

になります。

社労士なら、この場面でどう使うか

一般的な場面として考えてみます。

ある管理職から、

「若手社員が最近こちらの指示に反応しなくなった。何を考えているのか分からないので面談したい」

と相談されたとします。

良くない準備は、

AIに

「その社員になりきって、本音を教えて」

と聞き、その回答をもとに、

「最近、評価に不満があるんじゃない？」

と面談を始めることです。

本人がまったくそんなことを考えていなければ、最初から面談はずれます。

それより私は、管理職と次の順番で準備します。

① 管理職から見えている事実を確認する

「反応しなくなった、というのは具体的に何が変わりましたか」

② AIで複数の見方を出す

部下、同僚、第三者、過去・未来などの位置から仮説を広げる。

③ 仮説を質問へ変える

「最近、仕事の進め方で気になっていることはありますか」

「以前と比べて、やりにくくなったことはありますか」

「上司に知っておいてほしいことはありますか」

④ 面談ではAIの仮説を捨てる覚悟を持つ

本人が話した内容と違えば、AIの回答の方を捨てます。

ここが最も大切です。

「予習したから分かっている」が、面談を難しくする

面談前に準備をすることは大切です。

しかし、準備をし過ぎることで、

「たぶんこういうことだろう」

という答えを持ったまま面談へ入ってしまうことがあります。

そうなると質問は、確認ではなく誘導になります。

「人間関係で悩んでいるんだよね？」

「評価に不満があるんじゃない？」

「辞めたいと思っている？」

本人は、自分が話したい順番ではなく、上司が用意したストーリーに答えることになります。

コーチングでは、相手本人に焦点を戻すことが重要です。

AIを使う場合も同じです。

面談前にはたくさん仮説を作ってよい。

しかし、本人が目の前に座ったら、

仮説より本人の言葉を優先する。

私は、この切り替えがAI時代の面談ではますます大切になると思っています。

AI・社労士・コーチングの役割を分ける

今回の場面を3者に分けると、役割がはっきりします。

AIに任せる

• 別の立場からの見方を増やす

• 時間軸を動かす

• 「もしも」の仮説を出す

• 面談質問の候補を作る

• 自分の見方と反対の可能性を出す

社労士として行う

• 面談の目的を確認する

• 労務上必要な事実を確認する

• 会社側の説明だけで判断しない

• 就業規則や過去の対応との整合性を見る

• 面談後に必要となる実務対応を判断する

本人に問い、待つ

• 本人がどう受け止めているか

• 何に困っているか

• 何を望んでいるか

• 何を変えたいか

• どの支援なら受けたいか

この3つは、似ているようで役割が違います。

AIが優秀になるほど、この違いを意識して使う必要があります。

明日から試せる「4視点リハーサル」

次に面談準備でAIを開いたら、いきなり

「部下になりきってください」

とは入力せず、次の形を試してみてください。

面談前AIプロンプト

以下は、管理職が部下との面談前に把握している状況です。

本人の本音や性格を推測して断定せず、面談準備のための「仮説」として整理してください。

次の4つの視点から考えてください。

1. 人
   本人、上司、同僚、第三者からは、それぞれどのように見える可能性があるか。

2. 事実
   現時点で観察できる事実と、まだ確認できていないことは何か。

3. 時間
   過去・現在・望ましい未来から見ると、何を確認する必要があるか。

4. 仮定
   現在考えている原因が間違っているとしたら、他にどのような可能性があるか。

最後に、本人へ誘導せず確認できる質問を5つ作ってください。

回答はすべて仮説として扱い、本人の感情・意図を断定しないでください。

これだけでも、面談前の思考はかなり広がります。

AIで相手を理解するのではなく、理解していないことに気づく

AIは、人の立場を文章で再現するのが上手です。

だからこそ、注意が必要です。

文章が自然であるほど、

「この人はきっとこう考えている」

と錯覚しやすくなります。

けれど、対人支援で本当に必要なのは、相手の気持ちを先に当てることではありません。

まだ自分には分かっていない部分がある、と認識することです。

AIにたくさん話してもらったあと、

本人には少なく聞く。

そして、待つ。

この順番の方が、私は社労士の面談支援には合っていると考えています。

AIが演じた部下は、明日出社してきません。

だから最後は、目の前の本人へ戻る。

それが、AIとコーチングを組み合わせるときに、私が大切にしたい境界線です。