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AI時代に「デキる人材」とは？――パーソルがメタスキルの重要性を強調
2026年8月27日 11:29
「ChatGPTが登場して数年が経ち、業務でのAI利用率は飛躍的に高まっている。しかし、多くの企業では成果が出ていない」――こう話すのは、株式会社パーソル総合研究所 主席研究員の小林祐児氏だ。
パーソルグループは26日、AI環境での人材に関する説明会を開催し、小林氏がAIの効率化に関する問題点を指摘するとともに、実際にAIで成果を出している人材の特徴を解説した。
ミクロとマクロのミッシングリンク
小林氏はまず、多くの企業でAIの成果が出ていない現状について、「AIの効率化におけるミクロとマクロのミッシングリンクが存在している」と語る。
ミクロというのは、タスクレベルでの効率化のことだ。文章執筆や情報収集、資料作成などの作業速度はAIによって格段に上がっており、個人では業務効率化を実感できている。一方、マクロというのは組織全体での効率化を指す。タスクレベルでは効率化が進んでいるにもかかわらず、全体で見ると残業時間は減っておらず、生産性や売上の上昇にはつながっていない。
事実、「2026年の日本において、労働時間は微増傾向にあり、雇用もむしろ増加傾向にある。ゴールドマン・サックスや経済学者アセモグル氏の分析を見ても、AIによる直接的なGDP押し上げ効果は極めて限定的だ」と小林氏は言う。
ミクロの効率化がマクロの成果につながらない背景として、小林氏は「3つの断層があるためだ」と指摘する。その3つとは、「プロセスの壁」「マネジメントの壁」「戦略の壁」だ。
プロセスの壁により、時短の空振りが発生する。情報収集やメール作成など、業務のボトルネック以外のプロセスを効率化しても、組織全体の生産性や売上向上にはつながらない。
マネジメントの壁により、時間の余白が消滅する。AIによって浮いた時間が、優先順位の低い調整業務や後回しにしていた雑務、実効性の低い作業で埋められてしまい、全体の労働時間が削減されないのだ。
そして戦略の壁により、差別化が消失する。自社がAIでできることは、他社や顧客もAIで実行できる。AI活用がコモディティ化した結果、成果物の付加価値や競争優位性が失われてしまうというわけだ。
こうした問題がある一方で、AIを活用している企業ほど事務系人材を大きく削減する見込みだという。「生産性は上がっていないのに人が減ることになる。AIがあるから人を解雇できるという話は、しっかり裏を取るべきだ。このままでは、AIブームはAI企業だけが勝つことになる」と小林氏は警告する。
AIハイパフォーマーの特徴は？
では、AIで価値を生み出しているAIハイパフォーマーの特徴とはどういったものなのか。パーソル総合研究所の調査から、小林氏は「AIハイパフォーマーは、妥当性は高いが適合性が低いAIの出力を、成果に結びつく形へと変換する要素を備えている」と語る。
「AIのハルシネーションを気にする人が多いが、本当のリスクはそこではない。AIは、妥当性は高いが適合性の低い回答を出すことがあり、このタイプの間違いが大量生産されてしまうことこそ危険だ。AIは、『この顧客に、このタイミングで、この人に効くのか』といった文脈に対応することが苦手。つまり、AI時代に必要なメタスキルは、役に立たない正解を、その場に合った正解に変える力だ」（小林氏）
具体的に必要となるメタスキルとして、小林氏は「集める」「決める」「確かめる」「壊す」「蓄える」の5点を挙げる。
まず、AIに入力する前提情報をリアルな場面から「集める」。その集めた情報の中から、何をAIに託すか優先順位を「決める」。そして、出力された成果物が現実に合致しているか、フィードバックを求めて「確かめる」。フィードバックをもとに、AIの成果物に固執することなく修正する（「壊す」）。そして最後に、個人のプロンプトやノウハウを組織の資産として「蓄える」。これがAIハイパフォーマーが持つ力の特徴だという。
また、「AIハイパフォーマーは思考とマインドにも特徴がある」と小林氏。それは、やってみたいことを行動に移す衝動的な「アニマルスピリット」と、物事を二分法でとらえず、複数の視点や長い時間軸で考える「立体思考」だという。
「アニマルスピリットがある人は、さまざまなAIを触ってみたいという衝動を持っており、素早く動き出すためそれが他人との差につながる。立体思考をする人は、メタ視点を持って抽象度を高め、考える範囲の時間軸も伸ばし、一見関係ないものをつなげることができる」と小林氏。AI環境において「人」に残る価値は、こういった思考やマインド、そしてメタスキルだと同氏は説明する。
「AI人材は、ハイパフォーマーのようなスキルを持つ『AIメタ人材』と、AIを時短ツールのようにベタにしか使えない『AIベタ人材』に分かれる。AIベタ人材は、どれだけAIを使っても成果は上がらないだろう」（小林氏）。
ただし、アニマルスピリットはAIを使っても育つわけではない。リアルな接点を持ち、人を巻き込んで学ぶソーシャルラーニングや、失敗を乗り越えつつ学ぶラーニングレジリエンスといった学習スタイルが、アニマルスピリットにプラスに働くという。具体的な行動として小林氏は、副業やNPO・ボランティアへの参加、社会人大学での学習などを挙げている。
一方の立体思考は、掘り下げて学ぶクリティカルラーニングや、物事を意味づけて学ぶラーニングパースペクティブといった学習スタイルがプラスに働くという。具体的な行動としては、読書が当てはまるとしている。
小林氏は、「AIと離れた場で経験を得ない限り、AIで価値を出すことはできない。AIを触っているだけでは、AIハイパフォーマーの条件が伸びることはない。直接的な対人経験を持ち、組織や人を俯瞰（ふかん）する経験を積み、組織を越境した仕事経験が役に立つだろう」とした。
