はじめに

　アメリカの政治・司法を理解するうえで重要なのは、「連邦政府と州政府の関係（連邦制）」と、「議会・行政府・司法の関係（三権分立）」という２つの制度原理である。

　新聞やニュースでは、「移民をめぐる対立」「関税をめぐる訴訟」「連邦政府と州政府の衝突」といった出来事が断片的に報じられるが、それらがどの制度的枠組みの中で起きているのかは必ずしも説明されない。その結果、個々の政策対立が、制度のどの部分の緊張から生じているのかが見えにくくなる。

　本稿では、トランプ政権下で実際に争われた政策と訴訟を手がかりに、連邦制が現実の政治過程においてどのような摩擦を生んでいるのかを整理する。日々の報道から「これは連邦の権限に属する問題なのか、州の権限の問題なのか」を読み取るための、基礎的な背景資料として位置づけたい。

人間の情報処理のプロセスにおけるノイズやエラーに着目する

　ある店舗で、顧客が強い口調でクレームを訴えた。担当者は繰り返し謝罪したが、状況は改善せず、最終的には上司対応へと発展した。このような場面は、特別な出来事ではない。多くの現場で、形を変えながら繰り返されている。ここで問われるのは、担当者の能力ではない。どこで対応が崩れたのか、である。顧客の怒りという事実は、確かに観察されていた。しかし、その後の判断で「怒っている顧客には謝罪すればよい」という解釈が入り、行動が固定された。結果として、謝罪は繰り返されるが状況は変わらず、むしろ顧客の不満は増幅される。

GLOBAL MANAGEMENT グローバルマネジメント

HRジャーナリズム　人的資本経営のその先へのヒント
CHRO力その76：周回遅れの施策を挽回する

伊藤 武彦

NUCBビジネススクール 教授

　最近お会いした大手数社の執行役員から面白いキーワードが共通に出てきていて、とても印象に残っている。それは「システムに業務をあわせて、業務にシステムをあわせない」という言葉だ。これは本連載で過去に取り上げてきた材料に通じるものであり、プラットフォーム時代あたりから重要度を増してきたキーワードでもある（プラットフォームを語る上ではネットワーク効果、キュレーション、モジュール化がキーワードであるが、今回はこの３つ目のキーワード「モジュール化」がキーになっている）。

　本稿では、日本で株式上場している企業の2025年末時点の時価総額上位500社の企業価値（＝時価総額）に占める無形資産割合の業種別分析結果について報告する。企業価値に占める無形資産の割合は、以下の計算式に従って計算している。PBRはPrice Book-value Ratio（株価純資産倍率）の略である。

　経営者との対話で、最も頻度高く耳にする悩みがある。「社員の自律性を育てたい」「自律人材が不足している」「指示されたことしかやらない若手ばかりで、現状を打破できない」——。CHROの方々にも、同じ問題意識があるのではないだろうか。

AIは「指導者の器」を露わにする

清水 さやか

早稲田大学 ビジネス・ファイナンスセンター 招聘研究員

　AI活用が企業や教育現場に広がる中で、混乱や不満の声も同時に増えている。だが、そこで起きている問題の本質は、AIの性能や成熟度にあるのではない。問題は一貫して、「何のためにAIを使うのか」「どのように使わせたいのか」を定義しないまま導入している指導者の設計不在にある。

　AIは指導者の代わりに判断をしてくれる存在ではない。むしろ、指導者が下した判断や姿勢を、そのまま増幅して可視化する装置である。

　だからこそ、AI時代とは技術革新の時代である以上に、指導者の器が露わになる時代だといえる。

問題提起：現場の混乱はなぜ起きるのか

　今や、教育現場ですらAI活用は「当たり前」になりつつある。しかし実態を見ると、「とにかくAIドリルを使え」という上位方針だけが先行し、教員自身がその目的や効果を十分に理解していないケースも少なくない。

　中には、AIドリルの使い方を教員がAIに聞いている、という話すら耳にする。こうした状況では、AIを使わされる生徒側に「なぜこれをやるのか」が伝わらず、不満や疲弊感だけが残る。

　ここで重要なのは、現場の混乱を「現場の理解不足」や「AIリテラシーの低さ」に帰してしまうこと自体が、問題を取り違えている点である。目的も運用も設計しないまま導入した結果として、混乱は必然的に生じているにすぎない。

AIにおける「指導者」とは何か

　まず前提として、AIにおける指導者とは単に企業の経営者だけを指すのではない。より広く捉えれば、
　・AIを設計する研究者
　・AIを導入する企業の意思決定者
　・AIを社会に適用する政策立案者
　・AIを使いこなす現場のリーダー
　・AIの利用を規範づける教育者
など、AIの方向性に影響を与えるすべての人が「指導者」といえるだろう。

　AIは自律的に意思を持つ存在ではなく、あくまで人間が設計し、運用し、目的を与えることで初めて価値を発揮する。だからこそ、AIの成否は技術そのものよりも、それを導く人間の判断に大きく依存する。

　このことは、パーソルイノベーション株式会社が展開する「TECH PLAY」のウェビナーでもよく話題になっている。ここで重要なのは、AIの振る舞いはすべて人間の意思決定の延長線上にあるという点だ。つまり指導者は単にAIを“使う側”ではなく、“AIの挙動そのものを規定している存在”である。

AIの価値は「目的設定」によって決まる

　AIは与えられた目的に対して最適化を行う。しかし、その目的が歪んでいれば、AIは高性能であるほど問題を拡大する。

　・効率最大化だけを掲げれば、人の負担や雇用は切り捨てられる
　・治安維持を名目に監視を強化すれば、プライバシー侵害が起こり得る

　AIは命令を疑わない。だからこそ、目的を設定する指導者の価値観・倫理観・社会観が決定的に重要になる。

　さらにいえば、目的設定とは単なる方針ではない。「何が正解で、何が評価されるのか」を定義する行為であり、現場の行動と現実の結果を直接規定する。

運用フェーズで問われる「判断の質」

　AIは万能ではなく、データの偏りやモデルの限界を抱えている。そのため、AIの出力を鵜呑みにするのではなく、
　・どこまで信頼できるか
　・どの状況で使うべきか
　・どの領域は人間が判断すべきか
を見極める力が必要だ。

　この「判断の質」が、現場のリーダーによって大きく左右される。

　どのような判断を「良し」とするか、その基準自体を設計しているのが指導者である。

　現場での誤用やAIへの過信も、偶発的な失敗ではなく、設計の帰結として現れる。

指導者に求められる「人間中心のビジョン」

　AIが高度化するほど、組織は「AIに任せる部分」と「人間が担う部分」を再設計しなければならない。この再設計には、単なる技術導入の意思決定ではなく、組織の文化や働き方そのものを変革する視点が求められる。

　優れた指導者は、
　・AIによって人間の創造性をどう引き出すか
　・AI導入で失われる仕事にどう向き合うか
　・従業員がAIを恐れず活用できる環境をどう整えるか
といった、人間中心のビジョンを示すことができる。逆に、ビジョンを欠いた指導者のもとでは、AI導入は現場の混乱や不信感を生み、組織の生産性をむしろ低下させる。

　AIの暴走を防ぐのはAI自身ではなく、人間の制度設計である。つまり、AI社会の健全性は指導者のガバナンス能力にかかっている。

　ここでいうガバナンスとは、「どこまでAIに委ね、どこから人間が責任を持つのか」という境界線を定義することに他ならない。この境界を曖昧にしたまま導入されたAIは、責任の所在をぼかし、組織の意思決定をむしろ弱体化させる。

　そして決定的に重要なのは、AIの誤作動や現場の混乱が生じたとき、その原因をAIや現場に帰すことはできないという点である。それらはすべて、「どのように使うか」を定義し、「どこまで許容するか」を判断した指導者の意思決定の帰結である。この責任から逃れられないという前提に立てるかどうかが、AI時代の指導者の分水嶺になる。

　・AIを恐れて拒絶する指導者
　・AIを魔法の杖のように過信する指導者
　・AIを使いこなし、人間の能力を最大化する指導者

　この３者の差は、組織の成果や社会への影響に直結する。

　AIは指導者の判断を増幅する装置でもある。良い指導者のもとではAIは社会を豊かにし、悪い指導者のもとではAIは問題を拡大する。だからこそ、AI時代には「誰がAIを使うか」が最も重要な問いになる。

　そして、「AIならなんでもできる」 vs 「人間のほうが正確」などの、不毛な争いが起きないようにしたい。

指導者が直面する「目的迷子」問題の回避

　経営層から「AIを使った何かを作れ」という曖昧な指示を受けたり、とにかくPoCをはじめる、つまりHowからはじまり目的が宙に浮いたりすることもある。そのリスクを避けるためには、以下の４つを押さえたい。

①　ビジネスゴールを早期に固定
　・“何を作らないか” も同時に決める。

②　可視化・透明性の徹底
　・課題数の推移、進捗、速度、アウトプットの品質などを定量チェック。
　・実際のエンジニアに直接聞くことも必要。

③　文化（カルチャー）の整備
　・問題を隠さず早期に共有する文化が重要。
　・チーム内のコミュニケーション頻度の増加。

④　失敗事例・成功事例の継続的収集

　これらは単なる実務的なチェックリストではなく、すべて指導者が「何を評価し、何を許容し、何を止めるか」を具体化するための仕組みである。AI活用の成否は、ツールではなく、この運用設計の精度に依存する。

結論：AI時代は「指導者の責任」が可視化される時代である

　AIが導入されるほど、指導者の力量は鮮明に浮かび上がる。

　・AIを恐れて拒絶する指導者
　・魔法の杖のように過信する指導者
　・人間の能力を引き出すために使う指導者

　AIは、その差を増幅させる装置である。

　最終的に問われるのは、「どのような社会を望み、そのためにAIをどう使うのか」という指導者の意思だ。AIはそれを拡張するにすぎない。

　結局のところ、AIの民主化が進み、技術としては面白いが変化も大きく、誰もが苦しんでいる状況ともいえる。その環境下で先に進んでいくには指導者が重要であり、能力が「希少な人」ではなく「使いこなす人」に分散する社会になる。これはチャンスでもあり、使い方を誤ると格差や混乱も拡大する――だからこそ、技術だけでなく教育・倫理・ルール作りが同時に重要になることも忘れてはならない。最終的に問われるのは、「どのような社会を望み、そのためにAIをどう使うのか」という意思である。AIはその意思を増幅するにすぎない。だからこそAI時代とは、技術の進化の時代ではなく、指導者の器と責任が露わになる時代なのである。

　自身の30年以上にわたる両立経験を活かし、仕事と介護の両立支援システムLCATを開発・提供する株式会社チェンジウェーブグループ創業者・取締役による、CHRO目線からの「仕事と介護の両立支援」をテーマとした連載。

　「経営戦略と人材戦略の連動」は人材版伊藤レポートの最重要項目として明記され、今や人的資本経営の象徴となった。