前回（『日本語で議論できるMBAは“経営幹部士官学校”になりうる』）は、OJTが機能しなくなる中で次の時代の幹部育成に国内MBAが果たしうる役割を論じた。 より気がかりなのはその前提となる雇用構造そのものの変化である。AIの登場は、ホワイトカラーの仕事を効率化するだけでなく、その内部構造を静かに、しかし決定的に組み替え始めている。
まず現状を確認したい。日本企業において修士号取得者はすでに珍しくない。MBAに限らず、社会学、公共政策、国際関係など多様な分野の修士人材が増え、企業内にも一定数存在する。しかし統計的に見れば、日本の修士号取得者は人口100万人あたり約600人にとどまり、米国の約4分の1、英国の約10分の1という水準にある。とりわけ人文・社会科学分野ではその差はさらに大きく、欧米の10分の1程度にすぎない。それにもかかわらず企業の現場では「修士人材は珍しくない」と感じられる。このギャップは、日本企業が内部で人材を吸収してきた構造の結果である。
しかし彼らの多くは経営層に上がるわけでもなく、かといって明確な専門職として位置づけられるわけでもない。「知的であるが代替可能な中間層」として滞留して大卒社員と混合しているのが実態だ。
ホワイトカラーは大きく３つの層へと再編
雇用構造変化でさらに重要なのは、AIそのものが専門性需要を生んでいるわけではないという点である。人口動態、制度疲労、地政学的緊張、エネルギー転換といった Hard Trends （OJTなき時代②で述べた“変わらない未来前提）が複雑化し、過去の経験や経営理念だけでは判断を誤る領域が拡大している。AIはこの構造変化を可視化し、さらに加速させているにすぎない。
こうしたHard Trendsによる構造変化に、AIがさらに介入する。資料作成、リサーチ、初期分析、論点整理といった業務は急速に自動化されつつある。これまで「地頭の良さ」や「処理能力」によって差別化されてきた領域が、テクノロジーによって平準化される。その結果、ホワイトカラーは大きく３つの層へと再編される。
- 意思決定を担う上層
- AIに代替されやすい中間層
- 新たに浮上する高度専門層
従来の主力であった中間層が縮小し、上と横へ分解される構図である。そしてこの再階層化は、日本企業において特に深刻な影響をもたらす可能性が高い。なぜなら、日本は長く「ジェネラリスト大量生産モデル」に依存してきたからである。AIは、このモデルの前提そのものを揺るがしている。
ここで重要なのは、単なる専門性ではない。 Hard Trendsが複雑化するなかで「理解していないと意思決定できない領域」が拡大している点である。AI、医療、金融、エネルギー、制度設計といった分野では、表面的な理解では判断を誤るリスクが高い。経営者自身がすべてを深く理解することは現実的ではないが、それでも意思決定の責任は免れない。
このとき機能するのが、「誰に依拠しているか、どの専門家を頼ったのか」を明示できる仕掛け・説明責任のスキームである。
筆者が関与する行政の現場でIT・デジタル化に関してはこの種の構図が先行して動いている。 ラインの官僚は最終責任を負うが、デジタルやシステムの深部までを完全に把握することは難しい。審査や制度の側面での正当性は担保されても、技術的な合理性は別の次元にある。そこで外部の専門人材がアドバイザーとしてPMO機能を支援し、「この判断は適切な専門知に基づいている」と説明可能にする。このポジションが制度として霞が関で認知されていること自体が、アカウンタビリティの一部を構成している。
この構造を支えるのがスキルの可視化である。IT分野ではITスキル標準・共通キャリアフレームワーク体系が整備され、「どのレベルの専門家が関与しているか」がガバナンスとして機能してきた。重要な のは、個々の知識の中身以上に、「専門家が関与していること自体が信頼の根拠になる」点にある。
ここから導かれるのが、Ph.Dの新たな位置づけである。従来、博士号は研究能力の証明とされてきたが、企業社会においては必ずしも積極的には評価されてこなかった。しかし、AI時代においては、Hard Trendsが複雑化し、AIが判断の前提分析を高速に変え得る時代においては、それは単なる知識の証明ではなく、「依拠してよい専門家」であることのシグナルとして再定義されうる。すなわち、理解困難な領域における意思決定を支える制度的装置の一部となる可能性である。
