AIも「空気を読む」のは苦手？メルカリが直面した意外な共通点

この問題は、特に管理部門や事務職、顧客対応に携わる人々の仕事に大きな影響を与えます。例えば採用管理の現場では、ウォンテッドリーがアンソロピック社などの生成AIを導入し始めていますが、ここでも「自社がどのような人材を求めているか」が言語化されていなければ、AIは適切な判断を下せません。ルールが担当者の頭の中にしかないルーチンワークや、前例踏襲で進められる業務ほど、AIへの置き換えが進まず、結果として生産性が停滞し続けるリスクがあります。

AfterAI編集部としては、この状況を「組織のデトックス」のチャンスと捉えています。AIが空気を読めないのは、AIの欠陥ではなく、組織が「説明責任」を果たせていない証拠です。職場の暗黙知を一つずつ紐解き、誰が見てもわかる形に書き出す作業は、一見遠回りに見えます。しかし、AIが理解できるほど透明性の高い組織は、新人や海外人材にとっても圧倒的に働きやすい場所になるはずです。AI導入の成否は、最新ツールを買う予算があるかではなく、自分たちの仕事をどれだけ「言葉」にできるかにかかっています。

よくある誤解として、AIは大量のデータを読み込ませれば、社内の複雑な人間関係や独自の文化まで勝手に学習してくれるという期待があります。しかし、AIは魔法ではありません。データ化されていない「忖度」や「暗黙の了解」を推測させるのは、人間が超能力を期待されるのと同じくらい酷なことです。AIに期待する前に、まずは自分たちが「何を、なぜ、どのように」決めているのかを整理する必要があります。

今日からできる最初のステップは、チーム内で当たり前になっている「あの件」「いつもの感じで」という曖昧な表現を禁止することです。すべての指示を、背景を知らない第三者が読んでも理解できるレベルまで具体化する訓練を始めてみてください。それはAIへのプロンプト（指示文）を磨く練習にも直結します。

次に、業務の手順書に「なぜこの作業が必要なのか」という理由を一行書き添えてみましょう。判断の根拠が明確になれば、AIはそのロジックを学習し、あなたの強力なパートナーになります。理由のない作業は、AI時代には不要なコストとして真っ先に削ぎ落とされる対象になるでしょう。

最後に、社内の会議やチャットでの決定事項を、必ず「ログ（記録）」として残す習慣をつけてください。空気の中で消えていく合意形成を文字として固定する。この地道な「言語化」の積み重ねこそが、AIを使いこなし、同時に多様な人材が活躍できる強い組織を作るための唯一の近道なのです。