＜前編＞ 　前編では、AIの本質的な限界を指摘した。AIは知識を持つが、責任を持たない。だから「決める」ことができない。では、その限界を補うのは誰か。答えは意外なほど明快だ。 　負けたことがある人間だ…
続きを読む

＜前回＞ ● バブル崩壊後の「成果主義」ブーム 　1990年代後半、日本企業は一斉に人事制度改革に動いた。バブル崩壊後の長期停滞、アジア通貨危機、グローバル競争の激化、株主資本主義の台頭。従来の年功的…
続きを読む

　AI時代の生き残り構造を、三つの層で読み解く 　AIの話になると、議論はすぐに「人間の仕事が奪われる」という方向に流れる。だが、その言い方は正確ではない。奪われる仕事と残る仕事があるのではなく、仕事…
続きを読む

＜前回＞ ● 生産性が上がった瞬間から、組織は危険水域に入る 　AI導入が一定程度進むと、ほぼ例外なく成果が出始める。業務は早くなり、ミスは減り、無駄は削られ、同じ人数でこなせる仕事量が増える。経営者…
続きを読む

● なぜ海外日系企業が先に揺れるのか 　海外日系企業が直面する次の危機は、人材流出だけではない。価格競争からの脱落である。AIを使いこなす企業がコストを下げた瞬間、競争条件は一変する。2027〜28年…
続きを読む

＜前回＞ ● AI導入で最初に起きるのは、成果差ではなく「業務の意味崩壊」である 　AIを導入すると、多くの経営者は「成果の差が一気に見えるようになる」と想像する。しかし実際に最初に起きるのは、それ以…
続きを読む

● A社事例：AIの地下浸透問題 　A社は、生成AIの社内導入について「まだ時期尚早」と判断し、公式には利用を認めていない。しかしある日、管理職から相談があった――。 　ここのところ、複数の若手現地社…
続きを読む

　ネットバンキングの利用方法をめぐり、ある出来事があった。先日、某銀行の店頭を訪れ、従来使用していた物理的セキュリティデバイスによる認証方式へ、その場で戻すことにした。現代の金融機関において、利便性が…
続きを読む

　AIはもはや単なるツールではなく、「エージェントを中心とした実行インフラ」へと構造転換しつつある。その核心は5つに集約できる。 　第一に、エージェント間通信プロトコルの標準化が進んでいる。MCPやA…
続きを読む

＜前回＞ ● KPI幻想、承認を「人の仕事」にしている限り組織は動かない 　前回で見た通り、企業が停滞する最大の原因は、承認が欠乏していることではない。より正確に言えば、承認を「人間が配るもの」と信じ…
続きを読む