AI導入から持続的な生産性へと移行する中国の経験は、世界の他の国々にとっての青写真となる。
混乱の段階はすでに始まっているが、より広範な課題は、AIによる拡張の恩恵を最大化するためにワークフローを再設計することである。
政府の取り組みは、第3段階、すなわちAI時代の雇用創出への移行を円滑にする助けとなっている。
中国は、「AI+」（AIを現実世界の産業に統合するための政策）を経済のより深部へと推進する一方で、起こりうる混乱を吸収するために必要な雇用・スキルの仕組みを構築することで、労働力が取り残されないようにしながらAIを拡大しようとしている。
AIがビジネスプロセスへと急速に浸透するなか、多くの企業はいまだに、その周囲で職務や管理の仕組みがどう変わるべきかを見極めようとしている。中国は、AI導入が持続的な生産性向上につながるかどうかを試す早期の事例であり、同時に労働者がこの移行に適応することを支援している。
初期の証拠は、この変化が個々の職務の置き換えというよりも、その周囲のタスク、能力、システムの再編成に関するものであることを示唆している。
労働力の再設計より先にプロセスの再設計を
アデコグループの地域担当プレジデントであるIan Lee氏は、この移行を3つの段階で説明している。AIが既存のタスクや役割を圧縮する「混乱」、人とAIが再設計されたプロセス内で協働する「拡張」、そして新たな役割や経済活動の形態が生まれる「創出」である。
第1段階はすでに目に見えている。コーディング、顧客対応、その他の定義された知識業務は、圧縮または自動化されつつある。それでもLee氏は、経験豊富な労働者が組織に呼び戻されている例も見てきた AIを活用した業務を導き、タスク単位の自動化では提供できない文脈やビジネス上の判断をもたらすためである。
中国では、この試みは大手テクノロジー企業をはるかに超えて広がるだろう。従業員20名または30名の企業には専任の変革チームがないかもしれないが、それでもどのプロセスがAIに対応できる状態かを見極める必要がある。Lee氏は次のように述べている。「悪いプロセスにAIを組み込むことはできない。」
順序が重要である。経営陣はまず、業務が事業全体をどのように流れているか、責任がどこにあるか、そして人の判断がどこで不可欠であり続けるかを理解する必要がある。その後になって初めて、タスクを自動化、拡張、または再配分できる。
Lee氏は、拡張をオーケストラの指揮に例えている。個々のAIエージェントの能力は高まっていくかもしれないが、調整には、各要素がどのように組み合わさるか、どこでトレードオフが生じるか、いつ介入が必要かを理解している人物が依然として必要である。技術は個々のタスクを実行できるかもしれないが、生産性の向上は、より広範なプロセスをいかにうまく組織できるかにかかっている。
AIは組織が人材に求める価値を変える
この変化は人材戦略の形も変えつつある。元ファーウェイの幹部採用担当者は、AIが中国の企業内で技術を適用する際の技術的な敷居を下げつつあると指摘している。これにより、学習の俊敏性とAIへの習熟を兼ね備えた人材、および技術が組み込まれる特定分野の専門性を持つ人材の価値が高まっている。
したがって「AI人材」はAIエンジニアにとどまらない。彼女が挙げた金融分野の事例では、業務部門の専門家が、別個の技術チームよりも基盤となるプロセスやビジネスの文脈をよく理解していたため、AIを活用したワークフローを自ら構築した。
その影響は人事管理にも及ぶ。AI採用システムを導入したり、AI講座を追加したりすることは、人材の変革にはあたらない。人事部門は依然として、事業がどのように運営されているか、従業員に何が期待されているか、そして業務の変化が能力と説明責任にどう影響するかを理解する必要がある。
実際、この原則は生成AI以前から存在していた。ファーウェイが2012年に人事職向けの初の新卒採用プログラムを開始した際、12名の採用者のうち半数は理工系の学位を持つことが求められた。目的は、事務的機能を超えて業務を行うために必要な分析力と事業理解を備えた人事専門家を育成することであった。
AIはその期待をより重要なものにしている。人材リーダーは、仕事そのものの再設計に参画することがますます求められている。
キャリア開発はラダーを超えて進化している
同じ変化は、キャリアの築かれ方も変えつつある。中国人民大学のZhou Wenxia教授は、新たに現れつつある環境を“マップレス・キャリア時代”と表現している。数十年にわたり、キャリアは比較的予測可能な道筋をたどってきた。教育、安定した組織への就職、そして段階的な昇進である。そのモデルが機能していたのは、仕事や産業がゆっくりと変化していたからである。AIは、その安定性を当然視することを難しくしている。
Zhou氏は、伝統的なキャリアのラダーを「森を育てること」と対比させている。特定の雇用主や固定された道筋に依存するのではなく、労働者は学び続け、役割を越えて移動し、仕事の変化に応じても有用であり続ける経験を積む必要がある。
AIはその経験の得られ方も変えつつある。定型的な業務や若手向けの業務が自動化または加速されるにつれ、かつて従業員が事業を学ぶ助けとなっていた仕事の一部は、新たな育成の道筋が整う前に消えてしまうかもしれない。
組織にとって、これは個人のキャリア計画を超えた問題である。若手の業務は歴史的に、従業員が顧客の行動、意思決定の方法、ミスの修正方法、そして専門的な判断力がどのように育つかを学ぶ訓練の場として機能してきた。
探索的研究（AIGW政策オブザーバトリー）は、関連するリスクを指摘している。すなわち、組織は若手従業員が判断力を培ってきたタスクの一部を自動化する一方で、学習価値の乏しい業務を残してしまうかもしれない。また、AIの支援による優れた成果物は、従業員が結果を独力で説明、検証、または疑問を呈することができるかどうかを覆い隠してしまうこともある。
人材リーダーにとっての示唆は明快である。若手のタスクを圧縮する前に、そのタスクが培っていた能力を特定する必要がある。そうしなければ、短期的な効率性が、将来のリーダーシップの供給網をひそかに弱めてしまうおそれがある。
中国は移行のためのインフラを構築している
Leeの枠組みの最終段階である創出は、予測がより困難である。過去の技術は、移行の開始時には想定しにくかった産業や職業を生み出す前に、既存の仕事を置き換えてきた。
そのため、「未来のスキル」の固定リストはいかなるものも脆弱である。より持続的な対応は、需要の変化を検知し、研修を更新し、労働者が新たな機会へ移行することを支援できる仕組みである。
中国の第15次五カ年計画（2026～2030年）は、AIを雇用への影響とあわせて取り上げ、新興技術が仕事に与える影響に対応するための措置を求めるとともに、雇用創出の潜在力を強化することを求めている。
その後に策定された第15次五カ年計画期間の雇用優先戦略は、これをより具体的なものにしている。人とAIの協働による新たな就業形態、100万人の若者の支援を目指す大規模な青年雇用スキル施策、そして技術職、技術者職、管理職を含む約100万件のインターン職を求めている。
この方向性は注目に値する。スキル政策は、教育を仕事の開始前に完了させるべきものとして扱うのではなく、労働市場の需要、研修、雇用の間のフィードバックループに基づくモデルへと移行しつつある。
フォーラムがリーダーのAIの理解と責任ある革新での協働をどのように支援しているか
AI卓越センターは、セクターを越えてリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会に与える影響を理解することを支援している。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、情報に基づいた対話を支援している。
信頼できる場と協働的な取り組みを通じて、センターはパートナーが共通の理解を築き、AIの革新と利用に対する責任あるアプローチに向けて協力することを可能にしている。
中国のAI労働力への移行はまだ初期段階にある。しかし、すでに一つの教訓が現れつつある。労働力のインフラは、AIインフラの一部になりつつあるということである。企業にとって、プロセスの再設計、能力開発、キャリアの流動性は、当初からAI戦略の内側に組み込まれるべきものになりつつある。こうした仕組みを早期に構築する組織は、技術の導入を持続的な生産性向上へと転換するうえで、より有利な立場に立つだろう。
