なぜ生成AI活用で「チーム崩壊」…？ 日本の“察する文化”が招く「落とし穴の正体」

AI活用で「チームがまとまらなくなる」納得理由

　まず、多くのリーダーが抱いている前提を疑うところから始めましょう。私たちは無意識に、「同じ会社で働いているのだから、価値観はある程度そろっているはずだ」と思い込んでいます。しかし、現実はどうでしょうか。

　1人ひとりが異なる背景や経験を持つチームでは、「常識」はかんたんに裏切られます。始業時間の捉え方、会議中の振る舞い、報告のタイミング。世代が違えば、それだけで「当たり前」は大きくずれます。氷河期世代とZ世代の間で、話がかみ合わない場面を目にした人は多いはずです。

　これまでは、その「ずれ」を「察する文化」が覆い隠してきました。言葉にしなくても、空気を読んで合わせる。日本の組織が得意としてきたやり方です。

　ところが、AIの普及がこの前提を崩します。業務が言語化され、プロンプトとして機械にわたされ、判断の一部が自動化されていく。そのプロセスでは、「なんとなく察する」余地が急速に狭まっていきます。曖昧なまま握っていた前提が、言語化を迫られた瞬間に、実は共有されていなかったことが露呈するのです。

　実際、こんな場面に心当たりはないでしょうか。

　ある業務をAIに任せようと、手順をプロンプトに書き起こそうとした瞬間、チーム内で意見が割れる。「この作業は、まず全体を確認してから進めるものだ」と言うベテランと、「いや、部分から着手して後で調整するのが普通だ」と言う若手。

　これまでは、どちらも「当然そうするもの」と信じたまま、言葉にせずすれ違っていたのです。AIにわたすために言語化しようとして、初めて前提のずれが見えた──そうした事態が、いま多くの現場で起きています。

　つまり、AI活用が進むほど、チームの「まとまらなさ」は隠せなくなります。これは危機ではありません。これまで放置してきた課題が、ようやく見えるようになった、というだけのことなのです。

チームに潜む、2つのタイプの「落とし穴」

　では、まとまらないチームをどうすれば良いのか。手っ取り早い答えは、「価値観をそろえること」です。しかし、ここに落とし穴があります。世の中のチームは、大きく2つのタイプに分けて考えられます。

　1つは、メンバーの価値観や能力が比較的そろっている状態のチームです。私はこれを「単彩チーム」と呼んでいます。似た人材を採用したり、トップダウンで価値観を統率したりして構成される。オペレーションを正確に回すチームや、数の力で勝負する組織では、単彩チームはうまく機能します。

　しかし、単彩チームには弱点があります。全員が同じ方向しか見ていないため、想定外の変化に弱く、新しい発想が生まれにくいのです。同質性は、安定と引き換えに、イノベーションの芽を摘みます。

　かといって、多様な人材をただ集めれば良いわけでもありません。文化も価値観もバラバラな人を集めただけでは、それぞれが自分の判断で勝手に動き、チームとしてのまとまりを失います。

　表面上は当たりさわりなく会話しながら、内心では互いを信頼していない。私はこの状態を「雑多チーム」と呼んでいます。多様性が、そのままコストに化けてしまった状態です。 　AI時代に目指すべきは、価値観までそろえた「単彩チーム」でも、多様な人材を集めただけの「雑多チーム」でもありません。必要なのは、異なる価値観や世代、職責を残したまま、向かう方向だけをそろえる「多彩チーム」です。

　そのためには、日本企業が頼ってきた「察する文化」から脱し、行動、その背景にある戦略・目標、ビジョン、価値観までを「4層ループ学習」で言語化して、互いの前提をすり合わせることが重要です。価値観はそろわないことを前提に、違いを資源として生かせる組織こそが、生成AI時代に成果を生み続ける「最強チーム」になり得るのです。

AI時代に強い、目指すべき「チームの在り方」

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