7月3日、Kit Eatonが「AI Was Supposed to Make Young Workers Faster. Instead, It's Eroding the One Skill They Need Most」と題した記事を公開した。AIの普及が若い世代のクリティカルシンキングをはじめとするソフトスキルを低下させており、企業の採用・育成に深刻な影響を与えつつあるという内容だ。採用の現場で何が起きているのかを丁寧に追った記事として読み応えがある。
AIが速度をもたらす一方で、失われていくもの
電卓が普及した時代、「子どもたちの暗算力が失われる」と批判する声があった。教師たちが電卓の教室持ち込みに反対したという話は広く知られており、今、生成AIをめぐって同様の論争が起きている。そして今回は、Microsoftですら「AIがユーザーのクリティカルシンキングを損なう」と懸念を表明している。
こうした状況に新たな根拠を与えるのが、マサチューセッツ州を拠点とするAI採用スクリーニングスタートアップ**Cangrade**の調査だ。同社は数千件に及ぶ労働者のスキル評価データとAI関連の求人情報を分析し、Gen-Z（Z世代）および若いミレニアル世代の求職者について、以下の結果を導き出した。
- コミュニケーション能力：平均より14%高い
- クリティカルシンキング：平均より約20%低い
- 細部への注意力：平均より17%低い
- 創造的な問題解決能力：平均より10%低い
重要なのは、この数字が「AIによって能力が失われた」という因果関係を直接示すものではない点だ。あくまでCangradeが保有する評価データ上で、若い世代の求職者が他の世代と比較して平均より約20%低いスコアを示しているという調査結果である。AI利用との相関については別途検討が必要だが、傾向として注目に値する。
コミュニケーション能力の高さは、AIが「実行」を担う時代において、人間が「解釈・調整・適切なプロンプト生成」を担うという文脈では強みになりうる。一方で、クリティカルシンキングと問題解決能力の低下は、業種を問わずほぼすべてのビジネスで致命的な欠点となる。
「AIが推論の穴を補ってくれる」という誤算
Cangradeのレポートが特に警鐘を鳴らすのは、AIが自信満々に誤った出力を返す場面での人間の判断力についてだ。レポートはこう指摘する。
「AIが主導する環境では、システムが確信を持って誤った回答を生成することがある。そこで人間の懐疑心と判断力は交渉の余地なく必要とされる」
つまり、AIに依存すればするほど、AIの回答が正しいかどうかを見極める能力が求められるのに、その能力こそが低下しているという皮肉な構造だ。いわゆる「ハルシネーション」と呼ばれるAIの誤出力問題は、現在の大規模言語モデルが抱える根本的な課題でもある。
CangradeのCEO兼創業者Gershon Gorenはさらに踏み込んでこう警告する。
「AIが推論の欠陥を補ってくれると組織が思い込めば、パフォーマンスではなくエラーをスケールさせるリスクがある。そしてチーム全体がその影響を反映することになる」
フロントラインの若手社員だけの問題ではなく、その影響が組織全体に波及しうるという点が重要だ。
Cangradeとは何者か
今回の調査の発信元であるCangradeは、AIを活用した採用スクリーニングツールを提供するスタートアップだ。候補者の認知能力・性格特性・ソフトスキルをアセスメント形式で測定し、職務適合度を予測するプラットフォームを展開している。調査データは同社が実際の採用プロセスで蓄積したスキル評価データに基づいており、採用の実務に近い文脈での知見として参照価値がある。ただし、自社プラットフォームのデータを用いた調査である点は解釈の際に留意が必要だ。
企業にとっての実務的な影響
AIの浸透速度は急速だ。2026年初頭の調査では米国成人の60%が毎日AIを使用しており、英国の直近の調査では国民の73%が直前の1ヶ月以内にAIを日常生活で使っていたと報告されている。
こうした背景を踏まえると、「若くて意欲的な人材を採用すれば創造的思考が注入される」という期待は、修正が必要かもしれない。元記事が示唆するのは、スキル評価の設計を見直すことへの必要性、そして入社後のソフトスキル研修を早期に組み込む重要性だ。
※編集部の考察：「Gen-Z採用においては従来より多くのスクリーニング工数が必要になる」という解釈は元記事の直接の主張ではないが、Cangradeの調査結果を採用実務に引き寄せて読んだ場合の示唆として議論の余地がある。
もちろん、これは一社の調査に基づく知見であり、断定的に捉えるのは早計だ。しかし、AIの急速な普及と若手のスキル構造の変化という二つのトレンドが重なる今、採用・育成の設計を見直す契機として読む価値はある。
詳細はAI Was Supposed to Make Young Workers Faster. Instead, It's Eroding the One Skill They Need Mostを参照していただきたい。
