そこで、必要なのは「意味があるか」ではなく、意味を具体的に伝えることなのです。
たとえば、
「この資料を整えておくと、営業担当が説明に使える時間が増えます」
「今回は会議全体の流れを知ってほしいので、議事録をお願いしたいです」
「この作業は確かに自動化できるかもしれません。やりながら改善案も考えてもらえますか」
と伝えれば、同じ仕事でも受け止め方は変わります。
反対に若手側も、「意味ありますか?」だけで終わらせず、
「この作業の目的を教えてもらえますか?」
「この部分はAIで効率化できそうですが、試してもいいですか?」
と聞けば、会話はずっと建設的になります。
「やる・やらない」の対立ではなく、「なぜやるのか」「もっとよいやり方はないのか」
を話し合えるからです。
「その仕事、意味ありますか?」は悪い質問ではない
AIによって、これまで人が当たり前にやってきた仕事の一部は、確実に見直され始めています。だからこそ、「これ、本当に必要ですか?」と問い直す視点は、これからの組織にとって重要です。一方で、すべての仕事が「自分の成長になるか」「タイパがいいか」だけで判断できるわけでもありません。目立たない仕事を誰かが担うことで、組織全体がスムーズに動いていることもあります。
若手の「無駄をなくしたい」という感覚と、上司が培ってきた「仕事は全体で見る」という経験。本来、この2つは対立するものではありません。うまく組み合わされば、むしろ組織をアップデートする力になります。
AIで仕事の進め方そのものが変わっている今だからこそ、こうした「意味の共有」が、これまで以上に重要になっているのではないでしょうか。


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