はじめに：AIの進化に伴う「若い世代、未経験者」への厳しい現実

AIの急速な進化により、社会の在り方、そして私たちの「働き方」は根底から変わろうとしています。

とりわけ注目すべきは、若い世代が「経験を積む機会を奪われつつある」という静かな危機。そしてもう一つ──長年経験を重ねてきた30〜40代以上の世代にとっては、キャリアを再定義できる大きなチャンスが訪れています。

AI時代に世代間で起きている「経験格差」という構造的変化を、私たちはどう捉え、どう乗り越えるべきなのでしょうか？

経験格差とは何か？──背景と定義を整理

「経験格差」とは、AIの進化が加速する現代において、特に若年層が従来の業務プロセスを通じて得られた「実務経験」や「試行錯誤の機会」を十分に積むことが難しくなっている現象を指します。

一方で、ベテラン層はこれまでの経験知をAIと組み合わせることで、新たな価値創出の機会を得る可能性が高まっています。この世代間の経験値の差が、キャリア形成や市場価値に大きな影響を与えることが懸念されています。

経済産業省の調査によると、20代のうちスキルギャップを感じている人の割合は約56%にのぼります（※1）。これは上の世代と比べ、業務を通じた学習機会が減っていることが一因とされています。

（※1 出典：経済産業省「未来人材ビジョン」2022）

AI時代に求められる「本質的な能力」とは？

AIの能力は目覚ましい進化を遂げていますが、それでもなお、人間にしかできない仕事は存在します。

「経験」は今、最も価値ある資産かもしれません。

AIで差が出にくくなった時代に、逆に浮かび上がるのが、「経験からくる判断力と構造化力」です。そして、これは年齢ではなく積んできた「場数」と「視座」で決まります。

今の時代に求められるのは、以下のような人間ならではの資質です：

• AIが出した答えに対し、最終判断を下し、責任を持つ力
• AIを正しい方向へ導く舵取りの力（問いの設計・意図の明確化）
• 自分の言葉で語り、意味づける力──すなわち言語化能力、哲学、知見、人間性

これらは、単なるスキルではなく「経験の積み重ね」によって磨かれていくもの。

つまり、人が何を経験し、どう失敗し、どう考え抜いてきたかがそのまま差になるのです。

なぜ若手は経験を積みにくいのか？その構造的な理由

成長のプロセスが失われつつある

かつて新人や若手が任されていた「地道な業務」──資料整理、リサーチ、アイデアの下書き、試作…

これらは今、AIが代替可能になりつつあります。

企業の本音もシンプルです。

「この作業、AIでできるなら人に頼む必要ないよね？」

この現象が引き起こしているのは、次のような成長機会の喪失です：

• 基礎的な現場感覚の欠如
• 小さな失敗から学ぶ機会の減少
• 試行錯誤の“蓄積”ができない

かつての「下積み」は、見えない形で多くの判断力・直感・文脈理解を育んできました。

そのプロセスをすっ飛ばしてしまうと、AIをうまく使えるどころか、“使われる側”になってしまう危険も孕んでいます。

「若手が育たない」のではなく「育てる設計がされていない」──これは人材開発研究者である○○氏の言葉です（※2）。

（※2 出典：○○大学 ○○教授 論文「経験知の伝達と階層間断絶」2023）

ベテラン世代に訪れた「逆転のチャンス」

経験 × AI = キャリアの再加速

一方で、過去に地道な努力を重ねてきた人にとって、AIは最強のブースターになります。

• 豊富な経験値がAIの出力を見極める“軸”になる
• 過去の失敗の記憶が、AI活用の方向性を左右する
• 積み重ねた知見や信念が、AIに独自の文脈を与える

AIは万能でも完璧でもなく、あくまで“道具”。

その使い方次第で、大きな成果にも凡庸な結果にもなります。

つまり、「AIをどう使うか？」という問いに答えられるのは、経験者だからこそ。

今こそベテランが再び輝くタイミングなのです。

経験格差を解消する具体的な方法（個人・企業別）

AI時代における経験格差を乗り越えるためには、個人と組織の両面からのアプローチが不可欠です。

若手側のアクション（個人レベル）：AI時代における「新しい経験」の積み方

リアルな経験が得にくい今だからこそ、「擬似経験」や「能動的な学習」を積むことが重要です。

• 小さなタスクから成果を積む（マイクロゴール設定）: AIが代替するような業務でも、そのプロセスを細分化し、自身で目標を設定して達成する経験を積む。
• フィードバックをもらいやすい人間関係づくり: 上司や先輩、同僚との積極的なコミュニケーションを通じて、自身の業務や思考に対するフィードバックを積極的に求める。
• 社外リソース活用（オンライン学習、メンターサービス）: オンラインコース、MOOCs、プログラミングスクールなどで新しいスキルを習得したり、社外のメンターから多様な視点や経験談を学ぶ。
• AIと積極的に対話し、思考プロセスの幅を広げる: AIの回答を鵜呑みにせず、「なぜこの答えが出たのか」「別の視点はないか」と深掘りすることで、自身の思考力を鍛える。
• 回答ではなく、「問い方」や「解釈の違い」に注目する: AIへのプロンプトを工夫し、より質の高い情報を引き出す練習をする。
• 自分なりの視点や切り口を持てば、アウトプットに深みが生まれる: 独自の視点や哲学を磨き、AIの生成物を自身の言葉で再構築する力を養う。
• 実務以外の場で“失敗”する勇気を持つ: 個人プロジェクトや副業、模擬ケースなどで、リスクを気にせず試行錯誤を繰り返し、失敗から学ぶ経験を積む。
• 下積み的な仕事は積極的に行う: 面倒がらずに、リアル、オフラインの実体験や経験を積めるチャンスに積極的にチャレンジする。

結局のところ いくら AI が 進化したところで、最終的に自分で考え自分で行動して、自らの経験として血肉としていく活動は必要になるということですよね。そこはショートカットできないということで

ベテラン側のアクション（組織レベル）：経験を活かしたAI活用戦略

長年の経験を持つベテランは、その知見を若手に伝え、組織全体の経験値を高める役割を担えます。

• 経験の言語化（ナレッジ共有会・内製マニュアル）: 自身の成功体験だけでなく、失敗談やそこから得た教訓を具体的に言語化し、若手と共有する場を設ける。
• 「任せてみる」制度設計（リーダーシップトライアル）: 若手に責任ある業務やプロジェクトを積極的に任せ、裁量を与えることで、実践的な経験の機会を創出する。
• 評価制度の見直し（過程も評価）: 結果だけでなく、試行錯誤の過程や学び、AI活用への取り組みなども評価対象に含めることで、若手の挑戦を後押しする。

人材教育も AI に丸投げ とはいかず初期の設計が大事になりますよね。ただ、今までよりは効率的になるのは間違いないので AI の効果的な活用は必須ですね

企業・チームでできる仕組みづくり

組織全体で経験格差を解消し、持続的な成長を促すための仕組み作りが重要です。

• 1on1による関係構築: 定期的な1on1ミーティングを通じて、上司と部下の信頼関係を構築し、キャリアの悩みやスキルの課題について深く話し合う機会を設ける。
• ピアレビュー制度: 同僚同士が互いの業務や成果についてフィードバックし合うことで、多角的な視点からの学びと成長を促す。
• 世代横断プロジェクト: 若手とベテランが混在するチームでプロジェクトを進めることで、自然な形で知識や経験の共有、相互理解を深める。

やはりいつの時代もコミュニケーションが大事で、人間は感情で動く生き物ですからね。最終的には。

IT や AI の進化により効率的にできることが多くなった反面、よりリアルな実体験、そしてよりウエットのコミュニケーションが改めて重要なのかと思います。

実際の事例：成功している組織が実践していること

経験格差の解消に積極的に取り組む企業では、以下のような具体的な施策が成果を上げています。

これらの事例からわかるように、単なるAIツールの導入だけでなく、それを活かすための「人」と「組織」への投資が成功の鍵を握っています。

世代を超えて、AIを味方にする

AI時代は、単なる“新しいツールの登場”ではありません。

それは、「何を学ぶか」「どう成長するか」が根本から変わる時代でもあります。

大切なのは、自分の世代ならではの強みと、時代の変化を正しく結びつけること。

技術は進化しても、最後に価値を生み出すのは人間の判断です。

その判断は、日々の経験の積み重ねと“自分自身の哲学”からしか生まれません。

終わりに：あなたはどんな“問い”をAIに投げかけますか？

AIの進化は止まりません。

でも、AIがどこまで進化しても──「問い」を立て、「意味」を与えるのは、あなた自身です。

経験値が乏しいと感じる若者も、時代の変化に戸惑うベテランも、

それぞれの立場から“問いの力”を磨くことがAI時代には必要になると思います。

あなたの人生経験すべてが、AI時代における「差別化要素」になっていきますからね。