2026年、AIを学んでいない人が“説明についていけなくなる”時代が始まった
saitoh2026年に入り、仕事の現場で静かに、しかし確実に起きている変化があります。
それは――
「AIを学んでいない人が、説明を聞いても理解できなくなる」
という現象です。
AIが仕事を奪う、奪わないという議論よりも、
もっと現実的で深刻な変化が、すでに始まっています。
■「AIができるかどうか」ではなく「話がわかるかどうか」の問題
最近、こんな場面が増えていませんか。
- 会議でAIを前提にした話が出る
- 業務改善の説明にAI用語が混ざる
- 外部業者や若手社員の説明が理解しづらい
- 「つまりどういうこと？」と何度も聞き返す
これは能力の問題ではありません。
“前提知識”の差が生まれているだけです。
2026年現在、AIは
「使える人だけの専門ツール」ではなく、
仕事の前提条件になり始めています。
■説明についていけなくなる人が増える理由
なぜ今、この問題が表面化しているのでしょうか。
理由は大きく3つあります。
① 会話の前提にAIが含まれるようになった
「AIで整理すると」「AIに投げたら」「生成したたたき台を元に」
こうした言葉が、説明の中に自然に出てきます。
② 業務プロセス自体がAI前提に変わりつつある
資料作成、調査、企画、報告。
その裏側でAIが使われていることが増えています。
③ 学んでいる人と、まったく触っていない人の差が広がった
2024〜2025年に触り始めた人は、
すでに“当たり前の感覚”を持っています。
■「AIが使えない」よりも危険なのは「話がわからない」こと
AIを自分で使えなくても、
最初は問題ありません。
しかし、
- 説明を理解できない
- 判断の前提がわからない
- 質問ができない
この状態になると、仕事上の立場は一気に弱くなります。
2026年のリスクは「使えないこと」ではなく、
「理解できないこと」
これは、かつて
- メールが当たり前になった時代
- Web会議が当たり前になった時代
と、まったく同じ構造です。
■だから今、「個人として学ぶ必要」がある
個人レベルで求められているのは、
高度なスキルではありません。
最低限、次のことが分かるだけで十分です。
- AIで何ができて、何ができないか
- 仕事のどこで使われているか
- AI前提の説明がどういう意味か
「使える」より先に「わかる」状態になる
これだけで、
説明についていけなくなるリスクは大きく下がります。
■同時に、会社として「研修をやった方がいい」理由
この問題は、個人任せにすると必ず歪みが出ます。
- わかる人と、わからない人の差が広がる
- 説明に余計な時間がかかる
- 認識のズレによるミスが増える
- 若手とベテランの会話が噛み合わなくなる
だからこそ、2026年以降は
AI研修＝IT研修ではなく、共通言語を揃える研修
という位置づけが重要になります。
全員が同じ前提で話せる。
それだけで、組織のスピードと精度は大きく変わります。
■研修で教えるべきは「使い方」より「前提理解」
ここでよくある誤解があります。
「AI研修＝操作方法を教えるもの」
しかし本当に必要なのは、
- AIの基本的な考え方
- 仕事にどう組み込まれているか
- どこまで任せてよくて、どこは人が判断するか
といった “共通認識”の整理 です。
操作は後からいくらでも覚えられます。
前提が揃っていない方が、はるかに危険です。
■2026年は「知らなくても何とかなる」最後の年ではない
正直に言えば、
2026年は
「知らなくても、まだ何とか誤魔化せる」
最後のラインに近い年です。
ここで何もせずにいると、
- 話についていけない
- 判断が遅れる
- 信頼を失う
という状態が、
静かに、しかし確実に進んでいきます。
■まとめ：AIを学ぶ理由は「便利だから」ではない
最後に、結論を整理します。
- 2026年、AIは仕事の前提になり始めている
- 学んでいない人は「説明についていけなくなる」
- 危険なのは使えないことではなく、理解できないこと
- 個人として最低限の理解が必要
- 会社としては共通言語を揃える研修が不可欠
AIを学ぶ理由は、
「使いこなすため」ではありません。
「仕事の会話から落ちないため」です。**
2026年は、その分かれ目に立っている年です。
