先日、早期退職した50代の元管理職についての記事を読みました。
大企業で管理職を務めていたその方は、退職後の再就職にも自信を持っていたそうです。
これまでの経験や役職を考えれば、中小企業なら転職先はいくらでもあるだろう。年収も、それほど下がることはないだろう。
ところが、現実は違いました。
なかなか採用が決まらず、応募先の年収は以前の半分ほどにまで下がってしまったといいます。
さらに、面接ではこんなことを言われたそうです。
「実務はどこまでされていたのですか？ 判断と承認だけですか？ うちは印鑑を押すだけの人は、ちょっと……」
管理職として判断や承認を行うことも重要な仕事です。
大企業で長年管理職を務めてきた方ですからね。
組織を動かし、人を育て、さまざまな問題に対処してきた経験があるはずです。
ただ、その経験が別の会社でも同じように評価されるとは限りません。
昔から聞くような話ではありますが、AIの普及によって、管理職に求められる能力はさらに変化しています。
中小企業の管理職は、自分で動く
中小企業で求められる管理職は、プレイングマネージャーであることが多いです。
自ら実務を行い、その成果を確認し、必要な判断を下す。
それだけでなく、部門をまたいで複数の業務を管理することもあります。
大企業のように、担当者が作った資料が机に届くとは限りません。
座っていても書類は届かないのです。
必要な資料は自分で作ります。そのための情報も、自分で集めます。
誰かが仕事の指示を出してくれるわけでもありません。
会社の状況を把握し、課題を整理し、必要な仕事を自分で見つけて進めていく。
しかも、それを限られた時間と人員で、効率的に行わなければなりません。
これも管理職としての能力ですが、大勢の部下に仕事を割り振り、その成果を管理する能力とは、少し性質が異なるように思いますね。
そして、ここにAIが加わりました。
AIという部下を持つ管理職
これからの管理職は、単に「自分で資料を作れる人」になるのではなく、AIに仕事を任せ、成果を検証し、最終的な責任を負える人になるでしょう。
そして、もう一つ重要なのは、これまで部下に任せていた仕事の一部を、AIによって自分の手元に取り戻せることです。
これは管理職の役割を大きく変える可能性があります。
例えば、資料作成、情報収集、データ分析。
以前であれば、担当者に依頼し、完成を待ち、必要に応じて修正を指示していた仕事です。
今では、AIを活用することで、その多くを自分で進められるようになってきました。
もちろん、AIが出した答えをそのまま信用するわけにはいきませんが。
何を調べさせるのか。
どのような資料を作らせるのか。
出てきた結果は正しいのか。
その判断には、実務に対する理解が必要です。
AIによって仕事の進め方は変わっても、実務を理解することの大切さは変わりませんね。
これは、従来のプレイングマネージャーを、さらに効率化した姿だとも言えます。
管理職の役割はどう変わるのか
| 役割 | 従来型の管理職 | プレイングマネージャー | AIを活用する管理職 |
|---|---|---|---|
| 情報収集 | 部下に依頼 | 自分で収集 | AIで収集・整理 |
| 資料作成 | 部下が作成 | 自分で作成 | AIと共同で作成 |
| 分析 | 報告を受ける | 自分で分析 | AIで複数の視点から分析 |
| 業務の進行 | 部下に指示 | 自分でも実行 | AIと人に仕事を割り振る |
| 意思決定 | 管理職 | 管理職 | 管理職 |
| 最終責任 | 管理職 | 管理職 | 管理職 |
※実際の管理職の役割は企業規模や職種によって異なります。
AIを活用する管理職を、仮に「AIマネージャー」と呼ぶことにします。
このAIマネージャーは、単に部下をAIに置き換えた存在ではありません。
自ら仕事を組み立て、AIを活用し、より広い範囲の業務を進められる存在です。
AIで効率化しても、仕事は減らない
AIによって業務が効率化すれば、管理職の負担は軽くなるのか。
わたしは、必ずしもそうはならないと思います。
例えば、これまで5人で行っていた仕事を、AIを活用して2人で進められるようになったとします。
では、その2人の仕事は軽くなるのでしょうか。
おそらく、多くの企業ではそうならないでしょう。
これまでと同じ仕事を少ない人数で進められるなら、会社はさらに別の仕事を任せようとするはずです。
営利企業である以上、限られた人員や時間で、より大きな成果を求めることは自然なことです。
まぁ、効率化によって生まれた時間を、休暇や人材育成、新しい挑戦に充てる会社もあるでしょうが。
ただ、仕事を処理できる能力が高まれば、それに合わせて期待される成果も大きくなる。
これは、以前からプレイングマネージャーが抱えていた問題でもあります。
AIによって、その傾向がさらに強まる可能性があります。
仕事が早く終わるようになったからといって、仕事そのものが減るとは限らないんですね。
誰もが管理職のように仕事を進める時代
もう一つ、興味深い変化があります。
それは、AIを使えるのが管理職だけではないということです。
これまで複数人で行っていた仕事も、AIの活用により、一人で進められるようにもなるでしょう。
情報を集め、分析し、資料を作り、改善案を考える。
必要に応じて複数のAIを使い分ければ、一人で担当できる仕事の範囲はさらに広がりますね。
つまり、「AIが部下になる」というよりも、「誰もが管理職のように仕事を進められる時代になる」ということです。
実際、2026年に公表された米国企業の求人データを用いた研究では、生成AIの影響を受けやすい企業で、管理職の採用が相対的に19〜27％減少したという結果が報告されています。
これは米国の採用動向に関する研究であり、日本でも同じ変化が起きると断定できるものではありません。
それでも、AIによって組織の形が変わり始めている可能性を考える材料にはなります。
これまで管理職だけが担っていた仕事の一部を、一般社員も担えるようになる。
では、部下を管理する必要がなくなったとき、管理職という役職には何が残るのでしょうか。
管理職という役職に残るもの
わたしは、管理職という役職そのものの価値がなくなるとは思いません。
仕事の方向性を決めること。
会社として何を優先するのかを判断すること。
人と人との間にある問題を調整し、組織として成果を出すこと。
そして、最終的な責任を引き受けること。
こうした役割は、AIが普及しても必要でしょう。
ただし。
管理職であるというだけで、その能力が証明される時代ではなくなってくるんでしょうね。
部下が何人いるのか。
どのような役職に就いているのか。
それよりも、自分自身が何を実現できるのか。
そのために、どのような仕事を組み立て、どのようにAIや人を動かせるのか。
そんな能力が、これからの管理職には求められていくように思います。
最初に紹介した、印鑑を押すだけの管理職の話。
もちろん、印鑑を押すことにも責任があるんですよ。
ただ、その印鑑を押すために、何を理解し、何を判断しているのか。
AIが資料を作る時代になっても、そこは変わらないのではないでしょうか。
むしろ、印鑑を押すまでの過程に、自分がどれだけ関われるのか。
これからの管理職の価値は、そこに表れてくるのかもしれません。
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