中間管理職の存在意義は？ 鍵を握る、唯一AIが学習できないデータ
Momentor 坂井風太氏（以下、坂井）：さまざまな企業と話していても、AI時代の組織構造をどうすべきかは常に話題に上がります。まず、AIエージェントも含めた人員計画や予算計画を立てなければなりません。通常、現場に必要なスキルに対して、人を採用しますよね。そのスキルを人で埋めるのか、AIエージェントで埋めるのかを考える時代に突入したと実感しています。
もちろん、AI時代だからといって既存の組織構造が一気に変わることはないでしょう。たとえば、社長が方針を決め、本部長・部長とつづき、現場が推進していく仕組みは、おそらく大きく変わらないと思います。トップダウンで引っ張る瞬間は必ず必要だからです。一方で、私が着目しているのが中間管理職の役割。中間管理職自身の"決める力"の重要性が増しています。
AIを活用すれば大量のアウトプットが生成できる反面、速く正確に最適解を選ぶスキルが求められます。特に"精度"は重要です。プロダクト開発であれば、「本当に当社のビジョンに合っているのか」「ユーザーに喜んでもらえるか」「倫理的な問題はないか」といった視点で精査しなければなりません。ここが、中間管理職の判断力に委ねられているのではないでしょうか。
藤井（編集部）：マネジメントと聞くと、部下の進捗管理や承認作業が浮かびますが、それらはAIができてしまいますよね。そう考えると、「決める」「現場とともに考える」ことが、最終的に残る仕事のように思います。
坂井：そうですね。加えて、部下もAIでアウトプットを生成するとなると、現場にも良し悪しを判断する真善美の感覚が求められるわけです。
藤井：部下も、自らの仕事を任せたAIエージェントをマネジメントする立場になる……。成果を出しながら徐々に出世していく今までの流れに対して、いきなりマネジメント能力が問われます。育成の難易度もかなり上がりますね。
坂井：まずは、マネジメントに必要な真善美の判断力がどのように培われるのかを考えましょう。
人が得られる経験には「直接経験」と「間接経験」の2種類があります。間接経験は、本で読んだことや誰かから聞いたこと。直接経験は、自分が顧客と会って感じたことをはじめ、五感を通じて得た情報です。AIのアウトプットは、結局のところ構造化・記号化された過去データに基づいた予測にすぎません。この現実世界に生きているわけではないですから。営業であれば、実際に顧客と会って話してみなければ得られない情報がたくさんありますよね。つまり、生身の情報が、AIが下す判断との大きな差になるわけです。
この生身の情報は、よく一次情報と誤解されることもあります。しかし、一次情報と直接経験は少し異なります。たとえば、研究論文の原点は一次情報ですが、直接経験は人と話して相手が喜んだ、悲しんだといった生物学的な情報を指します。これこそが差を生むのです。
