管理職はAIでいらなくなるのか？実際にAIに日々9つの相談をしている推進担当が出した結論
お疲れ様です、ぽんずです。
管理職はAIでいらなくなる
AIで管理職は不要になる
AI時代に上司はいらない
最近、こういう記事やポストを見かける回数が増えた気がします。ニュースアプリを開いても、Xを眺めていても、気づけば目に入ってくる。
ワイは上場企業でAI推進担当をやっています。AIを社内に導入する側の人間であり、自分自身も管理職です。
だからこそ、この話題には思うところがあります。今日は「管理職はAIで本当にいらなくなるのか？」について、推進担当としての結論を書いてみます。
「管理職はAIに代替される」と聞いて推進担当が最初に思ったこと
正直に言うと、最初に思ったのは「まあ、一部はそうだろうな」でした。
たとえば、数字の集計や報告資料の作成。進捗の確認やスケジュールの整理。こういう「管理業務」は、AIのほうが速くて正確です。ワイ自身、くろ（Claude）にデータ分析を任せることが増えています。
でも、管理職の仕事って「管理業務」だけじゃないんですよね。
部下の話を聞いて何に困っているかを読み取る
経営の方針を現場の言葉に翻訳する
部門間の利害がぶつかった時に落としどころを探る
こういう「人と人の間に立つ仕事」は、AIにはまだ難しいと思っています。
以前、AI推進をやってみて「段取り力」と「調整力」が最強だったという記事を書きました。あの時の気づきと、今回の話は根っこが同じです。
つまり、管理職の仕事には「AIで代替できる部分」と「できない部分」がある。問題は、その境界線がどこにあるかです。
AI推進担当がAIに相談していることはデータ分析から戦略設計まで9つある
「管理職の仕事はAIで代替できるのか」を考える前に、ワイが実際にAIに何を相談しているかを並べてみます。
Xのアナリティクスデータに基づいた改善の相談
noteのアナリティクスデータに基づいた改善の相談
読まれないnote記事への対策
note記事作成に関する全般の相談
Xのアカウント設計やプロフィール、日々のポストに関する相談
Xで流れてくる「有益風な記事」の採用判断
SEO戦略の設計やキーワード選定
過去記事のリライト方針
記事パターンの偏り管理
ざっと並べて、自分でも驚きました。ここまでAIに相談しているとは思っていなかったからです。
しかも、これはプライベートの副業の話だけです。本業のAI推進の話は含まれていません。
ポイントは、どれも「AIに作業を丸投げしている」わけではないということです。データを見せて、一緒に考えて、最終的にワイが判断する。やっていることは、上司と部下の壁打ちに近い構造だと思います。
以前、AIに丸投げしたら「自分の言葉」が消えたという記事を書きましたが、あの失敗を経て、今のスタイルに落ち着きました。
Xで流れてくる「有益風な記事」もまずAIに聞くようになった
9つの中で、自分でも「これは変わったな」と思うのが6番目です。
Xを眺めていると「これを知らないと損」「今すぐやるべき○選」みたいなポストが流れてきます。いかにも有益そうな見た目をしているけど、本当に取り入れるべきかどうかは別の話です。
「洗剤とノウハウは混ぜるなキケン！」です。よそで効いたやり方が、自分のアカウントに合うとは限りません。
以前のワイなら、なんとなく「良さそうだな」と思ったらそのまま真似していました。でも今は、まず、くろ（Claude）に聞くようにしています。
こんな感じで壁打ちすると、くろはちゃんと意見を返してくれます。
それはぽんずさんの読者層とはズレてると思います
方向性は合ってるけど優先度は低いかもしれません
面白い視点ですが今の発信テーマとは軸が違うかもしれません
これって、会社で言えば上司や先輩に「これどう思います？」と聞いてるのと同じ構造です。違うのは、相手がAIだということだけ。
以前、AIとの壁打ちで腑に落ちた瞬間について書いた記事がありますが、まさにあの体験の延長にあると思います。
AIは管理職を代替しないが「壁打ち相手」にはなる
ここまで書いてきて、ワイが出した結論はこうです。
AIは管理職を代替しない。でも、管理職の「壁打ち相手」にはなる。
考えてみれば、管理職がやっている仕事の多くは「判断」です。この方針でいくか、この人に任せるか、このタイミングで動くか。判断の連続です。
でも、判断って一人でやると偏ります。誰かに「これどう思う？」と聞きたくなる瞬間が、管理職には山ほどある。
ワイの場合、その「誰か」がくろ（Claude）になっていました。しかも今回紹介した9つは、あくまでプライベートの副業だけの話です。
レビュー
壁打ち
構成案出し
資料の要約
データ分析
本業のAI推進では、少なくてもこれだけAIに相談しています。副業と本業を合わせると、もはやAIなしの働き方には戻れないレベルです。
これは「代替」ではなく「共創」だと思います。AIがワイの代わりに判断するのではなく、ワイの判断の精度を上げてくれている。以前、AIとやっていることは競争じゃなくて共創だったという記事を書きましたが、まさにその感覚です。
「管理職はAIでいらなくなる」と不安に思っている方がいたら、たぶん順番が逆です。AIを使いこなせない管理職こそ、いらなくなる側でありAIに置き換えられる存在になると思っています。
管理職がAIを使いこなすと何が変わるのか
「9つも相談してるなんて、ハードルが高い」と思った方もいるかもしれません。でも、ワイも最初から9つだったわけではありません。
最初は、記事のネタに困った時にくろに「何か書けそうなテーマある？」と聞いたくらいです。それが少しずつ広がって、データの分析、戦略の設計、リライトの方針と、気づけば9つになっていました。
だから、まずは1つでいいと思います。
たとえば、会議の後に「今日出た課題を、どう整理して次の行動に繋げればいい？」とAIに聞いてみる。部下との1on1の前に「こういう状況なんだけど、どう伝えるのがいいかな」と壁打ちしてみる。
それだけで、判断の精度が少し上がる感覚を味わえるはずです。
管理職の仕事がなくなるのではなく、管理職の仕事のやり方が変わる。ワイはそう思っています。
「管理職はAIで不要になるのか」のまとめ
管理職の仕事には「AIで代替できる部分」と「できない部分」がある。でも、代替できないからといって、AIを使わなくていいわけではありません。
ワイが実際にAIに相談していることを改めて並べてみます。
プライベートの副業
Xのアナリティクスデータに基づいた改善の相談
noteのアナリティクスデータに基づいた改善の相談
読まれないnote記事への対策
note記事作成に関する全般の相談
Xのアカウント設計やプロフィール、日々のポストに関する相談
Xで流れてくる「有益風な記事」の採用判断
SEO戦略の設計やキーワード選定
過去記事のリライト方針
記事パターンの偏り管理
本業のAI推進
レビュー
壁打ち
構成案出し
資料の要約
データ分析
ざっと見積もっても合計14個。やっていることは「丸投げ」ではなく「壁打ち」。AIは管理職を代替するのではなく、管理職の判断を支える存在になると思います。
まずは1つ、AIに「これどう思う？」と聞いてみてください。
それでは、お先に失礼します。
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