人事
AI の時代に機能しなくなったのは、中間管理職という役割自体ではなく、その業務内容です
マネージャという役割は、AI の時代を想定して作られたものではありません。ワークフロー、スキル、人間と AI エージェントのコラボレーション、信頼関係に基づいて、マネージャの役割を見直す必要があります。
Sara Braun
人事担当編集ストラテジスト
Workday
現在の企業でどこにプレッシャーが集中しているのかを経営陣に尋ねた場合、おそらく同じ答えが返ってくるでしょう。それは「中間管理職」です。中間管理職には、変革の主導、人財の維持、キャリア形成の支援、信頼関係の構築、ウェルビーイングの確保、生産性の向上、ワークフローへの AI の導入に取り組むことが求められています。しかし、多くの中間管理職が、時間の経過とともに自分の対応範囲が縮小され、正式な権限が弱くなっていくという状況を経験しています。
非常に多くの企業が、スキルが不足している、勤続年数が長すぎる、変化に抵抗するなどの理由で、問題はマネージャにあると短絡的に考える傾向があります。しかし、こうした考え方は近視眼的で、本質を見落としています。多くの企業が定義してきた「マネージャ」という役割自体が、AI の時代において機能しなくなっているのです。AI は、マネージャの役割を修正するのではなく、その課題を浮き彫りにします。
必要な対応は、これまでとは異なるトレーニングやパフォーマンス レビューを行うことではありません。マネージャの業務内容を見直す必要があります。
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マネージャ: 過去と現在
従来のマネージャの業務モデルは、業務の割り当て、進捗状況の確認、運営の監督、プロセスの管理を中心に構築されていましたこうした業務モデルは、情報が少ない状態で業務が直線的に進んでいく時代には合理的でした。
しかし、こうした時代は過去のものになりつつあります。各部門が調整、管理、分析、運営を行う部分 (一部: AI とエージェント) に移行しつつあります。マネージャは今、影響力の大きい業務に注力する必要があります。具体的には、人間と AI のワークフローの設計、役割の決定、将来必要となるスキルの構築、組織内の信頼の醸成などです。
言い換えれば、マネージャは、業務を「運営する」役割から、業務を「設計する」役割へと転換する必要があります。しかし、ほとんどの職務記述書、インセンティブ制度、マネージャ育成プログラムは、こうした変化に対応できていません。
AI の時代において、マネージャという役割は機能しなくなりました。AI は、マネージャの役割を修正するのではなく、その課題を浮き彫りにします。
業務の割り当て担当者からワークフローの設計者へ
AI により、マネージャの仕事は、業務の調整から、業務の処理方法の定義へと変化しました。具体的には、どの業務を自動化するのか、どの業務を人間が中心となって処理するのか、どの引き継ぎでレビューが必要になるのか、例外事項をどのように処理するのか、などを定義します。今後、人間と AI エージェントのコラボレーションがますます増えることが予想されますが、マネージャはその仕組みを現場レベルで設計する必要があります。
具体的な例として、Valvoline 社の事例を紹介します。同社は、過去 3 年間の履歴データとAI を組み合わせることにより、マネージャの週次スケジュールの作成時間を 87% 削減し、2 時間以上かかっていた作業が約 15 分に短縮されました。作業時間の短縮は重要ですが、それが最も重要なことではありません。最も重要なのは、作業時間の短縮により、Valvoline 社のマネージャがカスタマー エクスペリエンスとエンプロイー エクスペリエンスの向上に注力できるようになったことです。
プロセスの管理者からコパイロット時代のナビゲーターへ
AI エージェントの普及に伴い、人間が中心になって処理する業務、AI エージェントに任せる業務、人間による確認が必要な業務などについて、マネージャが判断する必要性が高くなっていきます。こうした判断を行うのは、IT 部門や人事部門ではありません。その業務を最も詳しく理解しているマネージャが判断する必要があります。
有益な事例として、採用業務について考えてみます。リクルーター エージェントを使用すれば、履歴書選考プロセスの自動化や強化、次に取るべき最適なアクションの提案、面接のフィードバックの要約を行うことができます。採用マネージャとの緊密なコラボレーションによってコミュニケーションの遅延が減り、候補者の選考プロセスを迅速に進めることができます。再設計されたモデルでは、マネージャがすべてのステップを手動で処理する必要はありません。これによりマネージャは、選考基準の設定、提案内容の確認、質の高いフィードバックの提供、適切な採用の意思決定に注力できるようになります。
パフォーマンス レビュー担当者から人財育成担当者へ
AI の時代において、能力開発のニーズを把握してその機会を提供し、人財を新しい業務に導くことができるマネージャの重要性は高まっています。その重要性は、スキルベースの変革事例に明確に表れています。
製造企業の Dow 社は、グローバルなスキル育成フレームワークの一環として、ワークフォースの 95% に対して 3,500 以上のスキルをマッピングしました。同社は、Workday のキャリア ハブとメンター マッチング機能を使用して、社員エンゲージメントを 50％、キャリア計画に対する信頼度を 83％ 向上させました。こうしたデータは、マネージャがスキル ギャップを特定し、社員を学習機会やメンターにつなげ、将来のリーダーを育成するための強固な基盤になります。
マネージャが管理業務から解放され、スキルの育成に注力できるようになれば、マネージャの役割が、パフォーマンス管理担当者から人財育成担当者に変わります。これこそが、AI の時代に求められる変化です。
マネージャは、スキル マッピングを通じてスキル ギャップを特定し、社員を学習機会やメンターにつなげ、将来のリーダーを育成するための強固な基盤を構築することができます。
マネージャにしか構築できない信頼関係
AI が業務を変革すればするほど、AI の活用を安全で分かりやすいものにするマネージャの責任も大きくなります。人間と AI の信頼関係を構築するには、明確な境界線を定義する必要があります。AI エージェントができることは何か、どのようなルールに従って動作するのか、どのような場合に自律的に行動するのか、どのような場合に社員に代わって行動するのか、そうした行動をどのように管理するのか、などを明確に定義する必要があります。
エージェント管理モデルでは、エージェントが自身の権限に基づいて動作するアンビエント モードと、エージェントが社員の権限を使用してその社員に代わって動作する委任モードが区別されます。マネージャは、この違いをチーム メンバーに説明し、エージェントに対して誰が責任を負うのかを明確にする必要があります。
全社レベルのガバナンス フレームワークでは、AI エージェントの ID、最小アクセス権限、トレーサビリティ、継続的なモニタリング、ビジネスへの影響分析が重視されます。その大部分を担当するのは IT 部門と人事部門ですが、AI 活用の現場におけるマネージャの責任は、ますます大きなものになっていきます。
Workday の最新データでは、AI ツールを日常業務で活用する能力 (AI リテラシー) に対する需要は、2025 年 9 月から 2026 年 4 月にかけて、すべての業界で低下しているという結果になっています。企業がこのスキルを持つ人財を積極的に採用しなければ、社内で AI を活用するための準備が整わない可能性があります。
企業がこのスキルを優先すれば、マネージャは AI リテラシーの促進を主導できるようになります。調整業務や管理業務を AI に任せることにより、マネージャはプロセスの評価に注力できるようになります。その結果、実際の業務で AI エージェントが適切に活用されているかどうか、チーム メンバーが AI を監視や不透明な管理方法ではなく有益な支援ツールとして捉えているかどうかを判断できるようになります。
AI 活用の現場におけるマネージャの責任は、ますます大きなものになっていきます。
人事部門のリーダーが次に取り組むべきこと
マネージャの業務内容の変化に合わせて、それに関する仕組みも変える必要があります。Workday の最高ラーニング責任者を務める Chris Ernst は、マネージャの成長と育成において重要なのは、全体像を捉えたアプローチだと言います。
「この時代に最も必要なリーダーの能力は、いったん立ち止まり、俯瞰的に全体像を把握する能力です。これが、現在のビジネスモデルにおける課題の特定につながります」
要点を以下に示します。
- マネージャの役割を全面的に見直す:職務内容、能力要件、成功指標を、単なる業務運営やパフォーマンス管理ではなく、ワークフローの設計、人間と AI エージェントの連携、スキル開発、信頼関係の構築を中心としたものに更新します。
- マネージャの育成方法を変革する:ソフト スキルを重視する従来のリーダーシップ コーチングの枠を超え、ワークフローの設計、AI リテラシー、AI エージェントのガバナンス基盤、人財に関するスキルベースの意思決定なども、マネージャの育成要素として取り入れます。
- マネージャの時間を確保する:AI によって短縮されたマネージャの業務時間を、価値の高い業務に割り当てます。会議や報告業務が増えて、その時間がいつの間にか埋まってしまうことがないようにします。
- マネージャの役割を可視化する:スキル、能力、エンゲージメント、AI エージェントの活用に関するリアルタイム データをマネージャに提供します。これによりマネージャは、単なる直感ではなく、根拠となるデータに基づいて行動できるようになります。
- 信頼をリーダーシップの評価指標にする:チーム内で AI がどのように活用されているのか、AI に対して誰が責任を負っているのか、懸念事項をどのように提起すればよいのかなどについて、社員が正しく理解しているかどうかを測定します。
結論: マネージャの役割は再定義する必要がある
中間管理職が AI の時代に適応できていないということではなく、AI が登場する前から、中間管理職の職務自体がすでに機能しなくなっていたというのが現実です。AI により、この現実がさらに明確になったというだけのことです。
今後 10 年間で成功を収めるのは、時代遅れの職務内容に AI の導入を後付けするような企業ではありません。最も価値の高い業務に合わせてマネージャの役割を再定義する企業が、今後の 10 年間で成功を収めることになります。その業務とは、人間と AI エージェントが連携して優れた成果を上げる方法を設計するという業務です。
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