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企業はAIでマネージャーを削減し、AIを成果につなげる階層まで失おうとしている
Unite.AI を Google の優先ソースに追加
AIの台頭により、企業の業務階層はフラット化しつつあります。かつて人間が管理していた仕事を、自動化された調整機能に任せるようになったためです。AIが米国の職場組織に静かでありながら大きな変化を加速させるなか、現在、米国の平均的なマネージャーは12人のチームを管理しており、2013年の8.2人から増加しています。
これは「メガマネージャー」への移行と呼ばれています。AIソフトウェアが効率を高めるという前提のもと、企業がAIを使って一人のマネージャーに同時により多くの人を担当させる動きです。
しかし、Gallupの別の調査では、事業部門間における従業員エンゲージメントの差の少なくとも82%をマネージャーが左右していることが分かりました。これは、世界の従業員エンゲージメントが著しく低い一因でもあります。米国で仕事に積極的に関与している従業員はわずか31%で、世界全体では驚くほど低い17%にすぎません。この数字は過去12年間停滞しており、大多数の従業員が仕事を通じて成長できず、有意義な貢献もできていないことを示しています。
この問題の主因は、従業員と企業の経営層との間にある隔たりです。マネージャーは直属の部下を抱えすぎており、チームの状況を確認する時間も気力もほとんどありません。
AIが管理業務を取り除けば、生産性向上の恩恵によって、理論上はマネージャーがコーチング、フィードバック、コミュニケーション、関係構築に使える時間が増えるはずです。しかし、企業が各マネージャーにさらに5～10人の従業員を割り当てるなら、AIによる効率化を単に管理範囲の拡大へ転換しているだけかもしれません。
Cloverleafの共同創業者兼CEO、Darrin Murriner氏は次のように述べています。「新しいプロセスを、チームですでに機能している実際の人間関係やワークフローにつなげるのはマネージャーです。今日、そうしたプロセスが変わり続けるなかで、その階層を飛ばせば導入は失敗します。その階層を通じて構築すれば、定着する導入になります」
AIはマネージャーを不要にも、より重要にもする
コストを削減するため、企業はAIを導入し、かつて不可欠と考えていた階層を取り除こうと競っています。
それには合理性があります。週の半分を報告書の作成や進捗確認に費やさなくなったマネージャーには、確かに余力が生まれます。その役割でより多くの人を担当させることは、削減効果を計上する合理的な方法です。
しかし、その計算はマネージャーが実際に何をしているかを見落としています。
AIが定型業務を引き受けられるようになるほど、プロジェクトを現実にし、戦略を従業員の成果へ変える人間の階層は、企業にとって強力な基盤になります。
組織戦略を従業員の行動へ翻訳する階層を企業が取り除いた場合、AIによる生産性向上の利益は一体どこへ行くのでしょうか。
Murriner氏は次のように述べています。「これは今以上に懸念されるべきです。マネージャーとの関係は、従業員が意欲を保ち、会社に残るかどうかを決める最大の要因であり続けているからです。その階層に投資せず薄く広げれば、間接費を減らしているのではありません。優秀な人材を引き留め、成長させる可能性が最も高い関係を削っているのです」
最近の研究では、事業部門レベルの従業員エンゲージメントと重要な業績指標との関連が報告されています。そこには、収益性、生産性、品質の向上に加え、離職率、欠勤、損失の低下が含まれます。
企業が適切な管理戦略に投資すると、こうした成果が現れます。管理こそが、業績のばらつきとチームの結束力の根本にあるためです。チームの一人ひとりには異なるニーズ、価値観、動機、明確さへの要求があります。これらすべてが従業員の成果を左右し、優れたマネージャーが支える必要があります。
しかし、優れたマネージャーは希少です。知識、経験、スキルは生まれ持った才能を強みに伸ばせますが、適切な生来の才能そのものも不可欠です。それがなければ、どれほど訓練や経験を積んでも卓越した成果につながるとは限りません。
2023年のCMBの調査によると、効果的な管理に必要な高い才能を持つ人は約10人に1人にすぎません。必要な特性の一部を持つ人は多くても、チームを卓越した成果へ導き、会社の業績を大きく改善するために必要な独自の才能の組み合わせを持つ人はわずかです。こうした人が管理職に就くと、従業員や顧客を自然に引き込み、優秀な人材を定着させ、高い生産性の文化を維持できる可能性が高まります。
Murriner氏は述べています。「世間で語られる生産性10倍という話は、技術がボトルネックだと想定しています。しかし、ほとんどの場合そうではありません。ボトルネックは、技術の周囲にいる人々がそれをうまく使えるかどうかであり、その能力を築くことこそ管理の役割です」
管理範囲を広げることの隠れた問題
企業は当初、管理コストを削減して節約できたと感じるかもしれませんが、長期的にははるかに高くつく可能性があります。
以前は7～8人の直属部下を持っていたマネージャーが今では15～20人を担当するなら、1対1の対話、深いコーチング、個別のフィードバック、意欲低下の察知、従業員のキャリア開発支援に使える時間は減ります。
リーダーと従業員の間にこのような断絶があると、従業員が会社を離れる可能性は大幅に高まります。Cision Researchによると、そのコストは当該従業員の年収の50～200%に達します。
最近の研究では、従業員1人の離職にかかる平均総費用が45,236ドルまで上昇したとされています。
問題は従業員のエンゲージメント低下によるコストだけではありません。予算、計画、戦略、実行の間の障害としても現れます。
Murriner氏は述べています。「AIに費やす1ドルは、事業価値になる前に、依然としてマネージャーを通らなければなりません。より多くの人を引き受けるよう求めるのと同時にマネージャーを削減することは、まったく逆のやり方です」
例えばCloverleafは、評価、個別コーチング、チームに関する洞察を1つのプラットフォームに集約し、人材責任者が支出をまとめ、チームを強化し、個別の指針で成果を向上できるようにしています。データ収集にはAIを使いますが、すべての対応は今も人間が行います。
Murriner氏は述べています。「人間のまま残さなければならないのは、判断と意味です。大半のAIはあなたに同意するよう作られていますが、困難な場面に必要なのは同意ではありません。状況が曖昧なときに、何が本当に重要かを判断すること。相手が本当に受け止められる形で厳しい知らせを伝えること。挫折の最中にその人に寄り添うこと。これらは効率の問題ではなく、効率の問題として扱えば人を失います」
同様に、ソフトウェア開発とデジタルトランスフォーメーションを手がけるMaking SenseのSenior AI Product Leader、Mariano Jurich氏は、生産性と事業価値の違いが見過ごされがちだと述べています。
「企業は成果ではなくアウトプットを測るときに間違えるのだと思います。アウトプットは提供したもの、成果はそれによって変わったものです。悪いプロセスを速くしても事業価値にはなりません。プロセスが現在その形だからといって、事業目標を達成し、最終的に価値を届けるために、その形であるべきだとは限りません」
より優れた用途：管理能力を増幅するAI
新たな課題は、単に生産性を高めるのではなく、AIを使って管理をどう改善するかにあります。
AIは定型業務を処理できます。データ分析、スケジュール作成、統計分析、予算策定など、人間同士のやり取りを必要としない活動を実行できます。これにより、マネージャーは人に関する問題へ対応する時間と精神的余裕を確保できます。
例えば、以前は会議の準備に約30分かけていたところ、AIが関連情報をまとめ、マネージャーがはるかに効率よく準備できるよう支援します。
企業は実質的に、AIがあれば少ないマネージャーで運営し、コストを削減できると考えています。しかし、より現実的な計算は、AIが定型業務を自動化して管理能力を高め、リーダーがコーチング、コミュニケーション、チーム開発により多くの時間を使えるようにする方法を評価します。
これは、企業がAI投資を評価する方法にも表れています。例えばMODOは、AI導入がワークフローや投資収益率をどう変えているかを測定する企業向けAIプラットフォームです。こうしたプラットフォームは、多くの組織がAI導入後に実際に何が変わったのか、今なお明確に把握できていないことを示しています。
Modoの共同創業者兼CEO、Johnny Chang氏はUnite.AIに次のように語りました。「経営陣がAIの役割について想定していることと、現場で起きていることの間には通常ギャップがあります。ワークフローは変わらず、利用率は低く、どこで価値が生まれ、どこで生まれていないかを誰も把握していません。この基準点がなければ、投資が成果を上げているか判断するのは非常に困難です」
本質的に、チームが必要としているのは、システムや洗練されたソフトウェアを増やすこと自体ではありません。適応し、協力し、最終的に会社の成長に貢献できるよう支援し、意欲を高めるリーダーが必要です。
Cloverleafのようなプラットフォームは、この種の管理をより拡張しやすくするために設計されています。AIでマネージャーに個別の洞察とコーチングを提供しながら、人間関係をプロセスの中心に置きます。
Murriner氏は述べています。「私たちは約30,000件の実際のコーチング対話を調べましたが、その半数で従業員が挙げたのはスキルや能力ではなく、特定の同僚でした。人との関係について助けを求めていたのです。また、対立を解決するよりも、同僚を理解するための助けを2.5倍多く求めていました。これは、支援があれば人々は早い段階で関係改善に取り組むことを示しています。それこそ私たちが目指す行動変容であり、測定可能です」
結論は、AIが管理に不要だということではありません。その最大の価値は、すでにチームを率いる責任を負っている人々を強化することから生まれる可能性があります。マネージャーを削減すべきコストとみなす企業は、AIによる効率を持続的な成果へ変える階層そのものを切り捨てる危険があります。
Murriner氏は述べています。「すべての根底にあるパターンは同じです。マネージャーを置き換えるのではなく強化すれば、人々は成長に取り組み、より早く関係改善を始め、チームの成果も向上します。管理を削減すべきコストとして扱えば、そのどれも起こりません」
