中間管理職とAI

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経営者が「AIを使おう」と旗を振っても、実際に仕事の進め方を決めているのは部署の管理職です。管理職が様子見をしていると、部下も動きにくくなります。一方で、管理職には自分の業務と部下の育成があり、新しい取り組みに割ける時間は多くありません。この記事では、中間管理職がAIの活用でどんな役割を担うとよいか、会社としてどう支えるとよいかを考えます。

なぜ中間管理職がAIの活用の要になるのですか？

AIをどの業務で使うか、使った結果をどう確かめるか、空いた時間を何に使うかは、部署の仕事の進め方そのものです。こうした判断は、経営者でも推進の担当者でもなく、部署を預かる管理職が担うことが多くなります。

また、部下が新しいことを試せるかどうかは、上司の反応に左右されます。上司が使っていない、あるいは失敗を嫌う雰囲気があると、部下は試すのをためらいます。逆に、上司が「試してみよう」と声をかけ、うまくいかなかった例も受け止めると、部署の中で使う人が増えていきます。

もう一つの理由は、管理職自身の仕事もAIで変わることです。報告書の確認、会議のメモ、部下からの相談への回答の準備など、管理職の仕事にもAIが役立つ場面があります。自分の仕事で効果を感じた管理職は、部下にも使い方を勧めやすくなります。

管理職は、どんな役割を担えばよいですか？

① 使ってみせる

管理職が自分の仕事でAIを使い、その様子を部下に見せます。会議のメモの整理や、資料の構成案づくりなど、身近な作業で十分です。完璧に使いこなす必要はなく、試している姿を見せることに意味があります。

② 業務を選ぶ

部署の業務の中から、AIを試す業務を選びます。時間がかかっている作業、くり返しの多い作業、文章の作成や要約が中心の作業から選ぶと、効果を感じやすくなります。選ぶときは部下の意見を聞くと、現場の困りごとに合った業務が見つかります。

③ ルールを守らせる

会社の利用ルールを部署の中で守らせるのも、管理職の役割です。入力してはいけない情報、出力を確かめる手順、顧客に出す前の確認などを、部署の業務に合わせて具体的に伝えます。総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、共通の指針として「人間中心」「安全性」「プライバシー保護」「透明性」などを挙げています。部署の判断に迷ったときの拠りどころになります。

④ 成果を拾う

部下がAIを使って時間を減らした、品質を上げたといった成果を拾い、部署の中や経営に伝えます。小さな成果でも取り上げると、部下のやる気につながり、ほかの部署にも広がるきっかけになります。成果を伝えるときは、使った回数よりも、減った時間や変わった仕事の中身を伝えると、経営の判断に使いやすくなります。

管理職がつまずきやすいのは、どんな点ですか？

管理職がつまずきやすい点として、次のようなものがあります。

• 時間がない：自分の業務と部下の対応で手一杯になり、AIを試す時間がとれない
• 判断の基準がない：どの業務なら使ってよいか、どこまで確かめればよいかが分からない
• 部下の不安への対応：「仕事がなくなるのでは」という部下の不安に、どう答えればよいか分からない
• 評価の仕方が分からない：AIを使って早く終わった仕事を、どう評価すればよいか分からない

これらは、管理職個人の努力だけでは解決しにくいものです。会社として基準や仕組みを用意することで、管理職の負担を減らせます。

会社として、管理職をどう支えればよいですか？

判断の基準を用意する

使ってよい業務と使ってはいけない業務、出力の確かめ方、顧客に出す前の手順などを、会社として決めておきます。管理職が一から判断しなくてよい状態にすると、部署の中で迷わずに進められます。

管理職向けの短い研修を行う

全員向けの基礎の研修とは別に、管理職向けの研修を短い時間で行います。内容は、使い方そのものより、業務の選び方、ルールの伝え方、部下の不安への答え方、成果の拾い方が中心です。経済産業省の「デジタルスキル標準」は、DXを推進する人材の役割とスキルを示しており、2024年7月のver.1.2で生成AIに関する行動例と学習項目例が加えられました。研修の内容を考えるときの参考になります。

推進役と組み合わせる

部署の中で詳しい人を推進役として任せ、管理職は判断と後押しに集中する形にすると、管理職の負担が軽くなります。推進役は使い方を広げ、管理職はどの業務で使うか、空いた時間をどう使うかを決める、という分担です。

評価の考え方をそろえる

AIを使って早く終わった仕事を「楽をした」と見るのではなく、空いた時間で何をしたかを評価する考え方を、会社としてそろえます。評価の考え方が管理職ごとに違うと、部下は使ってよいのか迷います。