--- title: "AI活用で管理職が担う役割｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/manager-role-in-ai/ description: "AI活用で管理職が担う役割は、任せる業務を選ぶこと、確かめる手順を決めること、生まれた時間の使い道と評価を示すことの3つが中心です。部下が安心して試せる職場をつくるための進め方をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：人材](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/)[柱：組織と文化](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) # AI活用で管理職が担う役割 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AI活用で管理職が担う役割は、「任せる業務を選ぶ」「確かめる手順を決める」「生まれた時間の使い道と評価を示す」の3つが中心で、あわせて部下が安心して試し、失敗を報告できる職場をつくることが、利用の定着につながります。 自社の「人材」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 会社としてAIツールを導入しても、現場で使われるかどうかは、管理職の関わり方で大きく変わります。部下は「この業務に使ってよいのか」「誤りがあったら誰の責任になるのか」がわからないと、使うことをためらいがちです。この記事では、AI活用で管理職が担う役割と、その進め方を整理します。 この記事でわかること - 管理職が担う3つの役割と、推進役・推進組織との違い - 任せる業務の選び方と、確かめる手順の決め方 - 時間の使い道・評価・職場の雰囲気づくりで気をつけること ## 管理職は、なぜAI活用のかぎになるのですか？ 経営層がAIの方針を示し、推進組織がルールとツールを整えても、日々の業務で「使ってよいか」を判断するのは、多くの場合、部署の管理職です。管理職が判断の目安を持っていないと、部下は使うことを控えるか、確かめないまま使うかのどちらかに偏りやすくなります。 管理職・推進役・推進組織の分担 管理職 経営層の方針・推進組織のルール 業務としてどこまで任せるかを判断する 部署の業務 推進役 うまくいった使い方 例を作り、同僚の相談に乗る 部署の同僚 管理職が判断の目安を持っていないと、部下は使うことを控えるか、確かめないまま使うかに偏りやすくなります。 推進役は、部署の中で使い方の例を作り、同僚の相談に乗る人です（「[社内のAI推進役の育て方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-champion-program/)」参照）。推進役が使い方を広げ、管理職は業務としてどこまで任せるかを判断する、と分けて考えると、それぞれの役割がはっきりします。 経済産業省の「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」は、生成AIの時代には、問いを立てる力、仮説を立てて検証する力に加えて、AIの結果を評価し選択する力が求められるとしています。管理職にとっては、部下の仕事の進め方が変わる中で、何を問い、何を確かめるかを示すことが、これまで以上に大切になります。 ## 役割1：任せる業務を、どう選べばよいですか？ すべての業務に一度にAIを使う必要はありません。部署の業務を見渡し、次の観点で、AIに任せやすい業務から始めます。 | 観点 | 任せやすい業務 | 慎重に扱う業務 | |---|---|---| | 誤りの影響 | 誤りがあっても影響が小さい（社内向けの下書きなど） | 誤りが顧客や取引先、法令の順守に影響する | | 確かめやすさ | 人が短い時間で正しさを確かめられる | 正しさを確かめるのに専門の知識や時間が要る | | 扱う情報 | 公開してよい情報や、社内ルールで入力してよい情報 | 個人情報、取引先の秘密、未公開の数字 | | 判断の性質 | 案を出す、整理する、要約する | 人の評価や、契約・お金に関わる最終の判断 | 選んだ業務は、部署で共有します。「この業務はAIを使ってよい」「この業務は使う前に相談する」と示すだけでも、部下が迷う場面は減ります。業務の分担の見直しは「[AIを使った仕事の分担の決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-job-design/)」も参考になります。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「人材」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 役割2：確かめる手順は、どう決めればよいですか？ 総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを業務で使う事業者の留意事項として、出力の精度とリスクの程度を理解して使うこと、バイアスに留意して出力を事業に使うかどうかを責任をもって判断することを挙げています。AIの出力を個人や集団の評価に使う場合には、人による合理的な判断と説明責任を果たすことも挙げられています。 こうした考え方を、部署の手順に落とし込みます。 ① **確かめる人を決めます。** 社外に出すもの、契約や判断に使うものは、作った本人に加えて、誰が確かめるかを決めます。 ② **確かめる点を決めます。** 数字・固有名詞・日付・引用元など、誤り（ハルシネーション）が起きやすい点を、確かめる項目として示します。 ③ **記録の残し方を決めます。** AIを使った資料かどうかを、必要に応じてわかるようにします。後から確かめ直すときに役立ちます。 ④ **入力してしまったときの流れを決めます。** 入力してはいけない情報を入力してしまった場合に、誰に、どう報告するかを決めます。 **AIを使ったかどうかにかかわらず、業務に使った人と承認した人が内容に責任を持つ**という考え方を、部署で共有しておくと、確かめる手順の意味が伝わりやすくなります。 ## 役割3：生まれた時間の使い道と評価は、どう示せばよいですか？ AIで作業が短くなると、「空いた時間に何をするか」という問いが生まれます。ここをあいまいにすると、効果が見えにくくなるうえ、部下の受け止め方も分かれます。 - **時間の使い道を話し合う**：顧客との対話、業務の改善、学ぶ時間など、生まれた時間をどの仕事に振り向けるかを、部下と話し合って決めます。一方的に仕事を足すだけだと、AIを使うと仕事が増えると受け止められることがあります。 - **AIを使ったことで評価が下がらないことを示す**：成果物の質と、仕事の進め方の工夫を評価します。AIを使ったこと自体を、手を抜いたと見なさないことをはっきり伝えます。 - **使い方の工夫を取り上げる**：部下が見つけた使い方の例を、部署やほかの部署に紹介します。 人の評価や働き方の管理にAIを使う場合は、労務管理の観点からの注意もあります（「[AI活用と労務管理の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-management/)」参照）。 管理職が担う3つの役割 - **任せる業務を選ぶ**：誤りの影響が小さく、確かめやすく、入力してよい情報を扱う業務から始め、部署で共有します - **確かめる手順を決める**：確かめる人と点、記録の残し方、入力してしまったときの報告の流れを決めます - **時間の使い道と評価を示す**：生まれた時間の使い道を部下と話し合い、**AIを使ったことで評価が下がらない**ことを伝えます あわせて、部下が安心して試し、失敗を報告できる職場をつくることが、利用の定着につながります。 ## 部下が安心して試せる職場は、どうつくればよいですか？ デジタルスキル標準のマインド・スタンスには、変化に適応すること、事実に基づいて判断すること、反復的に取り組むことなどが含まれています。こうした姿勢は、管理職が試すことを認め、失敗を責めない職場で育ちやすくなります。 - **管理職自身が試す**：自分でも一度は業務で使い、うまくいったことと、うまくいかなかったことを部下に話します。 - **失敗を報告しやすくする**：誤った出力を使いかけた、入力してはいけない情報を入れてしまった、という報告を責めずに受け、手順の改善につなげます。報告が遅れることのほうが、影響を大きくすることがあります。 - **学ぶ時間を認める**：全社員向けの学習（「[全社員がAIリテラシーを身につける進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-literacy-for-all/)」参照）に参加する時間を、業務として認めます。 - **推進役を支える**：部署の推進役が活動する時間を確保し、推進役が困っていることを推進組織につなぎます。 管理職が一人で抱え込む必要はありません。判断に迷う業務は推進組織に相談し、部署の中で決めたことは推進組織と共有すると、会社全体の判断の目安がそろっていきます。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ガイド - [AIの社内研修と推進役の育て方：全社員・管理職・推進役の3層で考える](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/) - [社内のAI推進役の育て方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-champion-program/) - [全社員がAIリテラシーを身につける進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-literacy-for-all/) - [AIを使った仕事の分担の決め方：任せる・下書きを確かめる・人が担うを作業ごとに決める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-job-design/) - [AI活用と労務管理の注意（評価・モニタリング）](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-management/) - [AIを使う文化の育て方：一部の人の工夫を、会社の習慣にする](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-culture-building/) - [チェンジマネジメントでAIの定着を進める：理由・不安・手順・評価を順に変える](https://www.ai-ready.jp/guide/change-management-for-ai/) コラム - [中間管理職とAI](https://www.ai-ready.jp/column/middle-managers-and-ai/) 用語 - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [アカウンタビリティ（説明責任）](https://www.ai-ready.jp/glossary/accountability/) - [チェンジマネジメント](https://www.ai-ready.jp/glossary/change-management/) ## よくあるご質問 Q管理職自身がAIを使いこなせなくても、役割を果たせますか？ A使いこなす水準までは求められません。ただし、AIの出力に誤りがあり得ることや、入力してはいけない情報など、基本の注意点を知っておくことは欠かせません。自分でも一度は業務で試しておくと、部下の相談に具体的に答えやすくなります。 QAIで作った資料に誤りがあった場合、誰の責任になりますか？ AAIを使ったかどうかにかかわらず、資料を業務に使った人と、それを確かめて承認した人の責任として扱うのが基本の考え方です。AI事業者ガイドラインも、AIの出力を事業判断に使う際は、利用する側が責任を持つことを留意事項に挙げています。誰がどこを確かめるかを、あらかじめ決めておくことが大切です。 QAIで仕事が早く終わった部下に、仕事を増やしてよいですか？ A生まれた時間をどの仕事に使うかは、管理職が部下と話し合って決めることが望ましいと考えられます。一方的に仕事を足すだけだと、AIを使うと仕事が増えると受け止められ、利用が広がりにくくなることがあります。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [スキル（AIエージェント）](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-skills/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [バイアス](https://www.ai-ready.jp/glossary/bias/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [デジタルスキル標準（DSS）](https://www.ai-ready.jp/glossary/dss/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) - [チェンジマネジメント](https://www.ai-ready.jp/glossary/change-management/) - [アカウンタビリティ（説明責任）](https://www.ai-ready.jp/glossary/accountability/) - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) ## 「人材」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) [広げる／人材AIに関わるスキルの整理と育成計画嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-skill-map/)[広げる／人材AIの社内研修と推進役の育て方：全社員・管理職・推進役の3層で考える桐谷彰人2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/)[定着させる／人材AIを使った仕事の分担の決め方：任せる・下書きを確かめる・人が担うを作業ごとに決める嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-job-design/) ## 出典 1. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064299.pdf) 2. [経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」（令和6年6月）](https://www.meti.go.jp/press/2024/06/20240628006/20240628006-a.pdf) 3. [経済産業省・IPA「デジタルスキル標準 ver.2.0」（2026年4月）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/img/digitalskillstandardver.2.0.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 管理職は、なぜAI活用のかぎになるのですか？ 2. 役割1：任せる業務を、どう選べばよいですか？ 3. 役割2：確かめる手順は、どう決めればよいですか？ 4. 役割3：生まれた時間の使い道と評価は、どう示せばよいですか？ 5. 部下が安心して試せる職場は、どうつくればよいですか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「人材」、あわせて「組織と文化」 [人材の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/)[組織と文化の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AI活用で管理職が担う役割｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/manager-role-in-ai/