AI、流行ってますね。加熱が止まらない。

PCやインターネットのような技術革新はそれを使う使わないという判断に伴い大きく私たちの得られるはずの機会を制限することがあります。

私は技術革新とは積極的に付き合っていくことが大事だと思っているので、AIを積極的に理解し、活用し、私たちが願っていることを実現するために役立つ形で組織に組み込んでいくことが欠かせないと思っています。

そんな前提で、AIによって組織にどんな変化が起こっていくのか。
最近の動きから少し皆さんと共に見ていきたいと思います。

わたしたちに訪れている変化

ClaudeCodeに代表されるAIエージェントが日常化して数か月が経ちました。SNSでは最新機能の紹介、AIの性能比較から、AIエージェントを活用した成功事例、失敗事例が数多く紹介されています。私も日々色々な方の投稿や国内外のニュース、レポート、論文から学ばせてもらいながら、自分でも人事図書館の中で試行錯誤を続けています。

直近の３週間で実現してきたアウトプット

以前だったら数か月～年単位でかかっていたものが、数分～数日で完成するようになりました。質と量を兼ね備えて活用できるようになってきたことを実感します。

人事×AIのリアル活用法

あまり遠すぎない、地に足のついた人事×AI活用の実際を連載形式で追いかけていました。当時の試行錯誤としての先端事例を中心に扱っていましたが、半年ほど前までと今でAIの状況が大きく変わっていると感じます。

週次の経営人事×AI NewsLetter（メルマガ形式）　

毎週国内外の最新経営人事×Aiニュースから厳選してお届け。AIによる自動収集に加え、SNSで目にした注目事例などから示唆が大きいと思われるものを私の独断で選び、解説付きでお届けしています。毎週新たな変化、発見が続いています。現在約300名の方に配信しています（無料）

これらの活動を通じて、既存の人間組織とAIエージェントが組み込まれたAI組織の質感や、これから経営人事が向き合っていくことになる問いが見えてきたのでぜひその景色を共有させてください。

始まりの問い

このようなシーンは荒唐無稽に感じるでしょうか。
しかし、これは既に私たちの目の前で起こっていることだと私は捉えています。

これまでの仕事の制約条件

「経営は常にリソース不足」と言われるように、これまではメンバーの人数は決まっており、基本的にはその人数でギリギリいけるかどうか、という成果を出すことが求められてきました。新人研修でも「リソースを考えて仕事をする」ということを教えられますし、限られたリソースで成果をあげることが主に課長などファーストラインマネジャーに期待されることです。私たちの仕事は人や時間という限られたリソースをどう投入していくか、が原則であり、同時に大きな制約条件でもありました。

AIエージェントの登場でどう変わるのか

しかし、AIエージェントはこのリソースの概念を大きく変えていきます。
サブエージェントを揃えていけば、10人、30人、50人のチームでも構成ができ、自分のメンバーとして動いてもらえます。著名な人であれば歴史上の人物でも世界の有名人でも疑似的にメンバーとなり、高額で依頼できなかった専門職種や研究者を加えることもできます。
参加するメンバーは24時間対応可能で、倫理観に反しない限りどのようなミッションでも積極的に取り組んでくれます。

つまり、リソースというこれまでの大前提であった制約条件が大きく外れ、ある意味では無制限のリソースを投入できるようになりました。この点が冒頭の問いに繋がります。

「最高のチームで最高の結果を出してください。
　あなたはどんなチームをつくりますか？」

社員それぞれがAIエージェントを使うことができる、ということはそれぞれのメンバーとして数十人のAIエージェントがつき、これまで10人だった組織がまるで500人の組織として動いている、という体験に繋がります。将来的には数百人、数千人、という増え方も実現できます。

※もちろんトークン消費量の上限、プランの上限、というのは現実的には存在しますが。実際にそれらの人間を雇ったり契約する費用に比べると今のところ微々たるものだと捉えています。

AI組織では何が起こるのか

もう少し、AI組織で起こることをいくつか想像してみましょう。
無制限にメンバーを持てる…と言っても急にはどんな状況か想像しづらいかと思います。

成果に圧倒的な差がつく

2人+大量のAIエージェントで数十億円を超える事業を創る、社員0人で売り上げを上げるといった事例が世の中に出てきました。

つまり会社の中でもAI組織を組み上げ、圧倒的に大きな成果をあげる人材がでてきます。ラスベガスのHR Tech Conferenceでも言われているようにスーパーワーカーと呼ばれる人材は1人で30人～数百人分のパフォーマンスをあげています。

同じようにAIエージェントを構築できる職種であっても、そのアウトプットには大きな差がついていくことになります。

これは個人の差分としてももちろん大きいのですが、経営としては致命的な問題になってきます。「自社はこれからAIを使いはじめる。競合はAIエージェント組織で自社の1/3の人員、半分の価格で、自社よりもクオリティの高いプロダクトを出してくる」という事態がいつでも起こりうるのです。

最近ではSHIFTさんがAI活用で事業インパクトをあげていることも話題になっていましたね。

全員が組織長になる

誰でもAIエージェントを持てるということは、全員が組織を持つということとほぼ同義です。

数人のAIエージェントと働く人もいれば、数十人、数百人の構成になっている人もいるでしょう。数が増えていく複数のAIエージェントを動かすために中間管理職的なAIエージェントを置き、全体を見るリーダー的AIエージェントを置き、全体を動かしていくことになります。

組み立てたAIエージェントチームも理想的には動かないため、うまくいかない場面で介入し、次に生かす学びとして蓄積していきます。

優秀なAIエージェントが次から次へと業務を前に進め、仕事の進捗報告や判断を仰ぐための相談を立て続けにあげてきます。数十人の優秀なメンバーがひっきりなしに次々とあなたのところへ「次はどうしましょうか」「こうするのが良いのでは」「こんな問題が起こりました」と訪れます。

これらの活動は私には事業経営そのものであり、組織マネジメントそのものにも見えています。その意味で全員が組織長であり、経営者でもあると言えます。

これは現時点で複数のAIエージェントを並列して動かしている人であれば既に実感のあるところではないでしょうか。（実はピープルマネジメントの側面も欠かせない、という声もよく聞きます）

自分の想像力や能力の限界が成果の上限を決める

これまでの仕事でも同じですが、これまで以上に自分の能力の限界が成果の上限を決めていくことになります。AIエージェントの組成、目的や目標の持ち方、協働の仕方、意志決定の仕方、専門知識からの示唆など、自分の想像力や能力の限界がそのチームのあげる成果の上限をより強く規定することになります。

これまでも経営者の器、管理職の器のように言われてきたことが、AIエージェントを用いる全員に突きつけられていきます。

メンバーであるAIエージェントを含め、チーム全体で最大限にパフォーマンスをあげ続けられるように、自分を磨き続けることが欠かせなくなると感じています。

働き方の新たな分岐

現実的にはそれらの組み立てをやりきれる人とやりきれない人が出てきます。実際のマネジメントと同じように、これは能力の高低だけでなく得意不得意というのも大きく影響します。

そうなると
・AIエージェントチームを自由自在に扱える設計者
・設計者の作ったパッケージ化されたチームで動く人
に大きく分かれていくことが想像されます。

PC黎明期でも、システムを作る人とそのシステムで成果をあげる人が居たように、スマホのOSを作る人とアプリで成果をあげる人が分かれていくイメージです。

ここは優劣というよりは自分自身をどこで生かすか、という違いになっていく部分です。フィジカルワークもそうですし、対人・対面であることに意味のある仕事に重きをおいていくことにもなりえます。

経営人事ではどんな課題が出てくるか

AI組織で起こることが少しイメージできたところで、経営人事的な面への影響をもう少し具体的に考えてみましょう。

具体的な状況から考える

例えばあなたの会社にいる2人の社員が作った新部署で、年間20億円の売上と10億円以上の利益を稼いでいる状況を考えましょう。

営業は1人が担当して、AIエージェントに顧客分析・提案書作成・商談記録・フォローアップを任せている。マーケもAIに市場分析・キャンペーン設計・広告運用を任せている。もう1人は開発を見ていて、AIがコードを書き、テストし、デプロイしている。顧客へのフォローはもちろん、クレーム対応もほぼ自動化されており、財務と経理はAIが月次で締めて、2人が承認する。

経営人事の直面する課題

• この2人の賞与は、いくらにしますか。 既存の賞与テーブルで計算すると、2か月分になります。売上の〇%というルールにすると、2人の年収が既存の社員全員分を超えることになる。

• 給与テーブルは、既存のどの等級に当てはめますか。 等級制度は「組織内での相対的な役割の大きさ」で作られています。売上20億を2人で回している人たちに、どんな等級が適切でしょうか。

• 2人は管理監督者なのか？数十人のエージェントを率いている2人は管理監督者と言えるのか。もちろん日本の法的な解釈でいえば現状は管理監督者ではないでしょう。しかし本来的な意味では管理監督者と捉えられるのかもしれません。人間2人のマネジメントとAIエージェント30人のマネジメントは本質的にどう違うのでしょうか。

• この2人の後継者をどう育成しますか。 「若手から育てる」「幅広い経験を積ませる」という従来の育成ロジックは、2人で20億を回す人材育成に、そのまま適用できるのでしょうか。

• どんな人材を採用すれば、同じことができますか。 既存の採用基準は「営業経験〇年」「業界知識」などですが、AIを使いこなす発想力・判断力・構想力は、何を基準にどう見ていくのが良いのでしょうか

• この2人には、どのくらいの権限を渡しますか。 「課長は〇〇万円まで決裁」というルールは、役職の階層で作られています。2人で20億を回している人に、どんな役職を持ってもらい、どの権限を渡すのが適切でしょうか

• リスクをどう考えるか。 1人でも辞めたら回らなくなる20億の事業。このリスクをどう考えて対応していくのが適切なのでしょうか。人数を増やすのか、人間がやっていることを極力なくすのか。

この状況を少し想像するだけで、既存の人事制度の前提が大きく揺らぎます。ここが無意識の限界だと私が感じる点です。

これはもはや架空の話ではありません。AIネイティブのスタートアップでは、似たような小規模・超高生産性の組織が、既に現れ始めています。会社員でもスーパーワーカーは現れています。5年後、10年後には、珍しくない形になる可能性が高いのではないでしょうか。

既存の多くの組織は、この現実を、まだ前提に入れられていないはずです。
ジョブ型にすれば、成果報酬型にすれば、という簡単な話でもないことは想像に難くないでしょう。様々な仕組みが前提としていた制約条件の解除により、組織マネジメントそのものが再構築されていくことになります。

AI組織を組み込んだ組織作りと経営

AI組織を組み込んでいくにはどうしたらいいか、まだ事例が少ないので少しでもヒントになれば…と思い情報共有です。

AIの特性をつかむ

AI組織を組み込むにあたって、まずはAIの特性を理解することが欠かせません。「便利になんでも知ってるチャットボット」と捉えているのか、「ほぼ人間のように動いてくれるパートナー」と捉えているのかで発想の幅も成果の質も大きく変わります。

AIについて深く知れば知るほど、AI協働によって実現することが見えてきます。最近ClaudeCodeを使いながら経営者の方とお話しすることが多いのですが、「じゃあこれもできる？」「こんな使い方もありかな」とアイディアが溢れでてくることばかりです。（打ち合わせ延長も多々…！）セキュリティに関する考え方も「何となく怖い」ではなく現実的なリスク範囲を捉えていくと向き合い方も変わっていきます。

知らなければ発想できず、知れば知るほど発想のヒントが増えていくと思います。まずはAIの特性をつかんでいくことが必要ではないでしょうか。

LIFULLさんのLAICなど有用な取組から計測方法まで様々な示唆が増えてきていますのでぜひ参考にされてみてください。

AI組織の特性をつかむ

AI組織を組み込んだ組織は様々な制約条件を外して考える必要があります。

• 「1人でできることには限界がある」→ AIで大幅に拡張される

• 「専門性は分業を必要とする」→ AIが横断的な専門能力を提供する

• 「大きな成果には大きな組織が要る」→ 1人+AIで大きな成果が可能に

• 「管理には階層が要る」→ AIが翻訳・調整を直接担える

既存の組織作りで無意識に囚われていることを解除しながら、自社の事業目的や事業目標を実現するための組み立てを０ベースで考えることが重要だと思っています。

1つの示唆としてJosh BersinのHRレポート2030とマッキンゼーのレポートをご紹介させてください。

https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/ai-is-everywhere-the-agentic-organization-isnt-yet?cid=soc-web

未知への変化を促すリーダーが要る

AI組織は未体験の人が多いため、口で説明するだけでは理解されにくく、夢物語のように思われてしまいがちです。また、自分の仕事がなくなるという防衛的な感情も芽生えるでしょう。簡単にはいきませんが、かといって悠長にしている訳にもいきません。

これまでのAI活用で成果をあげている組織を見るに、未知を既知として社内に持ち込み、リードする人が欠かせないと私は考えています。周りがピンときていなくても、誰かが「必ずくる現実」として社内の常識を変えていくことが欠かせないのです。

ちょっと宣伝っぽくなってしまいますが、少しだけ紹介させてください。人事図書館はこれらの変化を踏まえて最近AIに関する発信や取組を大幅に増やしてきています。経営人事を理解して、AIをうまく生かし、組織目的・事業目的の実現に向けていくことは正直簡単ではありません。ギャップが大きすぎるので1人で埋められるものではないと思っています。

さいごに

タイトルにあるAIエージェントで人事制度が耐えられない話、皆さんはどう感じたでしょうか。

これまでも技術革新が仕事のあり方、組織のあり方、私たちの生活を大きく変えてきました。蒸気機関、電気、パソコン、インターネット、スマホなど、大きな技術革新は様々な変化を（半ば強制的に）引き起こし、世の中を変えていきます。

AIはその中でも特に大きな変化に感じます。人と組織にかかわることを中心に置いている私だからかもしれませんが、人がどう働くのか、組織はどうあるのか、その根源的な問いを持ち込まれているようにも感じます。

これは非常にクリエイティブな環境であり、人間が人間らしくなっていく機会でもあるように感じています。一方で、大きく人間性を損なわせる使い方も起こりえると思っています。私たちが自分たちを磨き続けていかないと…という危機感もおおいにあります。

私はこれからもまだまだ探求していきます。
みなさんからもぜひ引き続き学ばせてください。

ここまでお読みいただいて本当にありがとうございました！！

よしだ