AIが仕事をする会社で、「上司」は誰になるのか

これまで、上司がマネジメントする相手は人間でした。

仕事を任せる。進捗を確認する。困っていれば支援する。結果を評価する。そして、最終的な責任を持つ。

しかし、AIが単なる質問相手ではなく、自ら仕事を担当するようになったらどうでしょうか。

顧客からの問い合わせに対応するAI。毎日、売上データを確認するAI。社内の情報を整理するAI。契約やタスクの期限を監視するAI。

AIが会社の中で実際に仕事をするようになれば、いずれ企業は別の問題に直面します。

そのAIを、誰がマネジメントするのでしょうか。

AI時代に、管理職はいらなくなるのか

生成AIの登場以降、

「AIによって中間管理職は減るのではないか」

という議論もありました。

情報をまとめる。報告書を作る。進捗を確認する。会議内容を整理する。

こうした管理業務の一部をAIが担当できるようになれば、管理職の仕事も減っていく。

そう考えるのは自然です。

しかし、実際の企業では少し違った動きも始まっています。

Salesforceが2026年に500人以上の管理職を対象に実施した調査では、管理職の3分の2が、仕事の未来におけるAIの役割について楽観的に捉えていました。

同社はその結果を踏まえ、

AI時代には、マネージャーの重要性がむしろ高まる

としています。

なぜでしょうか。

AIが仕事をするようになるほど、

• 「AIに何を任せるのか」
• 「どこまで任せるのか」
• 「結果を誰が確認するのか」

という新しいマネジメントが必要になるからです。

これからの上司は、「人」だけを管理するとは限らない

Salesforceは2026年、AIエージェント時代の管理職について、

人間とAIエージェントが混在するチームを率いる

という考え方を示しています。

これは少し想像すると、かなり大きな変化です。

たとえば営業部に、

営業担当者5人。営業支援AI社員1人。市場分析AI社員1人。

がいるとします。

営業支援AI社員は、商談前に過去の取引や顧客情報をまとめる。

市場分析AI社員は、毎朝データを確認して変化を報告する。

人間の営業担当者は、それを踏まえて顧客と話し、提案し、判断する。

こうなると営業部長が見ているチームは、

人間5人ではなく、人間5人＋AI2人

になります。

AIに給与面談をする必要はありません。

しかし、

何を担当させるか。どの情報を見せるか。どこまで判断させるか。どんなときに人へ報告させるか。期待した仕事ができているか。

という意味では、

AIにもマネジメントが必要になります。

AIの「能力」より、「権限」を決める仕事が増える

AIについて話すとき、

「何ができるか」

に注目しがちです。

文章を書ける。分析できる。メールを作れる。システムを操作できる。

しかし、会社で実際に働かせるなら、もっと重要な問いがあります。

「何をしてよいのか」

です。

たとえば経費処理を担当するAIがいたとします。

申請内容を見る。過去の申請を確認する。規程と照合する。不備を指摘する。

ここまでは任せる。

では、

申請を却下してよいのか。支払いを実行してよいのか。社員へ直接指示してよいのか。

これは別の問題です。

AIの能力と、AIに与える権限は同じではありません。

世界経済フォーラムも2026年、AIエージェントの企業導入について、エージェントがどの条件で行動を許可されるのかを明確にし、その権限を監視・監査できる仕組みが重要だと指摘しています。

つまりAIが自律的になるほど、

「できることを増やす」より、「どこまで任せるかを決める」

ことが重要になります。

これはまさに、マネジメントの仕事です。

AIが間違えたら、誰の責任なのか

もう一つ避けられない問題があります。

AIが間違えたときです。

AIが顧客へ間違った回答をした。AIが重要な異常を見逃した。AIが誤ったデータをもとに判断した。AIが、本来アクセスすべきではない情報を使った。

そのとき、

「AIが判断しました」

で終わる会社はありません。

AI自身が責任を取ることはできないからです。

だからAIに仕事を任せるほど、

誰がそのAIの仕事に責任を持つのか。誰が結果を確認するのか。どんな判断は必ず人間へ戻すのか。

を決める必要があります。

世界経済フォーラムがAIエージェントのガバナンスで強調しているのも、こうした人間による説明責任と監督です。

AIが自律的になればなるほど、人間が不要になるのではなく、

人間の責任の置き場所を、より明確にする必要がある。

ということです。

上司の仕事は「作業管理」から変わっていく

これまで管理職は、多くの時間を管理業務に使ってきました。

情報を集める。資料を作る。進捗を確認する。会議を設定する。報告をまとめる。

Salesforceは、自社の管理職向けAI「Manager Agent」を導入し、こうした管理業務をAIに支援させています。

同社によれば、導入から1年で管理職に5万時間以上を戻したとしています。

しかし、興味深いのは、

「だから管理職を減らした」

という話ではないことです。

戻った時間を、

社員のコーチング。問題解決。チームづくり。人材育成。

といった、人間のマネジメントへ使うことを目指しています。

AIによって管理職がなくなるというより、

管理職から「管理作業」が減っていく。

と考えた方が近いのかもしれません。

Microsoftは「仕事そのものを再設計する」と表現している

Microsoftの2026 Work Trend Indexでは、AIエージェントが仕事を実行するようになる中で、リーダーに求められる役割を、

仕事を再設計すること

として捉えています。

これは、単にAIツールを導入する話ではありません。

この仕事は人が担当する。この仕事はAIが担当する。ここはAIが下準備をする。ここから先は人が判断する。この判断には承認が必要。この情報にはアクセスさせない。

こうした境界を設計する。

つまりAI時代のマネジメントでは、

「人をどう動かすか」だけではなく、「仕事を誰にどう分けるか」

という役割が大きくなります。

AI社員にも「上司」が必要になる

私たちは、AIが会社で役割を持って働く存在を「AI社員」と呼んでいます。

ただし、AI社員だからといって、人間とまったく同じ社員になるわけではありません。

むしろ重要なのは、

人間とは違う働き手だからこそ、役割と権限を明確にすること

です。

何を担当するのか。何を見てよいのか。どこまで自分で進めてよいのか。どの段階で人へ相談するのか。誰がそのAI社員の仕事を見るのか。

こう考えると、

AI社員にも「上司」に相当する存在が必要になります。

それは必ずしも、一人の管理職とは限りません。

業務責任者かもしれない。部門長かもしれない。会社として決めたルールかもしれない。

重要なのは、

AIを野放しにしないことでも、すべて人が操作することでもない。

役割を与え、権限を決め、必要なところで人が責任を持つ。

という関係を作ることです。

AI時代に問われるのは、「誰が偉いか」ではない

「AIの上司は人間なのか」

と考えると、少し奇妙に聞こえるかもしれません。

しかし本当に重要なのは、

人とAIのどちらが上なのか、

ではありません。

誰が何を担当し、誰が何に責任を持つのか。

です。

AIが得意な仕事はAIへ。人が判断すべき仕事は人へ。AIが迷ったら人へ戻す。人はAIの仕事を監督する。そして、人とAIが同じ目的に向かって働く。

AIが会社の中で仕事をする時代になるほど、

必要になるのはAIを使う技術だけではありません。

人とAIを含めた「組織をつくる力」

なのかもしれません。

AIと働く会社では、上司の仕事も変わっていく。

私たちは、そう考えています。

AI社員を含む組織をどう設計するか。

その具体的な考え方については、CODATIで詳しく紹介しています。

企画・監修：株式会社TOKIWAGI

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