《Algorithmic Management》AIの手綱を握り人的資本を強化する協働関係へ

公開日 2025/06/26

AIが私たちの生活や仕事に浸透しつつある現代において、マネジメントの領域もまた例外ではない。情報科学技術の博士号を有し、アルゴリズミックマネジメントの専門家として知られるMohammad Hossein Jarrahi氏に、AI時代におけるマネジメントの課題と今後の展望について伺った。

ノースカロライナ大学チャペルヒル校教授　Mohammad Hossein Jarrahi 氏

過去10年にわたりAIの統合によるナレッジワークの変容を研究。AIが人間を置き換えるのではなく、人間の能力を拡張する点に注目し、「人間とAIの共生」という概念を提唱。近年はアルゴリズムによるマネジメント機能の自動化・補完を探究し、アルゴリズミックマネジメントの発展に貢献している。

AI導入によるマネジメントの二面性
信頼できるパートナーとして使いこなすための「協働スキル」
不透明性を前提としてリテラシーを身に付ける
人工資本としてのAIを人的資本の育成に役立てる

AI導入によるマネジメントの二面性

アルゴリズミックマネジメントはギグワークから始まり、今ではホワイトカラーの仕事にも広がっています。日々の課題に取り組み、判断を下すという不確実性の高いナレッジワークにAIが入り込む意味は大きく、ギグワークとは根本的に異なる影響をもたらす可能性があります。そこで留意しなければならないのは、アルゴリズミックマネジメントがマネジャーの権限を「強化」する一方で、「制約」する可能性もある点です。単調な業務をAIで自動化できれば、その時間をマネジャーはより意義のある業務に充てられます。部下との対話や育成、チームビルディングといった「人間らしさ」が求められる中核業務に集中でき、その結果としてマネジャーの裁量や人との関わりの質も強化されるでしょう。

しかし、AIが中核的な役割まで担うようになると、マネジャーは権限を制約されることになります。裁量を奪われたと感じ、モチベーションが低下する恐れがあります。現場感覚や対人関係に基づいた判断が、画一的なロジックに置き換えられてしまうと、管理職としての存在意義が問われかねません。この「強化」と「制約」の二面性が、AI時代の職場における新たな課題となっているのです。

信頼できるパートナーとして使いこなすための「協働スキル」

私が考えるアルゴリズミックマネジメントの理想像においては、「人間とAIの共生」が鍵となります。この協働の在り方は、役職レベルによって適切に使い分ける必要があります。例えば、現場や中間管理職層では、人間が指揮・監督や部下とのコミュニケーションを担い、AIにはタスクの自動配分や進捗管理などの補助的役割を任せるのがよいでしょう。経営層では、人間が意思決定や戦略策定といった業務に集中し、それらをデータ分析や予測の観点からAIがサポートするのが理想的です。とはいえ、最終的な判断は人間が責任を持って下すべきでしょう。

よく誤解されがちですが、AIの価値は「人間を模倣すること」や「人間を置き換えること」にあるのではありません。むしろ、「人間にできないことを補完する」からこそ、AIは真の価値を発揮するのです。重要なのは、人間とAIが互いの異なる強みを生かして補い合うことです。

そのためには、AIを信頼できるパートナーとして使いこなすための「協働スキル」が欠かせません。AIの「できること」と「できないこと」を理解し、その限界を踏まえた上で、出力された結果を鵜呑みにせず、常に人間が検証・確認を行う姿勢が求められます。

さらに、アルゴリズミックマネジメントを導入する際には、従業員との信頼関係を損なわないためにも、AIに任せるタスクの種類や重要度を見極めることが重要です。例えば、サプライチェーンの最適化、倉庫の在庫管理、煩雑な人事処理など、大量かつ反復的な作業においては、AIを非常に効果的に活用できます。しかし、採用の可否や人員配置の判断、人事制度の設計といった重要な意思決定については、やはり最終的には人間のマネジャーが担うべきだと考えます。

不透明性を前提としてリテラシーを身に付ける

アルゴリズミックマネジメントを導入するに当たり、まず自社の業務内容や組織文化、抱えている課題を理解しておく必要があります。なぜなら、すべての組織に使える万能なシステムは存在しないからです。組織にどんな固有知識があって、どこにボトルネックがあるのか、どの業務をAIに任せるべきか、現場のマネジャーや従業員がその変化に対応できるか――こうした問いに向き合いながら、「インサイド・アウト」のアプローチで課題解決するための一手法としてアルゴリズミックマネジメントを導入するべきでしょう。

AIは自律的に学習し進化する特性を持つ一方、学習プロセスが不透明であるという課題も抱えています。ディープラーニングを用いたアルゴリズムでは、「なぜその意思決定に至ったのか」を人間が理解できないことが多々あります。ですから、現場でのAI活用を進める際には、アルゴリズムの本質を理解し、適切な活用方法を見極めるための「アルゴリズム・リテラシー」を身に付けることが欠かせません。AIの不透明性を前提としつつ、社会的・技術的・組織的・政治的な要素を含めた総合的な判断と運用が求められます。

人工資本としてのAIを人的資本の育成に役立てる

アルゴリズミックマネジメントの導入を担うのは、IT部門ではなく人事部門であるべきだと考えています。本質的にアルゴリズミックマネジメントのシステムは、人事の構造と同様だからです。人事部門の最大の使命は、組織に合うよう「人的資本」を強化することでしょう。しかし昨今は、AIをはじめとした「人工資本」^※1が介入し始めています。これらは密接であり、一方だけを強化することはできません。だからこそ、こうした変革を担うのはIT部門でも戦略部門でもなく、人事部門であるべきなのです。

※1 人と連携するように設計・調整された技術的リソース Jarrahi,M.H.,Kenyon,S.,Brown,A.,Donahue,C.,&Wicher,C.（2023）.Artificial intelligence:A strategy to harness its power through organizational learning.Journal of Business Strategy,44（3）,126-135.

現在のAIシステムのほとんどは機械学習がベースとなっており、特定の場面において人間の能力をはるかに凌駕していますが、機械学習と人間の学習が協働したときに初めて、組織としての「学び」が生まれます。人工資本は人的資本を高めることに貢献しない限り、真の価値を生み出せません。

しかし残念ながら、現状、対応できる素地はありながらも、人事担当者のアルゴリズムに関する技術的なリテラシーはまだ足りていないように思います。人事部門が力を入れている人的資本の強化施策とAIを、今後どうやってつなげていくかが問われています。組織の基盤は「人」であり、AIはあくまでも「人間にできないことを補完する」もの。AIと人間は「馬と騎手」のようなものです^※2。たとえ優秀な馬でも、時に想定外の行動をするでしょう。AIを使いこなし、暴走や誤判断を防ぐ最後の抑制力、すなわち手綱を握れるのは人間なのです。

※2 Jarrahi,M.H.,&Ahalt,S.（2024）.What Human-Horse Interactions may Teach us About Effective Human-AI Interactions.arXiv preprint arXiv:2412.13405.

※文中の内容・肩書等はすべて掲載当時のものです。

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