「AIがそう言ってますから」。経営編04 - 余剰人員の行き先を決める。リスキリングでは終わらない

木曜日の午後、人員配置の経営会議が始まる。AI研修を終えた社員の評価シートが並び、画面にはAIが出した配置案が映っている。誰かが言う。「AIがそう言ってますから」。木曜日、その一言は、人の行き先を考える責任を手放す合図になる。その一言で、人の行き先が決まりかけている。

「AIがそう言ってますから」。 - 経営編

経営編の第3回では、教育という言葉の意味がAI以後に変わったことを見た。教育は、知識やスキルの伝達ではなく、社内で判断力を再生産する仕事になった。

第4回で扱うのは、一般的な意味でのリスキリングではない。

ここを、最初に強く置いておく。

今回は、「新しいスキルを身につけましょう」という話では終わらせない。AI研修を受ける。プロンプトを学ぶ。ツールを使えるようになる。もちろん、それは必要である。だが、それは入口にすぎない。そこを本体だと思った瞬間、経営は最も重い問いから逃げる。

AIによって、同じ仕事を少人数で回せるようになる。すると、余剰になり始める人が出てくる。さらに厳しく言えば、AIを持たせることで、組織全体の生産能力を下げる人も出てくる。

だから主軸は、リスキリングではない。余剰人員の行き先である。仕事のポートフォリオ再編である。考えないままAIに丸投げし、ワークスロップを出す人を、経営はどこに置くのか。その判断である。

そしてもう一つ、先に断っておく。これは、人を選別して切り捨てる話ではない。誰が有能で誰が無能かを裁く話でもない。問うのは、AIを前提にしたときに、どの仕事をどう設計し直し、誰をどこに置くかである。主語は、人ではなく、仕事の設計である。ここを取り違えた瞬間、配置の議論は人の選別へ堕ちる。だからこそ、本稿は終始、構造の話として進める。

AI以前には、仕事の4類型があった

AI以前には、能力と意欲の2軸で人材を見る、古くからの整理があった。

• 有能な怠け者 参謀・効率化のプロ。最小の労力で最大の成果を出す。本質を見抜き、仕組みづくりに向く。

• 有能な働き者 組織のリーダー・中核。自ら考えて成果を出す。依存しすぎると属人化のリスクがある。

• 無能な怠け者 影響範囲の小さい一般メンバー。余計なことをしないため、AI以前は大きな害を出しにくいと見なされていた。

• 無能な働き者 一番たちが悪い。よかれと思って独断で動き、周囲が事後処理に追われる。

この整理で、AI以前に最も危険とされたのは「無能な働き者」だった。能力は低いが、意欲はある。よかれと思って動く。だが判断が弱いため、周囲が事後処理に追われる。

一方で、能力も意欲も低い人は、大きな害を出しにくかった。余計なことをしない。動きは遅い。仕事の量も多くない。明確な指示と管理の下では、ルーティンをこなす戦力として扱えただろう。少なくとも、組織全体を大きく乱すことは少なかった。

AI以前は、それで成立していた。

だが、AI以後は違う。

能力も意欲も低い人が、AIを持つ。すると、労力が限りなくゼロでアウトプットを量産できる。本人は考えない。だが、資料は出る。前提は確認しない。だが、文章は整う。顧客文脈は理解していない。だが、提案らしいものはできる。

かつて「大きな害を出しにくい」と見なされていた層が、AIによって、無能な働き者と同じ害を出し始める。周囲が事後処理に追われ、組織全体が混乱する。

「無能な怠け者×AI」。

ここを見誤ると、リスキリングも再配置も、きれいごとになる。

問題は、余った人ではない。生産能力を下げる人である

AIで同じ仕事が少人数で回るようになる。これは、経営にとって避けられない現実である。

企画書のたたき台、議事録、調査、整理、比較、初期分析、社内報告。これらの多くは、以前より少ない人数で処理できる。プロジェクト運営も、うまく設計すれば少人数で回る。

そうなれば、経営は冷静に考える。人は少ない方がいい。

これは冷たい話ではない。経営の現実である。同じアウトプットを少人数で出せるなら、固定費は低い方がいい。意思決定は速い方がいい。調整コストは小さい方がいい。少人数でプロジェクトが回るなら、組織はそちらへ向かう。

だが、本当に厳しい問題は「余った人をどうするか」ではない。
いることで、会社の生産能力を下げる人が出てくることである。

AI以前なら、低い生産性は本人の範囲に閉じていた。仕事は遅い。成果は薄い。指示は待つ。そこまでだった。

AI以後は違う。本人が5分で作ったワークスロップが、マネジメント層の2時間を燃やす。本人の低い判断力が、AIによって増幅され、周囲の時間を奪う。ゼロではなく、マイナスの生産性を持ちうる。

ここで問うべきは、「リスキリングで考える人を増やせるか」ではない。考えないままAIに丸投げし、ワークスロップを出す人を、組織のどこに置くのかである。

問題は、何を学ばせるかではなく、どこへ向かわせるかである

リスキリングという言葉を使うなら、まず問いを変えなければならない。何を学ばせるかではない。どこへ向かわせるかである。

新しいスキルを身につけること自体は、否定しない。プロンプトを書けること。AIツールを使えること。自動化のワークフローを組めること。それらは役に立つ。だが、多くの場合、それは今の仕事を速くするためのスキルである。

本当に問うべき新しいスキルは、今の仕事が少人数化した後に、別の価値を生む仕事へ移る力である。

顧客接点へ出る。新規プロジェクトを立ち上げる。既存顧客の深い課題に入り込む。社内に散らばった知見を事業に変える。データを整備し、次の意思決定に使える状態にする。AIで減った作業時間を、売上、品質、学習、顧客理解、事業探索へ変える。

つまり、ここでいうリスキリングは、余った人に研修を受けさせることではない。AIで少人数化した組織の中で、その人を次の価値の場所へ移すための設計である。

もっと言えば、リスキリングという言葉では軽すぎる。
これは、人と仕事の再設計である。

ここを間違えると、リスキリングは従来の研修の焼き直しになる。ツールを学ぶ。資格を取る。受講証明を得る。けれど、本人の仕事の行き先は変わらない。組織のプロジェクト数も増えない。顧客接点も増えない。事業の打席も増えない。

その状態で「人材をリスキリングした」と言っても、実態は、既存業務を少し速くしただけである。

AI全振りでも、行き先がなければ人は動けない

AI活用に本気で振り切る企業は増えている。全社でAIを使う。開発にも、営業にも、管理にも、採用にも、評価にもAIを入れる。これは正しい方向である。

だが、AI活用の本気度と、人の行き先が増えることは別問題である。

AI全振りをしても、プロジェクトそのものが増えなければ、人の行き先は増えない。既存プロジェクトが少人数で回るようになるだけなら、余剰はむしろはっきりする。いままで5人で回していた仕事が3人で回るようになった。では、残りの2人はどこへ行くのか。

経営が新しいプロジェクトを作っていなければ、人は移れない。顧客接点を増やしていなければ、人は移れない。データ整備や品質改善や事業探索を、仕事として定義していなければ、人は移れない。

リスキリングは、個人の努力だけでは成立しない。組織側に受け皿が必要である。人を動かす先の仕事が必要である。
AIで空いた人を受け止めるだけの、新しい仕事とプロジェクトを、経営が作れているか。

そこが問われている。

削減・維持・振り向け

では、考えないままAIに丸投げし、ワークスロップを出す人をどう扱うのか。

経営の選択肢は、大きく三つしかない。①削減する。②維持する。③振り向ける。

削減は、最もわかりやすい。AIで仕事が少人数化した。いることで組織の生産能力が下がる。ならば、組織から外す。短期的には合理的である。

だが、日本では簡単ではない。法制度、雇用慣行、社内文化、レピュテーション、心理的安全性の問題がある。米国型に「AIで余ったから切る」とはなりにくい。

ただし、難しいから存在しない選択肢にしてはいけない。日本企業では、直接的な削減ではなく、採用抑制、異動、評価の厳格化、昇格停止、役割縮小、外部化、自然減で処理されることが多い。踏み込んだ判断はできないように見えて、別の形でゆっくり行われる。

維持は、より厄介である。

単に雇い続けることではない。ワークスロップを出さないように最小限の教育をする。影響範囲の小さい仕事に置く。重要な判断や顧客接点に触れさせない。もっと言えば、仕事をなるべくさせない。

これは人道的に見えるが、実際にはかなり重い判断である。会社の中にはいる。だが、生産能力を増やす存在ではなく、悪化を防ぐために管理される存在になる。雇用を守りながら影響範囲を絞る維持であり、生産能力の担い手としてではなく、悪化を防ぐことに重心が置かれた配置になりやすい。

振り向けは、最も難しい。だが、AI前提経営へ進むなら、ここを避けられない。

ここでいう振り向けは、単に別の部署へ移すことではない。考えない、丸投げする、ワークスロップを出す人を、いきなり顧客接点や新規事業に送ることでもない。それでは、ワークスロップの発生場所が変わるだけである。

まず必要なのは、AIに頼らずに考える基礎力を鍛え直すことである。問いを立てる。前提を確認する。自分の言葉で説明する。出力を疑う。自分が引き受けられる範囲を見極める。この基礎力が戻らなければ、どこへ移しても同じ問題が起きる。

そのうえで、影響範囲を絞った仕事へ振り向ける。重要な判断や顧客接点からはいったん外す。AIで出力を増幅させない。手順と基準が明確な仕事に置く。既存資料の整理、ナレッジ整備、データクレンジング、検証補助、定型業務の改善など、判断範囲を限定した仕事からやり直す。

そこでAIに頼らず基礎力を高められたなら、可能性は残る。そこから初めて、より価値の高い仕事へ移す道が見えてくる。振り向けとは、優しい配置転換ではない。組織への被害を抑えながら、本人がもう一度価値を生める形を探すことである。

放置するか、対症療法でしのぐか、踏み込むか、体質を変えるか

この問題は、医療のメタファーに近い。

放置すれば、悪化する。ワークスロップを出す人をそのままAIで武装させると、本人の低い判断力が増幅され、マネジメント層の時間を燃やし、育成回路を詰まらせる。

問題の根は、人そのものではない。考えないままAIで成果物を増幅し、それをマネジメント層が処理し続ける循環である。

対症療法は、必要である。最低限の教育、テンプレート、レビュー基準、AI利用ルール、関所の強化。ワークスロップを出させない。出しても被害を小さくする。顧客に出る前に止める。だが、これは対症療法であって、根本解決ではない。

踏み込んだ配置転換も、選択肢として存在する。顧客接点から外す。重要プロジェクトから外す。判断を伴う仕事から外す。場合によっては、組織から離れてもらう判断もありうる。日本では簡単ではない。だが、組織の生産能力を下げ続けるなら、どこかで踏み込んだ判断は避けられない。

そして、もう一つ必要なのが体質改善である。

人をそのまま別の場所へ移すのではない。その人がマイナスを生まない仕事の形、かつ少しでも価値を生める仕事の形に組み替える。判断範囲を絞る。AIの使い方を制限する。成果物が外へ出る前の基準を明確にする。できる人を関所から解放し、できる人中心に組織を引き直す。仕事のポートフォリオを再編する。鍛えるべき人は、学校のように鍛える。

削減、維持、振り向けは、単なる人事施策ではない。

放置するのか。対症療法でしのぐのか。踏み込むのか。体質を変えるのか。
経営が、組織の状態をどう診断するかの問題である。

経営者は、いつ、どう下すか

では、経営者はいつ、この判断を下すべきか。

答えは、AI導入の効果が見えた時点ではない。AI導入の前である。少なくとも、導入と同時である。

どの仕事が少人数化するのか。どの人が余剰になりうるのか。どの人は成長領域へ振り向けられるのか。どの人には被害最小化の配置が必要なのか。どの人を鍛え直すべきなのか。これを考えずにAIを導入すると、効果が出た後に組織が迷う。

経営者は、どう下すべきか。

まず、リスキリングを研修の話として扱わない。どこへ向かわせるのかを決めずに、何を学ばせるかを決めても意味がない。

次に、仕事のポートフォリオを再編する。AIが得意な仕事、人間が担うべき仕事、できる人に集中させる仕事、判断範囲を絞って任せる仕事、やめる仕事を分ける。

最後に、削減・維持・振り向けを、感情ではなく構造で決める。誰を責めるかではない。組織全体の生産能力を上げるために、どの仕事を、どの人に、どの条件で任せるかである。

これは人事異動の話ではない。経営判断である。

本稿の位置と、次回への接続

本稿は、経営編の第4回である。第1回で見たワークスロップの構造、第2回で見た関所、第3回で見た教育の問題を受けて、AIで余剰になり始める人、そしてワークスロップを出す人をどう扱うかを見た。

本稿の結論は、リスキリングとは、研修ではなく行き先の設計である、ということだ。AIで少人数化した組織の中で、人を削減するのか、影響範囲を絞って維持するのか、成長領域へ振り向けるのか、被害を最小化するために振り向けるのか。ここを決めるのが経営である。

次回は、シリーズの最終回である。AI前提経営とは何かを、組織設計の言葉で言い切る。

AIを業務に乗せる経営と、AIを前提に組織を組み直す経営は違う。第5回では、この違いを中期経営計画の場面から書く。

まとめ

AIで、人が余る。

だが、本当に厳しいのは、人が余ることではない。AIを持たせることで、組織全体の生産能力を下げる人が出てくることである。

その人をどうするのか。削減するのか。維持するのか。振り向けるのか。
この問いから逃げた組織では、ワークスロップは文化になる。関所は燃え続ける。育成回路は詰まり続ける。できる人は、できない人の後始末に時間を奪われ続ける。

そして、できる人は、できる環境へ、移っていく。

リスキリングとは、優しい言葉ではない。余剰になり始めた人の行き先を、経営が決め切ることである。冷たい。だが、必要だ。

「AIがそう言ってますから」。経営編

月曜日は、数字だけは、無傷だった。

火曜日は、判断は、空席のままだった。

水曜日は、育つ場所は、もうなかった。

木曜日は、人の名前は消えていた。

金曜日は、経営は、もういない。