中間管理職はAIでもいいんじゃないか説を検証する

中間管理職不要説があるよ

中間管理職が不要なんじゃないかって説は結構元々ある。2021年のハーバードビジネスレビューの記事にも書かれている。

会社を形作るのが、超ざっくり

経営層-中間管理職-現場社員

の3レイヤーだとすると、もっとも中間管理職は不要な気が自分もしている。

中間管理職の役割と成功事例・失敗事例

中間管理職の役割を

①施策や方針などをジャッジする

②経営層からの方針・指示を現場に伝える

③現場の指導

と定義した場合、それぞれ成功事例と失敗事例がある。

成功事例としては、

①合理的にジャッジが出来るし、案件を止めない

②定性的・定量的に状況を見て課題を吸い上げ、解決案を練ることが出来る

③経営層の方針・指示を理解し、部下に適切に伝えることが出来る

失敗事例としては、

①ジャッジが出来ず案件を止める

②そもそも合理的なジャッジができない（能力の問題だったり非常にウェットだったり）

③経営層の方針をうまく租借できず、部下への指示が誤ったものとなる

が挙げられる。

マネジメントのテコ入れや組織変革が解決の糸口になると思うけど、そもそも中間管理職の仕事ってAIでも結構できそうだなと思った。

AIでなんとかなるか？　試してみよう。

以下役割についてchat GPTでできるか、できない場合どうするかを考えてみる。

①施策や方針などをジャッジする

②経営層からの方針・指示を現場に伝える

③現場の指導

👉

①施策や方針などをジャッジする

実際に知人の大手企業で実際にあった案件を参考に2つ事例を挙げてchat GPTに答えてもらった。

a 部署間の業量に関して

👨‍💼　「部長、部門Aと部門Bで全く同じ業務をしており、どちらかの部署がやるかで統一するだけで業量が大幅に削減されます。調整を進めてよいでしょうか？」

🤖　「はい、進めることができます。部門Aと部門Bが同じ業務を行っている場合、重複作業が発生している可能性があります。そのため、どちらかの部署がその業務を統一して行うことで、業務効率を向上させ、業量の削減を図ることができます。

統一することによって以下のようなメリットが期待できます。

1. 重複作業の排除: 部門Aと部門Bで同じ業務を行っている場合、同じ作業を二重で行う必要があります。業務の統一により、重複作業を排除することができます。

2. 業務効率の向上: 一つの部署が業務を統一して行うことで、業務に集中することができます。その結果、業務効率が向上し、作業時間の短縮や生産性の向上が期待できます。

3. コスト削減: 重複作業の排除や業務効率の向上により、無駄なコストを削減することができます。労力や時間、リソースの最適化を図ることで、部門間での業務の重複を避けることができます。

ただし、部門Aと部門Bの関係や実際の業務内容によっては、統一が困難な場合もあります。適切な検討や調整が必要です。そのような場合は、関係者とのディスカッションや意見交換を行い、統一するメリットとデメリットを評価した上で、最適な意思決定を行ってください。」

※参考：

実際に会社で起こったこととしては、「重複作業を減らすことで、業量が減ってしまう、その作業の担当者の存在意義が減ってしまう」という理由でこの提案は却下されたとのこと😞

b 業務振り分け・効率化について

👨‍💼「システム導入により派遣社員の業務を約30%減らすことができました。減った分は新たに派遣社員に対して業務を振りたく、正社員に対し、依頼したい業務のヒアリングをしようと思いますが、進めて良いでしょうか。」　

🤖「システム導入で派遣社員の業務が約30%減ったとのこと、非常に良い改善ですね。減った業務を再び派遣社員に振り分けることを考えているのですね。正社員から依頼したい業務のヒアリングをするという方向性も理解しましたが、いくつか確認しておきたい点があります。

正社員の役割と派遣社員の業務範囲：新たに振り分ける業務が、派遣社員の担当する範囲に適しているか、また正社員の業務と重複がないか確認が必要です。正社員にしかできない業務もあるので、ヒアリングで慎重に進めるべきです。

業務の効率化と最適な配置：システム導入の目的が業務効率化であれば、派遣社員への新たな業務振り分けが効率的かどうかも考慮する必要があります。業務を再分配することで、派遣社員の負担が増えすぎないように注意してください。

社内での合意形成：正社員からのヒアリングはもちろん重要ですが、派遣社員への業務再分配に関しても、必要に応じて派遣元や関係部署と調整しておくと良いです。

以上を踏まえて、ヒアリングを進めつつ、詳細を報告しながら進めていってください。」

※参考：

実際会社で起こったこととしては、「正社員へのヒアリングは僕がやります」と中間管理職が言いつつそのまま何もせず、催促すると不機嫌になる為そのまま案件が止まっているらしい😞

②経営層からの方針・指示を現場に伝える

問題が起きやすいのは中間管理職→現場だけでなく、経営層→中間管理職だったりする。商況をマクロでしか理解していない経営層の抽象的な方針や指示を具体的な内容にコンバートする際にミスが起きる、またはそもそも商況に合っていない・現状の現場には対応できないなどのフィードバックが経営層に対して出来ず、そのまま丸のみされたまま現場に行き、混乱のまま案件が進みイマイチの結果に、というケースが散見される。

AIのいいところは分かってないまま案件を進めない、忖度しない、基本的にかなり現実的であるところなので、上記の問題は起きにくい。

chat GPTに以下前提で答えてもらった。

「現状現場社員は疲弊し、残業45時間越えが80%を超えており、激務によりモチベーションが大きく下がっている状況である。そんな中、経営層から新しい施策の実行を振られ、その内容的に全社員の労働時間が月次で5時間増える、またひと昔前に廃れた施策なので実施検討が必要である。部長である前提で経営層に返事をして。」

🤖「いつも現場をサポートいただき、ありがとうございます。新しい施策の実行についてご連絡をいただきましたが、現状の現場の状況を考慮した上で、慎重に検討が必要かと存じます。

現場社員の約80%がすでに残業45時間を超えており、疲弊している状況です。これにより、社員のモチベーションも大きく低下しており、さらなる負担をかけることはリスクが高いと考えます。新しい施策により全社員の労働時間が月次でさらに5時間増える見込みという点も、その負担増加に拍車をかける恐れがあります。

また、この施策は以前に廃れているという背景もあり、その有効性や現代の現場に適応できるかどうか、再度慎重な検討が必要と感じています。社員の負担が増える状況下で、適切な成果が得られるか疑問もあるため、まずは以下の点についてご検討いただけないでしょうか。

現状の負担軽減策の実施：現在の社員の疲弊状況を改善するための具体的な対策を講じた上で、新たな施策を導入すべきです。
施策の効果検証：過去に廃れた施策を再度導入する前に、まずはその効果やリスクを改めて精査し、現場でのテスト実行などを通じて有効性を確認してからの導入が望ましいかと考えます。
労働時間の抑制：可能であれば、新しい施策の導入に伴う労働時間の増加を抑える手段を模索するべきです。例えば、一部の作業を自動化するなどの効率化策を併せて導入することで、全体の負荷を軽減できるかもしれません。

現場の声を反映させながら、施策の導入については慎重に進めることが重要と考えています。引き続き、現場と経営層の連携を強化し、共に効果的な改善策を模索できれば幸いです。

どうぞご検討のほど、よろしくお願いいたします。」

続けてchat GPTにこう伝えた。

「経営層からは3人人員を補強する旨返事があり、施策に関しては人員が補強され次第テスト実行するように指示があった。　このことを現場社員に伝えて。」

🤖「皆さんへ

お疲れ様です。先日、経営層と話し合いを行った結果、現場の負担軽減に向けた対応として、3名の人員補強が決定しました。この人員が加わり次第、負荷が分散される予定ですので、皆さんの業務も少しずつ楽になるかと思います。

また、経営層からの指示で、新しい施策については、この人員補強が完了次第、テスト実行を行うことになりました。まずは小規模でのテストを進め、現場への影響を確認しながら進めていきたいと考えています。

皆さんの負担を考慮しながら、引き続きサポートしていきますので、何か懸念点や不安があれば遠慮なく声をかけてください。

どうぞよろしくお願いします。」

③現場の指導

この点に関しては現行のchat GPTでは限界がありそうだったが、リモート環境が増えれば行動が文字化されやすくなるので（勤怠の時間、言動など）カバー範囲は増えそう。

とても正直な結論

😅ぶっっっちゃけ、AIでいいんじゃないか（中間管理職）

と思った。

実際に部下になった想定でAIに問いかけると、主語が入ってない部分とかがあると意図が伝わっていない感じの回答になることはあったけど、そこさえ修正すれば高速でちゃんとした回答が得られた。これは爽快。面倒くさくない。最高。これがすごく正直な感想。

活用案作る

実態を鑑みよう

調査によると

今の上司に満足しているかについて聞いたところ、「満足」と「やや満足」は合わせた肯定的意見は22%にとどまり、「不満」と「やや不満」を合わせた否定的な意見が55.7%と多数派となっています。

とのこと。

不満なポイントとして挙げられたのは、

「部下や他者への責任転嫁をする」（49.3%）「指示・指導・ゴール設定が的確ではない/分からない」（44.3%）、「考えや仕事の進め方に一貫性がない」（38.3%）、「人によって態度を変える」（44.3%）、「感情的に怒る・気分の浮き沈みがある」（41.6%）、「人柄が信頼できない」（41.3%）、「評価が公平・公正ではない」（37.9%）、「上の人間ばかり見ている」（37.2%）

となっている。

※参照元

すごいドライなことを言うと、部下の不満を解消する＝会社の効率化＆業績アップではないけど、AI導入でこの不満なポイントに関してはクリアできそう。

また、満足度の高い上司のプラスのポイントは、

「部下や他者への責任転嫁をしない」（33.2%）、「部下に対する指示・指導・ゴール設定が的確」（32.4%）、「仕事に関する知識・スキルが豊富」（30.7%）、「リーダーシップがある」（30.3%）、「いざというときに部下を守る」（24.2%）、「決断力がある」（21.3%）、「部下の働きぶりに対して常に公正な評価をする」（20.9%）、「人柄が信頼できる」（20.9%）

となっておりほぼカバーできそう。（最後の「人柄が信頼できる」、だけはAIなのでグレイ？）

飲み会に行くことや休日一緒にバーベキュー行くみたいな項目が上位に入っていたら、現行のAIには無理（ロボット化しないと…）だけど、該当項目「食事や飲み会に連れてってくれる」をプラスポイントとして挙げているのは1.2%程度と超少数派だった。

さぁ活用案

マネージャーの役割は先述した

①施策や方針などをジャッジする

②経営層からの方針・指示を現場に伝える

③現場の指導

とする。

①②に関しては基本的に経営層に見えるオープンチャットで行う。AIへの質問には主語を抜かない、目的を明確にするなどコツがあるので場合によってはフォーマット化すると有効かも。

③に関しては普段の挙動も関わってくるので、現行AIにはカバーしきれない。そこでPC上の作業内容については指導できるようにし、（勤怠のリマインドや作成資料の添削だったらできるはず）それ以外の部分（普段のハラスメントなどの問題行動や勤務態度、ふんわりした悩み相談など）に関してはメンターポジションの人に立ってもらうようにする。メンターは週1回程度30分ほどプレイヤーと面談しつつ必要に応じて課題解決に動くので1組織あたりの必要人数は少なく、しかしながらメンタルケアやコンプライアンスなどに知見のある人が求められる。