AIを部下にして気づいた。「仕事のマネジメント」と「人間のマネジメント」は別の能力だった

最近、AIを使ってシステム開発をすることがかなり増えました。

そこで改めて気づいたことがあります。

私はこれまで長く、エンジニアに仕事を依頼してシステムを作ってきました。

そして今は、AIに直接仕事を依頼してシステムを作ることも増えています。

でも考えてみると、私自身がやっていることは、実はあまり変わっていません。

相手が人間のエンジニアなのかAIなのかという違いはある。

でも、仕事の進め方そのものは驚くほど似ています。

AIに仕事を頼んでも、一発で完璧なものは出てこない

たとえばシステムを作る場合、まず要件があります。

クライアントから聞いた要望だったり、要件定義書だったり、仕様書だったり。

それをエンジニアに渡して、

「これを作ってください」

と依頼する。

AIの場合も同じです。

クライアントからもらった要望や要件定義の資料をAIに渡して、

「これを作って」

と依頼する。

場合によっては、その要件定義自体をAIと一緒に作ることもあります。

そしてAIが実装する。

でも当然、一発で完璧なものが出てくるわけではありません。

実際に動かしてみたら、

「ログインできないんだけど」

ということもある。

「この動き、おかしくない？」

ということもある。

「ちょっと自分がイメージしていたものと違う」

ということもある。

「このデザインが反映されていない」

ということもある。

そうしたものを一つずつ確認して、

「ここを直してください」

とフィードバックする。

AIがこちらの意図を勘違いしていれば、

「そういう意味ではなくて、こういう意図です」

と改めて説明する。

するとAIが修正する。

また確認する。

問題があれば、またフィードバックする。

これを繰り返して、少しずつ完成形に近づけていきます。

考えてみれば、人間のエンジニアでもまったく同じだった

このプロセスは、人間のエンジニアに仕事をお願いしていたときと、ほとんど同じです。

人間のエンジニアだって、一発で完璧なものを作るわけではありません。

どれだけ優秀なエンジニアでも間違えることはあります。

バグを作ることもある。

仕様を勘違いすることもある。

そして、そもそも依頼する側である私の説明が不足していることもあります。

こちらでは当然伝わっていると思っていたことが、相手には違う意味で伝わっていた。

そんな誤解はいくらでもあります。

だから、

• 依頼する。
• 作ってもらう。
• 確認する。
• 問題を見つける。
• フィードバックする。
• 修正してもらう。
• また確認する。

ということを繰り返す。

相手が人間でもAIでも、基本構造は変わりません。

これって、結局マネジメントなのではないか

そう考えると、AIをうまく使って仕事をする能力というのは、かなりの部分がマネジメント能力なのではないかと思います。

• まずゴールを決める。
• そこから必要なタスクを分解する。
• 何からやるべきなのか優先順位を決める。
• 順番に依頼する。
• スケジュールを考える。
• 途中で進捗を確認する。
• 出てきたアウトプットをレビューする。
• 問題があればフィードバックする。
• 品質が足りなければ修正させる。

必要なら、

「なぜこのロジックにしたの？」

と理由を確認する。

その説明を聞いたうえで、

「それならこの方針でいこう」

と判断する。

最終的に、期限までに必要な品質のものを完成させる。

これは、人間のエンジニアをマネジメントしていたときにやっていたこととほとんど同じです。

AIだから特別なことをしているわけではない。

ものすごく仕事が速いエンジニアをマネジメントしているようなものです。

もちろんAIにはAI特有の性質があります。

でもマネージャー側がやっていることだけを見ると、かなり従来のプロジェクトマネジメントに近い。

むしろAIを使うことで、マネジメントという仕事の本質が見えやすくなった気がします。

人間とAIとの圧倒的な違いは「コミュニケーション」

一方で、人間のエンジニアとAIには大きな違いがあります。

それが、人間同士のコミュニケーションです。

たとえばエンジニアが何日もかけて一生懸命作ったものをレビューして、

「これ、全部作り直してください」

と言わなければならないことがあります。

AIなら、そのまま言えばいい。

「この方針は違うので、全部作り直してください」

これで終わりです。

でも人間には、そんな言い方はなかなかできません。

相手も人間です。

時間をかけて作った。

考えて作った。

場合によっては、自信を持って作ったものかもしれないし、間に合わせるためにプライベートの予定をキャンセルして無理して残業して作ったかもしれない。

それに対して何の説明もなく、

「全部やり直して」

と言われれば、

「え？」

となるのは当然です。

だからマネージャーは、

「本当に申し訳ないけれど、今回はこの理由で方針を変更したい」

ということを丁寧に説明する。なぜ作り直す必要があるのかを伝え、相手が納得していなければ、さらに説明します。

ときには一回の説明では納得してもらえないこともあります。

バグの指摘でも同じです。

明らかにエンジニア側のミスだったとしても、

「お前のバグだから直して」

という言い方をすれば、当然嫌な気持ちになります。

だから言い方を考えるし、相手との関係性も考えます。

モチベーションも考える。

これもマネージャーにとって非常に重要な能力です。

AIをマネジメントすると「人間を扱う能力」だけが抜け落ちる

AIには、この部分がほとんどありません。

AIに、

「全部作り直して」

と言っても傷つかない。

「さっきの実装、間違っている」

と言っても機嫌を悪くしない。

何度修正を依頼してもOK。

だからAIをマネジメントすると、これまでマネージャーという仕事の中に混ざっていた「人間を扱う能力」がかなり抜け落ちます。

残るのは、

• 要件を理解する。
• 情報を整理する。
• タスクを分解する。
• 優先順位を決める。
• 正確に指示する。
• アウトプットを評価する。
• 問題を発見する。
• フィードバックする。
• 技術的な方針を判断する。
• スケジュールを組む。
• 期限までに品質を収束させる。

という能力です。

言ってみれば、仕事そのものをマネジメントする能力です。

「仕事のマネジメント」と「人間のマネジメント」は別の能力だった

これまで「優秀なマネージャー」という言葉の中には、かなり違う能力が混ざっていたのだと思います。

一つは、

仕事をマネジメントする能力。

もう一つは、

人間をマネジメントする能力。

仕事を構造化して、タスクに分解して、優先順位をつけて、適切な指示を出して、成果物を評価して、ゴールまで持っていく。

これは前者です。

一方で、

• 相手の気持ちを考える。
• モチベーションを見る。
• 伝え方を変える。
• 納得してもらう。
• 人間関係を作る。
• 対立を解消する。
• 相手に気持ちよく働いてもらう。

これは後者です。

これまでは人間をマネジメントするしかなかったので、この二つを分けて考える必要があまりありませんでした。

でもAIという「人間ではない部下」が登場したことで、初めてこの二つがはっきり分かれて見えるようになった気がします。

人付き合いが苦手でも、ものすごく優秀なAIマネージャーが出てくるかもしれない

そう考えると、これまでマネージャーに向いていないと思われていた人が、AI時代にはものすごく優秀なマネージャーになる可能性があります。

• 人付き合いが苦手。
• 口下手。
• 部下と仲良くするのが苦手。
• 人の感情を読むのもそれほど得意ではない。

だから、人間の組織ではマネージャーとしてあまり評価されなかった。

でも、

• 論理的に物事を整理するのが得意。
• 技術を理解している。
• タスク分解がうまい。
• 優先順位を決められる。
• アウトプットの良し悪しを正確に判断できる。
• 問題があれば適切なフィードバックができる。
• 全体を見ながらゴールまで持っていける。

そんな人がAIを何体も使って仕事をしたら、ものすごく強いかもしれません。

極端な話、

人間を10人マネジメントさせると全然うまくいかないのに、AIを50体マネジメントさせたら恐ろしく生産性が高い人

みたいな人が出てきても、まったく不思議ではありません。

逆に、人間をマネジメントする能力の価値もなくならない

もちろん、人間のマネジメントがなくなるわけではありません。

人間と一緒に仕事をする以上、

• 信頼関係を作る。
• モチベーションを高める。
• 人を育てる。
• チームを作る。
• 対立を解消する。
• 本人の強みを引き出す。

こうした能力はこれからも必要です。

むしろ「仕事を管理する能力」と分離されることで、人間をマネジメントする能力そのものの価値も、よりはっきりするのかもしれません。

私自身も、コミュニケーション能力を使う場所が変わってきた

私自身は、どちらかというと人とのコミュニケーションは得意な方だと思っています。

これまでエンジニアをマネジメントするときにも、その能力をかなり使ってきました。

• どう伝えれば気持ちよく動いてもらえるか。
• どう説明すれば納得してもらえるか。
• どういう言い方なら関係を悪くせずに問題を指摘できるか。

そういうことを考えながら仕事をしてきました。

でもAI中心で開発するようになると、対エンジニアという意味では、その能力を使う場面が減ってきます。

必要なのは、より純粋なマネジメント能力になる。

一方で、私の仕事はシステムを作ることだけではありません。

• クライアントから相談を受ける。
• まだ本人たちも整理できていない課題を聞く。
• 何を作れば価値が出るのか一緒に考える。
• 提案する。
• 仕事を受注する。
• 途中で認識を合わせる。
• 問題が起きれば説明する。
• 完成したものを実際に使ってもらう。

こうしたクライアントワークがあります。

ここでは、人間同士のコミュニケーション能力がかなり重要です。

つまり私の場合、コミュニケーション能力が不要になったわけではない。

コミュニケーション能力を使う相手が、エンジニアからクライアント側へ移ってきている。

そんな感覚があります。

一人の中でも、必要な能力の配分が変わっていく

そう考えると、これも単純に、

「AI時代にはコミュニケーション能力はいらない」

という話ではありません。

仕事のどこをAIが担当し、どこを人間が担当するのかによって、必要な能力の配分が変わるということなのだと思います。

たとえば、

• クライアントと話して課題を見つける。
• 何を作るべきか決める。
• 仕事として成立させる。

そこまでは人間同士でやる。

そこから、

• 要件を整理する。
• タスクを分解する。
• 実装する。
• レビューする。
• 修正する。
• 品質を上げる。

という部分ではAIを大量に使う。

そうなれば、一人のマネージャーに求められる能力も変わります。

• 対クライアントでは、高いコミュニケーション能力が必要。
• 対AIでは、高い構造化能力、技術理解、判断力、レビュー能力が必要。

同じ人間が、相手によってまったく違う能力を使い分けることになります。

「優秀なマネージャー」という一色の評価も分解されていく

これは、以前考えたエンジニアの話ともよく似ています。

これまで優秀なエンジニアには、技術力だけでなく、報告能力やコミュニケーション能力まで求められていました。

でもAIが間に入ることで、

「正確な仕事をして、正確な一次情報を残す能力」

と、

「それを相手に分かりやすく説明する能力」

を分離できるようになってきた。

マネージャーでも同じことが起きるのだと思います。

これまで、

優秀なマネージャー = 仕事を管理する能力 × 人間を動かす能力

だった。

でもAIが入ることで、この二つも分離されていく。

• 仕事を構造化して、正しく指示して、正しく評価して、ゴールまで持っていくことにものすごく強い人。
• 人の気持ちを理解して、信頼関係を作り、人間のチームを動かすことにものすごく強い人。
• クライアントと対話して、まだ形になっていない課題を見つけ、仕事を作ることにものすごく強い人。

それぞれが別の能力として、よりはっきり見えるようになる。

AIは仕事を奪うというより、「仕事ができる」の中身を分解しているのかもしれない

ここまで考えると、最近AIを使っていて感じる変化には共通点があります。

AIによって、単純に仕事がなくなっているというより、

これまで一つの職種の中にまとめられていた能力が分解されている。

• エンジニアなら、技術的に正しい仕事をする能力と、それを人間にうまく説明する能力。
• マネージャーなら、仕事そのものをマネジメントする能力と、人間をマネジメントする能力。
• そしてクライアントワークなら、仕事を作るための人間的なコミュニケーション能力。

今まではこれらをまとめて、

• 「あの人は仕事ができる」
• 「あの人はマネージャーに向いている」
• 「あの人はエンジニアとして優秀だ」

と評価していました。

でもAIが仕事の中に入ってくることで、それぞれの能力が切り離され、本当にどの能力がどの場面で必要なのかが見え始めている。

それによって、今まで評価されにくかったタイプの人が突然ものすごく活躍することもあるでしょう。

逆に、これまで強みだった能力を使う場所が変わる人もいる。

私自身も、その変化の途中にいるような気がします。

AIを使ってシステムを作っていると、単に開発スピードが上がったというだけではなく、

そもそも「マネージャーとは何をする人なのか」という定義そのものが変わり始めている。

そんなところが、今とても面白いと感じています。