AIは給与計算、製品開発、オンボーディング、人材採用、安全セミナーをある程度まで処理できる。しかし、こうした企業管理において、人間が果たすべき役割がいまだ存在することに、大半の人が同意するだろう。結局のところ、人事のプロフェッショナルが運用しているのは人間が作ったシステムであり、自動化が高度に進んだ時代であっても、人間的な関わりは依然として重要である。
2026年のMITカンファレンス
筆者は、今年4月にMIT（マサチューセッツ工科大学）で開催されたイベント「イマジネーション・イン・アクション（IIA）」のパネルディスカッションで、このテーマについて多くの意見を耳にした。（免責事項：筆者は毎年IIAのイベント運営をサポートしている）。Practical.aiのマイケル・ヘイズがモデレーターを務めたこのパネルでは、「自律型AIエージェントの群れ（エージェント・スウォーム）」の出現を踏まえ、人事やオフィスワークが今後どのように変化していくかが議論された。
パネリストにはヘイズのほか、レベリオ・ラボ（Revelio Labs）のリサ・サイモン、クランチャー（Crunchr）のディルク・ヨンカー、ゴールドスターAI（Goldstar AI）の共同創業者マイケル・クレブス、そしてAIコンサルタントのアミット・モヒンドラが名を連ねた。
2026年における働く人々の意識
討論の序盤、サイモンはこの新たな経済下における労働者を対象とした調査結果について語った。
「人々の肯定的な意見と否定的な意見を詳しく分析すると、スキル開発についてはポジティブに捉えられている」と彼女は語った。「つまり、スキル向上に対しては前向きな感情を抱いている。その一方で、業務量や組織文化、とりわけ業務量の多さが、働く人々の意識を低下させる主な要因となっている」
ヨンカーはこう付け加えた。「誰もがAIについて語るが、社内のコンプライアンスやガイドラインの整備はまだ追いついていない。真のブレイクスルーが起きるのは、複数のAIエージェントがネットワーク上で連携して稼働するようになってからだ。人事部門もその方向に向かい始めているが、まだ道半ば、あるいはようやくその端緒についたばかりだろう」
ヨンカーは、AIが解決すべき課題として「3つの基礎」、すなわち、散発的な導入、テクノロジーへの投資不足、および能力開発の遅れを挙げた。
「本社だけでなく現場も含め、現在の人事組織を率いるリーダー層の経歴を見ると」と彼は語った。「彼らが受けてきた教育やキャリアにおいて、戦略や財務、アナリティクスが本格的に含まれていたケースは極めてまれだ。そのため、データテクノロジーやデジタルスキルの面で、追いつくための努力が必要となる」
モヒンドラはこう付け加えた。
「かつては、スプレッドシートの作成や分析モデルの構築、ましてやAIエージェントの開発を目的に人事の門を叩く人など、ほとんどいなかった」と彼は語った。「だからこそ、人事をよりデータ駆動型にし、分析力を高め、デジタル化を進めるための道のりは長かったのだ」
さらにモヒンドラは、人事リーダーがこれを適応課題として捉え、目の前にある曖昧さや不確実性に対処する覚悟を持てば、人事部門にとって大きなチャンスになると示唆した。
「人事業務はAIにとって非常に肥沃な領域だ」と彼は述べた。「分析AI、生成AI、そして自律型AIなど、あらゆる種類のAIにとってそうだ」
タスクへの取り組み
続いてクレブスは、自律型AIの群れ（スウォーム）がどのように業務能力を強化できるかについて詳しく説明した。
「AIエージェント、あるいはその群れを人間と組み合わせることで、極めて強力な効果を発揮できる。労働時間を増やすことなく、従業員個人の生産性を劇的に向上させることが可能だ」と彼は語った。
AIエージェントの群れが、あらかじめ手順の決まった定型タスクや、細分化された最小単位の作業を処理することで、人間はより大局的な視点での業務に集中できるようになると、彼は主張する。
「これによって、エージェントの群れの中心にいる人間に対して、真に重要な意思決定やタスクだけを抽出できるようになる」と、彼は大規模言語モデル（LLM）のこの新しい活用方法について説明した。
「エージェントは、その人の好みやこれまでのアウトプットの傾向に正確に合致するよう、緻密にプログラムされる」と彼は語った。「本人の好みなど、すべてに合わせるのだ。だから、ChatGPTにプロンプトを入力するたびに10通りの異なる回答が返ってきて、その回答に苛立つ、といった状況とは一線を画している」
リーダーシップとメンター制度
AI時代におけるリーダーシップの役割について、サイモンは次のように述べた。「メンター制度や、他者を指導した経験の価値が、今まさに大きく見直されている」
「私たちは『AIが人間に取って代わるか』という議論を続けているが、確かなことがひとつある。それは、AIの登場によって、そもそも人間のポテンシャルを最大限に引き出す努力を怠ってきたリーダーの存在が浮き彫りになったということだ。リーダーが魅力的なビジョンを掲げ、そこに人々を従わせるという従来型のリーダーシップは、今や適応型リーダーシップへと進化しなければならない。適応型リーダーは、不確実性の中で組織が共に学ぶことを支援し、特定の方向に向けて主体性を引き出す。AI時代に組織が繁栄するための唯一の道は、リーダーがテクノロジーの進化スピードを上回る速さで組織の学習を促すことだ」
少し情報量が多いが、人類がAIとの付き合い方において一種の岐路に立たされている今、このリーダーシップのあり方を説明する表現として非常に的を射ている。
ヨンカーは、ビジョンとそれを統合することの重要性を強調した。
「大企業においては、人事、財務、業務運営といった各部門が孤立した島のようになっていることが多い。AIの真の力は、これらの異なる島々を互いに繋ぐことにある」と彼は語った。
自律型AIがもたらす影響
AIエージェントの群れの役割に話を戻し、クレブスは、未来の職場において人間はLLMを活用することで「細かいことに煩わされずに済むようになる」という見解を重ねて示した。
「エージェントが反復的な業務をすべて引き受けて処理してくれるため、人間は最も重要で戦略的な、高度な認知能力を要するタスクだけに集中できるようになる」と彼は話した。
しかし、ヘイズや他のパネリストたちが議論を進めるうちに、常に高度な意思決定ばかりを迫られる環境は、逆に人間を疲れ果てさせてしまうのではないかという懸念も浮上した。
「エージェントが反復的なタスクを処理し、フィルタリングすることで、人間には最も重要かつ戦略的で、高度な認知力を必要とするタスクだけが残される。
「しかし、過去数十年の職場の歴史を振り返ると、頭を使う難しい仕事の合間に、ある種の単純作業をこなすことが、実は日中に脳を休める休息時間になっていたのではないか。私たちはそれを休息とは捉えていなかったが、ここにきて新たな学びに直面しているようだ」
一部で「神のごときAI」とも呼ばれるテクノロジーと対峙する現代において、人間社会の真の価値や目的が浮き彫りになりつつあり、私たちはまさに多くのことを学びつつある。
生産性の評価指標
パネルディスカッションの終盤では、パネリストたちがそれぞれ独自の生産性の指標を提案した。
「生産性への行き過ぎた執着は、いずれ自分たちの首を絞めることになる」とモヒンドラは指摘した。彼は自らが提唱する新たな指標として、ドイツ語の「時代精神（Zeitgeist）」とは異なる綴りの「ツァイトガイスト（zeitgeist）」という言葉を挙げた。これは、人間がAIに対してどれだけ心地よさや安心感を抱いているかを示す尺度だという。
ヨンカーは資金面に焦点を当て、企業がフリーキャッシュフローを増やすためにAIに投資している現状を踏まえ、AIの効果もフリーキャッシュフローの創出度合いで測定すべきだと主張した。
自身の番になると、サイモンは「測定すべき本質的な要素を完全に捉えられている生産性指標に、私自身はこれまで出会ったことがない」と述べた上で、実用的な尺度として「従業員1人あたりの売上高」を提案した。
クレブスは、従業員がどの程度テクノロジーを活用しているかを把握するための指標として、「従業員1人あたりのトークン消費量」を挙げた。
今回のディスカッションでは多様で有益な視点が提示され、職場におけるAI導入をめぐる極めて本質的な議論が行われた。今こそ、このような議論を深めるべき時だろう。今後の動向にも注目したい。
