AI Ready CMO（AIに精通したマーケティングリーダーの私的学習グループ）の共同創設者、ピーター・ベネイ氏。
多くのマーケターと同様、私もジュニアマーケティングマネージャーとしてキャリアをスタートさせた。20年以上前のことなので詳細は曖昧だが、一つだけ明確なことがある：そこには「マネジメント」と呼べるものは何もなかった。プレスリストの更新、レポートのフォーマット調整、ジャーナリストへの飛び込み電話、プレスリリースの編集などを行っていた。
私の仕事が価値を持っていたのは、世界を変えたからではなく、上司を助けたからだ。それが学びの場だった。見て、実行し、改善し、最終的には優先順位付け、管理、リードする方法を学ぶ見習い期間だった。
その訓練の場は今や消滅した。
AIは今、ジュニアの定型業務をより速く、安く、そして優れた形で実行する。スタンフォード大学の最近の研究は、多くの人が既に感じていることを確認している：キャリアの階段が壊れているのだ。エントリーレベルの仕事が消えつつある。これは将来のシナリオではなく、今日、あらゆる業界で起きていることだ。
特にマーケティングでは、AIが常設の存在となっている。レポートを作成し、データをフォーマットし、コンテンツを再利用する。かつては「AIが単純作業から解放してくれるので、本当に重要なことに集中できる」と言われていた。
しかし、その「単純作業」こそが重要だったのだ。その量と反復が、リードする方法を教えてくれた。それがなければ、次世代はどうやって学ぶのだろうか？
「実践による学習」の終焉
人間は実践によって学ぶ。私たちの脳はそのように配線されている。繰り返し、適応し、改善する。マーケティング戦略自体が、現場に触れ、何が壊れる可能性があるかを理解するのに十分なプロセスを理解することに依存している。ジュニアがその経験から切り離されると、将来のリーダーは深みを欠くことになる。彼らは言葉は知っていても、仕事を知らないだろう。
しかし、これはノスタルジーへの呼びかけではない。古い業務を取り戻すことはできない。AIが数分でできることに、人間が何日もかけてメディアリストを作ることはないだろう。問題は過去をどう復活させるかではなく、新しい種類の見習い期間をどう構築するかだ。
全員がマネージャーに
ここに変化がある：AIは実行をオーケストレーションに変えた。AIは自動で動くわけではない。ブリーフィング、ガイド、修正、改良が必要だ。つまり、エントリーレベルの役割は最初から管理的なものになる必要がある。
ジュニアがデータを手動で抽出するのではなく、ループを管理する姿を想像してみよう：インプットの設定、アウトプットの検証、ブランド基準の適用、エッジケースのフラグ付け、プロンプトの改良、改善の記録。
彼らは単に「AIを使用している」のではない。AIをリードする方法を学んでいるのだ。多くの点で、人間のチームを管理することとそれほど変わらない。判断力、優先順位付け、創造的なセンス、説明責任が必要だ。私たち全員がかつて持っていた同じ訓練の場を、新しい形で提供している。
リーダーとシステム設計
しかし、リーダーが最初に足場を築かなければ、ジュニアは成功できない。彼らが引き継ぐシステムは、管理するに値するものでなければならない。もし私たちのワークフローがボトルネック、過剰な承認、無意味な会議、散らばったツールの絡み合いであれば、彼らを混沌の管理に追いやることになる。
今日のマーケティングリーダーシップ（あるいはあらゆるリーダーシップ）の責任は、明確で、反復可能で、回復力のあるシステムを設計することだ。他者が実行し、改善し、スケールできるワークフロー。それはチームを引き下げる運用上の負債を取り除くことを意味する。パッチワークのようなツールを、実際に閉じるワークフローに置き換えることを意味する。スピードが信頼を犠牲にしないよう、シンプルで人間的なガードレールを提供することを意味する。
リーダーは自分の仕事が戦略を指示し、ジュニアが実行することだと考えがちだ。その時代は終わった。今やリーダーは、学習が起こる環境の設計者にもならなければならない。意図的に設計しなければ、AIはチームを高めるのではなく、空洞化させるだろう。
共有された責任
誰も既製のプレイブックを持っていない。AIネイティブのマーケティングチームをリードするためのマニュアルはなく、だからこそリーダーにとって最初のステップは謙虚さだ。私たちも学んでいることを認めなければならない。
その学びは孤立して起こるべきではない。私が知る最高のリーダーたちは、ピアグループ、評議会、コミュニティに参加し、そこでメモを比較し、実験を行い、新しい実践を共に設計している。なぜなら、誰も答えをまだ知らないからだ。価値は確実性ではなく、サポートにある。一緒に解決策を見つけることで、より賢く、速く、責任を持って行動できる。
これは効率性だけの問題ではなく、遺産の問題でもある。AIを採用するとき、私たちは自分のキャリアだけのために採用しているのではない。今後10年から20年の仕事の条件を設定しているのだ。次世代がボタンをクリックするだけのオペレーターとして成長するか、人間と機械のシステムをオーケストレーションする方法を理解するリーダーとして成長するかを選択しているのだ。
AIによって今や全員がマネージャーになった。しかし、それが進歩を意味するか麻痺を意味するかを決めるのはリーダーだけだ。AIの真の可能性は、より速い出力ではない。それは人、組織、能力のより速い速度だ。しかし、それには階段を再構築する必要がある。かつて私たちが実践によって学んだように、ジュニアが管理によって学べる場所を作る必要がある。
それが私たちの共有された責任だ。自分のキャリアを維持するだけでなく、次世代のために道を切り開くことだ。
