共同CEO体制は、優れた財務実績をもたらすことができる。ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、共同CEOが率いる企業の株主リターンは平均9.5%で、単独CEO体制の6.9%を上回っている。米国人材マネジメント協会（SHRM）は、共有型リーダーシップは経営幹部が補完的なスキルを持つ場合に最も効果を発揮し、多くの場合、技術的専門知識とビジネス戦略を組み合わせると指摘している。
しかし、株主リターンは財務パフォーマンスのみを測定するものだ。組織がAIに必要な統合的リーダーシップを構築しているか、あるいはAIガバナンスに関する責任が明確なのか、それとも高機能な共同CEOパートナーシップにおいてさえも2つの机の間に落ちているのかは明らかにしない。
こうしたリターンを生み出すことが多い分業を考えてみよう。一方のCEOがデジタルトランスフォーメーションと業務効率を推進し、もう一方が企業文化、人材、ステークホルダー関係に注力する。このモデルは、テクノロジーと人間への影響を分離しやすかった時代には機能していた。AIはもはやこうした境界線を尊重しない。
組織がAIエージェントを従業員のワークフローに導入する場合、それはテクノロジーの決定なのか、それとも人材に関する決定なのか。そして、AIシステムが偏った結果を生み出した場合、責任はテクノロジーを承認した経営幹部にあるのか、それとも信頼に責任を持つ経営幹部にあるのか。
答えは両方であるべきだが、機能的には少し複雑だ。
ネットフリックスのテッド・サランドス氏とグレッグ・ピーターズ氏による分担体制や、バイナンスの規制上の複雑性への対応など、より多くの企業がデュアルリーダーシップを試みる中、このガバナンスの盲点は無視できなくなっている。
多くの組織は、インテリジェントシステムが従業員のコミュニケーション、意思決定、スキル開発の方法を再構築しているにもかかわらず、AI戦略と人材戦略を別々の領域として扱っている。
明確な役割が不明確な責任を生む仕組み
リーダーシップを分割する論理は単純明快だ。ビジネスの複雑性が増したため、リーダーは責任を分担する。一方の経営幹部がAI実装とデジタルトランスフォーメーションに注力し、もう一方が企業文化と従業員体験に集中する。
ネットフリックスの構造はこのパターンを示している。テッド・サランドス氏がコンテンツと企業文化を監督し、グレッグ・ピーターズ氏がテクノロジーと広告を担当する。この分担は論理的に見えるが、AI関連の決定がテクノロジーと人間の判断を同時に要求する場合には問題が生じる。
セールスフォースのAgentforce立ち上げは、AIエージェントをSlackと中核的なエンタープライズシステムに直接組み込んだ。表面的には、この動きは純粋に技術的なもので、自動化、効率性、生産性に焦点を当てているように見える。より困難な課題は人間に関するものだ。従業員がAIエージェントと並んでコミュニケーションを取る方法をどう学ぶか、人間の判断がアルゴリズムの推奨に取って代わる場所はどこか、チームが人間と協力しているのかシステムと協力しているのかが不明確な場合に信頼をどう維持するか、といった点だ。
これらの質問は、テクノロジーの領域にも人材の領域にもきれいに収まらない。統合的な思考が必要だが、成功している共同CEOモデルでさえ、それを提供できないことが多い。
デロイトの2025年版ヒューマンキャピタルトレンドレポートによると、労働者とリーダーの半数以上（54%）が、人間と機械の仕事の境界が曖昧になることを懸念している。解決策は、すべてのAI関連の決定が人材に関する決定でもあることを理解するリーダーを育成することだ。
ガバナンスの失敗が2つの机の間に落ちる時
責任のギャップは、AIシステムが失敗した時に最も顕著になる。アマゾンは、女性を差別していることが判明した後、AI採用ツールを廃止した。マクドナルドは、顧客からの苦情を受けてAIドライブスルーのテストを終了した。
どちらのケースでも、失敗は純粋に技術的なものではなかった。人間による監視、コミュニケーション、信頼の崩壊を反映していた。
共同CEO体制では、誰が対応を担当するのか。AI実装を承認した経営幹部か、それとも従業員関係と公的信頼に責任を持つリーダーか。責任が2人の経営幹部に分割されている場合、組織は積極的なガバナンスではなく、事後対応的な危機管理にデフォルトすることが多い。
マサチューセッツ工科大学（MIT）と全米経済研究所の調査によると、AIは、労働者が伝統的に技術スキルとコミュニケーションや問題解決などの中核的な人間スキルの両方を開発してきたエントリーレベルの役割を排除している。人材重視のCEOがAI導入の決定に関与していない場合、組織はこの人材育成のギャップにどう対処するのか。
リーダーが別々の戦略的レーンで活動している場合、「両方が責任を負う」は答えにならない。
構造の背後にあるスキルギャップ
共同CEO体制は、より困難な課題を回避する回避策になり得る。その課題とは、テクノロジーと人材のスキルセットを分割するのではなく、両方を統合するリーダーを育成することだ。
デロイトによると、経営幹部のわずか22%が、自社がAIスキルのニーズを満たす準備が高度に整っていると考えている。このギャップは、最前線の従業員だけでなく、経営幹部層自体にも存在する。企業がテクノロジーCEOと人材CEOの間でリーダーシップを分割する場合、AI時代に全体的にリードできる経営幹部を育成していないことを示唆している可能性がある。
デュアルリーダーシップモデルが、テクノロジーと人間のダイナミクスの両方を習得することが不可能であることを示唆している場合、組織は統合的思考者ではなく専門家を生み出し続けるだろう。
統合的AIリーダーシップが実際に必要とするもの
最も成功しているAI実装は、リーダーがテクノロジーの決定を人間への影響から切り離すことを拒否する時に起こる。
マイクロソフトによるAnthropicのClaudeモデルのCopilotへの統合は、示唆に富む例を提供している。これを純粋にテクノロジーのアップグレードとして扱うのではなく、調査は明確だ。デュアルリーダーシップは、リーダーが補完的なスキルを持つ場合、優れた財務結果をもたらすことができる。しかし、補完的は統合的を意味しない。AIガバナンスには、分業ではなく統合が必要だ。
真の問題は、デュアルリーダーシップが機能するかどうかではない。機能的分離のために構築されたリーダーシップモデルが、こうした境界を消去するテクノロジーを統治できるかどうかだ。仕事が本当に大きくなりすぎたために役割を分割しているのか。それとも、AI関連の決定と人材に関する決定が今や不可分であることを理解するリーダーを育成していないという事実を回避しているのか。
強力な株主リターンは、財務執行を示している。それらは、組織がAIのガバナンス課題をナビゲートする能力を構築しているか、自動化された未来のための人材を育成しているか、人間と機械が意思決定を共有する際に必要な信頼を維持しているかを明らかにしない。
AIが仕事を変革しているのであれば、テクノロジーと人材を別々の領域として管理することはもはや実行可能ではない。これを認識する組織は、四半期ごとの結果を提供するだけでなく、分断を広げるのではなく橋渡しできるリーダーを育成するだろう。
