AI時代の新戦略：ルーティンワークは機械に、創造的業務は人間に

AIの導入が世界的に拡大する中、取締役会メンバーと経営幹部は、投資収益率を最大化するために、人間とAIのパートナーシップをどのように管理・統治するかを定義している。彼らは重要な学びを報告している。

人間とAIのパートナーシップに関する重要な学び

1. AIの自動化、拡張、付加を区別する。2019年という早い段階で、インペリアル・カレッジ・ロンドンのマーク・ケネディ教授は、自動化（人間のタスクをテクノロジーで置き換える）、拡張（テクノロジーを通じて人間の成果を向上させる）、付加（新たな価値源を見つける）におけるAIの役割を区別した。多くの初期AI導入企業は、自動化によるコスト削減、拡張による品質向上、付加による競争上の差別化の組み合わせから成功が生まれると報告している。AIが主流になるにつれ、効果的なリーダーは、コスト削減と生産性向上のためだけにAIを使用するのではなく、拡張と付加を通じて人間の能力を拡大することに移行している。これにより、より深い思考、より多くのイノベーションと研究開発、顧客とつながる新しい方法、強化された製品とサービス、優れたユーザー体験を通じて、組織の差別化が推進される。
2. AI投資の収益率には長い尾を想定する。新しい研究が、多くの取締役会メンバーと経営幹部がAIの導入と拡大のコストについて報告してきたことを定量化している。2026年2月に東京大学の菊池達が発表した研究は、銀行が生成AIの統合コストを吸収する際に、自己資本利益率（ROE）が428ベーシスポイント低下するという、AIの「導入税」を示唆している。この影響は組織の規模によって大きく異なり、最小規模の組織では517ベーシスポイントのROE低下から、最大規模の組織では129ポイントまで変動する。この研究はまた、「生産性のパラドックス」に関する研究を引用し、テクノロジー導入の古典的な「J字カーブ」パターンが生成AIにも適用されることを記録している。これは、多くの最近の研究で報告されている初期AI導入の低いROIを説明するのに役立つ。効果的なリーダーは、AI導入の意思決定を行う際に、タイミング、投資レベル、期待されるROIを考慮する。また、主要なステークホルダーに対して妥当な期待値を設定する。
3. AIに平凡な業務を任せ、人間は非凡な業務を行う。最近、カリフォルニア州パロアルトでの議論の中で、PruVen Capitalの創業者兼マネージングパートナーであるラムニーク・グプタ氏と彼のチームは、同社の2026年の「メタトゥルース」の1つを「AIは平凡なことを行い、人間は非凡なことを行う」と説明した。PruVenは、日常的なプロセスと分析を処理するためにAIを採用し、人間は趣味、判断、識別力の行使、関係構築、感情的なつながりに集中することを提案している。2月のFast Companyで、The Media Copilotの創業者兼CEOであるピート・パチャル氏は、AIが日常的な執筆を、情報源との信頼構築、粘り強いリードの追跡、犯罪現場の評価、公聴会への出席、信頼性の判断、完全な事実なしでの推論、新しい思考とストーリーテリングで聴衆を鼓舞し引き込むことを含む、報道を定義する仕事から分離すると説明している。同様のパターンが企業のコールセンターにも現れており、リーダーたちは、AIが情報の取得やフォームの記入などの日常的なタスクを処理し、担当者が顧客関係に集中し、より複雑な問題を初回で解決できるようにすることを発見している。効果的なリーダーは、可能な限り労働者の価値を平凡なものから非凡なものへと転換するAIの力を理解し、活用している。
4. AIによって創出される新しい仕事（および必要なスキル）に焦点を当てる。取締役会メンバー、経営幹部、技術専門家の間では、AIが最終的に一部の仕事を置き換えるか、従来の役割をより少なく必要とするという点で広範な合意がある。過去の技術「革命」の際に起こったように、AIがどれだけの新しい仕事を創出するかについては、かなりの議論が集中している。この議論に情報を提供するため、効果的なリーダーは、AI導入企業の間ですでに存在する新しい仕事に関する研究と報告に目を向けている。例えば、WTWの2025年人工知能・デジタルタレントインテリジェンスレポートは、世界で最も需要の高いデジタルスキル職の上位5つが、ソフトウェアエンジニア、アプリケーション開発者、データサイエンティスト、テストエンジニア、サイバーセキュリティエンジニアであることを発見している。フルスタック開発者、ソリューションアーキテクト、機械学習エンジニア、データエンジニア、クラウドエンジニア、AIエンジニアなどの新しい役割が上位20位に登場している。AI導入企業はまた、AI倫理学者、バーチャル文化アーキテクト、AI自動化エンジニア、ロボットトレーナーなどの役割の出現を報告している。効果的なリーダーは、これらの役割がAIの発展に伴って変化または消失する可能性があることを理解しているが、今日必要とされており、将来のスキル要件と雇用機会へのレンズを提供している。
5. 導入を定義し、スキルを構築する。多くの取締役会メンバーと経営幹部は、組織がアップスキリング、リスキリング、採用を通じて重要なスキルを構築する際に、より成功したAI導入を報告している。また、ユーザーライセンスや時折のユーザーなどの指標を超えて「導入」を定義する必要性も報告している。WTWの2025年タレントマーケットトレンドダッシュボードは、新興スキルが業界と地域によって異なることを示している。例えば、一部の地域では、データストーリーテリング、予測分析、データ可視化が新興スキルのトップを占めている。他の地域では、プロンプトエンジニアリング、データガバナンス管理、サイバー脅威管理、リスクモデリング、需要創出に焦点が当てられている。このスペースが以前に報告したように、効果的なリーダーは、ソフトスキルがハードスキルと同じくらい重要であることを理解している。批判的・分析的思考、創造的思考、問題解決、判断力、感情的知性、レジリエンス、共感的リーダーシップ、自己認識は、AI技術が進歩するにつれて極めて重要である。
6. プロセスを再構築する。取締役会メンバーと経営幹部は、望ましい目標を達成するためには、AIが適用されるプロセスを再構築することが必要であることを学んだ。「人間対AI」の議論に従事するのではなく、効果的なリーダーは「ベストオブ」アプローチでプロセスを再考し、どのプロセスがAI、人間、または最も頻繁には両方によって最もよく提供されるかを検討する。彼らは、AIツールとエージェントが個別のタスクではうまく機能するが、プロセス全体ではうまく機能しないことを認識している。ただし、エージェンティックウェブがこれを変える可能性がある。最も成功した実装は、テクノロジー、スキル、学習が有意義に進歩した後、効果的でより広範なプロセスを形成するために織り合わされるポイントソリューションから始まる。
7. 非凡なリーダーシップを活性化する：文化と従業員体験に焦点を当てる。PruVenは、「社会はAIのスロップの世界で本物の人間体験を重視する」と強調した。WTWのホルヘ・コエーリョ氏、ジル・ヘイブリー氏、リチャード・ヴィール氏は、AI革命を生き残ることができる従業員価値提案について書いており、人間対人間の相互作用の価値が持続している。共感、認識、つながりの瞬間が、ますますデジタル化する世界における従業員体験を定義する。効果的なリーダーは、AIを使用して日常的なタスクを削減し、マネージャーが非凡なリーダーシップを活性化する能力を拡張する。彼らは、特にモデルと日常業務が変革し、従業員が陳腐化を恐れる中で、目的と学習の文化が重要であることを指摘している。最も効果的なリーダーは、変化について定期的にコミュニケーションを取り、ストーリーを語り、従業員の懸念に耳を傾け、適切に対応することで、非凡なエンゲージメントを生み出している。

WTWのスザンヌ・マカンドリュー氏は、人間がAIをより良くし、AIが人間をより良くすると共有している。今日、効果的なリーダーは、非凡なものを創造するために人間とAIのパートナーシップを受け入れている。

（forbes.com 原文）