生成AIとマネージャーの役割
こんにちは、エンジニアの三長です。
こんにちは、エンジニアの博崎です。
ゆるテクは三長と博崎が、威力技術の話をするポッドキャストです。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、というわけで、今日もよろしくお願いします。
お願いします。
はい、で、ちょっと今日はあれですね、この収録する3秒前ぐらいに、
今日三長さんのターンですよって急に。
はい。
言われて一瞬、おおってなったんですけど、まあなんとか始められてよかったですっていう。
そうですね、今日いつも録音開始ボタンを押す方が最初なんですけど、
今日は自分が録音ボタンを押す方だけど、三長さんがホストの方なんですよね。
そうです、そうです。
そう、だから間違えそうと思って。
はい、ありがとうございます。
はい。
で、今日ちょっと持ってきたネタが、多分数日前に僕のXでもなんかポストした気がするんですけれども、
生成AIが変えるマネージャーの役割と業務っていう、これは何ですよね、論文ではなくて、
レポート?
レポートみたいな、会社さんが出してるんですか、これは。
会社というよりは、なんちゃら委員会みたいなやつだったと記憶しておりまして、
研究会ですね。
生成AIが変えるマネージャーの役割研究会。
はい。
っていうのがあって、おそらくメンバーを見るといろんなところの企業の役員の方であったりとか、
マネージャーの方が集まって、こういうふうに今後マネージャーの業務って変わっていくんじゃないかっていうのを研究してレポートにまとめてくださった資料を持ってまいりましたっていうところです。
こういうのがあれですね、普通に無料で読めるのって珍しいというか、
なんかこういうのってメールアドレスとかそういうのを入れて予約ダウンロードできるタイプ多くないですか。
DevOpsのレポートとかもそうだったりしますよね。
それ系じゃなくて普通にポチでダウンロードできるから、いつでも見れるんですがまだ見てません。
僕も2回読んだんですけど、なんかまだ自分の中で咀嚼しきれてないというか、あんまり使い慣れない言葉も出てきたので、
多分普段やってるあの辺のことかなとかを想像しながら読んでましたっていうところですかね。
内容がちょっと難しそうだし量も多いしって感じですかね。
そうですね、流れとしては昨今だと生成AIがどんどんどんどんいろんなことができるようになってきたっていう流れがあって、
このレポートだとそこの変化について述べているのと、今現在のマネージャーの役割を再啓してというか、こういうことを本来期待されてるよねっていうのを述べた上で、
じゃあこういったところが生成AIによってどう代替されていくのかであったりとか、代替された先にマネージャーってどういうところに対して力を入れてった方がいいのかっていう予測っていうんですかね。
その考察がされているような性立てになってますって感じですね。
マネージャーの業務の再定義
なるほど、我々がよく口にするマネージャーで、例えばエンジニアリングマネージャーだと必ずしもピープルマネジメントをするわけではなかったりもしますけど、
ここで言われているマネージャーはおそらくピープルマネジメントしてそうですね、なんか。
してそうですね、資料の、今博多家さん資料開けてますかね。
はい、見てます。
資料の13ページのところとかを見ると、マネージャーの11の役割っていうのがあって、多分僕らがイメージしてる人材マネジメントって呼ばれるところと、
あとは業務管理っていう方の仕事マネジメントに分けられますよっていう風にまず役割として定義されてますね。
ちゃんとそこを分けて論じられてるんですね。
本当だ、もうすぐ13ページか。
図を見ると、人材マネジメントは採用であったりとか、評価、人材育成、メンバーのメンタルケア、エンゲジメント、フード作りとか、
あと一部、仕事のアサインであったりとかですかね。
なるほど、なるほど。
に対して仕事のマネジメントっていうのが、仕事のアサインっていうのは人材と仕事両方のマネジメントにまたがってる部分ではあるんですけど、
それ以外だったら計画の立案であったりとか、業務進捗の管理とか、ちょっと僕意外だったのが関係構築とかそういったところであったり、
法の対応とかが仕事マネジメントに入ってるような感じですかね。
そうですね。社内外って書いてありますね、関係構築。
なので本当に社内だけじゃなくて社外の、例えば協力してる会社の方であったりとか、
シンプルに人脈作ったりとかそういった部分も含まれてくるのかなみたいな印象ですよね。
ぽいですね。
っていうふうに役割を定義というか分類してるので、
ここの分類見るだけでも、例えば今自分がマネージャーとして主にここに力を入れてるなとか、
ここをもうちょっとやりたいなとかっていう気づきは得られる可能性はありそうだなと思います。
確かにその分けるだけじゃなくて、時間とか役割期待度とかによってまた整理されてもいますね。
そうですね。今分けられたカテゴリに対して、
マネージャーとしてそれぞれどれぐらい、どこに時間をかけるべきなのかであったりとか、
どこに期待されてるかっていうのもカテゴライズされてるので、
結構自分が何をやるべきなのかとかを言語化するときにも一定参考になりそうですよね。
これはそれを見ていくとそれぞれに対して、
生成AI出現前後によってどう変わるかが書いてある感じなんですかね。
そうです。
今後の期待と変化
それぞれに対してどう変わっていくかっていうのはもうしっかり書かれているので、
多分この資料を読んだ方が早いような。
めっちゃギッシリ書いてある。
めっちゃギッシリ書いてあるから、僕は結構一気に読むのは大変でした。
途中で脳が疲れるというか。
自分に関係ありそうな、やってる内容のところから読んでいくと良さそうですよね。
そうですね。
ただ今回はこういう資料とかがあったときに、
結構いろんな人がパッと気になるので、
じゃあ結局何が外れてって何が残るのみたいなところだったりもするのかなと思うので。
確かになくなるっていうこともあるのか。
そうです。
なので今日は一気に最後の説論のところに先に飛んじゃおうかなって思ってたりしてます。
資料でいうと26ページのところ。
ごめんなさい、26じゃないですね。
25か。
今後のマネージャーの役割期待度とかける時間のサマライズというかの図になります。
興味深いなってちょっと思ったのは、
まずはマネージャーの役割から外れるものって何が出てきてるんだっけっていうところで。
気になる。
ここで書かれているのって、個人の基礎知識、スキル向上がまず外れる。
はいはい。
僕はもうこの時点で結構意外だった感もあったというか。
マネージャーとして人材育成をしていく中で、内面のところ、例えば動機付けであったりとか、
フィードバックを与えて改善に向かわせるとかもマネージャーの役割だと思ってたし、
ハードスキルっていうんですかね。
例えばプログラミング、何ちゃらのプログラミング言語がこれぐらい高難易度なものが書けるであったりとか、
あるいは何かの基礎知識をどんどんインプットするっていうところも一定、
マネージャーとして仕事の機会であったりとか、
インプットの方向性とかっていうところでサポートって引き続き必要なんじゃないかなって思ってたりはしたんですよ。
なのでそう思ってたっていうところもあって、これが外れるんだっていう風になったんですけど、
実際にこのレポートを見てみると、
そういったところ、人材育成の主にスキル向上っていう部分で言うと、
このレポートだとスキル向上っていうのはメンバー自身の責任です。
その責任を全うというか、責任はあるんだけどどういうタイミングで何をやるべきかっていうのって、
やはり経験がないと結構勘所が難しいところもあるじゃないですか。
それを今後は生成AIが適切なタイミングで適切なスキルを提案してくれたりとか、
やるにあたってこうやっていくといいんですよっていう習得の支援をできるようになるんじゃないかっていうふうに書かれてました。
そこまでやってくれるか。
これがあれですよね。今だとプロンプト使っていろいろ自分たちで、
開発であったりとか情報収集するっていうのはもちろん今もみんなやってると思ってて、
ただそれをやってるって言っても、その問い方をしないとそういう回答が返ってこない、
こなかったりもするじゃないですか。
それがよりなんだろう、AI側がそろそろこういうのをやったほうがよくね、
学習して自律的に提案してくれたりしたら確かにでもそうだよなとは思いますよね。
そうですね。今この4月後半ぐらいのタイミングで、
OpenAPIのチャットGPTが何か多分モデルが変化したのか、
すごい慣れ慣れしくなったというか、めっちゃカジュアルにこう。
なりましたよね。
いろいろ提案してくるようになったともちょっと感じてるんですけど、
そういう変化が加速していくんでしょうね、多分。
そうですよね。そういう変化が加速していけば、
AIとの壁打ちによって徐々に段階を踏んでいろんなことが学べるようになっていくっていう
未来像なんだろうなとは思いましたよね。
なるほど。
っていうのがまず僕的には、そうなんだって結構驚いたところではありますね。
それがなくなるところですね。
なくなる、ないしは外れる。なくなるわけじゃないかもしれないですけど。
AIによる業務の変化
確かに。マネージャーの役割から外れる仕事って書いてある。
どっちかというとなくなるっていうよりは、マネージャーが今までそこになってたけど、
それはもうメンバーに移情されて、それを推進するために
AIがちゃんと相棒としているっていう状態なんだろうなって思ってます。
なるほど。
こういうことは、こういう事象は必ず必要なんだろうなとは思いますよね。
そうですね。ゼロになるわけではないですね。
そうそう。っていうのが個人的には結構、外れる役割の中では印象深いところだったなって思ってて、
それ以外だと読み上げちゃうと、業務モニタリングとか進捗管理、
法の対応であったりとか、日常業務の中での無駄の改善とか、
活動履歴の分析、解析とか。
この辺はまたさっきと同じように、メンバーに移っていくのか、
それとも生成AIがやってくれちゃうのかっていうと、どっちなんでしょうね。
この辺見た感じ、後者の文脈が強そうだなと思いました。
法の対応とかっていう部分で言えば、結局法の対応も過去の事例からどうするかとかを諸々決めてきてるわけだから、
そこってわざわざ人がすごいんじゃ、過去の事例どうだったっけとかってやるんじゃなくて、
生成AI側で対応できる可能性が高いんじゃないかとかっていうふうな考察はされてましたね。
なので、多分大量データの分析とかは基本AI側に任せられるような未来があるんだろうなって解釈しましたね。
ぽいっすね。
っていう4つの役割がどうやら外れていくのではないかっていうふうに表現されてたんですけど、
博多家さん今の話を聞いてみてとか、あるいは多分今今資料を眺めてるのかなと思うんですけど、
自分はここにちょっと意外性とか違和感とかあるいは納得感があったなとかってありそうですか?
そうですね。ここまでのやつで言うと、生成AIがやってくれるとは言いつつも、
例えば定常的な業務モニタリング進捗管理とかって、上司から生成AIにもし代わったとして、
それ質は良くなるのかというか、やらない人はやらないんだよ。
質は僕も何とも言えないなって思うんですけど、どっちかというと観点のあれですよね。
マネージャーがやらなくても良くなったから、マネージャーが他のことに専念できるのは確かにあると思ってて、
でもおっしゃる通り、それをマネージャーがやろうが、AIがやろうが、
たぶん進捗管理をちゃんとやらない人はやらないだろうなって感じしますよね。
そうですね。なので、生成AIが入ってくることによって、みんながちゃんとしなきゃいけなくなりそうだなって思いました。
ね。ちゃんとするって大変というか。
そうそう。
適当にやっている人は淘汰されそうだなって。
僕はそういう生成AIを使っている中でも、抜くとこは抜きたいなって気持ちはありますね。
そうですね。楽していきましょう。
楽していきましょう。
はい。そんな感じでした。
ありがとうございます。というふうなところで、役割から外れるっていうのは今の4つ。
確かにこの4つって、冒頭にちょっと期待度とかける時間の多さっていうところでも分類されてたよねって話ちょっと2人でしたと思うんですけど、
割と立ち戻ってみると、業務進捗管理とか法対応がこのレポートだとかける時間は割と大きい方に当たってるんですよね。
残る業務と新たな挑戦
うん。仕事マネジメントの方のやつね。
なので、そういった部分だとこれが外れるってなるとだいぶ今のいろんなマネージャーの方って日々いろんなタスクで圧迫されてると思うんですけど、
時間が生まれて新しいことに挑戦できる機会ができるんじゃないかなってちょっと思ったりはしました。
なるほど。本当にそんなうまくいきますか?
どうなんすかね。うまくいくのかな。
そこがね、うまくいくかどうかわかんないけど、僕らとしてはそこに対してやってみるっていうのはもちろん必要だと思うのでやっていくしかないんだろうなと思いますけどね。
そうですね。
っていうところが外れるところで、あとは今後結局何残ってくねんっていう部分は今の外れるもの以外は全部残ってますっていう結果ではありますと。
ただ、僕がこれ読んでみて思ったのが、まずいくつか例を挙げると、残っていくものとしてメンバーのパフォーマンスとかモチベーションをマネジメントする。
やっぱ人の相手か。
さっき外れる部分で、スキル向上とかは外れるっていう表現があったんですけど、やっぱり動機づけであったりとかソフトスキルな部分を向上させるっていう部分は変わらずマネージャーの役割としては残っていきそうっていうのがまず一つと、あとフード作り。
学び続けるフード作りってやつか。
フード作り、組織文化作っていくみたいなところですよね。
が残りますよとか、あとは関係構築とか。
さっきの社内外のやつですね。
そうですね、社内外のやつ。
関係構築をするであったりとか、あとは従来のというか業務完遂、やっぱり業務管理なんだろうなと思うんですけど、業務管理とか危機管理とか計画立てたりとかそういったところが引き続き残ってきますみたいな感じが書かれてますね。
ただ、それらは時間は少なくなる感じになってますね。省力化されて。
そうですね、そこら辺、業務管理とかは省力化されて時間が少なくなる分、関係構築であったりとか、人のパフォーマンスモチベーションマネージメントとかにこれまで以上に時間をかけていくスタイルを提唱しているというか、こうなるであろうというふうに書かれてますよね。
っていうのが残っていくっていう業務役割なんですけど、なんか僕はこれをパッと見てすっごい雑に思ったのは、表現間違ってたら申し訳ないですけど、なんか詰まるとソフトスキルとか、あとは政治力的な部分が大事になってくるって話なのかなみたいな感じの印象を受けました。
そうですね、自分も同じ印象を受けましたね。この二軸で表された時間とこの役割期待度で表された図のマッピングを見ると、この期待と時間両方とも高いところにだいたい青いのがあるっていう、この青いのはつまりその
人材の方でしたっけ?
そうですね。仕事マネジメントじゃなくて人材マネジメントの方ですね。
ほとんどそれじゃんみたいな感じの。
なので、これは僕個人に対するあれなんですけど、コミュ力に自信がない人はどうしようって今すごいなってます。
確かにな、でもマネージャーの仕事ってもともとそうじゃんと言われればそうじゃないですか。
うん。
だからマネージャーになりたくないもありますけど、だいぶ専門職であって適正のあるなしは結構ありそうですね。
ありそうですよね。もっと言うと、今までってわからないですけど、例えば技術が、ちょっと表現違うかもしれないけど、技術が強いマネージャーとかもやっぱりいていらっしゃるじゃないですか。
なんとなくそういう人たち、そういう人のたとえば元で一緒に仕事をしてたら、さっき外れる仕事のところで少し上げたと思うんですけど、
スキル向上とかにつながりそうななって、多分自分はジュニアの頃とか結構思ってた節はあって、
でもこれからだとそういったところをマネージャーに全面的に頼るとかじゃなくて、自分でAI駆使してちゃんと自分で強くなれよっていうスキルも求められるなって感じですよね。
そうですね。確かにこれマネージャーの役割から離れてしまうと、個人のスキル向上とかっていうのは、それを全部その人本人の努力に委ねてしまうのって、会社組織としてそれでいいんだっけってなりますね。
そこでいくとあれなんじゃないですかね。その努力に委ねたときに、その努力の源泉をちゃんとモチベーションマネージメントとかで引き出してあげてねっていうことなんじゃないかなと解釈してますね。
そういうことか。モチベーションマネージメントがそれ含まれているのか。
生成AIの将来展望
ただ、あれなんですよね。僕、マネージャーやってて、あんまりこの技術を二人三脚で一緒に学んでいこうみたいなことを促したことってあんまなくて、
どっちかというとシンプルにこういうことをやりたいんだねってなったときに、じゃあこういうことをやるってなったらこういう部分で少し情報収集してみて、
例えばこの言語を勉強したいんだったらこういう書籍とか読んでみるといいんじゃないぐらいしか今までやったことなくて、
それがここでいう個人の基礎知識スキル向上だったのか、それともモチベーションマネージメントだったのかがよくわかんないなって感じがありますね。
そうですね、そういう仕事の仕方をするように促すとかもあるかもしれないですけど、例えば次のあれでこういうふうなことをやってみたらどうだろうとか、
あんまりその人のための仕事を作り出すっていうほどにはならないでしょうけど、こういうことがやりたいんだったら次の案件とかでこういうふうなことを意識するといいかもとかっていうのは
どっちだろうな、モチベーションマネージメント、でも動機づけと言われれば動機づけかもしれない。
そうですね、結構そこってきっと境界線がグラデーションというか割と曖昧な部分もあったりはするんで、
人によって今自分がやってるこれってこのカテゴリーなのかどうかって迷うところはめちゃめちゃありそうだなって思いますよね。
そうですね。
はい、っていうことがざっと書かれておりましたっていうところなんですけど、あと僕はこれを読んですごい思ったのは、
生成AIによって役割が変わるし、それぞれの役割にかける時間の配分も変わっていきそうですってなった場合に、
なんかその先って今の時点僕だと2パターンあるなって思ってて、
マネージャーの役割の変化
じゃあそれによって生まれた時間を今でやろうと思ってたけどやれなかったことにチャレンジする時間に当てられるっていうパターンもあると思うし、
もう一つは、一人のマネージャーが見れるメンバーの数が変わるんじゃないかっていうケースもあると思ってて。
あー、だから時間が空いたから仕事が増えるパターン。
仕事が増えるパターン。新しい仕事をするんじゃなくて、じゃあ同じ仕事を短い時間でできるようになったから、5人じゃなくて10人見れるよねとか。
の方になると、勝ち想像じゃないっていうと違うかもですけど、
本来のAI活用して勝ち想像していきましょうの方向性とちょっとブレそうだなとかっていう余計な心配はしました。
確かにな。それ、実際今でもやってる人いるでしょうからね。数十人見てる人みたいな。
そうですよね。そこの精度はきっとこういう技術の進歩によって精度が上がったりとか、より各メンバーが恩恵を受けれるっていうのは間違いなくあるんだろうなと思うんですけど、
そこに対してじゃあ同じものを単純に増加させるのか、新しい可能性を探してチャレンジさせるのかで結構、マネージャーという立場で考えるときっと気持ちは変わりそうになって思いますよね。
そう、これなんかこう変わるのでこうすると良いみたいな締めとかなんか書かれてないですか。終わりにとかに書いてあるんですか。
それでいくとあって、こう変わるので、組織のそれぞれのレイヤーでこういう役割を果たしていく必要があるよっていうのを締めではないんですが、32ページとかで書かれてはいますね。
変化対応力をマネージャーの要件とする。
これ読んだときに、割とどこの組織もマネージャーに対して変化対応力って一定期待してんじゃないのかなって思ってたんですがっていうところですね。
そうですね。まるで今までが求められていなかったかな。
どっちかというと興味深いのは経営層のところで書かれている、生成AIに躊躇なく投資するっていうところと、生成AIを活用する姿勢を見せ続けるっていうところは確かに大事だなと思いましたよね。
そうですね、なんか前にも読んだ本でそれ言ってましたよね。なんだったっけ。
多分AIじゃないかもだけど、あれだと組織を変える5つの対話じゃないかなって思ってて。
そうですね。
多分上位層が本気度を見せるみたいな。
そうそう。
それの多分AI文脈にしたのがこのレポートのこの締めの部分なんじゃないですかね。
そうですね。
なのでちゃんとここの構造にも5つの対話の構造がフィットしてるっていうのは結構面白い発見でしたね。
そうですね。同じとこに行き着くのか。
そう。
今終わりにのところをちょっと眺めてたんですけど、プロジェクト発足時は、生成AIの存在は人のマネージャーにとって変わってしまう可能性も考えた。
しかし、本プロジェクトを通じて人のマネージャーの役割は引き続き重要であることが確認されたと書いています。
良かった。飯の種は奪われてない。
確かに。これで飯の種奪われたらもう米作るしかないかもしれない。
高いから。
今高いからね。
でもね、役割の変化が大きいから、マネージャーも変わっていかなければいけないよみたいな、そういうことか。
あとその他だと、最後の出典とか関連記事のところで、各企業の、各企業というか一部企業の生成AIの活用のインタビューとかの記事とかも載っているので、
他の企業ってどういうことやってるんだろうなとか、CTを何考えてるんだろうなとか、そういったところを読んでみると、より生成AI使っていく部分に対する改造度は上がるんだろうなと思いますね。
はい。
結構真面目に喋っちゃいましたね、今日。
今日だいぶ真面目でしたね。
ちゃんと読んでて咀嚼できていれば、軽口も叩けるんですが、よくわかってないから真面目に見ちゃった。
真面目に見ちゃった。おかげで理解は深まった。
はい。そんな感じで、ちょうどお切りもよくなったので。
はい。では、今回は生成AIが変えるマネージャーの役割と業務のレポートについて話しました。
感想などは、ハッシュユルテックをつけて投稿するか、Mixi2のコミュニティまでお願いします。
今日はありがとうございました。
ありがとうございました。
