部下の案より、AIの案のほうが選びやすかった

技術選定と、インフラのリソース選定をしていたときのことです。

メンバーからは案が出ていました。私はそれとは別に、AIにも構成案を出させていました。最終的に採用したのは、AIの案です。

ところが、そのときの経緯をほとんど覚えていません。メンバーがどんな構成を推していたのか。何が決め手でAIの案にしたのか。思い出そうとしても、出てきません。

この「覚えていない」が、あとからじわじわ気になってきました。迷った判断なら、迷った理由くらいは残っているはずです。残っていないのは、たぶん大して迷わなかったからです。メンバーの案とAIの案を並べて、すんなりAIの案を選んだ。そういう決め方だったはずです。

AIに寄っていく上司は、自分だけではない

気になって調べてみると、同じ方向に動いている人は少なくありませんでした。

米国で管理職3,000人に聞いた2026年の調査では、6割近くが「AIの出力は経験ある管理職と同等か、それ以上」と答えています。前の年から大きく伸びた数字です。

英国の経営者を対象にした調査では、半数近くが同僚の助言よりAIを頼りにしていると答えました。さらに、AIの答えと自分の考えが食い違ったとき、7割が自分のほうを疑い直すそうです。

部下の意見より、AIの意見に寄っていく。これは私個人の癖というより、判断する立場にいる人に広く起きていることのようです。

AIの答えには、事情がついてこない

なぜ、AIの案はこんなに選びやすいのか。自分の場合を振り返ると、理由はいくつか思い当たります。

まず、整っています。構成の案だけでなく、比較の観点も、採用理由も、懸念点まで添えて返ってきます。メンバーの案は、たいてい口頭か短いメモです。並べると、どうしてもAIの案のほうが考え抜かれたものに見えます。

次に、人の意見には事情が見えます。使い慣れた技術を推すのは、慣れているからかもしれない。リソースを多めに見積もるのは、あとで足りないと言われたくないからかもしれない。メンバーの案を聞くとき、私は中身と一緒に、その人の事情も読んでいます。

AIの答えには、それが見えません。誰の得にもならない、中立の意見に見えます。英国の調査を報じた記事でも、AIは中立的な立場からはっきりした推奨をくれるように感じられる、という見方が添えられていました。

そして、角が立ちません。メンバーの案が二つあれば、どちらかを選んだ時点で、選ばれなかった側に説明が要ります。AIの案を選べば、誰の案も退けていないような顔ができます。顧客や上に説明するときも、複数の観点で比較した結果です、と言いやすい。

速くて、整っていて、中立に見えて、誰も傷つけない。選びやすいのは当然です。

割り引いていた事情が、判断材料だった

ただ、あとから考えると、私が割り引いていた事情の中にこそ、AIが持っていない情報がありました。

インフラの選定は、一般的な正解だけでは決まりません。運用に入ったあと、夜間の障害に誰が対応するのか。保守を引き継ぐチームは、その技術を触れるのか。顧客の情報システム部門は、どこまで自分たちで面倒を見られるのか。過去の案件で、どこで詰まったのか。

使い慣れた技術を推すのは、慣れているからです。でもそれは、運用で詰まらない確度が高いという意味でもあります。リソースを多めに見積もるのは、保身かもしれません。でも、過去に足りなくて痛い目を見た記憶があるのかもしれません。

AIは、こうした現場の事情をほとんど知りません。こちらが書かなければ、考慮のしようがない。だからAIの案は、きれいな一般解になります。メンバーの案は、一般解にこの現場の事情が混ざったものです。混ざっているぶん、見た目は雑になります。

私は、その雑さを偏りとして割り引いていました。本当は、そこに判断材料が入っていたのかもしれません。あのときのメンバーの案に何が込められていたのか、今の私にはもう分かりません。

選ばれなかった側に起きること

部下の側から見ると、これはかなりやりにくい状況です。

人の案に負けたなら、理由を聞けます。反論もできます。でも、AIの案に負けたとき、何に負けたのかがはっきりしません。AIのほうが網羅的だったから、と言われたら、それ以上言い返しようがない。

これが何度か続くと、提案の仕方が変わります。最初からAIに聞いて、その答えを持ってくるようになる。あるいは、提案そのものをやめる。どちらになっても、上司の手元に集まるのはAIの答えだけです。現場の事情は、誰も持ってこなくなります。

部下の立場でAIの案とぶつかったときは、自分の案の事情を、事情のまま出すのが効くと思います。「この構成なら、今のメンバーで夜間対応が回ります」「前の案件では、このリソースで足りませんでした」。好みや慣れとしてではなく、AIが知らない前提として出す。そうすれば、上司は割り引く前に一度立ち止まれます。

「AIがそう言ったから」は、理由にならない

判断する側としては、AIの案とメンバーの案を、同じ物差しで並べないことだと思っています。

整っているかどうかで比べれば、AIが勝ちます。比べるべきは、この現場で回るかどうかです。そのために、メンバーには「AIの案ではなく、あなたの案を採る理由は何か」を聞く。その答えの中に、AIが知らない事情が出てきます。

それでもAIの案を採るなら、それは私の判断です。以前、「上が決めたから」は説明ではない、と書きました。「AIがそう言ったから」も同じです。選んだのは私で、AIではありません。選ばなかったメンバーには、自分の言葉で理由を返す必要があります。

次に技術選定をするときは、順番を変えるつもりです。AIの案を見る前に、メンバーの案を最後まで聞く。AIの答えを先に見ると、それが基準になって、人の案が「ずれ」に見えてしまうからです。

あのとき採らなかった案を、私は思い出せません。思い出せないのは、ちゃんと聞いていなかったからだと思います。