第24話 AI時代の職務分掌はどう変わるのか― 「人が担当する仕事」から、「Roleが担当する仕事」へのパラダイムシフト ―
はじめに
前回は、AIエージェント時代の組織図について考えました。
従来の組織図は、人間だけを対象に設計されていました。
しかし、AIエージェントが企業活動に参加するようになると、組織図は、人間だけでは描けなくなります。
では、組織図が変わると、次に変わるものは何でしょうか。
それが、職務分掌です。
実は、AI時代に最も大きく変わるのは、「組織図」ではありません。
職務分掌の考え方そのものなのです。
職務分掌とは何か
職務分掌とは、企業活動を役割ごとに分担し、責任と権限を明確にする仕組みです。
例えば、
営業担当者は、
顧客訪問
提案書作成
見積作成
を担当します。
経理担当者は、
請求書発行
入金確認
月次決算
を担当します。
つまり、従来の職務分掌は、人を中心に設計されていました。
AI時代はRoleが中心になる
しかし、AIエージェントが仕事をするようになると、この考え方は変わります。
例えば、提案書作成は以前は、営業担当者の仕事でした。
しかし、現在では、生成AIでもできます。
つまり、仕事を担当するのは、人間ではなく、Roleになります。
例えば、
提案書作成Role
↓
Human
または
AI Agentという考え方です。
これが、Role-Based Organizationです。
HumanはRoleを担当する
重要なのは、人間はRoleそのものではないことです。
例えば、営業担当者という人がいます。
しかし、その人は、営業Roleだけではありません。
例えば、
顧客分析Role
商談Role
提案Role
契約Role
Knowledge共有Role
など、複数のRoleを持っています。
つまり、人間は、Roleを担当しているだけなのです。
AIもRoleを担当する
AIも同じです。営業Agentは、営業担当者そのものではありません。
例えば、営業Agentは、
顧客分析Role
提案書作成Role
商談準備Role
を担当します。
つまり、Humanも、AIも、Roleを担当します。
これが、ETMの考え方です。
RoleがCapabilityを実現する
では、Roleは何を実現するのでしょうか。
Capabilityです。
例えば、営業Capability。これを実現するためには、次のRoleがあります。
顧客分析Role
提案Role
価格決定Role
契約Role
顧客フォローRoleこれらRoleが、営業Capabilityを構成します。
つまり、
Capability
↓
Role
↓
Human
AIとなります。
Capabilityが最上位になる
従来は、
Organization
↓
Human
↓
Taskでした。
AI時代は、
Capability
↓
Role
↓
Human
AI
↓
Taskになります。
つまり、Capabilityが最上位になります。
TaskはRoleへ所属する
例えば、見積作成。
以前は、営業担当者の仕事でした。
これからは、見積Roleの仕事です。
そして、そのRoleを、Humanが担当するか、AIが担当するか、あるいは、
協働するか、を決めます。
Roleには四種類ある
私は、AI時代のRoleは、四つに分類できると思っています。
① Human Only Role
AIではできません。
例えば、
経営判断
倫理判断
最終承認
人材育成
顧客との信頼構築
などです。
② AI Only Role
人間が行う必要がありません。
例えば、
文書分類
OCR
議事録作成
データ集計
定型メール
などです。
③ Human Assisted by AI
もっとも増えるRoleです。
例えば、営業、会計、法務、監査、AIが支援し、人間が判断します。
④ Human Supervising AI
AIが実行し、人間が監督します。
例えば、AI Agentが、請求書を作成する。
人間は、例外だけ確認します。
Roleには責任者がいる
Roleには、Ownerが必要です。
例えば、営業提案Role。AIが提案書を書いても、責任は、営業部長です。
つまり、AIは、責任を負いません。
責任は、Role Ownerが持ちます。
AI時代のRACI
従来、RACIという考え方がありました。
Responsible
Accountable
Consulted
Informed
です。
AI時代は、ここへ、AIを追加します。
例えば、
|つまり、Roleごとに、HumanとAIの責任を定義します。
RoleはEnterprise Objectになる
Roleも、Enterprise Objectです。
例えば、
ROL-001
営業提案Roleとなります。
さらに、Roleには、次の属性があります。
Capability
Owner
AI利用率
KPI
Workflow
Rule
つまり、Roleも、Enterprise Repositoryで管理されます。
AIはRoleを学習する
AIは、会社へ入社したら、Roleを学びます。
例えば、営業Role。
Knowledgeを学びます
Workflowを学びます
Ruleを学びます
Capabilityを理解します
つまり、AI教育とは、Role教育なのです。
RoleがEnterprise Graphを作る
Enterprise Graphは、Objectだけではできません。
Roleが、Objectをつなぎます。
例えば、
営業Role
↓
営業Knowledge
↓
営業Workflow
↓
営業Agent
↓
営業Capabilityとなります。
つまり、Roleは、Enterprise Graphの重要なNodeになります。
AI時代の職務分掌
これからの職務分掌は、人間だけを書きません。
例えば、
営業Capability
↓
提案Role
↓
Human
AI Agent
↓
Workflow
↓
KPIとなります。
つまり、Role中心になります。
ETMもRole中心になる
Enterprise Transformation Methodでは、Roleが重要になります。
Capability
↓
Role
↓
Human
AI
↓
Workflow
↓
Knowledge
↓
Learningつまり、Roleが、Enterprise Intelligenceの中心になります。
Roleは変化する
AIが進化すると、Roleも変わります。
例えば、以前、営業担当者が、100％担当していたRole。
これからは、AIが、80％担当するかもしれません。
つまり、Roleは、固定ではありません。Capabilityに合わせて、変化します。
おわりに
AI時代になると、職務分掌も、組織図も、変わります。しかし、もっとも重要なのは、Roleです。人も、AIも、Roleを担当します。
Roleが、Capabilityを実現します。
Capabilityが、企業価値を生み出します。
つまり、AI時代の企業設計とは、Role設計なのです。
私は、Role-Based Enterprise Architectureこそ、Enterprise Transformation Methodの中核になると考えています。
次回予告
次回は、「AI Internal Controlとは何か」をテーマにします。
AIエージェントが企業で仕事をするようになると、誰が承認するのか。
誰が責任を持つのか。
AIは、どこまで判断してよいのか。どのDecisionは、必ずHuman-in-the-Loopが必要なのか。内部統制は、大きく変わります。
次回は、AI時代に必要となる新しい内部統制、AI Internal Control Frameworkについて解説します。
