中間管理職、AIにやらせてみたら… 中小企業の人材不足を乗り越える、私たちのリアルな実験
「人材不足」
今や、どんな業界、どんな規模の企業でも聞かれる言葉ですが、特に私たちのような中小企業にとって、この問題は事業の根幹を揺るかしかねないほど深刻です。
私自身、社内ではAI活用の推進担当でありながら、社内システムの構築の役割を担い、さらにはプロダクトのカスタマーサポートチームのマネジメントも兼務しています。一人が複数の役割を担うのは、中小企業では当たり前の光景かもしれません。でも正直に言って、これはマジで大変です。
そして、この人材不足問題が最も顕著に現れるのが、「中間管理職」のなり手がいない、という課題ではないでしょうか。
上からは目標達成を求められ、下からは部下の教育やケアを期待される。上司と部下の間に挟まれ、自身のプレイング業務もこなしながら、あらゆる調整事に奔走する。その負担の大きさ、心身の消耗を間近で見ている若手社員が、「自分も管理職になりたい」と前向きに思えないのも、無理はないのかもしれません。負担が増えすぎた結果、志半ばで組織を去ってしまう人が出てくるのも、悲しいかな「中小企業あるある」です。
このままでは、組織は成長できない。この負の連鎖を断ち切るために、私たちは一つの大胆な実験を始めました。
「そうだ、中間管理職の仕事の一部を、AIにやらせてみよう」
今回は、この実験から見えてきた、驚くほど効果的なAI活用法について、具体的な事例を交えてお話ししたいと思います。
実験①：商談レビューは、まずAIに任せる
管理職の重要な仕事の一つに、部下の商談や会議へのフィードバックがあります。しかし、毎回すべての会議に同席し、集中して内容を聞き、的確なレビューをするのは、非常に時間と手間がかかります。
そこで私たちは、この「レビュー」という業務をAIに任せることにしました。具体的なフローはこうです。
全ての会議を録画・文字起こしする： 私たちは「Notta」というAIツールを使っています。Googleカレンダーと連携しておけば、会議が始まると自動でボットが参加し、録画と文字起こしをしてくれるので、手間は一切かかりません。
文字起こしデータを、生成AIに投入する： 会議が終わると、全文の文字起こしデータが手に入ります。これを、私たちがメインで使っているGeminiにそのまま投入します。
AIに「レビュー」を依頼する： そして、こう指示するだけです。 「この商談のレビューをしてください。良かった点、悪かった点、改善点を教えて」
たったこれだけで、AIは客観的な視点から、驚くほど的確なレビューの「たたき台」を生成してくれるのです。例えば、「〇〇というお客様の課題に対して、△△という提案ができていたのは良かった点です。一方で、価格説明の際に、費用対効果の言及が不足していた点は改善の余地があります」といった具合に。
もちろん、AIのレビューが100%完璧なわけではありません。しかし、正直なところ、私が一からレビューするのと、品質的にほとんど変わらないレベルのアウトプットが出てくることも少なくありません。
この仕組みのおかげで、私の仕事は劇的に変わりました。以前は、レビューのために会議の内容を必死にメモし、頭をフル回転させてフィードバックを考えていました。しかし今では、会議中はもっと大局的な視点でサポートに徹し、最初のフィードバック作成はAIに任せる。そして、AIが作ったたたき台に、人間である私ならではの経験や洞察を加えて、部下に伝える。この流れができてから、レビュー業務の負担は半分以下になった感覚です。
将来的には、自社の営業資料や成功パターンのキーワードなどをAIに学習させておくことで（GeminiのGemsなどを使えば可能だと思います）、さらにレビューの精度を高めていけるはずです。今はまだそこまで手が回っていませんが、現状のシンプルな使い方だけでも、効果は絶大です。
実験②：「AIレビュー必須」で、部下の仕事の質を上げる
次に試したのが、部下から私に上がってくる成果物（例えば、顧客への重要なメールなど）の品質向上です。
私たちは、チーム内で新しいルールを作りました。
「私にレビューを依頼する前に、必ず一度、AIにレビューさせること」
これもまた、効果は抜群でした。
部下が書いたメールの文章を、一度Geminiに読ませて、「この文章を、もっと丁寧で分かりやすく修正して」と指示させる。たったこれだけの工程を一つ挟むだけで、誤字脱字はほぼゼロになり、文章の構成も格段に分かりやすくなります。
正直なところ、誤字脱字のチェック精度で言えば、多忙な私が目視で確認するよりも、AIの方が間違いなく上です。
この「AIによる一次レビュー」を義務付けることで、私の元に上がってくる仕事の質が劇的に向上しました。私がレビューで指摘するのは、本当に本質的な、戦略的な部分だけで良くなったのです。部下にとっても、AIから客観的なフィードバックをすぐに得られるため、学びのサイクルが速くなるというメリットがあります。
AIは、中小企業の「副部長」になりうる
これらの実験を通じて、私たちが実感しているのは、AIは中間管理職の仕事を「奪う」のではなく、むしろ「補強」し、その負担を劇的に軽減してくれる最高のパートナーになりうる、ということです。
部下の教育: 何かタスクに行き詰まった時、まずはAIを「コーチ」や「壁打ち相手」として、自分の考えを整理させる。
レビュー業務: 会議や成果物の一次レビューはAIに任せ、人間はより高度な判断に集中する。
このように、AIを「副部長」や「アシスタントマネージャー」のように活用することで、少ない管理職リソースでも、質の高いマネジメントを実現できる可能性が見えてきました。
これは、管理職の負担を減らすだけでなく、その姿を見ている部下たちに「これなら自分も管理職を目指せるかもしれない」と感じさせる、ポジティブな効果も生むはずです。
人材不足に悩む多くの中小企業にとって、AIはまさに救世主となりうる存在です。私たちのこのささやかな実験が、同じように悩む皆さんの、何か少しでもヒントになれば、これほど嬉しいことはありません。
