AI社員が何人いるかより、仕事が進んでるかじゃない？

AI・仕組み2026.10.27

小林顕人株式会社Hau'oli growth 代表

最近、SNSとかを見ていると、

「うちにはAI社員が6人います！」

「営業部もマーケティング部もAIです！」

「会社の仕事を全部自動化しています！」

みたいな発信を見かけることがある。

で、画面には、

会社のオフィスみたいなものが映っている。

AI社員が席に座っていて、

それぞれ仕事をしている。

誰が営業担当で、

誰がマーケティング担当で、

今どんな作業をしているのか。

見た目で分かるようになってるんだよね。

おお、すごいな！

って思う反面、

俺、ちょっと気になることがある。

そのオフィスって、ずっと眺めてる必要あるのかな？

って。笑

もちろん、画面だけ見て、

実際に自動化できていないなんて判断はできない。

裏側では、ちゃんと仕事が進んでいるのかもしれない。

ただ、俺自身がAIで会社の仕事を動かそうとしているからこそ、

ちょっと違うことを考えてしまうんだよね。

AI社員が何人働いているかより、俺が見ていない間に何の仕事が終わったのか。

俺が知りたいのは、そっちなんだよね。

実は俺も、AIの組織図を作ってたんだよね

これ、別に人ごとじゃなくて。

実は俺も、つい最近まで、

Claude Codeの中でAIの組織を作ってたんだよね。

人間の会社と同じように、

組織図を作る。

部署を作る。

それぞれの役割を決める。

このAIはこの仕事。

別のAIはこっちの仕事。

みたいに。

普通の会社だったら、

組織図があるのって当たり前じゃん。

誰が何を担当するのか。

どこまで責任を持つのか。

誰と誰が連携するのか。

そういうものがないと、

仕事が混乱することもある。

だからAIも、

同じように組織を作ればいいと思ってた。

でもね。

実際にその仕組みを点検してみたら、

ちょっと面白いことが起きてたんだよね。

全然働いてない部署があった。

マジか！って。笑

一方で、

めちゃくちゃ働いている部署もある。

組織図には、

それぞれちゃんと役割がある。

なのに、

実際の仕事量は全然均等じゃない。

もちろん、

部署によって仕事量が違うのは、

人間の会社でもあること。

でも、これを見ていて、

俺、ちょっと考えたんだよね。

そもそも、AIに人間と同じ組織の作り方をする必要があるのかな？

って。

人間とAIって、決定的に違うところがある

例えば、人間の会社だったら。

営業が得意な人がいる。

広告運用が得意な人がいる。

システム開発が得意な人がいる。

それぞれ経験も違うし、

知識も違う。

本人がやりたい仕事もある。

だから、

強みや役割に合わせて人を配置することには意味がある。

でもAIって、

ちょっと違うんだよね。

もちろん、

AIにも得意不得意はある。

使えるツールや権限、

持っている情報によって、

できることも変わる。

でも、同じAIに対して、

今は調査担当として働いて。

次は分析担当として考えて。

その次はコードを書いて。

っていうふうに、

仕事に応じて役割を切り替えられる。

ここが人間と大きく違う。

だったら、

最初から、

「あなたは一生マーケティング部です！」

って固定する必要はないんじゃないかな。

って思ったんだよね。笑

仕事の量も内容も、

毎回違うんだから。

だから、部署を固定するのをやめてみた

そこで俺がやったのは、

AIの役割を、

最初から全部固定することをやめること。

代わりに、

仕事が始まった時に、その仕事に必要な役割を渡す。

という形に変えた。

例えば、

ある仕事には調査が必要かもしれない。

別の仕事にはコードを書く工程が必要かもしれない。

複数の結果をまとめて判断する仕事もあるかもしれない。

だったら、

その仕事に必要な役割を、

その都度割り当てればいい。

最初に決めた部署の人数へ、

無理やり仕事を合わせなくてもいい。

仕事の方を見て、

必要な役割を作る。

そして、

必要なエージェントを動かす。

そんな考え方に変えたんだよね。

すると、

仕事に合わせて配置が変わる組織になった。

実際、

規模の大きな仕事では、

エージェントとサブエージェントを合わせて、

一度に15エージェントくらい動いていたこともあった。

これ、結構面白くない？

だって、

「うちにはAI社員が15人います！」

って話じゃないんだよね。

必要な仕事があったから、

その時は15エージェントくらい動いていた。

別の仕事なら、

そんなに必要ないかもしれない。

もっと少ない数で十分かもしれない。

つまり、

AI社員が何人いるかって、固定で考えること自体があまり意味を持たない場合もある。

ってこと。

もちろん、

役割を動的に割り当てれば、

それだけで全部うまくいくわけじゃない。

使えるツールや情報。

仕事の分け方。

作業同士の依存関係。

結果をどう統合するか。

こういう設計は必要。

でも、

組織図をきれいに作ることより、

その仕事に必要な能力が、

必要なタイミングで動くこと。

こっちの方が大事なんだと気づいた。

人間の組織を真似するだけだと、AIの可能性を狭めるのかもしれない

ここから、もう一つ考えたことがある。

AIって、

人間の仕事を助けるために作ってるじゃん。

だから最初は、

人間の会社をそのまま再現したくなる。

営業部。

マーケティング部。

開発部。

管理部。

それぞれにAI社員がいる。

もちろん、

仕事の責任や役割を整理するために、

組織図が必要なことはあると思う。

俺だって、そう考えて作っていたわけだし。

でも、

人間の組織の考え方を、全部そのままAIへ当てはめる必要はない。

とも思うようになった。

だって、

人間はその人自身に経験や強みが積み重なっていく。

だから、

誰をどこへ配置するかがすごく大事。

一方でAIは、

同じ仕組みでも、

渡す役割や情報を変えることで、

違う仕事を担当できる。

しかも、

必要に応じて複数のエージェントを動かすこともできる。

だったら、

AIのための組織設計は、

人間と同じ部分があってもいいし、

人間の考え方を超える部分があってもいい。

むしろ、

そこまで考えないと、

AIを使う意味が薄くなるのかもしれない。

例えば、

AIの部署を6つ作ったからといって、

6つの部署すべてに仕事が生まれるわけじゃない。

働いていない部署があっても、

仕事がちゃんと終わっているなら、

別に問題ないかもしれない。

逆に、

全部の部署が忙しそうに動いていても、

仕事が進んでいないなら？

そっちの方が問題だよね。

AIの組織図が完成したことと、仕事が進む組織が完成したことは違う。

自分で作ってみたからこそ、

そこに気づいたんだよね。

GOの地図って、車が動いてるのを見るためじゃないよね

で、ここで、

AIのオフィス画面の話に戻るんだけど。

例えば、タクシー配車アプリ。

GOとか、

海外だったらGrabみたいなサービス。

車が今どのあたりを走っているか分かる。

あと何分くらいで到着するのかも分かる。

これって、

結構すごいことだと思うんだよね。

でも、

何が便利なんだろう。

車のアイコンが、

地図の上を動いていること？

もちろん、

見ていてちょっと面白い。笑

でも俺、

別に車が走っている様子を眺めたいわけじゃない。

あと何分で迎えに来るのか。

これが知りたい。

例えば、

あと2分なら、

もう外に出ようかな。

あと10分なら、

もう少し準備できるな。

って考えられる。

そこに、

今どこを走っているのか、

という情報も重なっている。

だから、

到着時間の見通しがより分かりやすくなる。

そして、

実際に車が迎えに来る。

ここまでつながっているから、

価値があるんだと思う。

もし、

地図で車の位置だけ分かって、

いつ来るかも分からない。

しかも、

本当に迎えに来るかも分からない。

そんなアプリだったら？

ちょっと困るじゃん。笑

つまり、

位置が見えること自体がGoalなんじゃなくて、その情報で人間が判断できて、最後に必要なサービスが提供されること。

ここが大事なんだよね。

AIの仕事も同じだと思う。

AI社員がどこにいるか。

何をしているように見えるか。

それを見ること自体が目的じゃない。

あとどれくらいで終わるのか。

何が止まっているのか。

何を判断すれば次へ進むのか。

そして、

本当に仕事が終わったのか。

そこが分かるなら、

可視化にはちゃんと意味がある。

でも、

動いている様子が見えるだけだったら、

それは仕事の成果とは別なんだよね。

俺のブログだって、書くことはあえて自分でやってる

これ、

Hau'oli Growthのブログも同じなんだよね。

今、俺はこうしてブログを書いている。

俺が普段考えていること。

仕事の中で気づいたこと。

誰かと話していて面白いと思ったこと。

そういうものを言葉にして、

記事にしていく。

もちろん、

実際にはブログの文章を作ること自体も、

AIに任せようと思えば任せられる。

でも、

そこはあえて全部自動化していない。

だって、俺は書きたいんだもん。笑

ブログを書くこと自体が、

俺にとっては楽しい。

考えていたことを言語化する。

書いている途中で、

自分でも新しいことに気づく。

AIと壁打ちして、

さらに考えが深くなる。

この時間には、

ちゃんと価値がある。

だから、

そこは残している。

でも、

記事ができた後の作業は違う。

公開用のデータを整える。

投稿を予約する。

SNSへ展開するための設定をする。

必要な情報をつないで、

配信していく。

こういうところは、

AIや仕組みで自動化している。

だから、

俺は基本的に、

書きたいことを書くところに集中できる。

これって、

俺が考える自動化にかなり近いんだよね。

何でもかんでも、

人間の仕事をなくすことが目的じゃない。

人間がやりたいこと。

人間が考えた方がいいこと。

そこは残す。

その代わり、

自分が毎回やる必要のない仕事は、

できるだけ仕組みに任せる。

自動化できることと、自動化したいことは違う。

この二つを分けたいんだよね。

ずっと見ているなら、監視する仕事が残ってるじゃん

例えば、

人間の会社で、

社員の仕事をずっと見張っている社長がいたとする。

誰が何をしてるか。

ちゃんと働いてるか。

今どこまで進んでいるか。

毎分確認している。

これって、

社長も大変だよね。

もちろん、

確認が必要な仕事はある。

問題が起きていないか、

品質が守られているか、

把握しなきゃいけないこともある。

でも、

ずっと見ていないと仕事が進まないなら、

その社長は、

社員の仕事を管理するために、

膨大な時間を使っていることになる。

で、

これをAIに置き換えたら？

AI社員のオフィスを開いて、

今日も働いてるかな。

今何してるかな。

次は誰が動くかな。

って、

ずっと確認する。

それって、

人間の社員を監視する仕事が、AI社員を監視する仕事に変わっただけじゃない？

って思っちゃうんだよね。笑

もちろん、

見えることで安心できることには意味がある。

でも、

その安心感を得るために、

人間がずっと画面に張り付く必要があるなら、

まだ改善できる余地があると思う。

本当に必要なのは、

常に全部を眺めることじゃない。

問題があった時に気づける。

人間の判断が必要なら知らせてくれる。

必要な結果が出たら分かる。

そういう仕組みなんじゃないかな。

例えば、

仕事が正常に進んでいるなら、

俺は別のことをしていていい。

途中で人間の判断が必要になったら、

その時だけ確認する。

完了したら、

何ができたのかを教えてくれる。

それで十分な仕事だって、

結構あると思う。

AIを自律的に動かすって、放置することじゃない

ただ、

ここで気をつけたいこともある。

画面を見なくていい。

人間が毎回指示しなくていい。

だから、

全部AIに任せて放置すればいい。

という話ではない。

例えば、

顧客へ重要な連絡をする。

広告の予算を大きく変える。

契約や支払いに関わる判断をする。

そういう仕事は、

人間の確認が必要なこともある。

だから、

どこまで任せるのか。

どこから人間が判断するのか。

問題が起きた時にどう止めるのか。

ここは設計しなきゃいけない。

前に、

「うちは自動化なんで」って、それ誰が責任取るの？

って書いた。

あれは、

自動化したからといって、

会社としての責任までなくなるわけじゃない、

という話。

今回も、その考えは変わらない。

ただ、

責任を持つことと、

人間がすべての工程を見張ることは、

同じじゃない。

必要なところでは判断する。

でも、

必要のないところまで、

人間が毎回指示しなくてもいい。

そのために、

仕事のGoalや判断基準、

止まる条件をAIへ渡す。

そして、

仕事が終わったかどうかを確認できるようにする。

俺は、

そういう設計をしていきたい。