Korn Ferry調査:AI変革を主導できる経営陣は「十分に準備完了」と答えたリーダーはわずか6%
重要ポイント
- •Korn Ferryの調査で、自社の経営トップがAI主導の変革を主導できる準備が整っていると信じている人事・シニアリーダーはわずか6%だった。
- •75カ国以上の1,300人以上のリーダーを対象としたTalent Trends 2027レポートでは、66%の回答者が、日常業務の監督よりも変革を通じてチームを支援することに多くの時間を費やすよう中間管理職に期待していた。
- •調査では77%の回答者が能力ギャップを人材不足より大きな課題とし、78%が将来の働き方に備えている人は少なすぎると考えていた。
- •Gallupのデータでは、雇用主が明確なAI統合計画を伝えていた従業員のエンゲージメント率は43%(計画がない場合は28%)であり、マネージャーの積極的なAI支援がある場合は48%(ない場合は30%)だった。
- •Korn FerryのSusan De La Vega氏は、リーダー自身がAIツールを学び、実験の余地がある職種別研修を提供し、決定がチームに伝わる前にマネージャーに判断理由をブリーフィングすることを助言した。

Korn FerryのTalent Trends 2027レポートによると、人事およびシニアリーダーのわずか6%しか、自社の経営トップがAI主導の変革を主導できる準備が整っていると信じていないことが判明した。その代わり、その穴を埋めると期待されているのが中間管理職である。回答者の3分の2(66%)は、マネージャーが日常業務の監督よりも、変革を通じてチームを支援することに多くの時間を費やすことを期待している。
このグローバル組織コンサルティング企業は、75カ国以上のチーフ人事責任者からCEO、取締役に至る1,300人以上の人事・シニアリーダーを対象とした調査に基づき、10月22日にこの調査結果を発表した。
懸念はリーダーシップの準備状況にとどまらない。回答者の4分の3以上(77%)は、能力ギャップが人材不足より大きな課題になるとし、78%は将来の働き方に備えている人は少なすぎると考えている。この2つの結果を併せて見ると、問題意識の焦点が移っていることが読み取れる。より大きな懸念は単に人材を十分に確保できるかどうかではなく、AIが働き方を変える中で労働力を準備させることにある。
企業がAIを職場に導入するにつれ、中間管理職は経営陣の野心と導入の現実の間で次第に行き詰まる状況に置かれている。Fortuneが10月に報じたように、この追加された責任は、もはや余裕のないマネージャーとチームに負担をかけており、多くのマネージャーは長年にわたる管理職層の削減の後、より大きなチームを統括している。
「マネージャーは組織のショックアブソーバー(緩衝材)になるでしょう」Korn Ferryのシニアクライアントパートナー、Cathi Rittelmannはレポートの中でこう述べた。「彼らの仕事は、物事がどこに向かっているのか正確に伝えられないときでも、チームが前進し続けるよう支えることになるでしょう。」
マネージャーは自分が決めていない決定を説明する立場に
Korn Ferryでグローバルテックマーケットおよびカスタマーエクスペリエンス担当シニアバイスプレジデントを務めるSusan De La Vega氏は、Fortuneに対し、AI変革には新技術の展開だけでなく、労働力の再設計が必要であると語った。多くの職種に求められるスキルは変化しており、それに伴い適応力がますます重要になっているという。
企業が上級リーダーシップからの十分なガイダンスなしに、AIに起因する不確実性をマネージャーに対処させることを期待しているのかと問われたDe La Vega氏は「しばしば、そうです」と答えた。
「マネージャーは、自ら発言権を持たず、背景情報もほとんどないAI方針を擁護し、伝達する立場に置かれがちです」と氏は述べた。
その後リーダーシップが方針を変更すると、従業員は作業をやり直すことになる。De La Vega氏は、コミュニケーション不足が信頼を損ない、意欲の低下を招き、貴重な人材の流出を引き起こしうると警告した。
明確なAI計画は高いエンゲージメントと結びつく
コミュニケーションギャップを指摘しているのはKorn Ferryだけではない。Gallupの調査によると、5月時点で米国の従業員のわずか25%しか、自社がAI統合の明確な計画を伝えていないと答えた一方、47%は雇用主がAIツールの統合を開始したと答えていた。
この不明確さには代償が伴う可能性がある。Gallupの7月の分析では、AIを導入した組織の従業員のうち、雇用主が明確な統合計画を伝えていた場合に仕事にエンゲージしている割合は43%だったのに対し、伝えていなかったか計画を知らない場合は28%だった。
マネージャーの影響はさらに大きかった。マネージャーがチームのAI活用を積極的に支援していると答えた従業員のエンゲージメント率は48%であり、支援していない場合の30%を上回った。
成功している企業の姿
De La Vega氏にとって、責任はトップから始まる。
「リーダーが先頭に立つべきです。リーダー自身がツールを学ぶことで、AIが何を変え、何を変えないのかについて、信頼性を持って語れるようになります」と氏は述べた。
同氏は職種に特化した研修の重要性も強調した。財務アナリストとデータサイエンティストでは必要なものが異なる。企業は、最初の試みがうまくいかない場合でも、従業員に学ぶ時間と実験の余地を与えるべきだという。
マネージャーにも、説明を求められる決定を理解する必要がある。De La Vega氏は、経営陣の決定がチームに伝わる前に、その決定の背景にある考え方についてマネージャーにブリーフィングすべきであり、従業員の質問に答える十分な文脈を持たせるべきだと述べた。
完璧な全体計画を待つのではなく、リーダーは知っていることを共有し、依然として不確実な部分を認め、より広いロードマップを示す必要がある。
企業には、AI移行を通じて従業員を導くために中間管理職を必要とするかもしれない。しかしDe La Vega氏が言うように、「『ショックアブソーバー』が機能するには、その背後にシステムが必要なのです。」
この記事はもともとFortune.comで掲載されたものです。