10月14日、staysaasy.comが「Management in the Age of AI」と題した記事を公開した。この記事では、AI時代においてマネジメントの役割がどう変化しており、マネージャーは何をすべきかについて詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。

「AIによって管理職は不要になる」という議論が定期的に浮上する。Big Techでは現在、**中間管理職を削減する"大フラット化"**が進んでおり、1人のDirectorが80人のエンジニアとAIエージェント群を直接束ねる企業も出てきている。

しかしこの記事の主張は逆だ。AIがビジネスを変えるほど、マネジメントの重要性は上がる。そして仕事の中身は、多くのマネージャーが気づくより速く変わっている。

コラボレーションの逆説：全員が全力で動き、何もリリースされない

最も示唆に富むのがコラボレーションに関する指摘だ。

AIは同時に「人を非協調的にする」と「協調の必要性を高める」という、一見矛盾した作用をもたらしている。

前者について。人はLLMと一日中「会話」するようになった。LLMは常に肯定的で、ユーザーのアイデアを褒め続ける。その結果、「自分さえ邪魔されなければ最高のものが作れる」という感覚が強まり、人間同士の協調への意欲が落ちる。

後者について。AIによって「成果物を作ること」は安くなった。しかし「レビュー・統合・調整」はそうではない。約700社を対象にしたHarvard大学の研究では、AIコーディングエージェントの導入でプルリクエスト数が23%増加した一方、PRがレビューされマージされるまでの時間は49%増加したことが示されている。

これが引き起こすのは、工場の各ステーションがフル稼働しているのに何も出荷されない状態だ。各人は「自分は十分やっている、他の誰かが怠けている」と感じる——いわば「パーティー後のAirbnbを誰が片付けるか」問題だ。

対策は地味だ。高頻度インタラクション（PRレビューなど）に対して、明確なSLAを設定し、計測し、遅延を誰かの責任とする。それだけだ。

ROI管理：Goodhartの法則が再び牙を剥く

AIが登場する以前は、進捗が遅いぶん、投資の方向性をリアルタイムで修正できた。今は違う。目標が曖昧なまま動き始めると、「誰も求めていない機能」にトークンコスト10万ドル相当を費やしてから気づく、という事態が起きる。

ここで経営指標の話が出てくる。Amazonは社内でエンジニアのAI活用度をランキング化したリーダーボードを構築したが、エンジニアたちは意味のないタスクにエージェントを向けてスコアを稼ぐという行動に走り、Amazonはすぐにこれを廃止した。

Goodhartの法則——「測定値が目標になった瞬間、それは良い測定値ではなくなる」——の典型例だ。

記事が推奨するのは、活動量ではなく成果を測ること。具体的には「10-K（米国上場企業の年次報告書）に載るような指標に可能な限り近いものを測れ」という表現が使われている。

パフォーマンス管理：「AIが書いた」は言い訳にならない

AI時代のパフォーマンス管理について、記事は明確なスタンスを示す。

• 基準は全員に対して引き上げる
• AIが書いたかどうかは関係ない。成果があったかどうかだけが問題だ
• 出荷したものはすべて自分のものだ。AIが書いた部分のバグも例外ではない——「インターンが書いた」が言い訳にならないのと同じ

シニアエンジニアへの期待値の変化として、記事はこう述べる。「以前は3人が必要だったプロジェクトを、仕様が明確であれば1人でこなせること」「小さな変更なら自分でフロントエンドに手を入れること」「設計文書には動くプロトタイプを添付すること」。

2023年以前は、アウトプット量と仕事の質に強い相関があった。AIはその相関をほぼゼロに破壊した。「AIを使ってたくさん作った」だけでは評価されない時代が来た、と記事は言う。

文化基準：「AIを使った」は批判にならない

AIが書いたドキュメントは認めるか、何が「slop（雑なAI生成物）」か——こうした議論は組織内で続いている。

記事が示すルールはシンプルだ。「成果物の出自を問うな、内容を批評せよ」。「AIを使ったこと」自体を批判する文化は時代遅れになりつつある。アウトプットそのものを評価する文化が、良し悪しを正確に言語化する力を組織に育てる。

まとめ：マネジメントが「コスト」になる速度が上がった

記事の結論は単純だ。AIは全員のアウトプットを増やした。マネジメントとは、そのアウトプットを意味のある方向に向ける仕事だ。

SLA、指標、高い基準、明確な規範——これらは昔から良いマネジメントが持っていたものと変わらない。ただし今は、これを怠ると気づくのが早く、コストがはるかに大きい。

詳細はManagement in the Age of AIを参照していただきたい。