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AI、管理階層、そして組織階層の未来
すべての組織図は、今や誰もほとんど問うことのない疑問に対する答えである。それは「知識を移動させるのにどれだけのコストがかかるか」ということだ。\n\n25年前、経済学者のルイス・ガリカノは、私たちが現在持つ中で最も明快な階層の解説を提示した。組織が階層を構築するのは、知識が高くつくからだ。全員にあらゆることを知らせる余裕はないため、大半の人には定型的なケースを処理させ、例外的なケースはより多くの知識を持つ誰かのもとへと上に送る。階層とはステータスシンボルではない。それは希少な専門知識のための圧縮装置なのだ。\n\n## 階層は常にテクノロジーであった\n\nつまり、階層は常にテクノロジーであり、テクノロジーには前提条件がある。ガリカノの前提は、知識の習得にはコストがかかり、伝達にもコストがかかるというものだった。その前提は今、目に見えて緩みつつある。その証拠は、スローガンが示唆するものよりも奇妙なものだ。\n\n2025年のNBER（全米経済研究所）のワーキングペーパーは、1,600万人の従業員の履歴書から、2,500社を超える米国上場企業の内部階層を再構築した。平均的な企業は約10の階層を持っていることが判明した。企業は需要ショックの後、理論の予測通りに階層を追加し、そして注目すべきことに、AIを導入した後に階層をフラット化していた。知識が安価になれば、ルーティングステーションは減るのだ。\n\nしかし、イタリア企業を対象とした縦断調査では、ほぼ正反対の結果が示された。新興の情報技術に投資した企業では、管理スパンが狭まり、中間管理職が増えて、階層が深くなったのだ。ハーバード・ビジネス・スクールの最近のワーキングペーパーでは、フラット化、狭小化、そして選別が同時に起こると予測されている。知識経済における生成AIに関するモデリング論文では、AIの能力が向上するにつれて、管理スパンが実際に狭まる可能性があることが示されている。なぜなら、それが正しそうに見えても実際には正しいかどうかわからない出力を、誰かが監視しなければならないからだ。\n\nでは、AIは組織をフラット化するのか、それとも重厚化するのか？ 研究結果は意見が分かれており、私はその意見の食い違いこそが発見なのだと考えている。\n\n## 階層は消えていくわけではない\n\n階層が消えていくわけではない。彼らは本来の仕事を失い、新しい仕事を探しているのだ。\n\n知識のルーティングが仕事だった頃、管理者の価値は答えへの近さにあった。彼らが知っているからこそ、あなたは彼らにエスカレーションしたのだ。その要素を取り去ったとき、階層には2つの未来がある。承認、報告、検証、そして機械の出力を際限なくチェックする「統制レイヤー」になることだ。あるいは、私たちがこれまで真剣に設計したことのない何か、すなわち「他者の思考を成果物とするレイヤー」になることだ。\n\n大半の組織は統制へと流されるだろう。なぜなら統制は分かりやすいからだ。書類が作成され、予算審査を生き延びることができる。そしてそこには確実な仕事が存在する。AIには所有できない判断を誰かが引き受けなければならないのだ。しかし、組織のマネジメント能力のすべてを品質保証機能に変えてしまった企業は、自社の従業員を結集すべき知性ではなく、管理すべきリスクであると密かに決断してしまっているのである。\n\n## 代替案は「よりフラットな組織」ではない\n\n代替案は、よりフラットにすることではない。それは異なる負荷のかかり方をするということだ。\n\nハメルとザニニはかつて、過剰な官僚主義が米国の経済に年間3兆ドル以上、GDPのおよそ17%ものコストをかけさせており、同国には約2,400万人の官僚階級――労働者5人に1人の割合で管理職や管理スタッフが存在していると試算した。彼らの結論は、官僚主義とは人間の可能性に対する税金であるというものだった。私はそれを少し違った表現で言いたい。官僚主義とは、調整問題が解決されたにもかかわらず誰もそれを知らされていないときに、調整レイヤーが変質した姿なのだ。\n\n私たちは、調整問題の大部分を解決しようとしているところだ。問題は、次にそれらの階層に何を求めるかである。\n\n私の個人的な推測では、AIネイティブな組織において最も価値のある管理者は、最も多くの知識を持つ人でも、最も多くチェックする人でもなく、そのチームが最高の問いを生み出す人だ。知識のルーティング係ではなく、環境の建築家である。\n\nそれは真に新しい仕事であり、現在の世界のどの組織図にも、そのためのボックスは存在しない。