事業本部長の業務をAIで自動化：管理職の「作業」はどこまで消えるか？
ある事業本部長が、自身の管理職業務の大部分をAIによる自動化スクリプト群（自動化ハーネス）を用いて置き換えた具体的な記録を報告した記事である。筆者は、数十名規模・数億円規模の事業本部の責任者という立場でありながら、自作のPythonスクリプト群（合計約1万行、約30本）を開発・導入した。この自動化プロセスは、約2ヶ月をかけて行われた。
自動化された業務は、事業運営の「作業」部分に集中しており、具体的には「勤怠・稼働の自動収集」「工数集計から請求処理への整形」「PMO管理システムへの自動投入」「週報や経営会議資料の自動生成」「異常値の監視通知」「人事システムへの評価データ自動投入」といった一連のパイプライン業務である。筆者は、これらの作業は本質的に「収集→集計→整形→転記→報告」という定型的な「運搬作業」に過ぎないと分析している。
この自動化の鍵となったのは、完璧な社内システムを目指すのではなく、業務が発生するたびに素朴なPythonスクリプトで対応する「ハーネス」的なアプローチを採用した点にある。これにより、従来の開発工数見積もりでは不可能だったスピードでの開発が実現した。また、この過程で、これまで手作業に埋もれていた数値定義の曖昧さや構造的な誤りが表面化するという「検証効果」も得られた。
一方で、自動化によって残った業務は「判断」「責任」「対人」の3点に集約された。評価の「投入」は自動化できても、評価そのものは人間が書く必要があり、価格決定や案件の選定といった「判断」は不可欠である。また、経営資料の「整形」はできても、その数字を説明し、達成にコミットする「責任」は管理職に留まる。そして、交渉や評価面談といった「対人」の領域は、そもそも自動化の対象外であった。筆者は、この結果、管理職の本来の仕事は「判断・責任・対人」であり、それまで時間を浪費していたのは「運搬作業」であったと結論づけている。この経験は、管理職の役割を「運搬作業」の土台から解放し、管理スパンの再設計を可能にすることを示唆している。
背景
従来の管理職は、定型的なデータ収集、集計、報告といった「運搬作業」に膨大な時間を費やしがちでした。本記事は、AIやスクリプト技術が、この「作業」部分を効率的に自動化できるという具体的な事例を示し、管理職の役割の再定義という、現代の働き方における喫緊の課題提起を行っています。
重要用語解説
- 自動化ハーネス: 業務プロセス全体を支える、完璧なシステムではなく、個々の業務を繋ぐ素朴なスクリプト群の総称。最小限の工数で業務を自動化する柔軟な仕組みを指す。
- プレイングマネージャ: 実務（プレイ）を行いながら、同時に管理業務（マネージャ）もこなす役割。本記事では、作業が自動化されることで、この役割が「無理な状態」から「成立する状態」へと変化すると提言している。
- AI駆動開発: AI（特にLLM）の力を活用し、要件定義書がない状況でも、業務の発生に合わせて即座にスクリプトを生成・修正していく開発手法。従来の開発プロセスを大幅に高速化する。
今後の影響
管理職の業務構造が「作業」から「判断・責任・対人」へと根本的にシフトすることが予想されます。これにより、組織は管理職の数を減らすのではなく、一人あたりの管理スパンを広げ、より戦略的かつ高度な意思決定にリソースを集中させることが可能になります。