AIが答えを出す。では、リーダーは何をするのか。
──最新研究から考える、AI時代のリーダーシップ
AIを使い始めてから、チームの仕事が以前より速く進むようになった。提案の質も上がり、会議では、これまで思いつかなかった選択肢が示されるようになった。
リーダーにとって、歓迎すべき変化です。
では、そのチームの人々は、以前より優れた判断ができるようになったのでしょうか。
少し奇妙な問いに聞こえるかもしれません。成果が上がっているのなら、チームの力も高まっていると考えたくなるからです。
しかし、AIが人々の判断を補ってくれるほど、成果だけを見ても、人々自身の能力がどのように変化しているのかは分かりにくくなります。
AIが優れた答えを示したのか。人々がその答えを適切に吟味したのか。あるいは、その両方なのか。
AIがチームを有能にするほど、リーダーは、チームがどれほど有能になったのかを見極めにくくなる。
この逆説から、AI時代のリーダーシップを考えてみたいと思います。
AIが答えを出すとき、リーダーの仕事はどう変わるのか
これまでリーダーは、経験や知識をもとに、部下が直面する問題に答えを示してきました。
もちろん、すべての答えを持っている必要はありません。それでも、状況を読み、選択肢を比較し、判断を下すことは、リーダーに期待される重要な役割です。
そこにAIが加わります。
AIは情報を整理し、複数の案を比較し、人間が思いつかなかった可能性を提示します。リーダーだけでなく、メンバー自身もAIの支援を受けながら仕事を進められるようになります。
すると、従来は経験のある人だけが担っていた判断の一部を、経験の浅い人でも進められるようになるかもしれません。
これは、経験や能力の差が消えるという意味ではありません。AIがその差を補うことで、これまで難しかった仕事に取り組める可能性が広がるということです。
ここで、リーダーにとっての問題が変わります。
以前なら、部下が自分で考えた提案には、その人の知識や判断の特徴が表れやすかったでしょう。ところが、AIの支援を受けた提案では、どこまでが本人の考えで、どこからがAIの補助なのかが、完成した資料だけでは見えにくくなります。
しかも、これは必ずしも悪いことではありません。
AIの助けを借りながら、以前より深く考えられるようになる人もいるはずです。自分だけでは思いつかなかった視点を知り、判断の幅を広げられるからです。
だからこそ、単純にAIの利用を減らせばよいという話にはなりません。
リーダーが見なければならないものが、完成した答えだけでは足りなくなっているのではないでしょうか。
AIとの協働は、チームの何を変えるのか
AIとリーダーシップの関係は、近年の研究でも重要なテーマになっています。
Liuら（2026）は、リーダーとAIの協働がチーム成果にどのように関係するのかを、AI-augmented leadershipという観点から検討しています。
この研究が対象とするのは、AIを利用する個人の作業効率だけではありません。リーダーによるAIの活用を、チーム全体の成果との関係から捉えようとしている点に特徴があります。
また、リーダーとAIの協働がチームに働きかける仕組みや、その関係がどのような条件によって変わるのかも検討しています。
たとえば、リーダーだけが情報を集めて方向を示していたチームでも、メンバーがAIを使って複数の案を準備できるようになれば、議論の出発点は変わります。
リーダーの提案に対して、別の可能性を示しやすくなるかもしれません。経験の浅いメンバーが、これまで参加しにくかった議論に加われるようになることも考えられます。
一方、AIが提示した案を誰も十分に検討せず、議論が形式的になる可能性もあります。
つまり、AIがチームにもたらす変化は、答えの質だけでは測れません。
誰が問いを立て、誰が選択肢を比較し、誰が判断に責任を持つのか。
AIの導入によって、その関係がどう変わるかを考える必要があります。
ここでLiuらが扱うチーム成果という視点と、この記事で考えたい能力形成という視点を区別しておきます。
成果が高まることは、AIと人々の協働がうまく機能している一つの表れかもしれません。しかし、それだけで、人々自身の判断能力が向上したとまでは言えません。
これは研究の結果を否定するものではありません。成果と能力形成という、異なる問いを重ねて考えるための区別です。
AIを信頼するチームは、AIに異議を唱えられるか
AIと協働するには、その提案を利用できる程度の信頼が必要です。
しかし、信頼が高まることと、提案を適切に吟味できることは同じではありません。
Nguyenら（2026）は、ベトナムのAI導入企業に所属する103チーム、418人の従業員を対象に、エンパワリング・リーダーシップと従業員・AI協働の関係を調査しました。
チームと個人の二つの水準を扱う統計分析の結果、部下に裁量を与え、主体的な行動を促すリーダーシップは、従業員とAIの協働に有意な正の関係を示しました。
さらに、この関係には二つの媒介経路が確認されました。
一つは、AIへの信頼です。もう一つは、心理的安全性です。
AIへの信頼は、その技術が信頼できる働きをするという期待に関わります。一方、心理的安全性は、職場で疑問を示したり、失敗を認めたりしても、対人関係上の不利益を恐れずにいられるかという問題です。
研究では、両方の媒介効果が統計的に支持されました。
つまり、従業員がAIと協働するうえでは、AIという技術をどう評価しているかだけでなく、職場で安心して試行錯誤できるかも関係しているのです。
ここで、もう一つ考えたいことがあります。
AIを信頼して使えることと、AIの答えに疑問を示せることは、両立しているでしょうか。
たとえば、AIが示した案をチームの大多数が支持しているとします。
一人のメンバーだけが、根拠に違和感を覚えています。しかし、その違和感を十分に説明できるわけではありません。
その人は、疑問を口にできるでしょうか。
リーダーが「AIの分析でも、この案が最適だと出ている」と言った後なら、なおさら難しくなるかもしれません。
AIが示した答えは、単なる一つの提案であるにもかかわらず、客観的な根拠を備えた結論のように受け取られることがあります。
そうした場面では、AIの提案を問い直すことが、リーダーの判断に異議を唱えることと重なる場合もあるでしょう。
Nguyenらの研究は、AIへの信頼と心理的安全性が、従業員・AI協働に関係することを示しています。ただし、AIの提案に異議を唱える能力そのものを直接検証した研究ではありません。
それでも、二つの媒介経路を区別した結果は、AI時代のリーダーシップを考えるうえで重要な示唆を与えます。
AIを信頼して利用できる環境をつくることと、AIの答えを問い直せる関係をつくることは、同じ仕事ではないからです。
心理的安全性があれば、AIの誤りを必ず見抜けるわけでもありません。異議を唱えられることと、異議の妥当性を判断できることも、別の能力です。
ここでリーダーに求められるのは、AIへの信頼を高めることだけではないように思います。
AIの提案を使いながらも、その根拠を確かめ、別の可能性を検討し、必要なら採用しないという判断を引き受けられる関係をつくることです。
AIを信頼しているか。それだけでなく、AIに「違うかもしれない」と言えるか。
この違いは、AIとの協働が深まるほど重要になるのではないでしょうか。
成果が上がるほど、見えなくなるもの
AIの支援を受けたチームが、優れた成果を上げているとします。
リーダーは、その成果を評価できます。納期が短くなった。提案の質が高まった。以前は難しかった仕事を進められるようになった。
しかし、ここには評価の難しさがあります。
AIが優れた提案を示し、メンバーがそれをほとんど検討せずに採用した場合でも、成果が上がることはあるでしょう。
一方、メンバーがAIの提案を比較し、誤りを見つけ、状況に合わせて修正した結果として、同じ成果が生まれることも考えられます。
完成した成果だけを見れば、二つの過程は区別しにくいのです。
Zárate-Torresら（2025）は、リーダーシップが人間とAIの協働に与える影響を、先行研究の検討を通じて概念的に整理しています。
この研究では、AIによる情報処理と、人間による状況や文脈を踏まえた判断を、協働の中でどのように結びつけるかという視点が示されています。また、リーダーシップを、そうした人間とAIの協働を支える要素として捉えています。
この概念的整理を、成果と能力形成という本記事の問いへつなげてみます。
AIとともに成果を出す能力とは、何でしょうか。
AIを使いこなすことも能力です。適切な問いを与え、得られた提案を理解し、仕事に生かすことも、本人が身につけ得る力です。
したがって、「AIを使わずに同じ仕事ができるか」だけで、人の能力を測ることは適切ではありません。
それでは、AIと協働することで新たに生まれる能力を見落としてしまいます。
一方、AIを使って成果を出せることだけを見ていても、その人が何を理解し、何を判断できるようになったのかは分かりません。
AIを使わずにできることだけを能力と考えるのも、AIを使ってできたことをすべて本人の能力と考えるのも、十分ではないのです。
では、リーダーは何を見ればよいのでしょうか。
完成した答えだけではなく、なぜその問いをAIに与えたのか。提示された複数の案から、何を根拠に選んだのか。AIの提案と自分の経験が食い違ったとき、どのように判断したのか。
そうした思考や判断の過程に目を向ける必要があるのかもしれません。
これは、AIの利用履歴を細かく監視するという意味ではありません。結果だけでは見えにくくなった人々の判断を、対話を通じて理解しようとすることです。
AI時代のリーダーには、成果を生み出す仕組みを整えることに加えて、その成果を生み出す過程で、人々に何が蓄積されているのかを見極めることが求められるのではないでしょうか。
リーダーがいなくなった後に、何が残るのか
ここまで考えてくると、リーダーシップの成果そのものを、少し違う角度から見たくなります。
あるリーダーのもとで、チームが優れた成果を上げているとします。
AIの活用も進み、仕事の質や速度は高まっています。
では、そのリーダーが異動したら、何が残るでしょうか。
AIの仕組みは残るかもしれません。仕事の手順や蓄積された情報も残るでしょう。
しかし、判断に迷ったとき、人々はどうするでしょうか。
AIの提案を比較し、異なる意見を交わし、自分たちで決められるでしょうか。
あるいは、AIが示した答えを採用するだけになっているでしょうか。
ここで重要なのは、AIを使わずに判断できるチームを理想とすることではありません。
AIが利用できるなら、使えばよいのです。優れた道具を手放すことが、自律性の証明になるわけではありません。
問いたいのは、AIとともに考える過程で、人々自身が判断を引き受けるようになっているかどうかです。
AIが示す答えを使いながらも、何を目指すのかを考え、意見が分かれたときに話し合い、必要なら判断を変えられるか。
その力は、リーダーがいなくなった後にも、チームの中に残り得ます。
ただし、それは一人ひとりの能力だけではありません。
疑問を口にできる関係。異なる意見を検討できる関係。判断を誰か一人に預けず、互いに責任を引き受けられる関係。
そうした関係性もまた、リーダーシップが残し得るものです。
AIの進歩によって、リーダーが答えを示す機会は減るかもしれません。
しかし、人々が答えにたどり着く過程をどう経験するかという問題は、むしろ見えにくくなっていきます。
成果が上がっているからこそ、リーダーは安心してしまうかもしれません。
けれども、その成果を生み出す過程で、人々が何を学び、どのような判断を引き受け、どのような関係を築いているのか。
そこに目を向けなければ、リーダーは自分の仕事の大切な部分を見落としてしまうのではないでしょうか。
AIが優れた答えを出す時代に、リーダーが残すものは、自分が出した答えだけではありません。人々がAIとともに考え、自分たちで判断し続けられる力と、その関係性なのかもしれません。
そして、その力が本当に残っているかどうかは、リーダーがそこにいる間の成果だけでは分からないのです。
参考文献
Liu, P., Watts, D. I., Li, X., Wang, X., & Li, A. (2026). AI-augmented leadership: How, why, and when leaders’ collaboration with AI enhances team performance. Journal of Organizational Behavior, 47(7), 1228–1254. https://doi.org/10.1002/job.70070
Nguyen, T., Nguyen, T. Q., Hoang, G., & Sabani, A. (2026). How can empowering leadership foster employee–AI collaboration? A multilevel analysis of AI trust and psychological safety. Industrial Management & Data Systems. https://doi.org/10.1108/IMDS-11-2025-1647
Zárate-Torres, R., Rey-Sarmiento, C. F., Acosta-Prado, J. C., Gómez-Cruz, N. A., Rodríguez Castro, D. Y., & Camargo, J. (2025). Influence of leadership on human–artificial intelligence collaboration. Behavioral Sciences, 15(7), Article 873. https://doi.org/10.3390/bs15070873
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