プロジェクトマネジメントの現場から

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「次の一手」が見えた後の仕事 〜 AI時代にプロジェクトマネージャが残る場所

プロジェクトマネジメント AI

「AIの波に乗れている気」になっていた

Claude Code を本格的に使い始めて2ヶ月が経ちました。段取り、壁打ち、ツール開発——たしかに業務は速くなりました。正直、AIを使えているつもりでいました。

ところが先日、自分が Claude Code をどう使っていたかを棚卸ししてみて、ひやりとしました。私がやっていたのは既存業務の中を整理する作業であって、現状のプロジェクトマネージャの仕事そのものを再設計しには行っていなかった。使えている気になっていただけだった、というのが正確なところです。進捗資料の効率化は前者、データから「次の一手」を導き出すところまでをAIに渡す判断は後者——同じAI活用でも階層が違います。

数字を一つ挙げます。パーソル総合研究所「生成AIとはたらき方に関する実態調査」（2026年2月3日発表）によれば、日本のマネージャの約6割が生成AIを業務で使っています（部長62.0%／課長58.3%）。けれども業務時間削減を実感したのは4人に1人。使ってはいるが業務に組み込めていない——多くのマネージャは、まだ「既存業務の中でAIを試す」段階を出ていません。私もまずその側にいて、さらに業務そのものを再設計する側に踏み込めていなかった——その認識から始めます。

「抱え続けるのが正解か」を疑う

クライアントワークをしている中で、いま正直に手放したい業務があります。代表的なプロジェクトマネージャの業務、例えば単純な進捗資料の作成と、データ集計などです。これらは、プロジェクトマネージャ自身が手を動かし、その過程で状況を深く掴み、自分なりの「次の一手」を見出すことに意味があると信じてきました。

けれども、2ヶ月AIと一緒に仕事をしてきた自分の仕事ぶりを見直して考えを改めました。AIが人間と同じ品質で仕事ができるようになる時代に、プロジェクトマネージャがそれを抱え続けるのは、果たして最適解なのか。むしろAIに任せるべき仕事はすべて任せたほうが、正しいのではないか。

AI に渡せる範囲は、思ったより広い

任せきれなかったのは「データ集計までは渡せても、そこから『次の一手』を導き出すのは人間の仕事だろう」という前提でした。その前提も、もう揺らいでいます。状況を読み解き、プロジェクトの「次の一手」を提示することまでを、AIが担える時代になりつつあるからです。

例えば、「過去の類似プロジェクトの稼働データから、特定のタスクで遅延が発生するリスクを予測し、回避策を出す」「チームメンバーのスキルと現在の負荷状況を掛け合わせ、最適なリソースの再配置案を提示する」といったことです。これまでは熟練のプロジェクトマネージャが経験則から導き出していたような次の一手すら、AIがデータから導き出してくるのです。

業界の追い風も鮮明です。米国プロジェクトマネジメント協会（PMI）は thought leadership レポート『Shaping the Future of Project Management With AI』で、「AIの基本を使いこなせることはもはや譲れない条件であり、プロジェクトマネージャーのDNAに組み込まれていなければならない」（"Fluency in the basics of AI is non-negotiable: it must be in the DNA of Project Managers."）と打ち出しました。一方で同レポートは「プロジェクトマネージャーの49%はAIの実践経験がほぼない」とも指摘しています。導入の旗は振られているが、現場の習熟が追いついていない。

市場側のスピードはさらに速く、Gartner は2026年末までに 40%の企業アプリケーションが task-specific AI agents を搭載すると予測しています（2025年時点では5%未満）。そのような中で、PMI は 2026年7月9日の PMP 試験改訂で、AI を3ドメイン（People、Process、Business Environment）横断のシナリオ・判断軸として正式に組み込みます。資格試験の構造変更は、職能の重心移動を遅れて追認するものです。

単純な進捗資料の作成やデータ集計の自動化が、既存業務の中の整理だとすれば、「次の一手」を導き出すところまでを渡すのは業務そのものを再設計する側の話です。プロジェクトマネージャがここまで踏み込む覚悟を持てるか——鍵はここにありそうです。

本丸は、「次の一手」が見えた後の仕事

では、AI が「遅延リスクへの回避策」や「最適なリソース配置」といった次の一手まで出してくれるとして、プロジェクトマネージャの業務はどこに残るのか。

データは「こうすべき」と指します。けれども組織は、そう動けない理由を山ほど抱えています。過去の人間関係、進行中の別案件、誰の顔を立てる必要があるか、何をいつ言えば飲み込めるか——「データが指す方向」と「組織が動ける方向」の間には、いつも段差があります。

この段差を埋める仕事は、関係者の利害・感情・タイミングを読みながら、合意を作り、動かす道筋を設計することです。いまのクライアントで標準プロセスの再設計を進めていますが、体感では実務の半分以上が「正しい標準を作ること」ではなく、「組織がその標準を受け入れて動ける状態を作ること」に費やされています。

ここで一つ事例を引きます。Klarna はスウェーデン発のフィンテック企業で、後払い決済（BNPL）を主力にグローバルで1億人を超えるユーザーを抱える、AI を業務に深く組み込んできた欧州テックの代表格です。その Klarna は2024年2月に「AIアシスタントが約700人分の業務量（顧客チャットの2/3）を処理している」と発表し、AI 活用の象徴企業として注目を集めました。ところが2025年5月、CEO Siemiatkowski はコスト偏重で品質が落ちたことを公に認め、人間カスタマーサポートを再採用する方針転換を表明します。AIを使って業務を再設計していた先駆者が、自ら方向を切り直した出来事です。

ここで読み解くべきは「AIはやはり力不足だった」ではないと思っています。

Klarna は AI 活用をやめたわけではありません。むしろ AI を使い続けながら、人間が担うべき領域を見直したのです。ここに、今回の論点があります。 つまり、何を残すかの設計を怠ったまま渡せば、組織からは静かに大事なものが蒸発する——という構造の話だと考えています。属人的な顧客理解、現場の判断ノウハウ、関係性の貯金。これらは置換と同時に静かに失われ、後から戻すのは容易ではありません。

思えば、PMIが「AIをDNAに組み込め」と言うのも、パーソル調査が「使ってはいるが組み込めていない」現状を示すのも、「何を渡し、何を残すか」を職能側が設計し直せという同じ問いの別表現です。

データから「次の一手」を導き出すことまではAIに任せられる。だとすれば「残すべきもの」の中心は、まさにその次の一手が見えた後の仕事——合意形成と組織変革の道筋を引く仕事——なのではないでしょうか。どれだけAIが進化し、人間を超えるスピードで正解にたどり着けるようになっても、「当事者同士の納得感」が不可欠である以上、この泥臭い実装作業は人間側に残ります。プロジェクトマネージャが残る場所は、このような場所ではないか。

明日から手放すこと、注力すること

現時点の結論を、自分に向けて書いておきます。

単純な進捗資料の作成やデータ集計などは手放し、AIに渡します。 データから「次の一手」を導き出すことも、渡せる範囲は積極的に渡します。その先の「次の一手が見えた後の仕事」——段差を埋める実装の領域——に、自分自身のリソースを集中させます。

出典