「個の時代」の次の働き方は少数精鋭のチームか？

「個の時代」の次の働き方は、必要な能力を持つ専門家が少人数で集まり、案件ごとに組むプロジェクトチームです。生成AIと、仕事を紹介するネットサービスが、その形を現実にしました。

しかし、チームを組んでも、組織で働くときの裁量の制限や、個人で働くときの責任の重さは消えないのではないか、という疑問が残ります。チームは、その両方の問題を避けられるのでしょうか。

この記事では、組織と個人が引き換えにするもの、チームの成果が決まる仕組み、チームを可能にした技術、雇用とリーダーの変化を順に見ます。

組織も個人も何かを手放すことで成り立つ

組織で働くと安定が得られ、その代わりに裁量が制限されます。個人で働くと自由が得られ、その代わりに責任をすべて自分で負います。どちらの形も、働く人に何かを手放させます。

手放すものが変わり始めたのは、仕事で大事なものが人手から知識や判断力に変わり、生成AIが知識や判断力の一部を担うようになったからです。かつて労働集約型の産業では人手が力の源泉でしたが、知識集約型の現在は違います。

チームの成果は必要な能力がそろっているかどうかで決まる

目標に必要な能力を持つ人がどれだけそろっているかで、チームの成果は大きく変わります。能力が足りないメンバーが多いほど、チーム全体の成果は下がります。

たとえば10人の登山チームで、9人は時速4kmで歩け、1人だけ時速2kmで歩くとします。全員で一緒に登るなら、チーム全体の速度は時速2kmに下がります。

仕事のチームでも、能力が足りないメンバーがいると、確認の連絡やレビューが増え、やり直しも出ます。優秀なメンバーの意欲が下がることもあります。

日本の会社に多いメンバーシップ型雇用は、職務より先に会社への所属が決まる雇用です。職務に必要な能力を持つ人だけを集める形にはなりにくいと思います。

生成AIと仕事紹介サービスによって少数精鋭のチームを組めるようになった

少人数でも、案件ごとに専門家を集めたチームを組める環境ができました。理由は次の2つの変化です。

1. 生成AIが専門業務の一部を担う：リサーチ、資料作成、翻訳、コーディングの一部をAIに任せられます。米国のカスタマーサポート担当者5,179人を調べた研究では、AIの助言ツールを使うと、1時間あたりの解決件数が平均14%増えました。経験の浅い人は34%増え、熟練者にはほとんど変化がありませんでした。この研究が測ったのは問い合わせ対応の業務で、チーム全体の成果ではありません。
2. 専門家を見つけるコストが下がった：仕事を紹介するネットサービスやSNSで、特定のスキルを持つ専門家を探して依頼できます。案件ごとに、必要なときに必要なスキルを持つ人と組めます。

従来の組織、個人で働く形、少数精鋭のチームを、同じ観点で比べます。

雇用の形が会社に所属する形から案件ごとに集まる形へ変わる

終身雇用が前提の会社所属の形から、案件ごとに専門家が集まる形へ、働き方が変わります。この予想は、統計では確かめられていません。

リーダーの役割も変わります。求められるのは、多様な専門家をまとめて案件を成功に導くプロジェクトリーダーです。権威より、目指す先の説明と対話でチームを動かす人です。

あなたはどんなチームで何を出したいのか

次の2つの問いへの答えを、文章にしてみてはいかがでしょうか。

• 自分は、どんな能力を持つ人が集まるチームの一員でありたいか。
• そのチームで、自分はどんな価値を出せるか。