Z世代の6割がAI上司を歓迎。公平性と納得感が支持の理由。
Z世代の間では「人間の上司よりAIに管理してほしい」という声が確実に増えています。転職やリスキリングの支援メディア「ミツカル学び」を運営するイードが、18〜30代前半までの561人に行った調査では、62.7%が「AIがマネジメントする職場で働きたい」と回答しました。一方で、仕事の相談や判断は依然として人間の上司に頼っており、若手はAIと人間に求める役割を明確に切り分けています。
この記事では、調査データを手がかりに、Z世代がAI上司を歓迎する背景と、人間のマネージャーに期待されている役割を整理します。さらに、AIと人間をどのように組み合わせれば若手の納得感を高められるのか、HR領域での実践ステップまで掘り下げます。
イードの調査結果を詳しく見ると、若手の価値観は「AIか人か」という二者択一ではなく、役割の棲み分けを前提としていることが分かります。
仕事でトラブルが起きた時、誰にアドバイスを求めるかという問いでは、87.3%が「人間の上司」と回答しています。責任が伴う判断は、まだ人に頼りたいのが本音です。一方、将来転職を検討する際に「AIが評価やマネジメントをする職場があれば働きたいか」と尋ねると、62.7%が「働きたい」と答えました。人間の上司に相談しつつ、評価はAIでも構わないという使い分け意識が垣間見えます。
AI上司を歓迎する理由として最も多かったのは「データを根拠にした納得感のある評価が期待できるから」（45.3%）。次いで「感情に左右されず公平に判断してくれそうだから」（32.9%）が続きます。好き嫌いに左右されない評価、説明責任の明確さ——この2つが若手がAIに求める価値です。
AIに任せたい仕事として挙がったのは「効率的な作業」（30.7%）、「アイデアの壁打ち」（9.8%）、「市場動向の調査」（5.7%）など、データ処理や分析寄りのタスクでした。一方、人間の上司には「目標設定やキャリア相談」（22.0%）、「人間関係の調整やチームビルディング」（15.0%）、「業務全体の進捗管理」（8.5%）が期待されています。若手は、人間にしかできない伴走や感情面のサポートを求めているのです。
AIに期待が集まっている背景には、人間のマネジメントに対する課題感も透けて見えます。
納得できないフィードバックを受けた時に「誰に反発したくなるか」という質問では、70.2%が「人間の上司」と回答しました。その理由として「感情的・主観的な評価になりがちだから」（59.3%）、「人間関係や好き嫌いが影響していそうだから」（29.3%）が挙がっています。逆に言えば、評価基準の透明性と説明責任を強化すれば、人間の上司でも信頼を取り戻せる余地があるとも読めます。
若手がAIに期待する最大の価値はロジックの明確さです。「ロジックが曖昧で説明責任が弱い」と感じるフィードバックは、部下の納得感を大きく損ないます。これはAI導入に限らず、人間の上司が磨くべきスキルでもあります。
「AIの評価に反発したい」と答えた29.8%が挙げた理由は「努力や背景を理解してくれない」（40.2%）、「表面上の数値だけで判断される」（27.6%）。データに表れないプロセスや挫折の経験を評価に反映させるのは、AIが苦手とする領域です。ここを人間の上司が補うことで、AI活用の真価が発揮されます。
調査結果を踏まえ、実際の職場でAIと人間のマネジメントを共存させるためのステップを整理しました。
最初のステップは評価指標とプロセスの棚卸しです。AIが扱えるデータ構造に落とし込み、評価基準を言語化することで、バイアスの排除につながります。合わせて、日報や業務ログ、プロジェクトの成果物などを一元管理し、AIが学習できるデータ基盤を整えましょう。
進捗管理や定量的なパフォーマンス分析はAIに任せるべき領域です。例えば、締め切り遅延やアサインの偏りをリアルタイムで検知し、アラートを出す仕組みを導入すれば、ヒューマンエラーを防ぎつつ公平な評価につなげられます。AIがまとめたサマリーを人間の上司がレビューするワークフローが有効です。
AIが提供する客観的なデータをベースに、目標設定やキャリア支援、チームビルディングなど、感情と背景を踏まえたコミュニケーションに注力しましょう。1on1ミーティングでは、AIが出力したダッシュボードを見ながら本人と目線を合わせ、努力や学びを深掘りすることで納得度が高まります。
実際の企業に近いシナリオで、AIマネジメントを活かすポイントをイメージしてみましょう。
あるスタートアップでは、評価会議の前にAIが各メンバーの成果データと行動ログを要約し、会議参加者に共有します。上司はそのサマリーを叩き台にしながら、本人の目標やチーム状況を加味して最終判断を下すため、「データに基づいた建設的な議論が増えた」といいます。
日報分析に生成AIを活用している製造業では、「残業が続いている」「学習進度が遅れている」といった兆候をAIが検知し、人間の上司に通知します。上司は早期に面談を実施し、業務アサインやメンタル面を調整することで離職リスクを下げています。
大手IT企業の事例では、AIがメンバーのプロジェクト成果やスキル評価をレポート化し、上司と部下の1on1の冒頭で共有します。データを前提にした対話を行うことで、評価基準の透明性が高まり、キャリアの方向性について具体的な議論がしやすくなったといいます。
Z世代の6割がAIによるマネジメントを歓迎するという事実は、「人間の上司はいらない」というメッセージではありません。むしろ、AIには公平性とスピード、人間には共感力と意思決定力という役割分担を求めているのです。
まずは現行の評価制度を棚卸しし、データとロジックを明確にすること。次に、AIが得意な領域を見極めてツールを導入すること。そして最後に、人間の上司が伴走と最終判断を担う体制を整えること。この3つのステップが、若手の納得感とエンゲージメントを高める鍵になります。
次のアクション候補
評価プロセスの可視化とAI活用の可能性をチェックする
上司向け研修に「AIリテラシー」と「伴走型マネジメント」を組み込む
若手メンバーとの対話の場をつくり、本音や期待値を収集する
AIと人間の二刀流マネジメントに本気で取り組む企業こそ、若手から選ばれる組織へと成長していくはずです。
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