組織におけるAIコーチング～管理職の課題を解決する新たな可能性

はじめに

AIの進歩・普及が急速に進み、経営や企業の実務においてもAIの活用が喫緊の課題となっている。本稿では、企業におけるAIをめぐる様々な動向の中でも「AIコーチング」に焦点を当て、その現状、企業での取り組み、そして今後の方向性について包括的に紹介する。

誰もがAIを使う時代へ

2022年11月のOpenAIによるChatGPT公開以来、AIの進歩・普及は驚異的なスピードで進んでいる。ユーザー数はわずか5日で100万人、2カ月で1億人に達し、その後も多様なAIサービスが登場し続けている。マルチモーダル化、推論型AI、AIエージェントの登場など、まさに日進月歩で状況が変化している。

AIが人間の知能を超えるシンギュラリティ（技術的特異点）の到来も現実味を帯び、社会の変化への注目が高まっている。AIの利用度が低いとされてきた日本でも、2025年5月から全都立高校で生成AIを活用した学習「都立AI」がスタートするなど、様々な分野で導入・普及が加速している。
企業の実務においても、単純業務の代替・支援から製品開発・新規事業といった創造的な課題、さらにはコーチングを通じた人材育成という対人的な業務に至るまで、AIの活用が幅広く模索されている。

コーチング型マネジメントへの要請

「コーチング」という言葉がビジネスの世界で一般的になって久しい。その背景には、多くの企業に共通するいくつかの課題がある。価値観の多様化、個人主義の進展、多様性への配慮や法令遵守の要請など、社会環境が大きく変化する中で、組織は自分たちなりの正解を常に創り出し修正し続けることを求められている。この状況において、各個人の知識・能力・考えを引き出して活用するコーチング型のマネジメントやリーダーシップがますます重要になっている。

 1on1の普及と限界

こうした背景から、多くの企業で1on1ミーティング（以下、1on1）が導入されてきた。研究書『管理職コーチング論』（永田正樹著、2024年、東京大学出版会）では、1on1は管理職コーチングの実践の一形態と位置づけられている。
日本における1on1の先駆けとして2017年に出版された『ヤフーの1on1』（本間浩輔著、ダイヤモンド社）が広く知られ、課題感を持つ多くの企業が導入に踏み切った。しかし実態として、1on1をうまく導入できた企業は少なく、様々な失敗事例や不満が生まれている。

なぜ導入するかの意味・意義が浸透しないまま制度的支援も整わない状況では、1on1は追加の負荷でしかなく、徒労と不満を生むだけになりがちだ。さらに根本的な問題として、管理職側の時間とスキルの不足がある。働き方改革による労働時間の制約強化やプレイングマネジャー化による多忙化の中で、管理職が1on1に割く時間的・精神的余裕はきわめて乏しい。加えて、傾聴・観察・質問・フィードバックといったコーチングスキルのトレーニングを受けないまま実施しても、良い成果が出ないのは当然といえる。

1on1やコーチングスキルのAI活用についての詳しい説明はこちら

コーチングとは何か

具体的なAIコーチングサービスの紹介に入る前に、コーチングの定義を整理しておきたい。国際コーチ連盟によれば、コーチングとは「思考を刺激し続ける創造的なプロセスを通して、クライアントが自身の可能性を公私において最大化させるように、コーチとクライアントのパートナー関係を築くこと」とされている。傾聴、質問、承認などのスキルが求められる、対話を重ねた支援プロセスである。
本稿が対象とする管理職コーチングは、「部下の仕事におけるパフォーマンスを改善させることを目的として、マネジャーが1対1で部下にフィードバックやガイドを提供し、個人とチームに影響を与える活動」（『管理職コーチング論』）と定義される。

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 AIコーチングが管理職の救世主になりうる

こうした状況を打破する可能性を秘めているのが、AIコーチングである。AIの進歩のスピードは目を見張るものであり、すでに人間のコーチとAIのコーチで成果が同程度であるという調査結果も報告されている。時間的・精神的余裕のない管理職にトレーニングを施して1on1を実施させたり、外部の熟練コーチに依頼したりするよりも、AIコーチングを活用するほうが現実的な解決策になってきている。

ただし、「AIによって管理職が不要になる」ということではない。人間の管理職にはAIにはない強みがある一方で、AIには大規模・継続的な提供が可能という強みがある。「AIによる支援を受ける」「一部の業務をAIに代替してもらい、人間はより重要な業務に注力する」という発想で取り組むことが、まずは現実的なアプローチといえる。

企業導入事例：千葉興業銀行

2つのサービスを組み合わせた取り組み

「CoachAmit」と「reflect」の両方を導入した事例として、千葉興業銀行の取り組みが参考になる。同行は「コンサルティング考動実践」を掲げ、「『学習』『共感』『自律・協働』する人材」の育成を人材戦略の柱に据えている。
経験学習理論を参照しながらOJTを再定義した結果、①仕事機会の提供、②教える、③振り返り支援、④承認またはフィードバック、という四つのサポートが必要と整理された。分析の結果、①②については経験豊富な行員が知識・ノウハウを伝える水準が高く強みである一方、③④については上司側が受けた経験が乏しく、必要性・メリット・やり方が浸透していないという課題が明確になった。

そこで、上司側がコーチングを受ける経験をし、それを部下育成に活かすという対応策を立て、2024年から「CoachAmit」を導入した。大多数への提供が可能なAIコーチングというサービスの特性が、同行のニーズと合致した形での導入である。
同時に、2024年の新入行員研修から「reflect」も導入した。「CoachAmit」が上司の育成スキル向上を目指すのに対して、「reflect」は新入行員の「社会人基礎力」と「学習の型」の習得、協働学習の支援を目的としている。
この事例は、管理職側と部下側の双方から2つのサービスを組み合わせ、組織が目指す姿に向けて戦略的にAIコーチングを活用した好事例といえる。

千葉興業銀行における事例の詳細な説明はこちら

参考サービス：AIコーチング

「CoachAmit」は、エグゼクティブ・コーチング・ファームであるコーチ・エィが2023年から提供するAIコーチング・サービスである。大多数の組織メンバーに日常的・継続的にコーチングを提供することで、組織のありたい姿に向けた変革をかつてないスピードで実現することを目指している。
組織メンバーは各自の目標を意識しながらAIと対話することで自己内省や行動変容が促進される。また、組織内で起きているリアルな状態や変化を可視化・レポート化することで、今取るべき対応を把握できる。
30分の「コーチングセッション」では週1回、月次カテゴリーに沿ったテーマでコーチングを受けられる。
5〜10分の「オープンセッション」では、個人的な業務課題や悩みをテーマに思考を整理したり、感情を言語化したりすることができる。「CoachAmit」の提供価値は「自ら考える人を作ること」である。組織全体としては、コーチングが定着することでビジョンや戦略が浸透しやすくなり、組織変革や課題解決の推進、現状の見える化が可能となる。

AIコーチングサービス「CoachAmit」についての詳しい説明はこちら

参考サービス：人材育成＆マネジメント支援AI

「reflect」は、リフレクト（2021年3月設立）が提供する人材育成とマネジメント支援のサービスである。2023年初頭からChatGPTを活用したAIコーチを実装し、「ピープル・グロース・プラットフォーム」としてオンボーディング、ラーニング・スキル管理、業務支援を担う。
主な機能として、利用者は経験学習サイクルに基づいた「できごと」「学び」「アクション」の3項目と、「やる気」「達成度」「体調」の6段階パルスサーベイを日報として入力する。投稿された日報はSNSのタイムライン形式でチームメンバーに共有され、相互閲覧・コメントや管理職・人事からのフィードバックを通じて学びを深められる。リフレクトは「自省自立」をミッションに掲げ、振り返りの習慣化と自律的成長を通じて「人と組織の成長を支える」ことをビジョンとしている。

人材育成＆マネジメント支援AIサービス「reflect」についての詳しい説明はこちら

参考サービス：熟達者の知見をAIに落とし込む「熟達者AI」

「熟達者AI」は、東京大学発のイノベーション教育機関i.school発のi.school Technologies（2024年1月設立）が提供する生成AIサービスで、2024年7月から提供が開始されている。
熟達者とは、10年以上の研鑽を積み、暗黙知だけでなく言語化された形式知として豊富な実践知・経験を蓄えた専門家を指す。「熟達者AI」は、熟達者の書籍やメモ、独自インタビューなどウェブ上にはない情報も学習させ、熟達者本人が回答の質を確認・改善・更新に協力することで、まるで熟達者本人かのように具体的・独自の視点から回答できる点が特徴である。
一般的な生成AIが総花的で絞り込みにくい回答を返しがちなのに対して、「熟達者AI」ではより具体的な回答が得られる。
「熟達者AI」というサービスからは3つの重要な示唆が得られる。

第1に、アイディア創出・イノベーションのような創造的な仕事でのAI活用の可能性である。創造的なプロセスやアプローチが体系化されてこそ、AIを活用した創造的な仕事が効果的・効率的になしえるという視点は重要だ。
第2に、人とAIの協働の多様な可能性である。熟達者の知見をAIに落とし込み、熟達者自身では不可能な「いつでも誰でもアクセスできる状態」を実現するというアプローチは、「人withAI」とは異なる形の協働といえる。
第3に、AIによる人と社会の変化の可能性である。「専門家に質問しながら学ぶ」という新しい学びのあり方を通じて、社会全体の教育のあり方が変化すると同時に、自ら問いを立て知を創造するという知的・創造的な体験を個人にもたらしてくれる。

「i.school」から生まれた東大発のイノベーション教育プログラム「熟達者AI」についての詳しい説明はこちら

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AIをつかいこなせる組織・社会への変革

生産性のパラドックスと「使いこなし能力」

AIのような極めて汎用性の高い技術は「ジェネラル・パーパス・テクノロジー」と呼ばれ、蒸気機関や電気と並び、社会・経済に対して大きな生産性向上をもたらすことが期待される。しかし、その効果が実際の生産性統計に現れるまでには長い時間がかかる。

ノーベル経済学賞受賞者のR・ソローが指摘した「コンピュータの時代と至るところで聞くが、生産性の統計では見えない」という「生産性のパラドックス」は有名だ。情報技術への投資が増加しても労働生産性の向上が見られないこの現象の原因のひとつが「使いこなし能力」の不足である。新技術を使いこなすための知識・技能、制度、環境が個人・職場・企業・社会の各レベルで整うには時間がかかる。急速に進化するAIをめぐる現在の慌ただしさを見れば、この指摘はきわめて示唆に富む。

組織的なAI活用が鍵

使いこなし能力は個人だけでなく、組織や社会にも求められる。本稿で紹介した「reflect」は職場・チーム単位での利用を前提とし、「CoachAmit」は組織変革を指向するサービスである。千葉興業銀行の事例は、AIコーチングを単なる代替ツールとして使うのではなく、組織が目指す姿に向けて管理職側と部下側の双方にサービスを組み合わせ、戦略的に使いこなした優れた事例といえる。
1on1やコーチングの安易な導入による数々の失敗事例もまた、新たな手法・技術を組織として使いこなせていない典型といえる。AIの導入においても同様の轍を踏まないためには、個人任せにせず、組織全体での戦略的な活用設計が不可欠だ。

「生産性のパラドックス」・「Pluralityによる拡張」・「組織的なAI活用」についての詳しい説明はこちら

おわりに

本稿では、1on1をはじめとするコーチング型マネジメントを求められる管理職の課題を入口に、「CoachAmit」「reflect」「熟達者AI」という3つのAI活用サービスと、千葉興業銀行の実践事例を紹介してきた。
AIは管理職を代替するものではなく、管理職と組織を支援し、人間がより本質的な業務に注力できる環境を作るためのツールである。重要なのは、技術の特性を理解した上で、組織の目指す姿に向けて戦略的に組み合わせ、使いこなしていく能力を組織として身につけることだ。

『PLURALITY』⿻が示す可能性

AIなどの技術が急速に進化する中、組織や社会はどう変革していくのか。そのヒントとなるのが、台湾の初代デジタル担当政務委員オードリー・タンと経済学者グレン・ワイルらによる『PLURALITY』（2025年、ライツ社）である。
「多元性」を意味するPLURALITYは、同書において「社会的差異を超えたコラボレーションのための技術」と定義される。同書は、多様性にまたがるコラボレーションを人間のアイデンティティや創造性の源として重要視する。コラボレーションの深さと多様性の広さの間にはトレードオフが存在するが、⿻によってその生産可能性フロンティアを拡張できると論じる。AIを単なる効率化ツールとしてではなく、多様な人々の協働を深めるための技術として捉えるこの視点は、組織におけるAI活用を考える上でも示唆に富む。

技術を使いこなす組織・社会へ

技術は組織や社会を変えるが、その方向を決めるのは人間である。個人がAIに安易に解答を求めるのではなく、使い方も含めて組織の皆で考え、学習・創造していくことが技術のより良い進化を促す。
進化経済学を提唱したR・ネルソンは『月とゲットー』（2012年、慶應義塾大学出版会）において、「なぜ人間は、月に人を送り込むことができるのに、ゲットーの問題を解決できないままでいるのだろうか？」という問いを立て、社会システムを含む組織面からの対応の重要性を説いた。AIが「月に行く」という技術的な問題から「ゲットー」という社会的な問題までも解決できるかどうかは、われわれが創り出す組織や社会にかかっている。急速に進化するAIと向き合いながら、組織としての使いこなし能力を高め、より良い社会を共に創造していくこと――それこそが、これからの企業経営において最も重要な課題といえるだろう。

生産性新聞2025年10月5日号～12月5日号：「組織におけるAIコーチング」第1回～第5回掲載分の要約
登場人物の所属・役職は新聞掲載時のものです