DX担当役員が探している「右腕」の正体、AI導入が進むほど需要が高まる“前提を扱う力”

要約 DX担当役員が本当に必要としているのは、「AIに詳しい人材」そのものではなく、事業・業務・技術・組織を横断して 意思決定の前工程（Input）と、運用・実装の設計（Process）を一体で扱える“右腕”というケイパビリティです。生成AIやRAGの導入が進むほど、従来、暗黙のうちに中間管理職や現場リーダーが担ってきた「翻訳」と「構造化」の役割が浮き彫りになり、その空白がDX担当役員に集中します。本稿では、レイヤーを「組織」に限定し、右腕不在がどのように生じるのかを問題設定し、Input／Process／Outputやバリューチェーンの観点から右腕の本質を構造的に整理したうえで、実務としての採用・育成・役割設計にどのような示唆があるのかを論じます。 はじめに：DX担当役員の負荷はなぜ軽くならないのか 私は日々、DX担当役員、IT・デジタル部門の責任者、事業部長、そしてAI推進を担うリーダーの方々とお話をさせていただいています。そうした対話の中で繰り返し聞かれるのが、次のような声です。 「AI人材も採用した、PoCも進んでいる。それなのに、自分の仕事量はむしろ増えている気がす

AIは職種を奪わない、変わるのは仕事の構造である

要約 AIが直接的に変えるのは「職種」ではなく、あらゆる仕事の内側に存在する Input（状況把握・意図理解）／Process（手続き・変換）／Output（意思決定・合意形成・責任） の配分です。結果として、同じ職種名であっても仕事の中身は大きく書き換わり、個人のキャリアポートフォリオと、企業の人件費構造・組織設計の両方に影響が及びます。本稿では、その前提となる「仕事の構造」を整理し、個人と企業それぞれの実務にとってどのような示唆があるのかを整理します。 はじめに：AIは「職種」ではなく「仕事の構造」を変える AIは「どの職種が消えるか」ではなく、「仕事の構造がどう変わるか」を問う局面に来ています。ChatGPTをはじめとする生成AIの普及以降、「営業は残るのか」「経理は何割削減されるのか」といった議論が繰り返されていますが、実務の意思決定に資する精度を持っているとは言い難い場面も多いのではないでしょうか。最大の理由は、職種という単位があまりに粗く、本来検討すべき「仕事の中身」を十分に表していないからです。 営業、経理、人事、

ChatGPTによる他己紹介

私は長らくChatGPTの有料ユーザーでして、ChatGPTに聞いてみると、以下の様に使用しています： * 使用期間：ほぼ毎日 * 1回の思考セッション：平均60〜120分 * 1テーマあたりの対話往復：30〜80ターン * 月間利用セッション：50〜100回以上 * 利用用途比率： * 思考整理・内省：35% * 事業構想・収益設計：30% * コンテンツ生成：20% * 技術活用・自動化：15% 膨大な会話履歴・メモリにより、私よりも私の紹介が上手なのではと思い、以下にChatGPTによる他己紹介文を掲載します。 他己紹介としての位置づけと本稿の意図 本稿は、本人の依頼により、これまでの対話において顕在化した思考傾向および行動特性をもとに、ChatGPTが第三者の視点から構成した他己紹介です。職務経歴の記述を目的とするものではなく、この人物と対話することで、どのような思考体験が生起するのかを言語化し、読み手に具体的な質感を伝えることを意図しています。 転職支援の枠組みに回収されない実務家像 この人物は人材ビジネスの実務に携わりながら