「AIが上司になる日」は意外と近い — ビジネスリーダー56%が“自分の仕事の大半はAIで可能”と答えた理由

1. 「AIに置き換えられるのは現場」…だけではなくなった

AIによる仕事の変化は、これまで“定型業務”の自動化として語られがちだった。ところが今回の調査が刺さるのは、影響の矢印が**意思決定側（ビジネスリーダー）**にも向いている点だ。

ホットワイヤー（Hotwire Global）らが公表した研究によると、**56%のビジネスリーダーが「5年以内に自分の仕事の大半はAIができる」**と答えた。しかも同じ調査で、**69%はAIで「自分はより力を得ている（empowered）」**とも感じている。

「便利になった」と「置き換えられる」が同居する——このねじれが、2026年のAI議論の中心にある。

2. 数字が示す“3段階”の変化：同僚化→上司化→顧客代理人化

調査結果を並べると、AIの立ち位置が一気に変わっているのが分かる。

• 21%：AIをすでに同僚のように感じる

• 62%：定型業務を担う「AI社員」を歓迎

• 43%：タスク割り振りや評価まで行う「AI上司」に管理されてもよい

• 82%：購買判断でAIの助言に頼る

• 32%：AIが自律的に購入することも信頼できる

注目すべきは、「職場」だけでなく「市場（購買）」側でもAIが実権を持ち始めている点だ。
つまり、会社の中ではAIが“働き手”になり、会社の外ではAIが“買い手の代理人”になっていく。すると企業は、人間に向けた説明だけでなく、AIに正しく理解され、推薦され、選ばれる設計が必要になる。

3. “仕事”は職種ではなくタスクの束：だから「大半がAIで可能」になる

「AIが仕事をする」と聞くと、職種が丸ごと消える印象になりやすい。でも実態は、仕事はタスクの集合体だ。
AIが得意なのは、情報収集・整理、要約、比較、一次案の生成、定型意思決定、ワークフローの実行など、分解可能でルール化しやすい領域。一方で、利害調整、価値判断、説明責任、倫理判断、信頼関係の構築のように、“納得”を扱う領域は残りやすい。

だからこそ「AIに奪われる／奪われない」ではなく、
**“タスクがAIへ移ることで、人間の仕事の重心がどこへ移るか”**が論点になる。
リーダーの仕事が「資料作り」から「判断の設計と監督」へ移るなら、確かに“仕事の大半”はAIが担えるように見えてくる。

4. AI上司が成立する条件は「賢さ」ではなく「納得できる仕組み」

43%がAI上司を許容する一方、過半はまだ抵抗がある。抵抗の本質は、AIの能力よりも評価への納得感だ。

AIが評価や配分に関与するなら、最低限ここが必要になる。

• 評価指標の説明：何を良しとしたのか

• データの由来：どんなデータで判断したのか、偏りはないか

• 例外処理：人間が介入するポイントはどこか

• 責任の所在：最終責任者は誰か

AIが賢くなるほど「ブラックボックスでもいいじゃないか」が起きやすい。だが評価は、ブラックボックスで回した瞬間に組織の信頼を壊す。AI上司の成否は、アルゴリズムではなくガバナンス設計で決まる。

5. ブランドに突きつけられる新課題：「AIにどう要約されているか」

調査では、60%が“AIが自社ブランドをどう説明しているか”を監視している一方、**22%は“AIの要約が正確だと自信がない”**とされる。

これが意味するのは、広報・マーケの戦場が「検索結果」から「AIの要約・推薦」へ移ることだ。

今後のブランド戦略は、派手なキャンペーン以前に、

• 一次情報の整備（公式情報を更新し続ける）

• 誤解されやすい論点の明文化（FAQ・比較表・根拠の提示）

• AIが参照しやすい構造（情報の所在が明確で、古い情報が混ざりにくい）
  といった“情報衛生”が効いてくる。

6. SNSの反応（傾向）：驚き・皮肉・実務派が同時進行

この手の数字はSNSで燃えやすい。ただし反応は一枚岩ではない。今回のテーマに近い議論を追うと、概ね3つの潮流が見える。

① 驚きと不安：「上も置き換わるのか」

「置き換えられるのは現場だけ」という前提が揺らぎ、“意思決定の自動化”に注目が集まる。特に「5年」という短さは刺激が強く、「会議や調整こそAIが得意なのでは」という見方が出やすい。

② 皮肉と反発：「AIの成果、出てないのでは？」

一方で、AI投資が期待通りに成果を出していないという話題も並走する。RedditやHacker Newsの議論では、**「結局ROIが見えない」「導入の手間が大きい」「現場の負担が増える」**といった現実論が繰り返される。
つまりSNSでは、「AIが仕事をする未来」への恐れと、「でも今はまだ過大評価では？」という冷笑が同時に存在する。

③ 実務派：「なら先に使いこなす／設計する側へ」

LinkedInでは、感情論よりも「どう設計し、どう統制するか」へ寄せた議論が伸びやすい。AIの自律性が上がるほど、必要なのは“導入”ではなく運用・監督・説明責任の設計だ、という現場感が強い。

7. 企業が今すぐやるべきことは「AIを入れる」ではなく「AIが動けるように整える」

結局、AI導入の勝敗はツール選定よりも準備で決まる。
具体的には次の3点が効く。

1. 業務の分解：AIに渡せるタスク単位へ切り出し、判断基準と例外を言語化する

2. 権限設計：閲覧・提案・実行を分け、段階的に権限を渡す（ログとレビュー前提）

3. 評価の更新：成果物の量より、問題設定・検証・リスク管理・学習速度を評価軸に入れる

AIが“同僚”になるほど、人間の価値は「手を動かす」より「境界線を引く」「責任を引き受ける」へ寄っていく。

8. 結論：AIは同僚になり、顧客代理になり、上司にもなる——だから人間の役割は“境界線”を設計すること

今回の数字は、恐怖を煽る見出しにもなる。しかし本質はそこではない。
AIができることが増えるほど重要になるのは、何を任せ、何を人が担うかを設計し続ける力だ。

5年後、仕事の風景が変わっている可能性は高い。
そのとき「置き換えられた側」になるのか、「境界線を設計する側」になるのか。分岐点はもう始まっている。

出典URL

1. 調査の要点（主要数値・コメント・ブランド監視60%／自信なし22%など）を掲載した配信元（GlobeNewswire）
   https://www.globenewswire.com/news-release/2026/01/21/3222718/0/en/56-of-Global-Business-Leaders-Believe-AI-Will-Do-Their-Job-in-Five-Years.html

2. ご指定の記事（aktiencheck.de掲載ページ：GlobeNewswire記事の転載元としての位置づけ）
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-56_of_Global_Business_Leaders_Believe_AI_Will_Do_Their_Job_Five_Years-19389973

3. 「Agentic Organizations（エージェンティック組織）」という概念（“次の顧客はアルゴリズム”など）を説明するHotwireのページ
   https://www.hotwireglobal.com/agentic-organizations/

4. AI投資の“成果が出ていない”という文脈（56%が財務的リターンなし等）を報じるReuters（PwC CEO Survey関連）
   https://www.reuters.com/business/davos/ceo-revenue-confidence-hits-5-year-low-pwc-survey-2026-01-19/

5. PwC CEO Surveyの一次情報（56%が「目立った財務効果なし」などの内訳）
   https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2026/pwc-2026-global-ceo-survey.html

6. SNS反応の例（Reddit：AI投資のリターンや“盛り上がり先行”への議論）
   https://www.reddit.com/r/investing/comments/1qi413x/majority_of_ceos_report_zero_payoff_from_ai/

7. SNS反応の例（Hacker News：同上テーマの議論）
   https://news.ycombinator.com/item?id=46696636