20代～50代の会社員・役職者を対象に「AI上司のマネジメント」を調査。
フロンティア株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：高橋 政裕）は、20～50代の会社員1,003名を対象に、「AI上司のマネジメント」に関する調査を行いました。
本調査では、回答者を「マネジメント層（部下を持つ上司／n=500）」と「非マネジメント層（部下を持たない一般社員／n=503）」の2つの属性に分類。「AIが上司になること」への意識差を比較分析した結果、現在の立場や業界によって統計的に乖離があることが明らかになりました。
【調査サマリー】
1.【全体】AI上司は過半数が「賛成」 人間上司の弱点を補う「公正な補完役」としての期待
・AI上司は「賛成（51.9%）」が過半数、位置づけ「人間の上司を補完するマネジメント支援役（25.0～25.8%）」が最多。
2.【上司 vs 部下】立場によって異なる「AIへの期待値」
・上司は「報告・連絡・承認プロセスの効率化・スピードアップ（41.2%）」、部下は「公平な評価や指導（34.0%）」を期待。
3.【業界別分析】金融業界特有の「評価・責任」に対する不安
・上司は「数値化できない努力が評価されないこと（47.7%）」、部下は「トラブル時の責任の所在（43.4%）」と回答。
1.【全体】AI上司は過半数が「賛成」 人間上司の弱点を補う「公正な補完役」としての期待
「AIが上司としてマネジメント業務を行うことについてどう思うか」について尋ねたところ、『とても賛成（8.6％）』『やや賛成（43.3％）』 と回答しました。
「AI上司は組織の中でどのような位置づけで活用されるのが最も適切だと思うか」について尋ねたところ、現場の「本音」が順位に現れました。
マネジメント層（上司）・非マネジメント層（部下）ともに、1位は共通の結果となりました。
1位：『人間の上司を補完するマネジメント支援役（25.0～25.8％）』
しかし、2位の結果で上司と部下で「意識差」が現れました。
マネジメント層（上司）2位：『一部の管理・判断を担うサブマネージャー（21.6％）』
非マネジメント層（部下）2位：『上司という立場での活用は難しい（21.7％）』
双方が「マネジメント支援役」を1位に挙げ、「AIはあくまで人間のサポート役であるべき」という認識であることが示されました。
一方で、マネジメント層は、自身の権限を一部委譲する「サブマネージャー」としての活用に前向きですが、非マネジメント層は『上司という立場での活用は難しい』と回答し、AIに命令されること自体への拒否感が現れています。
「仕事を楽にしてくれるなら良いが、上に立たれるのは嫌だ」という本音が、AI活用の成否を分けるポイントになるのではないでしょうか。
「AI上司の指示や判断に従って業務を行い、失敗や損失が生じた場合、最も責任があると感じるのは誰か」について尋ねたところ上司と部下で意見が完全に一致しました。
マネジメント層（上司）・非マネジメント層（部下）ともに、1位は共通の結果となりました。
1位：『AI上司を導入・運用している経営層・会社（35.6～37.6％）』
双方ともに、「AIはあくまで道具であり、導入を決めた人間の責任」と捉えていることが明らかとなりました。
企業がAIを導入する際は、トラブル時の責任を現場に押し付けず、組織として責任を負う体制の構築が不可欠であることが示唆されました。
2.【上司 vs 部下】立場によって異なる「AIへの期待値」
「もし直属の上司がAIに置き換わった場合、組織や日々の業務においてどのような改善が期待できると思うか」について尋ねたところ、立場によるニーズの差が浮き彫りになりました。
マネジメント層（上司）の1位：『報告・連絡・承認プロセスの効率化・スピードアップ（41.2%）』
非マネジメント層（部下）の1位：『公平な評価や指導が行われる（34.0%）』
上司側は「業務を回すスピード」の向上を期待しているのに対し、部下側は人間の上司に起こりがちな「好き嫌いによる評価」を解消してくれる存在としてAIに期待しており、組織内で期待値の乖離が見られました。
「『人間の上司でなければできない』と感じる役割はどれか」について尋ねたところ、双方が感情面に関わる業務を上位に挙げましたが、その優先順位には立場の違いが現れました。
マネジメント層（上司）1位：『チーム内の人間関係の調整（51.6％）』
非マネジメント層（部下）1位：『部下の感情やモチベーションへの配慮（44.7％）』
マネジメント層と非マネジメント層の双方とも、人の心を動かしたり、複雑な文脈を読み解くといった役割は、依然として人間にしか担えないという認識が共通しているようです。
「AIが上司になった場合、管理されてもかまわないと思えるもの」について尋ねたところ、上司が「ダメ出し」まで許容する一方で、部下は「そもそもAI上司自体に抵抗がある」と回答し意識の差が明らかとなりました。
【共通】マネジメント層（上司）・非マネジメント層（部下）
1位：『勤怠・スケジュールの管理（41.0～42.9％）』
2位：『業務プロセス・進捗のモニタリング（32.4%～40.4%）』
【意識差】
マネジメント層（上司）の3位：『成果物の品質チェック・ダメ出し』（33.4％）
非マネジメント層（部下）の3位：『AIが上司になること自体に抵抗がある』（32.0％）
「AIが上司になった場合、管理されてもかまわないと思う理由」について尋ねたところ、双方の業界において、上司と部下で「意識差」がみられました。
【意識差】「広告・情報通信サービス」「教育」
マネジメント層（上司）の1位：『データに基づいた判断ができそうだから（48.5～56.1%）』
非マネジメント層（部下）の1位：『感情や好き嫌いに左右されないから（48.4～52.8%）』
「AIが上司として業務上の指摘や改善指示を行う場合、内容次第では『行動を見直してもよい』と思えるもの」について尋ねたところ、立場による意識の差が見られました。
マネジメント層（上司）・非マネジメント層（部下）ともに、1位・2位は共通の結果となりました。
1位：『業務手順・進め方の改善（41.8～45.2％）』
2位：『成果物の内容・品質に関する改善/修正（27.8～38.6％）』
しかし、3位の結果で上司と部下で「意識差」が現れました。
マネジメント層（上司）の3位：『業務範囲や役割分担の変更までなら従う（31.8％）』
非マネジメント層（部下）の3位：『AIからの指摘には従いたくない（25.1％）』
業務の手順や成果物の品質に関する改善指示などは上司・部下ともに4割以上が許容する結果となりました。
マネジメント層（上司）は、AI上司による役割の見直しや業務配分の変更といった判断までを許容する傾向があるのに対し、非マネジメント層（部下）では、約2割がAIから直接指示や指摘を受けることに消極的な姿勢を示していました。
3.【業界別分析】評価・責任・柔軟性の欠如が招く現場の不安
「AIが上司になることに不安を感じる点」について尋ねたところ、業界によって顕著な違いが現れました。
【広告・情報通信サービス】
マネジメント層（上司）・非マネジメント層（部下）
1位：「数値化できない努力が評価されないこと（39.2～41.2％）」
【意識差】金融
マネジメント層（上司）の1位：「数値化できない努力が評価されないこと（47.7％）」「柔軟な判断ができなそうなこと（47.7％）」
非マネジメント層（部下）の1位：「柔軟な判断ができなそうなこと（43.4％）」「トラブル時の責任の所在が不明確なこと（43.4％）」
金融業界ではそれぞれ2つの懸念が同率1位となり、結果が分かれました。
AI上司からの業務改善の指摘について『AIからの指摘には従いたくない』と回答した方以外に、「AIが上司として意思決定を行う場合、内容次第では『判断を任せてもよい』と思えるもの」について尋ねたところ、マネジメント層と非マネジメント層で、AIに期待する役割が明確に分かれました。
【機械・製造】
マネジメント層（上司）の1位：『データに基づく業務改善の提案・判断（59.5％）』
非マネジメント層（部下）の1位：『定型的な業務判断（ルールに沿った判断）（52.3％）』
【医療】
マネジメント層（上司）の1位：『データに基づく業務改善の提案・判断（53.5％）』
非マネジメント層（部下）の1位：『定型的な業務判断（ルールに沿った判断）（45.8％）』
機械・製造業では、マネジメント層の約6割が「データによる改善」や「業務プロセスの最適化」といった上流の判断をAIに任せたいと考えているのに対し、非マネジメント層は『定型的な業務判断』など、日々の負担を軽減する役割をAIに期待しています。
一方、医療業界では逆の構図が見られました。マネジメント層はAIを判断材料を提供する存在にとどめたいと考える一方で、現場スタッフは「定型業務における判断」までAIに任せたいと感じており、立場によってAIに期待する役割が食い違う“ねじれ構造”が浮き彫りとなりました。
■総括
今回の調査により、AI上司への賛成派は過半数を占める一方で、マネジメント層は「効率」を、非マネジメント層は「公平な評価」を求めつつも、AIからの直接的な業務指摘には抵抗を感じていることが明らかとなりました。今後、企業はAIを上司ではなく補佐役に据え、この「意識のねじれ」を前提とした制度設計を行うことが求められます。
【調査概要】
調査名：「AI上司のマネジメント」に関する調査
調査期間：2026年1月23日（金）～2026年1月27日（火）
調査方法：PRIZMA（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査
調査人数：1,003人
調査対象：調査回答時に20～50代の会社員と回答したモニター
調査元：フロンティア株式会社（https://frontier-gr.jp/）
モニター提供元：PRIZMAリサーチ
ビジネスマッチングサービス『Ready Crew（レディクル）』
今回、「AI上司のマネジメント」に関する調査を実施したフロンティア株式会社（https://frontier-gr.jp/）は、企業と企業をつなぐビジネスマッチングサービス『Ready Crew（レディクル）』を運営しています。
レディクルは、AI導入に関するご相談を多くいただいており実践的な支援が可能です。
ご相談は無料ですので、AI導入におけるお悩みがある企業様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
■Ready Crew（レディクル）とは
レディクルは、上場企業2,800社の利用実績がある企業と企業をつなぐビジネスマッチングエージェントです。高い傾聴力・提案力を併せ持つコンシェルジュが、システム、プロモーション他、企業のあらゆる発注業務に関わる悩みをヒアリングいたします。伺った内容を元に、レディクル独自のシステムで幅広いネットワークの中から最適な企業をご紹介いたします。受注先のパートナー企業様からのみ費用を頂いており、発注元の企業様からは一切費用を頂いておりません。
レディクルご活用事例
https://readycrew.jp/results/
【会社概要】
社名 ：フロンティア株式会社
本社所在地 ：東京都渋谷区恵比寿4丁目20番3号 恵比寿ガーデンプレイスタワー14階・15階
代表者 ：代表取締役 高橋 政裕
事業内容 ：ビジネスマッチングエージェント「レディクル」の運営
創業 ：2009年11月
URL ：https://frontier-gr.jp/
【公式SNS】
Facebook ：https://www.facebook.com/ReadyCrew
X ：https://x.com/readycrew1111
LinkedIn ：https://www.linkedin.com/company/78123988/admin/dashboard/
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