AIによる変化は本質的なものか？

近年、生成AIの進化が企業の構造や人材戦略に大きな影響を与えています。アメリカの巨大企業では、過去6ヶ月の間に数万人規模の人員削減が行われました。その一部は生成AIや自律的エージェントの導入によって代替された業務領域に関係しています。

「AIが人間の仕事を奪う」という論調も目立ちますが、この現象は本当にAIという新技術による突然の断絶なのでしょうか？

振り返れば、これはむしろ人類の技術進化におけるごく自然なプロセスの延長線上にあると見るべきです。

• 2000年代：インターネットの普及により、紙の書類や電話による情報伝達がデジタルに置き換わり、営業や広報の活動もオンライン主体に変化しました。
• 2010年代：SaaS（Software as a Service）の拡大によって、会計、人事、営業支援といった業務が外部のクラウドサービスで代替され、企業は業務のスリム化を進めました。
• 2020年代：生成AIの登場により、これまで人間が担ってきた知的作業（ライティング、分析、設計補助など）までもが一部代替されつつあります。

こうした変化は、AIに限ったものではありません。人類が過去数千年にわたって発明してきたあらゆる技術――農耕、車輪、印刷機、機械化、コンピュータ――は、いずれも作業の効率を高め、同時に人間の手作業を代替するものでした。

• 印刷革命：手書きによる写本を必要とせず、知識の複製が飛躍的に効率化されました。
• 産業革命：機械の登場により織工や運搬業務が自動化され、労働の性質が大きく変わりました。
• PC革命：事務作業や表計算、文書作成といった業務がデジタルに置き換わり、オフィスワークの構造が刷新されました。

つまり、生成AIの登場は、そうした技術と組織の歴史的連続性の中にある新しい1ページに過ぎません。

この文脈をふまえ、本記事ではAIによる変化を、「組織構造はプロダクト構造に反映される」と説くConwayの法則の視点から読み解いていきます。

エンジニアリングの本質と自動化の流れ

エンジニアリングとは、突き詰めれば「何かの作業を代替する仕組みを設計すること」です。

• 機械工学は、肉体労働の代替を追求してきました。
• ソフトウェア工学は、知的作業を自動化する道具を作ってきました。

エンジニアが作るものの多くは、何らかの人間の作業を、より効率的に・正確に・再現可能に行うための代替手段です。

したがって、エンジニアリングが進化すればするほど、「人が手を動かす必要があった部分」が減っていくのは自然なことです。人員削減は目的ではなく、技術導入の副次的な帰結であるに過ぎません。

生成AIもこの文脈に位置づけられます。

ソースコードの補完、文章の要約、画像生成、音声認識――かつて人間だけが担っていた知的業務が、アルゴリズムによって部分的に代替されています。

つまり、AIの進化とは、エンジニアリングの根源的な目的（代替と最適化）を新しいレベルで実現しているに過ぎないのです。

Conwayの法則とは何か？

1968年、プログラマのメルヴィン・コンウェイは、以下のような観察を論文に記しました：

「組織が設計するシステムは、その組織のコミュニケーション構造を反映する」

この法則（Conway’s Law）は、ソフトウェア業界では広く知られた原則です。たとえば、4つの部門からなる会社がシステムを作ると、4つのモジュールを持つソフトウェアができあがる――という具合です。

この法則の本質は、情報や意思決定の流れが、成果物の構造に強く影響するということです。

例えば：

• 組織内に縦割りの壁があると、ソフトウェアの設計も連携の乏しい境界線を持ちがちになります。
• 小規模で自律的なチームが構築するプロダクトは、シンプルで整合性のある構造になりやすいです。

つまり、ソフトウェアアーキテクチャと組織設計は鏡像の関係にあるのです。

こうした背景から、Conwayの法則はソフトウェアアーキテクチャの問題にとどまらず、「組織設計の原理」として広く適用可能な法則であることがわかります。

現代の組織におけるConwayの法則の再解釈

企業は、「コアビジネス」と「非コア業務」を現在分けて企業運営をしていることが多いと思います。

• コアビジネス：顧客に直接提供する価値を創出する部分（例：製造、開発、農作、サービス提供など）
• 非コア業務：法務、人事、経理、広報など、企業運営を支える管理機能

これまでは、これらすべてを社内で人を雇って処理していました。しかし、SaaSの普及によって、非コア業務は次々に「外部化」されています。

• 契約管理 → クラウド署名サービス
• 給与計算 → クラウド勤怠＋自動仕訳
• 法務相談 → AIチャット＋テンプレートサービス

さらに、生成AIの導入により、これらの処理も「自動応答＋人間のチェック」といったハイブリッド型に変わりつつあります。

その結果、組織内に残るのはコア業務を担う少数精鋭のチームです。

Conwayの法則に照らせば、こうした構造変化は自然なものであり、「小さなチームが、小さなプロダクトを、自律的に設計・運用する」時代が到来しています。

これは、構造的ミニマリズムとも呼ぶべき組織の再設計です。

これからの組織設計の指針

AIと自動化が浸透するこれからの時代において、組織はどう設計されるべきでしょうか？

以下に、Conwayの法則をベースにした新しい組織設計の原則を提示します。

① 小さなチーム → 小さなプロダクト

自律的な小規模チームや個人が今まで以上に責任を持って1つのプロダクトや機能を担当する必要が出てきます。
明確な目的を持って業務を遂行する必要が今後より重要になると考えられます。

② 境界線を明確に設計する

組織間・役割間の境界を意識的に設計し、情報と責任のインターフェースを定義する。これはソフトウェア設計でいうAPI設計と同じ考え方です。また、これを行うことは組織をある意味で固定化することになります。
多くの組織が1年に一回などのペースで組織編成、名称変更などを行っていると聞き及んでいますが、組織に混乱をきたす可能性があるため、中長期を見据えた組織編成が今後必要になってくると思います。

③ 会話の流れ＝情報構造を設計する

誰が誰と会話し、どこで意思決定し、どこに記録が残るのか。コミュニケーション経路を設計することが、AIやSaaSとの協働にも直結します。データ分析基盤の導入や意思決定をどのように判断したのかを残しておくことで、PDCAサイクルを正しく回すための材料にすることができます。

④ 個人の能力を飛躍的に高める「道具」を正しく選択する

現代の業務では、AIをはじめとする多種多様なツールが利用可能になっています。しかし、それらは魔法の杖ではなく、使い方次第で効果が大きく変わる道具に過ぎません。

• 機能が豊富でも、習得コストが高すぎれば逆効果になることもあります。
• 他社の成功事例があっても、自社の組織構造に合わなければ機能しないこともあります。
• タイミングを誤れば、ツール導入がむしろボトルネックになる場合もあります。

逆に言えば、自社の組織構造や課題に即した道具を、適切なタイミングで導入・活用すれば、個人やチームの生産性を飛躍的に高めることが可能です。

特にAIにおいては、「何を任せ、どこを人が判断するか」「どの工程に組み込むか」といった設計が、成果に直結します。

つまり、Conwayの法則が指す「構造が成果を決める」という原則は、道具の選定・配置にも当てはまるのです。

おわりに：AI時代に再定義されるConwayの法則

AIとSaaSの時代において、「組織の構造」は単なる社内の配置ではありません。

ツールや自動化サービス、外注先、AIアシスタントも含めた広義の組織構造が、成果物に影響を与える時代です。

Conwayの法則は今、「人間とAIが共に設計し、共に動く組織」に再解釈されようとしています。

企業の理念や体現したいことを明確にし、それを共に実現できる仲間を見つけ、適材適所で業務を構築していく——。

そうした姿勢こそが、AI時代の組織づくりの本質になりつつあるのかもしれません。