AI上司が人を解雇、人事に残る役割とは

AIが上司として、人間の従業員の解雇を決定した──。2026年9月にForbes JAPANが報じた、サンフランシスコでの実験の事例です。米誌TIMEが「AIがマネージャーとして機能し、最終的に従業員を解雇することを決定した初の事例」として報じたものです。この一件は、AIが人事評価を担う未来の、可能性と危うさの両方を、鮮やかに映し出しています。人事評価に携わってきた立場から、読み解きます。

何が起きたのか

実験の舞台は、Andon Labsが運営する実験的な小売店です。AnthropicのAIモデルを搭載した「Luna」と呼ばれるAIエージェントが、採用支援、シフトの割り当て、勤怠管理などの管理業務を任されていました。そして、ある従業員の解雇を勧告したのです。

その従業員は、23回のシフトのうち17回、遅刻していたといいます。AIが人事評価をすれば、ルールに忠実で公平な判定になるのは間違いないでしょう。今回のケースも、23回中17回の遅刻という明確な事実に基づく勧告でした。数字だけを見れば、反論の余地はありません。しかし、人事評価の実務は、それほど単純ではないのです。

評価は「数字だけ」では決まらない

人事評価に携わってきた立場から言うと、実際の評価は、評価ルールだけで決まるものではありません。ルールに加えて、数値化しにくいさまざまな観点が加味されるのが実態です。

評価ルールに加えて、個人が抱える事情、チーム内部の関係性、会社全体の状況といった、数値化しにくい観点が加味されるのが実態です。遅刻が多い人にも、家庭の事情や体調、通勤経路の問題など、背景があるかもしれない。それを汲んで、いきなり解雇ではなく、警告や配置転換で救済するという判断が、現場では日常的に行われています。「23回中17回遅刻」という数字の裏にある物語を読み、人を活かす道を探る。それが、人事評価の実務なのです。

AIの判定も「人間の関与」に左右される

この事例で最も興味深いのは、AIの判定が、実は人間の関与に大きく左右されていた、という点です。見出しの印象とは、かなり異なります。

報道によれば、このAIも、当初は「警告」を勧告していました。ところが、人間のマネージャーが追加の背景情報を与え、「本当に適任なのか」と誘導的に問いかけたことで、解雇へと方針を転換したというのです。運営会社のCEO自身が、この問いかけが「誘導的な質問」であり、望ましい結果を明確に示すものだったと認めています。

つまり、AIの判定も、結局は入力する前提や人間の関与に、大きく左右されるのです。完全に自動化された決定でも、純粋に人間による決定でもない。プロンプト、AIの推論、人間の承認が連鎖した「ハイブリッド型」の決定でした。AIは中立で客観的だと思われがちですが、その判断は、与えられる情報と問いかけ方しだいで、いかようにも変わり得るのです。

ここに「企業規模による差」が出る

AIの判定が入力前提に左右されるという事実は、実は、企業規模による大きな差を生むと感じています。評価の前提やデータが、どれだけ整備されているかで、結果が変わるからです。

大手は、評価の前提やデータが整備されているので、AI判定のブレは小さいでしょう。しかし中小企業は、その前提自体が曖昧で、状況によって大きく変わります。評価基準が明文化されていなかったり、個人の事情を汲む運用が属人的だったりする。そこにAI判定を持ち込むと、本来なら救済したい人を、数字だけで切り捨ててしまう事態につながりかねません。AIの導入は、その土台となる評価制度の整備とセットでなければ、かえって危ういのです。

見落とされがちな「伝える側の負担」

もう一つ、実務者として気になるのが、評価結果を伝える側の負担です。AIがドライに評価を下すのは合理的だとしても、その結果を本人に伝えるのは、結局は人間だからです。

「AIがそう判断したから」で済ませられるものではありません。評価結果、まして解雇や降格といった厳しい決定を、本人に納得してもらえるよう言葉を尽くす。その役割は、人事に残ります。むしろ、自分が下した判断ではない決定を伝えることのストレスは、これまで以上に大きくなる可能性があります。自分が悩み抜いて出した結論なら、その理由を自分の言葉で語れます。しかし、AIが出した結論を代弁する立場は、より苦しい。「なぜですか」と問われて、「AIがそう言ったからです」とは言えないのです。この伝達の負担を、誰がどう担うのか。AI導入の議論では、見落とされがちな論点です。

「誰が責任を負うのか」という本質的な問い

記事が指摘する「誰が責任を負うのか」という問いは、本質的です。もし決定が間違っていた場合、責任の所在は、どこにあるのでしょうか。

AIの開発元か。システムを導入した雇用主か。プロンプトを書いたマネージャーか。それとも、その勧告を承認した人物か。ハイブリッド型の決定では、責任の所在が曖昧になります。この曖昧さこそが、AI人事評価の最大のリスクかもしれません。AIの効率性と公平性は、確かに魅力です。しかし、人事の本質は、ルールの適用だけではありません。事情を汲み、納得を得て、人を活かすこと。ここにこそ、人事の存在意義があります。

だからこそ、AIを判断の補助として使いつつ、最終的な判断と伝達は人が担う。その役割分担をどう設計するかが、これからの人事に問われていると感じます。AIに丸投げするのでも、AIを拒絶するのでもなく、両者の長所を組み合わせる。その設計思想が、これからの人事評価の質を、大きく左右するはずです。

まとめ

• AIが解雇を決定した世界初の事例。23回中17回の遅刻という明確な数字に基づく勧告だったが、人事評価は数字だけでは決まらない
• 実際の評価は、個人の事情・チームの関係性・会社の状況を汲み、警告や配置転換で救済する判断が現場で行われている
• このAIも当初は「警告」を勧告し、人間の誘導的な質問で解雇に転じた。AI判定は入力前提と人間の関与に左右される。前提整備の差から、中小企業ほど「救済したい人を救えない」リスクがある
• 結果を伝えるのは人間で、その負担はむしろ増す。「誰が責任を負うのか」も曖昧に。AIは補助とし、最終判断と伝達は人が担う役割分担の設計が問われる

AI上司による解雇という衝撃的な見出しの裏には、AIと人間がどう協働すべきかという、切実な問いが横たわっています。AIは、明確なルールを公平に適用することにかけては、人間を上回るでしょう。しかし、数字の裏にある事情を汲み、相手の納得を引き出し、人を活かす道を探ることは、まだ人間にしかできません。効率と公平をAIに、事情の斟酌と納得の醸成を人間に。その最適な役割分担を設計することこそ、AI時代の人事に課された、最も重要な仕事なのだと感じています。

【出典・参考】
・Forbes JAPAN「AI上司が『人間を解雇』、サンフランシスコで起きた世界初の事例」（2026年9月13日、Bryan Robinson）（原典：米誌TIME）

※本記事は公表情報をもとに一般的な考察を目的として作成したものであり、特定の企業やAIサービスの評価を目的とするものではありません。数値・事実は出典記事に基づきます。