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AIに代替できない管理職の価値|脳は”おにぎり2個分”で動いている

脳は“おにぎり2個分”で動いている
― AIには代替できない、管理職の「宝石」

「AIは膨大な電力を消費する」というニュースを、最近よく目にします。データセンターのために発電所を新設する、という話まで出てきました。そこで、ふと素朴な疑問が湧きました。

人間の頭脳をまるごとAIに置き換えたら、1日にどれくらいの電力を食うのだろう?

調べて、計算して、最後に行き着いたのは——「人間の脳は、とんでもなく省エネで、とんでもなく高性能だ」という、当たり前のようで見落としがちな事実でした。そしてそれは、私たちが日々向き合う「管理職の価値」の話に、まっすぐつながっていました。


脳は、たった20ワット。電球1個分

人間の脳が消費するエネルギーは、約20ワット(W)です。デスクの上の小さな電球ひとつ分。これを1日(24時間)動かし続けても、約0.5kWhにしかなりません。

しかも驚くべきは、この消費量が必死に考えていても、ぼーっとしていても、ほとんど変わらないこと。脳は「常時20Wで点きっぱなしの装置」なのです。

この0.5kWhの中で、脳は実に多彩な仕事を同時にこなしています。

  • 些細な一言まで記憶し
  • 離れた情報を結びつけて連想し
  • 相手の感情の機微に配慮し
  • 言語化できない場の空気を読む

これらを足し算ではなく、無意識に、並行して。電球1個分の電力で。


同じことをAIにやらせると、「村ひとつ分」の電気が要る

では、この脳の機能を「全部」AIで代替しようとすると、どうなるか。

ここがポイントなのですが、AIで代替する場合、これらは1つのシステムでは済みません。言語・思考を担う推論モデル、表情や空気を読むリアルタイムの映像理解、声色から感情を聴き取る音声認識、生涯分の記憶を蓄えて瞬時に引き出す検索システム——それぞれを別々に、しかも24時間動かし続ける必要があります。

しかも厄介なことに、人間が「些細」「無意識」と感じる機能ほど、AIにとっては高コストです。たとえばリアルタイムの映像処理(場の空気や表情を読む部分)は、テキスト処理の何倍ものエネルギーを食います。

機能ごとに積み上げて概算すると、合計はざっくり1日あたり1〜3MWh(メガワットアワー)

これは脳(約0.5kWh/日)のおよそ2,000〜6,000倍。一般家庭でいえば100〜250世帯分の電力に相当します。たった一人分の「頭の働き」を再現するために、村ひとつ分の電気を毎日注ぎ込む計算です。

※「MWh」は電力量(=使ったエネルギーの総量)の単位。W(勢い)×時間=Wh(総量)で、kWhの1,000倍がMWh。1MWh=一般家庭の約70〜100日分にあたる大きな単位です。


脳の20Wは、カロリーにすると「おにぎり2個分」

電力で言われてもピンとこない、という方へ。20Wをカロリーに翻訳してみます。

20W=20ジュール/秒なので、1日(86,400秒)で約1,728kJ。栄養上のカロリーに直すと、1日あたり約410kcalです。身近なものに置き換えると——

  • ご飯お茶碗 2杯弱
  • おにぎり 約2〜2.5個
  • バナナ 約5本

記憶も、感情の機微も、場の空気を読むことも。脳のあの働き“全部”が、1日おにぎり2個ちょっとの燃料で回っているのです。

ちなみにこの410kcalは、1日の総摂取カロリー(2,000〜2,500kcal)の約1/5〜1/6。運動を除いた基礎代謝(約1,400〜1,700kcal)で見れば約1/4にもなります。「脳は体の2割以上のエネルギーを使う」という有名な数字は、この基礎代謝比のことです。

体が、数ある器官の中で最優先でエネルギーを回している場所。それが脳なのです。


一番“安く見える”機能こそ、計算上の「宝石」

ここまでの話には、二つの示唆があります。

一つ目。そもそもAIには、本当には代替できない。 上の試算は「やろうとすれば」の話です。村ひとつ分の電力をかけても、現状のAIは“言語化できない雰囲気を察する”ことに、本当の意味では届きません。脳の効率性は「AIより安い」どころか、桁違いに安くて、しかも高性能なのです。

二つ目。一番“安く見える”機能ほど、最も代替が難しい。 私たち管理職が日々、無意識にやっている、

  • 自分の焦りや機嫌に気づいて、立て直す
  • 一見無関係な過去の経験を、目の前の課題に結びつける
  • 部下のちょっとした変化に気づき、空気を読んで一言の重みを変える

——ともすれば「些細なこと」と過小評価しがちなこの営みこそが、AIに最も高くつく=最も代替困難な高度機能だということです。

これは「人にしかできないことがある」という気休めではありません。人間の認知が、物理的・計算量的に見ても圧倒的に優れているという、数字に裏打ちされた事実です。


それは、管理職の力の「三層すべて」に効いてくる

私たちは、管理職育成を「マインド→考え方→行動」の三層、すなわち「自己基盤力→課題解決力→他者影響力」として捉えています。

面白いのは、ここまで見てきた“脳の効率的な機能”が、この三層すべてに対応していることです。

自己基盤力

目的を定め、高いモチベーションを保ち、責任を持って判断する力。「何のためにやるのか」を自分で握り、当事者として腹を括る——この“意思を持って引き受ける”感覚は、脳が価値・未来・責任を統合してはじめて生まれます。AIは選択肢を計算できても、目的を「自分のもの」として持つことも、結果に責任を負うこともできません。すべての土台となるこの内的な働きこそ、最も静かで、最も代替しにくい力です。

課題解決力

「ありたい姿」を描き、そこへ向けてチームの役割分担を設計する力。まだ存在しない未来像を思い描き、メンバー一人ひとりの強みを読んで配置していく。膨大な記憶の中から「いま関係あるもの」を瞬時にたぐり寄せ、点と点を結びつけるこの営みは、論理だけでは出てきません。記憶・連想・構想——まさにAIに最も高くつく機能です。

他者影響力

相手を観て、感じて、関わる力。感情の機微を察し、場の空気で一言の重みを変える。村ひとつ分の電力を使っても、AIが再現しきれない人間の核心です。

目的を握り、ありたい姿を描き、人の機微を感じ、自分を整える。脳がおにぎり2個分の燃料で同時にやっているこの全部が、そのまま管理職に求められる力の正体です。それは「気が利く人の特技」ではなく、人類最高峰の情報処理なのです。

AIは「判断」する。人は「決断」する。

ここで、自己基盤力の核心にある「責任を持って判断する」を、もう一段だけ掘り下げます。

実は、判断決断は別物です。

判断とは、情報を集め、分析し、最も筋の通った選択肢を導くこと。——これは、AIが最も得意とする領域です。膨大なデータを前にすれば、むしろ人間より速く、正確かもしれません。

けれど、管理職に本当に問われているのは、判断ではなく決断です。

決断とは、正解がどこにも無い中で、それでも一つを選び、他の道を断ち、起きる結果のすべてを引き受けること。情報は出揃わない。誰も保証してくれない。それでも前に進めなければならない——そのときに、自分の責任で旗を立てる行為です。

AIは、ここには立ち入れません。なぜなら、AIには賭けるものが無いから。失敗しても痛まず、誰かを傷つけても眠れぬ夜を過ごさず、結果の重みを背負わない。当事者ではないのです。

決断とは、その選択に自分の存在を懸けること。だからこそ、そこに責任が宿り、人がついてくる。AIがどれほど賢く「判断」できる時代になっても、「決断」する人間が要らなくなることはありません。むしろ、その価値は際立っていきます。

これこそ、自己基盤力——目的を握り、腹を括る力——の、最も尊い部分です。


管理職の仕事を、罰ゲームにしない。

その価値を、こんなふうに「エネルギー」という誰にでも分かる物差しで捉え直してみると、自分のやっていることの凄みが、少し違って見えてきませんか。

People Move. Results Follow.
人が動く。だから、成果が続く。

(本記事の電力試算は、現時点の研究・公開データをもとにしたオーダー概算です。AIのエネルギー効率は急速に改善しており、将来この倍率は縮まっていく可能性があります。)

Tetsuro

Tetsuro

株式会社 2E Consulting 代表。中小企業診断士。アメリカ合衆国ニューヨーク州出身。一橋大学社会学部卒。三菱商事にて製鉄用石炭・鉄鉱石のトレーディング・事業開発・投資事業に携わり、インド・ドイツ・シンガポールに9年間駐在。海外駐在において現地人材の育成・組織開発に携わる中で人材育成に興味を持ち、企業向け研修会社に転職、年間2,000人の受講生にビジネススキルを教える。Harvard Business School Program for Leadership Development 修了(2019年)。その後、独立し、中小企業診断士として数多くの企業経営の現場で経営改善に従事している。

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