AIを使って仕事を見直すよう求められても、目の前の目標を達成するほうが安全だと感じることがあります。そのような状況で、管理職は何を評価すべきでしょうか。
Microsoftの「2026 Work Trend Index」では、仕事でAIを利用する10か国の知識労働者20,000人を調査しています。調査では45%が、AIで仕事を組み替えるより現在の目標に注力するほうが安全だと回答しました。期待した結果が得られなくても、AIによる仕事の再設計が報われるという回答は13%でした。
この数字は日本だけの値ではありません。ただ、AIによる変化を求めるとき、日々の目標や評価をどう考えるかという問いを投げかけています。
ビジネスの成功を中心に据える
ビジネスの目標は重要です。その達成手段としてAIに着目することは自然ですが、手段が目的化してはなりません。中心に据える必要があるのはビジネスの成功であり、そこへ向かう戦略を策定するところから始めるべきです。
既存のビジネス目標や戦略が不明瞭であったならば、それは戦略が弱いことを意味している可能性が高いです。
そこで重要になるのが事実です。情報とデータに基づき、現在の状態を知るところから始める必要があります。
計画を立てたのだから従えばよいとか、計画に多大なコストをかけたのだから後戻りできないとか考えて、現在の状態を軽視してはなりません。
すでに実行フェーズに入っているからこそ、現在の状態を軽視してしまうことがあります。いったん立ち止まり、実行フェーズから距離を置く必要があります。何が起きているのかを捉え直し、事実と意見・推測・感情を分けて見るためです。
顧客アウトカムと組織の能力
ビジネスの成功を考えるうえで不可欠なのは、ユーザーや顧客の望ましいアウトカムを知ることです。
今までできなかったことができるようになる。時間や労力がかかっていたことを容易に実現できるようになる。こうした変化が、顧客満足度や顧客エンゲージメントとなって現れます。現在の状態を知るためには、この望ましいアウトカムに着目して事実を見ることが重要です。
同時に、現在の価値だけを見ていても十分ではありません。組織にはそのアウトカムを達成し、さらに向上させるだけの能力があるのか。そこにも目を向ける必要があります。
これらの情報を収集し、分析するにはAIの力も必要です。また、望ましいアウトカムの達成には頻繁な学習が大切です。生成AIによるプロダクト開発に目を向ける理由も、価値を向上させるために速く学習することにあります。
流行しているからAIを使うのではありません。価値を向上させるために、速く学習するためにAIを活用すべきです。
チームの主体性を評価する
管理職がまず変えるのは、データに基づいて意思決定できるようになることです。計画駆動ではなく、変化を前提としたゴール駆動のアプローチへ変える必要があるでしょう。
管理職が戦略と戦略的なゴール、つまり目指す先を示す。それに対してチーム自らが現在の状態を把握し、目先のゴールを設定して取り組んでいく。この主体性を評価すべきです。
すぐに結果が出るわけではないため、チームに求めるものはこの主体性に限定すべきです。一方、全体としては、先に述べた顧客アウトカムを評価対象とすべきです。
| 対象 | 評価すること・担うこと |
|---|---|
| チーム | 現在の状態を把握し、目先のゴールを自ら設定して取り組む主体性。短期の結果をすぐには求めない |
| 組織全体 | 顧客アウトカム。継続して計測し、傾向を見る |
| 管理職の責任 | 事実を基に戦略的な判断やゴールを見直す。必要に応じてチームをフォローする |
表1 チームの評価と全体の評価、管理職の責任
顧客アウトカムは変動するものなので、指標を常に計測し、傾向で見ていくしかありません。チームが自ら設定したゴールが戦略的なゴールに結びついていないと思ったら、管理職がフォローできます。
管理職自身もゴールを見直す
計測した情報やチームの仕事から、管理職が設定したゴールを変更する必要が見えてくることもあります。そのときは、管理職自身が見直すべきです。
管理職はチームの評価だけをしていればよいわけではありません。より戦略的な部分で意思決定し、ゴールを見直す責任を持つ必要があります。
チームが現在の状態を把握し、目先のゴールを定めて取り組む。管理職は、その取り組みと顧客アウトカムから得られた情報を基に、戦略的な判断を見直していく。現在の状態を捉え、ゴールを設定し、得られた事実からゴールや取り組み方を見直すことは、エビデンスベースドマネジメント（EBM）の基本です。
AIで仕事を変えてほしいと考えるなら、管理職が何を評価するかに加え、自分自身が何を見直す責任を持つかも確かめる必要があります。チームの主体性を支え、顧客のアウトカムを継続して見ながら、データに基づいて判断する。その中でAIを活用していくことが大切です。
自分たちの取り組みで確かめること
取り組みを見直すときは、次の問いを確かめてみてください。
- 顧客が現在得ているアウトカムについて、事実と意見・推測を分けて捉えられているか
- チームの評価では、現在の状態を把握して目先のゴールを自ら設定する主体性を見ているか
- チームが自ら設定した目先のゴールは、戦略的なゴールにつながっているか
- 管理職自身も、計測した情報やチームの取り組みからゴールを見直しているか
弊社では、ゴール設定や価値の計測を意思決定の場に組み込む取り組みを支援しています。
EBMを活用した伴走支援では、支援の内容を紹介しています。
本記事の執筆者:
長沢 智治 - アジャイルストラテジスト
- サーバントワークス株式会社 代表取締役
- プロフェッショナルスクラムトレーナー（PST） 《日本人初》
- Agile Kata Pro 認定トレーナー《日本人初》
- DASA 認定トレーナー（プロダクトマネジメント、DevOps）
認定トレーナー資格
『アジャイルのカタ』『EBM実践ガイド』「プロフェッショナルアジャイルリーダー』『More Effective Agile』、『Adaptive Code』、『今すぐ実践！カンバンによるアジャイルプロジェクトマネジメント』、『アジャイルソフトウェアエンジアリング』など翻訳・監訳書多数。『Keynoteで魅せる「伝わる」プレゼンテーションテクニック』著者。
Regional Scrum Gathering Tokyo 2017, DevOpsDays Tokyo 2017, Developers Summit 2013 summer 基調講演。スクー講師。
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