Dialogue

成果が出そうにないと分かっている状況で、関与を続けることはあるのか。
続けることはある。

ただし、そのまま続けても成果が出ない理由は必ず伝える。

その原因が、施策や業務ではなく、経営者の考え方や判断構造そのものにある場合、
答えや打ち手は先に提示しない。

その判断を、経営者自身が引き受けるところまで関与を続ける。
「専門外だ」と言われる領域への関与はどう考えるか。
領域で線は引かない。

業界や職種の違いではなく、
判断構造をどう設計すべきかという観点で関与する。

専門性は、判断にある。

その判断が、どこで滞っているかの方が重要である。
予算達成や件数など、「結果のコミット」を求められた場合はどうするか。
その条件だけでは引き受けない。

結果は、商品、採用、メンバーの理解度など、
クライアント側の要因にも大きく依存する。

結果だけをコミットすることは、経営者が持つべき判断を奪うことになる。

それでは、健全な関係は成立しない。
クライアントの期待値とギャップが出た場合、どう対応するか。
月に一度を目安に、レビューを行う。

ギャップがどこで生まれたのか。
認識・情報・プロセスのどこに原因があるのか。

それを整理し、
改善した場合に、どの程度・どの期間で影響が出るのかまで共有する。
成果が出ている状況でも、経営者が価値を感じるのはどこか。
成果そのものではない。
ギャップの理由である。

成果がプラスでもマイナスでも、
なぜそうなったのかが構造として見えることに、価値がある。
フィードバックはどこまで行うのか。
求められれば、個人特性レベルまで行う。

性格ではなく、
業務における特性・強み・使いどころを、
相対評価と絶対評価の両方で整理する。
個人評価を行う目的は何か。
人材配置の判断精度を上げる。

誰を、どこに、どの組み合わせで置くか。

人材配置は、最も即効性のある経営判断であり、
その判断材料として個人評価を使う。
成功したプロジェクトの成果はどう共有するか。
成功要因は整理する。

その上で、クライアント自身が気づき、できるようになった状態をつくる。
成功とは何か。
私たちが不要になる。

判断が止まっている箇所は一度引き取る。
判断構造が内製化された状態を成功と定義している。
トラブルが起きた場合、どう対応するか。
仮説の段階でも、すぐに共有する。

不安の正体は、何が起きているか分からないことにある。
事実把握に時間がかかる場合でも、
仮説と解決プロセス、時間軸を先に示す。
価値はどこにあると考えるか。
判断にある。

判断には必ず責任が発生する。
判断は人に帰属するが、
構造によって見えなくも、明確にもなる。
最終意思決定は誰が行うのか。
最終意思決定は経営者が行う。

私たちは、専門的・論理的判断に責任を持つ。
クライアントは、最終意思決定を行う。

誤った判断だと考える場合は、示唆を最大限行う。

それでも、その判断は尊重する。
結果からは逃げない。



重視しているテーマは二つある。

ひとつは、外国人労働者を「労働力」として扱わない判断構造。
同じ社員として扱えるかどうかである。

もうひとつは、AIと人の役割分担における判断構造。
AIを入れても生産性が上がらない原因は、
人が介在すべき判断が整理されていないことにある。


研修は行う。

目的は、知識の提供ではない。
共通言語をつくり、現場で判断ができる状態にする。

運用設計まで含めて扱うため、一過性で終わらない。


現場に入る。

一度、判断を引き取る。

自ら動き、クライアントと一緒に働く。
その上で、判断を戻す。




意思決定を代行しない。

判断には関わる。