カテゴリーアーカイブ:人生の達人

会議のムダ

2019年5月8日   岡本全勝

4月28日の朝日新聞オピニオン欄「カイシャの会議」が面白いです。

本文を読んでいただくとして、いくつか現場の声を紹介します。
・・・同じ議事で3回会議があります。親会社の幹部職のみで1回。組合の役員を入れて1回。関連会社を入れて1回。さらに各部署でその内容の報告会議のようなものも、存在します。1回で済ませろよとの印象を受けます。会議が仕事だと思っている人間が多過ぎです。どこかで聞いたようなセリフですが、会議室で問題が起こっているのではありません。現場を見てみろよ!・・・

・・・部局構成員全員で集まる会議が毎月あります。会議中、私語や内職・居眠りもよく見られ、長時間多人数を束縛してまで集まる意義を感じられず、座っているのが苦痛です。見直す動きが出てきて欲しいです・・・

末松千尋・京都大経営管理大学院教授の発言から。
・・・会議とは、明瞭かつダントツに、その企業の体質が見える場所です。10年ほど前、業務に関わるコミュニケーション全般の効率について調査しているときにそれに気付き、数値化して検証しました。
対象にしたのは、意思決定や業務執行の管理をする会議。実際に国内19企業の会議を調査し、会議の設計の明確さや、設計通り進められる体制かなどを検証しました。具体的には、目的は明確か、どこまで決めるかを設定しているか、進行役が決まっているか、終了時間が守られたか、決定事項がその後きちんと執行されるかなど、67項目について採点し2014年に発表しました。その結果は見事に業績と比例しました・・・

・・・欧米の伝統的な大企業では、リーダーシップを軸にした運営が主流です。社内のトップから現場まで、各階層に明確な責任と権限を与えたリーダーを配置。各リーダーは部下から情報と提言を広く集め、最後は個人の責任で取捨選択する。合意形成に基づかない意思決定は迅速で、リーダーが有能なら機能的です。
一方で近年、米シリコンバレーのIT企業に象徴される新興企業に、合意形成を軸とした運営形態が出てきました。彼らの勢いを見れば、リーダーシップ型より発展性が高い形態と考えられます。ただし、合意を重んじる運営は一歩間違えれば何も決まらず、迷走します。成功している彼らの会議を見ると、議事進行のスキルは卓越しています。
一方で実際、日本では合意形成が尊重されてきましたが、そのためのルールも社員の自覚も足りず、停滞する企業が多いように思います・・・

会議が目的になっていますね。対策は、拙著『明るい公務員講座 仕事の達人編』P44をお読みください。今日この会議で何を決めるのか、何を伝えるのか、目的を最初に明確にしておくことです。それが明確でない場合は、主催者か責任者が、会議をやめることです。

信頼が仕事を進める

2019年4月26日   岡本全勝

最近目にした、信頼の重要性について。
日経新聞4月23日夕刊、コミュニティナースの矢田明子さんの発言から。
・・・費用を捻出するため仕事を見つけないといけません。小さな子供がいたので託児所付きの仕事を探していると、ヤクルト販売員の求人が目に留まりました。すぐにヤクルトのセンターに飛び込み、採用してもらいました。
営業販売の仕事は初めてです。三輪バイクで、まちのオフィスを回りました。ただ「買ってくれ」と言うだけでは誰も買ってくれません。最初は気持ちよくあいさつし、信頼関係ができて初めてお客さんは買ってくれる。関係をつくっていく大切さを学びました。この経験は、その後にコミュニティナースとして活動するうえで大きな財産になりました・・・

次は、ある会社(A社とします)の方の話です。
取引先(B社)が、競合他社(C社とします)から、A社に乗り換えてくれたそうです。その秘訣は何だったか。
B社が、改善点や要望について話すと、C社は「それは無理」「コストの問題もあり難しい」と答えることが多かったそうです。
それに対し、A社の担当者は、「貴重なご意見」と真剣にメモをとって聞いてくれました。これが、B社に評価されたのだそうです。

復興庁での経験を、『明るい公務員講座』(p175)に書きました。「信頼関係で満足度が上がる」
最初の頃は、復興庁は、被災自治体の首長たちからは、必ずしも良い評価をもらえませんでした。主な原因は、あまりにも被害が大きく復旧がなかなか進まないことや、これまでにない災害だったので政府も自治体も試行錯誤していたことなどでしょう。
ところが2年が経過した頃から、首長さんたちの評価が変わりました。「よくやっている」と、言ってもらえるようになったのです。
工事が突然進捗したのではありません。首長の要望をすべてかなえたわけでもありません。意見交換を重ねて、首長たちに「復興庁とは信頼関係ができる」と納得してもらえたので、評価が上がったのだと、私は推測しています。
なぜなら、この時点では、現地での復旧工事はまだ目に見えて進んではいなかったからです。計画策定や用地買収に、時間がかかっていました。そんな中でも復興庁への評価が良くなったのは、復興庁の職員が現地に出向いて要望を聞き、できることとできないことを整理したからだと思います。

がんの公表と励ましと

2019年4月22日   岡本全勝

4月17日の朝日新聞オピニオン欄「がん公表、相次ぐけど」、海原純子さん(心療内科医)の発言から。

・・・芸能人やスポーツ選手といった有名人が、ブログやSNSでがんであることを公表するケースが相次いでいます。常に注目を集める有名人の場合、公表したほうが落ち着いて治療できるし、頑張る姿を見せることで、自分や同じ立場の人を支えたいという動機もあるでしょう。

ただ、公表に対する反応を見ると、受け止める側の私たちに、もっと細やかな気遣いが必要だと思うことがあります。SNSには「がんとの闘いに勝ってください」「頑張って」といった励ましの言葉が並びます。病気がわかった人を支えようという気持ちはすばらしいと思います。
一方、患者の側には、がんの治療を「勝つ」「負ける」で表現されるのはとてもつらく、落ち込むという方も多いのです。有名人による公表を、誰もが自分の勇気に変えられるとは限りません。「あの人はあんなに勇敢にがんに立ち向かっているのに、なぜ私は……」という二重のつらい思いに苦しむ人も出てきます。みんなが、がんに敢然と立ち向かえるほど強いわけではないのです。
がん治療が著しく進歩しているのは確かです。でも「勝つ」が、完治や、症状を抑えられる寛解を意味するなら、治らないがんに苦しむ人たちは、「自分は負けなのか」と思ってしまいます・・・

自分が病気になったとき、どのように心の平静を保つか。家族や知人が病気になったときや落ち込んだときに、どのような声をかけるか。難しいです。

AIは人に取って代わるか、3

2019年4月19日   岡本全勝

AIは人に取って代わるか、2」の続きです。
『明るい公務員講座 仕事の達人編』で、パソコンの導入が職員の仕事を増やしたと、指摘しました(P57~)。

パソコンの導入が、なぜ省力化にならなかったか。作業を分解してみましょう。
パソコンで文書を作り、印刷します。文書を作る過程では、「内容の案を考える」「文章を練る」「レイアウトを考える」「文書にする」の4段階があります。

このうち、印刷作業は簡単になりました。業者や専門職員に依頼しなくても、自分でその場で印刷できるのですから。
しかし、「内容の案を考える」「文章を練る」「レイアウトを考える」は、機械はやってくれません。職員の頭で考えなければなりません。ここは、パソコンを導入しても変わりません。

第4段階の「文書にする」は、手書きの案を活字にしたり、きれいな図表にすることは、パソコンを使えば同時にできます。これだけなら、省力化になったはずです。
なぜ、残業を増やす結果になったのか。
「レイアウトを考える」が、くせ者なのです。活字の大きさや書体をどうするかに悩みます。もっといけないのが、パワーポイントでの図や絵の作成です。この作業にはまってしまうのです。あっという間に時間が経ってしまいます。

結論。思考は機械化できない。作業は機械に任せることもできる。
そして、「レイアウトを考える」といった「思考」と「作業」が混在すると、労働強化になることもあります。

AIは人に取って代わるか、2

2019年4月17日   岡本全勝

AIは人に取って代わるか」の続きです。
機械化という観点からは、人間の労働には、2種類のものがあります。
一つは、他人に言われたこと、特に指示の通りに処理することです。ここでは、「作業」と呼んでおきましょう。
もう一つは、自分で考えることです。企画や判断です。ここでは、「思考」と呼んでおきましょう。

機械やロボット、AIが取って代わるのは、「作業」です。肉体作業、単純作業から始まりました。機械化ということです。
さらにコンピュータが発達し、前例通りに処理するようなことなら、「判断」もしてくれます。東大入試も、決められた範囲の知識を前提に問が作られているのですから、機械が正解を書くようになるでしょう。
アルバイトに任せることができる仕事、特に学生アルバイトに任せることができる「非熟練」作業は、ここにいう作業です。判断が必要だとしても、型にはまった判断です。だからこそ、初心者に任せることができます。
「判断」と聞くと、頭脳の作業と思いますが、決められた条件で決められた選択肢を選ぶのなら、それはここにいう「作業」と同じです。
それと、これまでに無いことを考える「思考」とは、別にしておきましょう。

これまでにないことを考えること「思考」は、機械やコンピュータは苦手でしょう。
ここで言う「思考」は、これまでにないことを考えることですから、前例をどれだけたくさん入力して処理しても、できません。いくらビッグデータになっても、これは変わりません。計算の精度が高くなるだけです。
これまでにない案は、計算から言うと「誤答」なのです。
この項続く