ドラッカーは、意見の不一致がないうちは決めるなと書いた

ドラッカーは『経営者の条件』で、意思決定は事実からではなく意見から始まる、という趣旨のことを書いています。異論なし、で五分で終わる会議を効率的と呼ぶ組織は、この本の基準では、まだ何も決めていないことになります。

この記事では、本書の5つの原則を短く整理したうえで、意思決定の章が、よく要約される「情報を集めて正しく決める」という順番とは逆のことを言っている点を読み直し、AIを反対意見の係として使う方法を考えます。

『経営者の条件』は、成果に責任を負う人すべての本です

ドラッカー（1909〜2005）は、オーストリアに生まれアメリカで活躍した経営思想家で、原著『The Effective Executive』は1967年に刊行されました。本書のいうエグゼクティブは社長や役員に限らず、自分の判断と行動で成果に責任を負う人すべてです。プロジェクトリーダー、中間管理職、専門職も含まれます。問題にされているのは、忙しさと成果の違いです。

成果をあげる5つの原則

• 自らの時間を知る: 時間は買い足せない資源。使い方を記録し、分析し、ムダを削る
• 貢献に焦点を合わせる: 何を得るかではなく、組織や顧客に何を与えるかを問う
• 強みを生かす: 弱みの克服より強みを伸ばす。弱みは致命傷にならない程度に抑える
• 重要なことに集中する: 集中するには、やめることを決める
• 意思決定を的確に行う: 繰り返す決定は仕組みに任せ、一度きりの重要な決定に時間をかける

強みを知る方法として勧められているのがフィードバック分析です。何かを始めるときに期待する結果を書き留め、数か月後や1年後に実際の結果と比べます。

意思決定の章は、事実より先に意見を置いています

5つ目の原則は、次のような流れで要約されることが多いものです。

この流れ自体は本書に沿っています。最初に、その問題が繰り返し起きる種類のものか、一度きりの特別なものかを見分け、繰り返すものならルールで片づけます。ただ、この図だけを見ると、事実を集めてから比べる、と読めてしまいます。本書が強調しているのは、その手前です。

ドラッカーは、決定は正しい答えと誤った答えの選択であることはまれで、多くはどちらも正しいかもしれない二つの意見の間の選択だ、と考えました。だから意見から始め、それぞれの意見を検証されていない仮説として扱います。そして、その意見が成り立つには事実がどうなっていなければならないか、何を確かめれば正否が分かるかを問います。どの事実が関係するかは、何を物差しにするかで変わり、その物差しを選ぶこと自体が判断だからです。

さらに本書は、意見の不一致がないうちは決定してはならない、と書き、ゼネラルモーターズのアルフレッド・スローンが、全員の意見が一致した議題を、異論を育てる時間を取るためとして次回へ持ち越した話を紹介しています。不一致は、別の選択肢を生み、決定を組織の空気から守り、想像力を働かせるための材料とされます。

全員一致の会議と、うなずくAIは、同じ穴に落ちます

この考え方から見ると、AIの使い方にも注意が要ります。資料を渡して論点を整理してもらうと、AIは複数の立場をなめらかに調和させた答えを返しがちです。要約して整えて返すAIは、会議室に座る最も感じのよいイエスマンです。異論がきれいに丸められた分、不一致という材料が消えます。

AIは、整理の係ではなく、反対意見の係として使うこともできます。

これから決めたいことと、いまの結論案を書きます。
この結論案に対して、最も強い反対意見を三つ出してください。
それぞれの反対意見が正しいとしたら、事実がどうなっていなければならないかを書いてください。
最後に、結論案と反対意見のどちらが正しいかを見分けるために、まず確かめるべき事実を一つ挙げてください。

出てきた反対意見を採るかどうか、何を重く見るか、誰が責任を持つかは人が決めます。AIの役割は、決める前に不一致を用意することです。

不一致を待てない場面もあります

火事の最中に異論を育てる時間はありません。繰り返し起きる問題は、本書自身が言うとおり、ルールで片づけるほうが成果につながります。不一致を求める原則が効くのは、一度きりで影響の大きい決定です。

また、AIが作った反対意見が、利害と経験を背負った人の異論と同じ働きをするかは分かりません。AIの反論には、反論する本人が失うものがないからです。形だけの反対意見を並べて検討した気になるなら、それは新しい形の全員一致です。

あなたの組織で最近、異論なしで決まった議題は何だったでしょうか。そのとき、反対の立場に立つとしたら、どんな事実があればその反対は成り立ったでしょうか。

この記事の背景にある考え方は、拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』の4章コラム「結論の裏にある前提を逆算する」に書きました。「「この結論が成り立つには、どんな前提が必要か」と前提を逆算します。」意見を仮説として扱うドラッカーの方法を、自分の会議の結論に当てて、どの前提が崩れると結論がひっくり返るのかを探す練習になります。