iPhoneのアプリですら更新するのに、社内ナレッジは何年そのままなの？
前の記事で、
同じことを何回も説明してるなら、
人だけじゃなく、
会社側に学びを残せないか考えた方がいい。
って話を書いた。
判断基準。
Knowledge。
Skill。
AI。
仕組み。
そういう形にして、
会社が同じところを、
ずっとぐるぐる回らないようにする。
でも、
ここで一個、
かなり大事なことがある。
残したら終わりじゃない。
Knowledgeを作った瞬間から、古くなり始める
一回、
判断基準を言葉にした。
マニュアルを作った。
Skillにした。
自動化した。
AIにKnowledgeを渡した。
ここまで来ると、
なんとなく、
「よし、仕組み化できた」
って感じがする。
でも、
現実は止まらない。
顧客は変わる。
市場も変わる。
スタッフも成長する。
会社のGoalも変わる。
AI自体も変わる。
昨日まで正しかった判断が、
半年後も正しいとは限らない。
なのに、
一回作ったKnowledgeだけ、
ずっと固定。
これ、
俺は結構怖いと思ってる。
iPhoneのアプリですら、ずっとアップデートしてる
毎日使ってるアプリって、
ずっとアップデートされてるじゃん。
不具合を直す。
使いにくいところを直す。
新しい機能を入れる。
OSが変われば対応する。
ユーザーの使い方が変われば、
また変える。
誰も、
「一回作ったから、もう完成です」
なんて思ってない。
なのに、
会社になると、
5年前に作ったマニュアル。
昔決めた業務フロー。
前任者が作ったルール。
ずっとそのまま。
そっちの方が不自然じゃない？
って思う。
KnowledgeもSkillも、現実の結果で変えればいい
例えば、
広告運用で、
「この条件なら変更する」
って判断基準を作ったとする。
実際に使った。
で、
結果を見た。
思ったより、
うまくいかなかった。
だったら、
変えればいい。
逆に、
何回使っても、
その判断が機能してるなら、
より強い基準として残せる。
つまり、
仕事 → 結果 → 学習 → Knowledge更新
までがセット。
前に書いたホウレンソウの話も、
ここにつながる。
結果が返ってこなかったら、
Knowledgeを更新する材料もない。
Skillも、作った瞬間が完成じゃない
Skillも同じ。
「この仕事を毎回やってるから、
AIにこの手順でやってもらおう」
って作る。
いいと思う。
でも、
実際に使ってみたら、
手順が多すぎた。
毎回同じ場所で止まる。
確認が多すぎる。
逆に、
重要な確認が抜けてる。
だったら、
直せばいい。
仕事をSkillに合わせるんじゃなくて、
現実の仕事にSkillを合わせ続ける。
ここを逆にしたくない。
自動化したからって、管理が終わるわけじゃない
これも、
結構勘違いされる気がする。
自動化した。
だから、
人が見なくていい。
ではない。
むしろ、
自動化すると、
普段は人間が触らなくなる。
人が毎日やってた仕事なら、
「あれ？」
って違和感に気づくこともある。
でも、
勝手に動くようになると、
ズレてても、
そのまま動き続けることがある。
だから、
自動化って、管理をなくすものじゃない。
人間が見る場所を変えるもの。
だと思ってる。
自動化して胡座かいてる場合じゃない
AI入れました。
Skill作りました。
自動化しました。
Knowledge作りました。
で、
「あとは勝手に回ります」
だったら、
俺はちょっと怖い。
ちゃんと回ってる？
現実とズレてない？
昔の判断基準を使ってない？
不要な確認が増えてない？
異常が起きた時、
人に戻ってくる？
もっと良くできない？
ここを見る仕事が残る。
というか、
そこからが管理なんじゃないかと思ってる。
じゃあ、誰が見るの？
ここは、
管理職の仕事になってくると思う。
今までは、
管理職って、
人を見る。
数字を見る。
進捗を見る。
みたいなイメージが強かった。
もちろん、
それも必要。
でもこれからは、
Knowledgeも見る。
Skillも見る。
AIも見る。
自動化も見る。
以前作った判断基準は、
今も正しい？
現場で同じところが詰まってない？
AIが古い情報を使ってない？
Skillが逆に仕事を面倒にしてない？
自動化した結果、
誰も責任を持たなくなってない？
つまり、
人だけじゃなく、仕事の仕組み全体を見る。
これも管理だと思う。
管理職の仕事がなくなるわけじゃない
AIで、
管理職いらなくなる。
自動化で、
マネジメント減る。
みたいな話もある。
もちろん、
今まで人間がやってた、
集計とか、
確認とか、
報告書づくりとか、
減るものはあると思う。
でも、
やることがゼロになるわけじゃない。
結果を見る。
ズレを見つける。
判断基準を変える。
人に任せる範囲を広げる。
AIに任せる範囲を広げる。
古いKnowledgeを捨てる。
Skillを直す。
新しい問題を見つける。
会社が前に進んでる限り、やることは終わらない。
ただ、
人間がやる仕事が、
一段上に上がる。
俺は、
そっちがいい。
Knowledgeは、増やし続ければいいわけでもない
会社の知識って、
どんどん増やせば強くなる、
とも思ってない。
似たものが増えたら、
まとめる。
現実とズレたら、
更新する。
もう使わないなら、
捨てる。
まだ正しいか分からないなら、
仮説として試す。
毎回同じことが起きるなら、
Skillや自動化にする。
Knowledgeが増えすぎて、
今度は、
「どれが正しいか分からない」
になったら、
意味ないから。
更新されないKnowledgeは、むしろ危ない
古いKnowledgeって、
ないより危ないこともある。
何もなければ、
人は考える。
でも、
昔は正しかったルールが、
「会社の正解」
として残ってると、
疑わず使ってしまう。
AIも同じ。
古い判断基準を渡しておいて、
「AIが間違えた」
って言っても、
そもそも渡した情報が古かった、
ってこともある。
だから、
AIの精度を見るなら、
AIが何を参照してるか
も見ないといけない。
停滞って、何もしてないことだけじゃない
会社が停滞してる、
っていうと、
仕事してない。
新しいことをしてない。
売上が伸びてない。
みたいなイメージがある。
でも、
俺は、
別の停滞もあると思ってる。
毎日ちゃんと働いてる。
仕事もしてる。
でも、
昔うまくいった方法を、
ずっと使ってる。
結果が変わっても、
判断基準が変わらない。
同じミスをしても、
Knowledgeが変わらない。
Skillも、
何年もそのまま。
現実だけ変わって、会社の中身が変わってない。
これも、
普通に停滞だと思う。
会社も、バージョンアップし続ければいい
俺は、
会社のKnowledgeも、
Skillも、
AIも、
仕組みも、
アプリみたいに考えてる。
v1を作る。
使う。
バグが出る。
直す。
使いにくい。
変える。
現実が変わる。
また変える。
それでいい。
むしろ、
ずっとv1の会社の方が怖い。
仕組み化のゴールは、完成させることじゃない
仕組みを作る。
AIを入れる。
自動化する。
Knowledgeを残す。
ここで終わりじゃない。
使う。
結果を見る。
ズレを確認する。
直す。
また使う。
会社が仕事をするほど、自分自身をアップデートしていく。
ここまで回って、
初めて仕組みになってるんだと思う。
だから、
管理職も、
自動化したからって、
胡座かいてる場合じゃない。
人も見る。
結果も見る。
AIも見る。
Knowledgeも見る。
Skillも見る。
仕組みも見る。
そして、
必要なら変える。
仕事は終わらない。
でも、前より価値の高い仕事に変わっていく。
俺は、
その状態の方が面白いと思ってる。
社内の仕組みが、昔のまま止まってるなら
マニュアルはある。
Knowledgeもある。
AIも入れた。
自動化もした。
でも、
最後に更新したのがいつか分からない。
そんな状態なら、
新しい仕組みを足す前に、
今あるものが、今の現実に合ってるか
から見た方がいい。