AIによる生産性向上と南場会長の課題提起
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では、今日のトピックをご紹介します。
AIで生産性が上がっても忙しさが変わらない理由 パーキンソンの法則とAI時代のマネジメントという話をしてみたいと思います。
この話をしようと思ったきっかけなんですけれども、とあるXで話題になったポスト、記事からちょっと考えてみたいというふうに思いました。
これはDNAのAIで2026というイベントがあったんですけれども、ここでクロージングの中でDNAのナンバー会長が話した内容というのが記事化されていて、
これがすごく自分の中で刺さったので、この話をきっかけにちょっと話していきたいというふうに思います。
このクロージングでナンバー会長が話していらっしゃったことは、DNAのまずAI活用の成果がたくさん出てますよということです。
例えば、開発エンジニアの生産性が20%向上した事例がありますよとか、ホームの工数が90%減りましたよとか、QAの業務が50%減りましたとか、
あとコードを書く比率がプロジェクトによってはもう人間が5%、AIが95%書いているプロジェクトもありますという話をしていらっしゃいました。
ただ、これだけ生産性が上がったにもかかわらず、ナンバー会長がやりたかったことが達成できませんでしたという話をされていました。
ナンバー会長がやりたかったことは、今の事業の人数を半分にガッと減らして、
空いたその残りの人員を新規事業に全部回らすということをやりたかったということをおっしゃっていました。
これは、AIによって生産性が上がりますよねというところがあるので、その分浮いた分、新規のプロジェクトに空いた人から行きましょうという話をやりたかったのですが、
思ったように移行しなかったと。
これを改善するためにナンバー会長がおっしゃっていたのは、人を先に動かせという話でした。
これは確かにAIで生産性が上がりました。効率が良くなりました。
なんですけど、この空いた時間を現場の人は何か新しいタスクを主体的に取りに行ってしまう。
本来だったら新規事業に行ってほしいとナンバー会長は思っていたんだけれども、今ある仕事の中から新しいものを取りに行ってしまうということが起きてしまった。
よって新規事業になかなかいかなかった。
という事象が起きたので、ある意味乱暴ともいえる強いリーダーシップによって、先に人を資質とさせるということが必要だという発言をおっしゃっていて、
ここの部分がまさにXとかで引用されていて確かに重要だよねということが、このAIエンジニアリング界隈で話題になったという話です。
パーキンソンの法則とAI時代の顕著な影響
それでこの話をもうちょっと紐解いて話すと、これはまさにパーキンソンの法則そのものなんだろうなという気づきがありました。
パーキンソンの法則って聞いたことがある方もいらっしゃると思うんですけども、
これは仕事というのは、完成のために与えられた時間を全て満たすまで膨張するという法則のことで、
1955年にまさにパーキンソンさんという人が提唱した法則なんですが、
わかりやすい例で言うと、何か上長からこれやってって言われましたと。
今日中にやってくださいって言われた時と、明日までにやってくださいって言われた時、
どっちであってもこの資料を作るっていうものに対して、
今日までって言われたら今日までフルフルで使ってしまう。
明日までって言われたら明日までフルフル使ってしまうっていう、
仕事締め切りまでいっぱいいっぱい仕事が膨らんでいってしまうっていう法則のことですね。
これは昔から言われていることで、それこそSaaSの革命とかそもそもコンピューターが生まれましたみたいなことによって、
どんどんその仕事が、精査性が上がっていって、
一見そのタスクは浮いてるんだけど、その空いた分を何かしらで埋めようとする。
っていうのが起きるってことですよね。これは当然のことだと思いますが、
これが今まさに直近この1,2年で起きているAI時代において、
この問題っていうかその法則っていうのがかなり顕著になってきているなという認識があります。
ご存じの通りAIによって生産性向上のスピードがびっくりするぐらい上がりましたよね。
これがかつ急激に大規模に起きているっていうところです。
今までだったらさっきお話したように徐々に生産性が上がっていくと。
徐々にそれが組織が順応していくみたいなことができたと思うんですけど、
AIによってこの直近1年、2年、もしくはもう明日突然生産性が20倍になるってなると、
この生産性が向上したことによって空いた時間を埋めようとするっていう動きが同時多発的に組織全体で起きているよねっていうことですね。
80%と100%の法則：AI活用における非効率性
では、生産性が上がって半分になって埋めるっていうのは別にいいんじゃないかと。
それで価値が提供できているんだったらいいんじゃないかっていう感覚方もありますが、
まさにそれがイエスだと思っていて、
ナンバー会長はその空いた時間を新規事業に持っていくことによって圧倒的なDNAとしての価値を提供しようというふうに考えたわけですよね。
これをやらないで普通に仕事をしてて生産性が半分、生産性が上がって業務が半分になったら何が起こるかっていうところをもうちょっと深掘りしていきたいというふうに思うんですが、
これは80%、100%の方法、私が勝手に言ってるだけなんですけど、こういったものがあるなというふうに思っていて、
例えばパワーポイントの資料を作りましょうとお客様の商談のために。
80%くらいのクオリティを作るのに大体1時間くらいかかりましたと。
これをものすごく洗練された提案資料にしようと思ったら、つまり100%のクオリティまで持っていこうとしたら、
80%が1時間でできているので残り30分でできると思いきや、ご承知の通りそういうわけにはいかないですよね。
この80%から100%のクオリティに持っていくのって膨大なエネルギーがいります。
80%に持っていくのが1時間だとしたら、少なくとも1日はかかりますね。
足したら1週間くらいかかるかもしれないです。
なんですけど、その80%を満たすためには1時間で済んでいる。
一方で残り20%を埋めるのに1週間かかってるってなると、このパーセンテージを埋める時間っていうのがだんだん寝てくることになるわけですね。
一方でこの20%の価値ってどれくらいあるんですかねっていうところは、
まさに数字としての20%の価値しかないっていうところと、
プレゼンテーションのお客様に提供する価値という意味でもしかしたら80%のクオリティでもお客様が
うんって言ってくれる、よしそれでやろうって言ってくれるのであれば、
もともと80%でよかったわけですよね。
それを何か無駄にと言ったら失礼ですけど、100%に1週間2週間かけて持っていっても、
結果はお客様はうんと言ってくれたってことになると、この20%の価値って本当にあったんだろうかみたいなことだというふうに思います。
これがまさにAI時代で起きているのかなというふうに思っていて、
今までやったら80%のクオリティに持っていくのに1日かかっていたものが、
例えばクロードコードとかにやってもらうことによって30分で終わりましたと。
30分で終わったから残りの100%に持っていくのを頑張ろうとしてしまって、
結局1日かかってしまうみたいなことだと思っていて、
一方でさっき話したみたいにじゃあ、もともとAIが作った80%でよかったんじゃないかというふうに考えると、
この残り100%するためにかかった時間っていうのは無駄とは言わないんですけど、
かけた時間に対してパフォーマンスが悪すぎる、コストパフォーマンスが悪すぎるっていうことが一つ分かりやすい例だというふうに思っていて、
もう一個あるのはじゃあその単発の業務が半分に減りました。
1日かかっていたのが30分で終わりました。
じゃあそのタスクはそれで終わったかもしれない。
ただそれ以外で自分の業務っていっぱいありますよね、そのABCDってあって、
Aは減ったかもしれない。
ただBとCとDは今までだったらちょっと妥協していて、
80%ぐらいのクオリティだったと。
でも仕事は一応回っていたと。
ただ何か100%まで持っていきたいっていうのが人間の心理だと思っていて、
これがまさにパーキンソーの法則だと思っていて、
埋めようとしてしまうと。
なので全体的にその忙しさが変わらない。
かつ先ほどちょっと繰り返しになっちゃいますけど、
それで埋めた20%って本当に価値あったんでしたっけ?
そもそも20%分の差分しかないし、
もともと80%でOKだったものを100%に持っていく意義ってどこにあったんでしたっけ?
みたいなこと。
なのでナンバー会長がおっしゃっていたのはこの生産性が向上して空いた時間っていうのを
本当に価値のある新しい新規事業、新しい価値創造にガサッと持っていくってことによって
圧倒的な価値をもたらす必要があるよねっていうことだというふうに理解していましたからこそ
ナンバー会長はある種乱暴なやり方でリーダーが人を動かすということをおっしゃっていたわけですね。
AI時代のマネジメント戦略：同時宣言と実行
なので今まで10人でやっていた業務がありましたと。
ナンバー会長がすまんがこれを5人でやってくれと。
5人は新規事業に行くというふうに乱暴にちょっとある意味動かすと。
そうすると5人っていうのは人数が半分に減っているのでいるんですけれども
AIによって精査性を高めて全体の業務を半分にする。
かかる時間を半分にする。
そうすると時間は空かないわけですよね。空白の時間ができないので
今までの通り無理やり埋めるみたいなことは発生しない。
新しい人たちは新しい人たちで全く新しい価値提供ができるみたいな話というふうに私はちょっと解釈しました。
最後に今日はちょっと短めですけれどもまとめに入っていきたいというふうに思います。
今回の話で結論どういうことかというと
生産性向上というのと新しい価値提供のプロジェクトというのは
同時に宣言する必要がある。
同時実行する必要があるよねっていうことです。
やってしまいがちな順序。
私もこのナンバー会長の話を聞くまではそうだと信じ込んでいたんですが
まず生産性を上げる。
例えば1時間かかっていた業務を30分にします。
じゃあこの空いた30分で次何しましょうかみたいなことを考えるっていうのが
普通の考え方なんじゃないかなというふうに思っていたんですが
このナンバー会長の話をヒントかつこのパーキンソンの法則とか
80%100%の法則を考えると
この順序でやってしまうと
じゃあ半分減った残りの半分を何かしら埋めようとしてしまうことによって
結局空いた時間で何かしようって言った頃には
もう何か埋まってしまってるみたいなことが起きてしまうということですね。
そうじゃなくてナンバー会長がおっしゃるように
生産性向上のプロジェクトと何か新しいことをやると
例えば新規事業に半分しと思っていくみたいなことを
同時に宣言し同時に生産性向上に着手するってことが
大事だよねっていうことですね。
そうしないと結局その浮いた時間を何か埋めようとしてしまうってことが起こるので
マネジメントレイヤーが率先してむしろ先回りして
これは自分のこだわりに埋めるんじゃないぞと
空いた時間はここに使うんだっていうことを先に示すっていうことによって
空間を作らない
本当に価値提供が最大化できる方法を
ガイドするっていうことが重要だというふうに理解しました。
さらに加えて言うと新しい新規事業のチームってどういうチームが必要なんだっけなってことを考えると
AI時代に求められるチーム構成
これが私が第3回ぐらいの時に話した
生産性が上がらないのは人間がボトルネックだからだみたいな話をしたんですけれども
このチームはどういうチームがいいかというと
機能横断的で自己解決型のチームが求められるというふうに考えています
例えばエンジニア新しいプロダクトを作るエンジニアチームを作りましたっていうときに
フロントエンドiOSアンドロイドアプリのエンジニアいるんだけれども
なぜかバックエンドエンジニアがいませんってなってしまうと
このバックエンドエンジニアの作業を埋めるために
どっかのプロジェクトにいる人にちょっと今これやってもらっていいですかみたいなことを依頼しないといけないわけですよね
そうするとそれ以外の人たちの生産性はAIによってすごく上がっているのに
この依頼作業をするってことによって全体の生産性が押しとどめられる
ボトルネックになってしまって最終的に出てくる価値テロが変わっていかないってことが起こるので
新しい穴を埋めないために新規事業をする新しいチームを作るってことにおいても
このチームがAIを活用して100%の生産性を出すためには
どういうチーム作りをしていくかってことも同時に必要なんだろうなっていうところが私がちょっと思ったところです
ということで今回はAIで生産性が上がっても忙しさが変わらない理由
パーキンソンの法則とAIデザインのマネジメントという話をしてみました
番組紹介とエンディング
ということで最後に番組の紹介をさせてください
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