AI時代のFP&Aと暗黙知への問い
FP&A Insight FP&Aアーキテクトの鷲巣大輔と、管理会計のその先を一緒に考えていく番組です。
さあ、今日はですね、野中育二郎先生、それから竹内弘貴先生の書かれた知識創造企業という本、この本館にあるSECIモデルというもの、これをね、取り上げてみようかなと思っています。
聞いたこともね、ある方も多いんじゃないかなというふうに思いますね。暗黙値と形式値についての研究の内容です。
かなりね、昔のもので1995年に本が出てますから、もうかれこれ30年ぐらい前のものなんですけども、これがですね、2026年AIの時代になってかなり効いてきてるんじゃないかなというふうに思ってお
ります。
AIがFP&Aの仕事を変えるという話を、私もね、何度もしてきましたし、よく聞かれもしますよね。作業はもうAIに任せてしまえ。判断こそが人の引き取るところだよねということ。
この判断なんですけども、人によってやっぱり変わるじゃないですか。同じ数字を見ても、やるっていう人とやらないって人が別れてしまう。
どうしてこれ別れちゃうのかなって。ここにね、僕はふと思ったんです。暗黙値なるもの、この領域が多いんじゃないかなと。
だから暗黙値というものが人によってそれぞれ異なるから判断が変わってくる。暗黙値が占めるウェイトが大きいからなんではないかな。
だとすると、FP&AがこのAI時代において仕事をする上では、この暗黙値中心の仕事の仕方にしなければいけないのではないかな。
これがですね、今回私がふと思ったきっかけでございます。第一で、AI時代のFP&Aは暗黙値の仕事なのかどうか。
これをですね、皆さんと一緒に考えていきたいと思います。さて実はですね、このテーマを取り上げるにあたってですね、きっかけがあったんですね。
何かっていうと、グロービスのですね法人研修部門、このクライアントさんに対してのインタビュー記事っていうのがあってですね。
これあの私が出てるんですね。私が担当させていただいたキリンホールディングスさんのですね、財務部門の育成研修というものがありまして。
これあのキリンさんでやらせていただいたんですけども、このねプロジェクトのオーナーであるのがキリンホールディングスの執行役員、財務戦略部長の松尾さんという方なんですけども、
松尾さんとですね、この対談をやらせていただきました。この対談内容はですね、皆さんも読めますので概要欄にURL貼っておきます。
ぜひご参照ねいただければなと思います。で、この中でですね、松尾さんの発言があるんですよね。
このFP&Aの将来を考えると分析業務はどんどん自動化されてAIに置き換わっていきます。そうなると分析をしていますという仕事の大半は残りません。
スマイルカーブに例えるならば、スマイルカーブってあの左右のね両端が出っ張って真ん中が沈んでいるようなあれですけども、スマイルカーブに例えるならば両端だけが残る。
片方は事業の現場に近いインプット側、もう片方は構想を練って計画する側、真ん中は消えていきます。
それからシミュレーションはAIがいくらでも回してくれる。だからこそ決める人の重要性が増していきます。
こんなことをですね松尾さんがおっしゃってるんですね。僕もね似たようなこと言ってきました。
松尾さんとそうそうそうなんですよねみたいな話で盛り上がったんですけども、僕もですね予測とか集計とか予実の分解とかでこういったものもAIに任せてしまえばいい。
人に残されるのは判断の部分ですよね。なんでこれ人に残るかというと、方程式のように何かそれを紐解いていくと必ず同じ答えになるものかというとそうじゃないからですよ。
同じアウトプットを見てAI出したアウトプット、もしくは分析ね人でもいいんだけど人が出したアウトプットを見てやるぞっていう人とやらないって人にこう別れちゃうわけですよね。
これをまあセンスが違うからねなんてこのセンスという言葉に代表させてね語る人多いかなというふうに思うんですけども、あのその通りだと思いますよ。
その通りセンスなんだけども、このセンスって呼ばれるものこれが実は暗黙値なんじゃないかなっていうふうにちょっとふと思ったんです。
この暗黙値、人にはなかなかこうわからない自分の内面に存在する値としてこれがセンスの正体でこのセンスというものがあって判断が変わるとするのであれば、
まあAI時代のFP&Aは暗黙値が主となる仕事になるんじゃないかなってふと思ったわけです。
先ほど紹介した記事、インタビュー記事の中でキリンの松尾さんはマインドセットっていうお話をされていました。
そうマインドセットっていう言葉はあのややもすると気合と根性のように聞こえる。
松尾さんはもちろんねそういう意味で言ってるわけじゃないんだけども、ただこのマインドセットという幅広く捉えられがちな言葉というものの解像度を上げてみたいという、
これがですね今回のテーマのポイントでございます。
この暗黙値形式値といえば野中育二郎先生なんですね。
野中育二郎先生と竹内浩孝先生が書かれた知識創造企業という本があるのでこれをもう1回読み返してみたいと思います。
知識創造企業という本ですね日本語版1996年に出てるんですけども実はこの1年前に英語版が出てます。
何度も言いますが著者は野中育二郎先生と竹内浩孝先生ですね。
当時ねひとつ橋でにいらっしゃって僕はの大学がひとつ橋だったから学部の時ねもうちょっとしっかり勉強してれば野中先生にも竹内先生にもご指導をいただいた機会があったかもしれないんですけど当時僕は頭扱ってた
んですが頭突きとか雨ふとしかやってなかったんでねそういう使い方しかしてなかったんでちょっとずれましたね戻りましょう。
SECIモデルの4つの知識変換
この知識創造企業この本の問いは何かというと組織はどうやって新しい知識を作るのかということでございます。
でこの土台になるのがね2つの種類の地です。ひとつは何か形式地ですね言葉とか数字とか文書これで他人に渡せるような地のこと。
マニュアルとかねレポートとかまあ僕らがよく使う財務モデルこれなんかもそうかなと思いますよね他人に渡せますよね。
でそうではないもう一つ暗黙地これ何かというと個人の身についていて言葉にしにくい地代表的なものは自転車の乗り方とかねいくら言葉で説明したって子供にはわかんないわけですよ。
子供はこう自分の経験の中で大得していくしかないっていう。ビジノス世界だったらこのお客さん離れそうだなぁとかこの商品いけるよねとかこういった現場の感覚こういうのが暗黙地ですよね。
野中先生竹内先生は知識というものはこの形式地と暗黙地の2つの間を往復することで作られるというふうにおっしゃった。
でこの往復の形というのは暗黙地形式地それぞれの関係性なので4つあるわけですよ。
一つは何か暗黙地から暗黙地一緒にいて見て真似て体で覚えるこういう地のことです。
弟子入りしてね師匠の一挙手一行動これを自分の中にまあ取り入れていきましょうなんてこれを共同化という名前で呼びました。
それから暗黙地から形式地体で覚えたことを言葉とか概念とか例えとかにするっていうこれを表出化と呼びました。
形式地から形式地言葉になったものを集めて組み合わせて仕組み製品文書化にするものこれを連結化と呼びました。
そして形式地から暗黙地化文章とか仕組みとかこれを使い込んで自分の感覚にしていくっていうこのプロセスこれを内面化と呼んでいます。
本の中には例があってですね松下電機今のパナソニックですねこのホームベーカリーというものがありました。
であのもともとねこれ開発していった人ホームベーカリーを作りました。
で焼いたんだけど美味しくないんだと。なんで美味しくないのかなこの秘密というか問題を解決しようと思って開発担当の方がですねホテルのパン職人に弟子入りをしたわけです。
で弟子入りしてそのパン職人の技術というものを知りたいと思ったわけですねこれだから暗黙地を暗黙地化するという共同化です。
このプロセスを通じてその職人のね手の動きをひねり伸ばしっていう言葉にした。
これが暗黙地を形式地化するということで標出化でその言語化したものを機械の設計に落とすんですよね。
これが連結化形式地から形式地で売れた製品というのがまあ今度次の開発者の感覚になるわけですよ。
こうすればいいんだこういうプロセスを踏めばいいんだこれ内面化。
野中先生竹内先生お二人の強調点は2つです。
一つ目鍵は標出化すなわち暗黙地から形式地に変えるということですね。
感覚が言葉になった瞬間に他人が見当批判組み合わせできるわけです。ここが鍵だと。
もう一つは何かというと一周してこれ戻るという話じゃなくて実はこれら線発展的に担い手が個人グループ組織という形で広がっていくという
個人の感覚が個人の学び地でとどまらず組織全体の地を作る仕組みになるということをおっしゃっている。
FP&Aの連結化とAIへの移行
だから暗黙地と形式地とどっちが大事って話は一切されてないんですよね。往復をすることが価値を生むんだって話をしている。
面白いですね。これねじゃあFP&Aに置き換えるとどういう風になるか。
僕らの1週間の仕事っぷりっていうのをこの4つに当てはめて考えてみましょうか。
そうするとおそらく僕らが時間の大半使っているのは連結化。形式地から形式地にするということですね。
集計とか予実の差の分析とか予測の更新とかレポートとか整合性チェックとかすでにあるデータとか数字とか
そういったものを集めてきて解釈をしてみんながわかる言葉に翻訳するということをやっているとするのであればこれ連結化ですよね。
それ以外のもの表質化例えば暗黙値を形式地化する事業部長と話ししてて出てくるこれいけんじゃねーのとか
いやこれまずいんじゃねーのってこういう直感これを例えばじゃあどういう前提条件がこのレベルになったらいくらぐらいの損失になるんですかね。
逆に言うとこの条件という前提条件というものをこういう風に改善すればこのレベルまでいけるんじゃないですかっていう風に
変えていくこれ表質化だと思うんだけど予算だったらこの予算達成しようと思うんだったら今この予算達成するためにこういう前提条件置いてるけど
っていう文章にする言語化する投資家だったらこの案件が成り立つような条件というものを言語化してあげる
でどうですかねこれまあ表質化なんだけどもここに使っている時間ってどれぐらいあるかな
まあ前提って結構あのまあ暗黙の前提じゃないけどね誰も担当してないよねなんて話も結構この番組でもしてたから意外と使われてないんじゃないかな
それから暗黙値から暗黙値化共同化ですね事業がわかっている人どほど数字に込められた意味とか背景の文脈がわかるわけですよ
事業部の会議に出たりとか顧客訪問一緒に同行するとか工場に頻繁に顔を出す人というのはこの文脈とかね数字に込められた意味みたいなのを持っている
逆に言うとオフィスの片隅のFP&Aの場で座ってひたすら分析だけしているとなるとこの部分がまあわからないって話になっちゃいますよね
そして形式値から暗黙値化する内面化というやつ我々まあ数字出すじゃないですか出したものこれが事業部の感覚になるまで持っていく議論するレビューする対話するその数字から腹落ちさせるという正論語りっぱなしでお
しまいじゃなくてね
そうじゃなくて腹落ちするまでひたすら対話していくっていうまあ連結化表出が共同化内面化ねまあ多分FP&Aが絡めそうなところってこんなもんだろうな
ただ一方で僕らの仕事って大半が連結化なんじゃないかなとでこういうふうにこう4つでね区切ってみると結構いろんなものが見えてくるのかなと思うんですよね
冒頭お話しした松尾さんのスマイルカーブキリンの松尾さんのスマイルカーブ 左から読むとねインプット側現場に近いところのインプット側これ現場の感覚を数字にする表出化するっていう風にも見えるかも
かんない で沈んだ真ん中っていうのはその出てきた数字を組み替えて解釈するっていうこれ連結化ですよね
で構想を練って計画する側っていうのは数字を判断の感覚にこう戻すっていう内面化って 両端が残って真ん中が消えるっていうのは表出化と内面化だけが人に残って連結化は
AIに任されてしまうってことなんじゃないですかーと まあ共同化はねちょっとこう出てきてないんだけどまあそういうことが言えるんじゃないかなという風に
思うわけですよ この fp & a がね連結化の職人だったという時代があったわけです
エクセル職人とかねフォーキャスト分析職人とかね でこの連結化が対象だったでもこういったものっていうのが ai に行く
連結化は ai 得意ですから形式値同士の組み合わせうまいですからね ってなってくるとやっぱり我々の仕事も変わってくるよねーと
あとはねさっきまあ冒頭の問いで暗黙値がメインの fp & a の仕事になるっていう風に申し上げたんだけども
多分暗黙値は fp & a でなくて事業部にあるんですよね現場にあるんですよね 現場駆けずり回って顧客の顔見てるのは事業部なわけですよ
fp & a それやっちゃったらもうもはや fp & a じゃないんで この客離れそうだなぁとかあの思ってるのは事業部長であり現場の人だから
暗黙値は人にの人っていうのはこれ事業部のことなんで僕ら fp & a のこと じゃないんだろうねー
で残る2つ表質化と内面化これ暗黙値を持つ相手がいないと成り立たないわけですよ fp & a 一人で完結するものではない
だからここで初めて事業部と一緒にっていうのが出てくる これ心がけの話じゃないんですよね
いやそうしないと fp & a の仕事がもはや成り立たないって話 センスって話はこれは僕のねあの学部時代の恩師が靴の木先生なんですけど
靴の木先生あの靴の木けんさんねはセンスって言葉をよく使うんですが 靴の木さんがよくセンスって使うけど本読んでて諦めた感のあるセンスっていう
言い方はしてないんですよね そこにはこうまあロジックというかメカニズムがあるんだけどもここでいう事業部の
センスっていうのは過去の数字と結果を体で覚えて蓄積された内面化された形式値の
ことをセンスって言うんだろうなって思うんですよ だからセンスは育てらんないんじゃなくてあの往復させるっていうことだと思うんです
往復の回数が多ければ多いほどセンスって呼ばれるものが積み上がってくんだろうな っていうふうに思います
Tsoukasの批判と前提の言語化
で以上ですね石モデルちょっとご紹介してきたんですけど若干ね 横道に添えてありましたけどこの石モデルね非常に強いですよね
自分も本当に納得してますあの僕今博士論文を書こうとしてますけども 石モデルは僕のあの論文の中の中核位置を占めるんじゃないかなっていうふうに
思うんですが ただですね一つすごく強い批判があるのでこれもちょっとね紹介しようかなと思います
2003年ツオカスという計画者がいます 暗黙値はですね形式値に変換できないという
まあ主張ですねちょっと言い過ぎかなあの言葉にした分だけが形式値になる 全部は映らないっていうふうに言った方が正確かもわかりません
あの体に入っている値というのは言葉にした瞬間に別のものになるっていうこと なんですよね
さっき本ベーカリーの話したじゃないですかひねり伸ばし って言っても同じパン焼けるわけじゃないわけですよ
1990年代のね後半に日本の企業はナレッジマネジメント小僧ってやったわけです これ何の試みかというと暗黙値を形式値にするっていうことですよ
データベースに入れましょうっていう運動ですよね 連結化は大きくなったんだけど結局これうまくいかなかったんですよね
で僕同じことがこれ ai 時代にも起こるような気がしていて 例えばその取締役の判断とか ceo の発言を ai に加わせて参照すると
オートマチックに答えが出るなんていう そういう実装の仕方考えている人たちいると思うけど多分これ起きないと思うんですよね
あのこれはすいません僕の肌感覚なんだけど このツオカスのですね批判というのはそういう意味で極めてパワフルなんだけども
この批判を受け入れるとですねちょっとこの標質化で目指すものがちょっと変わってくるのかなと
事業部長の頭の中全部文章化することはできないですよ まあする必要もないし
でそうじゃなくて今決めようとしていることに聞く前提これだけを言葉にする 例えばね我々有料顧客って捉えてますよね
いやそもそも有料顧客って誰なんですかこの定義一つ 例えば今我々が稼いでいるブランドではなくて
どの販路によって我々は利益を出してるんですかね っていうこの前提を置くこれを言葉にする
で数字で確かめる で残りの感覚は別にその事業部長の中でそのまま置いといてもいいわけですよ
また別の判断があったらその別の判断の時に聞く前提というものをまた一つ取り出して くる
1回のプロジェクトで暗黙地の形式地下が終わるわけではなくて判断のたんびに 往復していくって
話なんですよね ということでここまではまあ野中先生竹内先生の本とそれに対する
ツオカス先生の反論の紹介ということです ここからねいつも通りちょっと私の解釈に行ってみたいなというふうに思います
エインサイト あの僕ねこれえっと関モデルもう一回読み直したいとかツオカス先生の批判を読んで
化粧品と通販の収益分析事例
いて僕2つの経験を思い出したんです ちょっとその話をね先にしたいなと思いますでね一つ目まずね昔化粧品の
事業に行った時にその化粧品事業部の kpi ってのブランドごとの収益だったんです a ブランドは儲かってる b ブランドは儲かってない c ブランドは
まあこれからのブランドなんで今は低いけど将来期待されてますよねみたいなそんな 感じ
で僕はね化粧品使わないいいんです まああの使わない男性使う男性もいるかもかね僕は使わない男性なんでよくわからなかったんです
よね化粧品事業ってだからこの仕事にアサインされた時に2週間現場回らせてもらったんです 百貨店とかえっと地域の音
化粧品店さんとかドラッグストアとか 一時期美容部員の方と一緒にカウンター入ったりとかまぁもちろんあの何もできないから待って
いただいている間のあの雑談要因だったりするんですけども でこれがね非常にまあ勉強になったわけですよ
何が勉強になったかというと決してレポートではわかんない あの感覚っていうのがつかめたそれがつかめると違和感があるわけ
どうも僕が見ているのはブランドごとの収益の情報ばっか見てるけど チャネルごとに全然特性違うんですよ
百貨店とドラッグストアと総合スーパーと街の化粧品店でやってることも感覚全然違うんですよね そういう中でブランド別だけで収益見ててこのブランドいいとか悪いとか
何かね違うなぁと思ったんです でブランド別しかなかった収益性ってものをチャンネル別とか
あとそのチャンネル別の中でも売上げの大きいとこから小さいところまで規模別にこう 出してみたんですね
そうするとまあ当たり前の話で売れてる店儲かるわけですよ なんだけど中途半端に売れてる店儲かんないですよむしろ赤字だったりするわけですね
逆に売れてない店小さい店がまたこれ儲かるんですよ 言われてみればシンプルでこれ何かというと美容部員とか
反則費とかそこに割り当てないんですよね コスト負担が小さいだから儲かる
売れてないけど儲かるっていうボリュームがそれなりにでかいってことがわかった ここはですね将来減っていくことが先見えてるわけです
そうすると収益源が減るところにあって手当もしてない けどブランド別に見ると儲かってるで済まされちゃってる
だとしたら儲けるとこでちゃんと儲けなきゃいけないんでしょっていうこれが数字 で出たわけですこれ営業部長に提案したわけです
今うち調子いいって言ってますけど実際そうじゃないですよね もちろん営業部長はこの感覚すぐわかってくれた
もう一個別ので通信販売の会社です この会社有料顧客というものの定義があってライフタイムバリューの高い顧客ですね
長らく会員で類型金額がそれなりに高くて販売 購買のね頻度が高いお客さん
データで見るとこの有料顧客の荒利率がめちゃくちゃ低かったんですよね なんでだろうと思って
で見てみるとバーゲンハンターだったんですよ どういうことかというとまあこの会社はオリジナルの商品以外にも広く売られている商品が
こうあって集客目的で安く売ってたんだけど 有料顧客だと思ってた人たちはそれを中心に買ってたんです
だから儲かんないんです でここに対してフォーカスが出てるからあらりのみならず
いろんなまあ優待企画みたいなのをやってるから結構ここに金かかってるっていう
まあライフタイムバリューって正確に言うとこれ売上げで見てたんだよね RFM で売上げで見てて利益で見てなかったんだけど
これ利益で見てみると全然違う関係になってたって 結論変わっちゃうという
これKチームに出したわけです我々有料顧客って捉えてるけど実はこの人たちがもたらしてくれる利益って低いですよ
化粧品会社のケースも通信販売のケースもこれ僕が提案した分析によって組織のアクション変わりました
化粧品の方はチャンネル別の戦略が立てられるようになって 通販の場合はライフタイムバリューが一番のKPIじゃなくなっちゃったわけですよね
個人の感覚だけじゃなくて戦略の単位とかKPIという組織の仕組みが変わったわけです
野中先生竹内先生が言う個人から組織への螺旋がここで起きたわけです ちょっと申し上げておくと僕正しい数字出しから動いたと全く思ってないんですよね
そうじゃないだったらAIが数字出したら同じことが起きるはずだったけどそうじゃないんですよ これ僕ダッシュボードの回でも言ったと思うんだけど
見えるかって聞いた瞬間に外されることがあるって話したじゃないですか AIがパッて出したけど逆に都合が悪すぎるから
AI出したものをみんな無視するってもう二度とこの議題がテーブルの上に上がることがない そういうことが起こり得ると思うんです
でも今回は動いたんですよ何が違ったのかなって振り返ると2つある 一つ目何かっていうと僕はやっぱ相手の言葉で語ってたなぁと化粧品事業部の時ってさ
僕現場回ってるんですよねもちろん現場のこと2週間で全然わかんないですよ ただ現場がわかる言葉で語ってた
ボキャブラリーのチョイスとかじゃなくて文脈も含めて相手がわかる言葉で買う このチャンネル稼いでますよねーとかねこのチャンネルは多分稼いでないんじゃないですか金かかり過ぎですよねーとか
有料顧客はライフタイムバリューがね高い顧客これはもう皆さんの感覚と同じですよねそういう 客さん大事にしましょうねこれ事業部が感じていることだし
でもやっぱりやってて何かおかしいなぁもやもやしているもの これを文章にして数字で出したわけですよ否定じゃなくて検証なんですよね
暗黙値これを全部取り出したんじゃなくてその判断に必要となる前提だけを言葉でした 前提が変われば結論が変わるをお前の言ったことって
いや俺の奥底に眠っていたもやもやだったんだけどそうか あそういうふうに捉えと確かに結論変わるよねーっていう
だねやっぱりこう事業部サイドにあるものを持っていること 心の中にあるものこれを言い当てる言葉を使ってそこに数字をつけるって言う
で否定しなかったですよね僕はねで分析してはいおしまいとかこれダメですよって なるとじゃあもどうすんだって反発されるわけ
だから僕が見えたことで言うとこういうようなファクトが見えてだとするとこの チャネルはこういう戦い方をした方がいいんじゃないか
だとするのであればこれぐらいの資源が必要なんでこれちょっと持ちません でこれ全体的にその a チャネル b チャネル c ちゃんと全然やり方が違うから
マネジメントコントロール担当する人置きませんか
ね通販の場合だったらライフタイムバリューを否定するんじゃなくてこれはこれで 大事なんだけどこれともう一つ保管するような経費を置きませんか
結論だけ言って去るとかね数字だけ置いていく じゃなくて一緒に考えて事業部サイドは飲み込める形で議論できる叩き台用意する
僕が持ってた答えが正しいわけじゃない 正しいわけじゃないんだけどそれをきっかけに彼らもやもやしているもの
これをテーブルの上に引っ張り出して議論ができる状態にするっていう これがね多分僕の解釈ですよ
野中先生竹内先生おっしゃってたその言葉になった概念を組織の基準で正当化する形に するこれが知識創造だって
ここまでやって内面化が起きるっていうことの意味なんじゃないかなっていうふうに思うわけです まあラッキーだった側面もある
例えば僕はその化粧品の時に営業部長に持っていた a 通販の時に経営チームに持ってたそこには僕が持っていった
ものを元に kpi 時代を変えられる組織を変えられる人たちがいたわけですよ どれどれどれああそうか君の言ってる数字なるほどそういう見解もあるか確かに
それは僕らにとって長年悩んでいたことを言い当てることかもしれんな じゃあちょっとこれやってみるか
っていうふうに僕が言いたいことを正しく読んで解釈できる人たちがいたってのは これはでかいよねあのの中先生後でねばっていう概念を持ち出して
事業部の暗黙知を変換するFP&A
るんです 知識が生まれる共有化された文脈ですね
fp アネにとっての場っていうのはまあ数字を見せるっていうところよりも 暗黙地になっている前提をまずその言葉にしてテーブルの上に並べてみんなで
そうかそうかって確かめるようなこれが多分バーなんだろうね 私はこう思いますこういうような分析でました前提こうです
バッ投げっぱなしだと場はおそらく生まれね 現場に行くのは正しい
行った方がいいでも組織がその提案したものに沿って動くかどうかって決めるのは このバーだから
このバーというのは実はスタートポイントは事業部サイドの暗黙地の中にあるということ ですよ
もやもやした肌感覚 それを相手が納得する形で言葉にしてでこんなことをやったらいいんじゃないですかつって議論して
対話してそうそうその感覚ってそれそれって膝を叩く感覚 難しいんだけど多分これがいいんだろうねぇ
ai もねある程度できると思うだから言葉を構造に落とすとか案を出すってとこができる これ使ったらいい
ただもやもやした肌感覚とかそのどこに焦点を当てるか 言葉にするかいろんな選択肢の中でどれやるか
これはもう人が引き受けるしかない 議論しながら意思決定権者が納得できる形にするところまで変換するのが
fp & a の仕事なんじゃないかなというふうに思いますよね ということでまあ元の問いはね
fp & a は暗黙地が必要な仕事になってくんじゃないかということからスタートしました けども
暗黙地が必要なのは僕らじゃないんだろうなと暗黙地を持っている事業部長がいて でその横でそれを変換する仕事
形式地下する でシミュレーションをするリスクを分析する
選択しを出すこれ ai に任せていい でも ai が出したものをもう1回咀嚼して僕らの肌感覚に照らし合わせて
暗黙地に照らし合わせてそうそうこれこれって言える状態まで議論をファシリテイ として持っていくのが fp & a
なんだろうなと思いますよね だからまあ毎回毎回前提先におきましょうねっていうふうに言ってるんだけど
まあ今回もそれにあの似たような答えになってるんだが若干違うかなと思うのは 相手事業部の中にあるモヤモヤした暗黙地
この中にある前提に焦点を当てましょうねこれを引っ張り上げて言語化する そこから ai 使う
で自分たちの肌感覚に合ったものとして自信持ってこれだって言えるものまで まあ対話をねファシリテイとしていくっていうのが僕らの仕事なのかなぁと思いますよね
明日から増やす表出化と内面化
さあテイカー上ですじゃあこれから我々は何をしたらいいのか明日からね何をするのか 事業部の出す提案
事業部にね僕らが持っていく提案分析 この冒頭にですね事業部が感じているもやもやしているものその中に置かれている前提と
いうものを 事業部の言葉で表現をするということをやってみる
ねえまあ有料顧客というものは長く買い続けてくださるお客様として捉えています 例えばそれは購買頻度であり購買金額であり
累積の購買金額であり 会員でいらっしゃる期間の長い方です
で補足をする暗黙違う形式化する さらにそこに数字をつけるただこの捉え方は正しいんだけどもここに収益性というものを見て
みませんか そうすると好む有料客と好まない有料客がいますよね
バーゲンハンターの荒利率は低いから営業利益技術は低いから で次のて
ライフタイムバリューはそのまま大事にしながら kpi もう一つおきませんか だから相手の捉え方違うって言わないわけですよ
正しい 認めた上で足りないところを数字で足していくってことですね
であとね一つまあやめた方がいいかなーって今日僕も改めて思ったけどセンス なのでっていうとここで思考停止になるね
ねセンスの正体は今日かなり明らかになったと思うんですよ 暗黙値と形式値の往復の回数だからセンスだからねーで追えないってことですね
fp アンドでできることいっぱいあると思います 暗黙値を数字っていう形式値に変える
議論をファシリデートして形式値化を暗黙値の中に戻す これを組織規模である
そうするとセンスって済ませるものがかなりまあなくなっていくんじゃないかな あとは僕らの仕事を4つの証言に分けてみる
そのうち僕らが連結化のために使っている時間どれぐらいありますかね たぶん多いと思うけどこれね
将来的に ai にとって変わられます 表質化内面化これに使っている時間どれぐらいですかねこれを増やす努力をしていき
ましょう そして c 4の皆さんであれば fp アンドへの評価
正しい性格早いっていうこれだったらもうこれ ai の時代なんでこれまでの時代は大事だったかも しれないけどこれからは連結化だけではなくて
表質化内面化これをで評価基準の中に入れてほしいなと思います いかがだったでしょうか今日ご一緒に見てきたのは野中育二郎先生
竹内弘高先生の関モデルですねこれを借りながら ai 時代に fp アンド a に残る仕事というのは何なのかというお話をしてきました
一言で言えばね我々が扱う数字というものは実は相手の事業部の暗黙地の中にある モヤモヤとした肌感覚その中にある前提これを言語化することから始まるんじゃ
ないか 相手にそうそうそれそれって言ってもらう
で出したら次の言ってまで一緒に持っていく 議論をしてファシリティとして持っていく腹落ちした感覚になるところまで議論し尽くしてそれを
もう一度暗黙地に戻すっていうことがまあ fp & a のね 仕事なんじゃないかなと思っています
でここがね ai に渡せないところじゃないかなと思っています fp & a インサイトは皆さんとの対話を通じて日本の fp & a の土台を
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