経営者の価値、これから上がり続けます AIは、予測をコストを下げる技術です。 そして、予測コストが下がると、判断の価値が上がります。 これ、確実に経営者にとっては追い風です。 経営とは、突き詰めれば、判断の連続です。 この事業をやるか、やめるか。 この人を採用するのか。 この投資に、踏み切るのか。 これまで、判断の材料を集めるのに、 膨大な時間と、お金がかかっていました。 市場調査、分析、専門家への相談。 その「材料集め=予測」の部分を、AIが一瞬で安くやる。 そうなると、経営者は材料集めから解放されて、 本来の仕事である「判断」に集中できます。 AIは、経営者を雑務から解放して、 一番大切な「決める」ことに、専念させてくれます。 そうなることで、これからの時代は 「いい判断ができる経営者」の価値はが上がり続けます。 材料は、AIがいくらでも出す。 その材料で、腹をくくれるか。 そこだけが、問われる時代になりますね。

◤売上が落ちた日に見る順番◢ 焦って広告を足す前に、ここだけ見てみてください！ 1️⃣アクセス・買われる率・客単価のどれが落ちたか 2️⃣全モール同時か、1モールだけか 3️⃣前月ではなく前年同月と比べる わたしも先日、数字が動いた理由を思い込みで決めず、確かめてから試算の前提を組み直しました！

「AIが普及しても税務業務の将来性は低下しない」と考える会計士が4割、という記事。 調査元を見ると、実際には「低下する」が約3割、「どちらともいえない」が約2.6割。 興味深いのは、税務に深く携わっている人ほど将来性を悲観していないこと。 ただ、AIで税務業務がなくならないことと、税理士の仕事や報酬が今までどおり維持されることは別問題だと思う。 税務業務の将来性より、税理士のビジネスモデルがどう変わるかの方が気になる。

今の人員で事業運営ができるようにする方法に、「機械化」という方法が浮かびます。 ロボットを導入したり、事務ソフトを高度化したりといったものです。 効果は限定的かもしれませんが、やらないよりはマシということです。

「方針はこう決まりました」と結論だけ共有すると、現場は想定外の場面で、また上司の判断を待つことになる。共有したいのは、何を比べ、どこで迷い、最後に何を優先したのかという過程だ。判断の過程が見えれば、社員は次の場面で自分なりに考えられる。

最近よくあるけど、「それ、いいですね！」がクライアントとの会話で多発してる。経営者の頭の中には、発信の材料が盛りだくさん。お客さまとの会話、失敗、意思決定での苦悩、などなど。冷蔵庫をあけて目に入る材料でササーっとおいしいチャーハン作るみたいに、特別な何かを探し回るよりも、すでにあるものを、拾って、活かしたい。

お客様「この画面、使いにくいって声が多くて」 エンジニア「わかりました、改修案を作ります」 ──2週間後、改修案を持っていくと── お客様「うーん、ここまで変えなくても......」 よくある手戻りです。原因は、最初の一言を確認しなかったこと。 「使いにくいという声は、何件ですか？」 聞いてみると、声の主は実は1人だったりします。それも、特殊な使い方をしている1人。「多くて」は事実ではなく、お客様の意見だった。 だから私は面倒でも、毎回確認するようにしています。それは事実ですか、意見ですか。事実なら、件数と期間は。意見なら、誰の、どの場面の。 失礼な質問に思えるかもしれませんが、逆です。確認せずに作ったものの手戻りのほうがよほど相手の時間を奪うので。 要件の半分は、意見が事実の顔をして並んでいます。見分けた人から、上流に呼ばれます。

Netflixの共同創業者リード・ヘイスティングスは、会社で大切にする考え方を125枚の資料にして公開した。社長の頭の中にあるだけでは、周りは同じように判断できない。小さなチームでも、何を優先して、どんな仕事は断るのかを言葉にして渡したい。毎回「どうしたらいいですか？」と聞かれるなら、相手の能力より先に、自分が何を伝えたか見直してみる。

管理職を長くやっている人は経験があるだろう。一番手がかからない部下ほど、ある日突然辞める。 仕事を任せればきちんとやってくれるし、多少無理なお願いをしても嫌な顔をしない。人間関係のトラブルも起こさず、不満を言ってくることもほとんどない。 上司からすれば、本当にありがたい存在。ただ、こういう人ほど、実は注意して見ておいた方がいい。 管理職の時間は限られているから、どうしても問題を起こす部下や、仕事がうまく進んでいない部下に時間を使うことになる。 一方で、優秀で自立している部下には「この人は大丈夫だろう」と考えて、少しずつコミュニケーションが減っていく。 そして、気づけば一番信頼していた部下が、一番放置されている状態になっている。 私は、これが組織で起こりがちな、かなり大きな問題だと思っている。 そもそも、不満を言わないことと、不満がないことは違う。 責任感が強い人ほど、周囲に迷惑をかけたくないという気持ちがあるし、多少の理不尽があっても、自分が頑張れば何とかなると考えてしまう。 だから、上司が気づかないところで仕事を抱え込み、周囲のフォローまで引き受けていることがある。 それでも最初は、組織のためだと思って頑張ってくれる。 でも、自分の負担が増え続けているのに、それが当たり前になっていたり、成果を出しても新しい機会が与えられなかったりすると、少しずつ会社への期待がなくなっていく。 優秀な人ほど、退職を決めるまで表面上の態度があまり変わらない。 仕事に対する責任感があるから、辞めると決めても最後まできちんと仕事をするし、周囲に不満を撒き散らすようなこともしない。 だから上司は、退職の申し出を受けて初めて驚く。 「何か不満があったなら、もっと早く言ってほしかった」 でも、言われるまで気づかなかったこと自体が、管理職として反省すべき点なのかもしれない。 部下にも自分の希望や不満を伝える責任はあるし、退職の理由がすべて上司にあるわけではない。 ただ、問題が起きていないからといって、マネジメントが必要ないわけではない。 特に優秀な人ほど、目の前の仕事ができているかだけではなく、今の仕事にやりがいを感じているか、成長する機会があるか、正当に評価されているかまで考えてあげた方がいい。 管理職は、手がかかる部下の問題を解決することに一生懸命になりがちだけど、本当に大切なのは、手がかからない部下の存在を当たり前にしないことだと思う。 何も言わずに頑張ってくれる人ほど、何も言わずに去っていくことがある。そういう人を失ってから大切さに気づくのでは、少し遅い。

AIに下書きさせた評価コメントは、整っているのに、誰に向けて書いても通じてしまう文章でした。 メモの事実は入っている。でも、その人に向けた言葉になっていない。 その人を見てきた一行だけは、自分で足しました。

経験を重ねるほど、できることも、わかることも増えていきます。でも、過去の成功体験が、いつの間にか「自分の考えが正しい」という思い込みに変わることもあります。「初心忘るべからず」といいます。経験を積むほど、自分の常識を疑い、異なる意見も尊重する。そんな謙虚さを忘れずにいたいですね。

Anthropic社内で、AIエージェントの稼働時間は人間の6倍。技術系初級職の採用比率は27%→9%に急落。 AIがコードやバグ対応を担う 人間は「監視・判断・調整」へ 採用で重視されるのはAI活用と自律性 怖いのは失業より、新人が経験を積む入口そのものが消えつつあること。AIを使いこなす力より、AIの仕事を見極める力が今後の勝負所になりそう

新しく人が入ったら ツールの使い方は最初に教えるのに、 ファイルの名前の付け方は、意外とだれも教えない。 でも私が最初の最初に教えたいのは、 保存するファイルのルールを統一すること。 同じ書類なのに、 作った人によって、題名の付け方が違う。 「見積書_山田様」 「山田様　見積」 「1025見積もり」 「最新版」 探すときは、まず 「この人なら、どう名前をつけるか」から考えることになる。 ないないないない、って探して 「作り直したほうが早いな」ってなって 全然関係ないときに、見つかる。 そんなとこにコレ保存してあったんかーい。

400件も見込み客を集めたのに、肝心の商品が売れない。 「なんでやねん……」 これ、あるメーカーさんから実際に相談された話です。 もともとは「この商品、別の用途で売り出したら面白いんちゃう？」というアイデアから始まったそう。 専用LPを作って広告を回してみると、見込み客がドンドン集まる！社内も「おお、これはいけるぞ！」と大盛り上がり。 ところが……肝心の本商品が、ちっとも売れない。 いや、400件も集まってるんですよ？ なのに売れないってどういうこと？ そこで僕らも加わって、あれこれ原因を探ることに。 「サンプルだけで満足してない？」 「使ってみたら期待外れだった？」 「そもそも継続して買う必要がない？」 顧客の声や数字を見ながら議論していたとき、僕からひとつ質問を。 「そもそも、その400人って、本商品を買ってくれそうな人たちなんですかね？」 一瞬、空気が変わりました。 そうなんです。無料だから欲しい人と、お金を払ってでも欲しい人は、まったく別物。「試食コーナーに並ぶ人と、高級レストランを予約する人」ぐらい違うものなんです。 しかも、お試しが充実しすぎて、それだけで満足してしまう可能性だってある。だったらさらに広告費を突っ込んで500件、1,000件と集めても、同じことの繰り返しになるに違いない。 フロント商品の申込数がKPIになると、ついつい数字を増やすことが目的になってしまう。ECや通販でもめちゃくちゃ多い落とし穴なんですよ。 「集客は絶好調！でも売上はさっぱり」 それ、商売やなくてボランティアです（笑）

優秀なトップほど、組織の天井になる。 全部に目を通し、全部に指示を出す。それで回っているうちは、誰も育たない。 日本の会社には、できるか分からない仕事を思い切って任せる良さがあった。 海外のジョブ型では、できる前提の仕事しか任されない。 任せる余白が、次のリーダーを育てるんやで。

いやぁ【AIが“天才”を凡人に引きり下ろしても、“凡人”が天才の給料をもらえるわけじゃないんよな】、いわば【才能のデフレ、資本のインフレ】で、これまで《生まれ持った才能》や《長年積み上げた専門能力》によって収入や社会的地位に大きな差が生まれてきたけど、AIによって誰もが“天才級の能力”を手に入れられるなら、一見すると【人類史上最大の《才能格差の解消》】が起こるように思える、頭の良さ、文章力、絵の才能、プログラミング能力、そういう《生まれ持った適性》と《積み上げた技術》が、収入だけでなく“人間としての評価”まで決めてきたのだから、AIによって誰でも同じ能力を使えるようになれば『才能の特権階級』が解体されるように見える、ただここにかなり厄介な落とし穴があって【能力が平等になるほど、その能力でお金を稼ぐこと自体が難しくなる】可能性があるんよな、例えば《一流のデザイン》を誰でも生成できれば、一流のデザインが社会から消えるわけではない、むしろ爆発的に増える、でも【一流のデザインを作れること】には以前ほど高い値段が付かなくなる、文章も音楽もソフトウェアも同じで、供給が増えるほど《作れる人》の交渉力は弱まり、逆に《大量に作られたものを誰に届けられるか》という“顧客基盤”や“流通網”の価値が高まっていく、つまり【AIが《才能の独占》を破壊した結果、今度は《顧客を持つ人間》が成果の価値を独占しやすくなる】という逆転で、さらに辛辣なのは、これまで天才が高い報酬を受け取っていたのは単に優秀だからではなく【企業がその能力を安く調達できなかったから】でもあるということで、AIで代替できれば企業は人件費を削減できる、でも削減された報酬が《かつて才能に恵まれなかった人》へ支払われる理由はない、下手をすると【才能のある人もない人も、同じAIを使って同じ品質の仕事ができるのに、そもそも両方とも雇われない】という未来が成立してしまう、いわば【能力だけ平等、所有だけ不平等】で、ここからもう一段考えると、これまで社会は「努力して優秀になれば豊かになれる」という“成功の物語”によって所得格差をある程度正当化してきたけど、AIによって《優秀さ》が安価に複製されても格差が残るなら、今度は《優秀かどうか》ではなく【生産手段や顧客接点を“所有しているかどうか”】が人生を左右する構造が露出する、しかも皮肉なことに、能力差が縮まった社会では「努力すれば逆転できる」という説明すら難しくなる、全員が同じ高性能AIを使えるのに、一方はAIを使って働き続け、もう一方はAIが生み出す利益を《所有者》として受け取る、能力が同じでも『労働する側』と『所有する側』では経済的な結果がまるで違う、もちろんAIによって個人が起業し、従来なら持てなかった顧客や事業を獲得できる道も広がるし、この格差が必然というわけではない、でも【天才を凡人の水準へ引き下げることは、富を凡人の手へ引き渡すこととは違う】という点は見落としたくないんよな、究極の皮肉は【“才能のない人”が“天才”に追いつくことを夢見ていたら、天才も凡人も一緒に《AIの所有者へ利用料を払う側》へ移動していた】という未来で、いわば【才能格差の消滅と、資本格差の完成】で、もしかするとAI時代に起きる最大の逆転は《才能ある人と才能のない人の格差が消えること》ではなく【“才能そのもの”が、富を分配するための根拠ではなくなっていくこと】なのかもしれない…

「憎まれっ子世にはばかる」は真理だなと。 面と向かって、または明確に人に嫌われることに慣れておくと、決断できるようになります。 誰かに反対・反撃・失望・無視・嘲笑などを受けるとしても決めなければならない場面はあります。 若い内に嫌われないことを最優先にすると、嫌われないだけです。