管理職の仕事は「決めること」ではなく、「切ること」なのか

管理職の仕事は「決めること」ではなく、「切ること」なのか

「全部大事です」と言った瞬間、誰かが代わりに何かを切っている

ある野球監督の本を読んでいて、強く引っかかった言葉があった。

«「監督という仕事は、前述したように決断の連続である。そして、その本質は『切る仕事』である。」»

最初に読んだときは、選手起用の話だと思った。

誰をレギュラーにするか。

誰をベンチに置くか。

誰を交代させるか。

しかし考えていくと、この「切る仕事」という言葉は、野球だけではなく、会社の管理職、プロジェクトマネージャー、施工管理、さらには経営にも通じるのではないかと思った。

なぜなら、あらゆる管理には「制約」があるからだ。

人は有限である。

時間も有限である。

予算も有限である。

そして意外と忘れられるが、人間の注意力も有限である。

だから本当の意思決定とは、「何をするか」を決めることだけではない。

何をしないかを決めることでもある。

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「全部やろう」は、本当に管理なのか

会社では、こんな状況が頻繁に起きる。

「品質は落とすな」

「工程は守れ」

「コストも下げろ」

「安全は当然守れ」

「客先要望にも対応しろ」

「若手も教育しろ」

一つひとつは正しい。

問題は、それらを実行する人間の時間が有限であることだ。

そこで管理職が、

「どれも重要だから全部やろう」

と言ったらどうなるだろう。

一見すると立派な判断に見える。

しかし、よく考えると何も選んでいない。

そして、管理職が切らなかった仕事は消えるわけではない。

最後は現場の誰かが何かを切ることになる。

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上司が切らなければ、部下が切る

ここが一番重要だと思う。

若手や担当者には、切れるものが少ない。

予算を変える権限はない。

工期を延ばす権限もない。

人員を増やす権限もない。

顧客要求を断る権限もない。

すると、最後に何を切るのか。

確認時間。

準備時間。

コミュニケーション。

教育。

休憩。

そして場合によっては、自分の睡眠や休日まで切る。

つまり、

「何も切らない管理職」は、本当に何も切っていないのではない。

何を切るかという判断を、権限の小さい人へ押し下げている可能性がある。

これはかなり怖い。

「全部やれ」という指示は、実際には、

「何を犠牲にするかは自分で考えてくれ」

という指示になり得るからだ。

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意思決定には必ず「裏面」がある

私たちは普通、意思決定を「選ぶこと」だと考える。

A案、B案、C案があって、

「A案に決めました」

と言う。

しかし、本当はそれだけではない。

A案を選んだ瞬間、

B案とC案を捨てている。

野球で、

「この投手を続投させる」

と決めれば、

「別の投手を今は使わない」

ことも同時に決めている。

施工管理でも、

「今日は天井内の納まり確認を優先する」

と決めれば、

別の仕事を後ろへ送っている。

だから意思決定は、

何をするか

だけでは成立しない。

何をしないか

までセットになって初めて意思決定になる。

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管理職が切っているのは「人」だけではない

「切る」という言葉からは、人を外すことを想像しやすい。

しかし実際の管理では、もっと多くのものを切っている。

切る対象| 具体例

選択肢| A案ではなくB案で進める

仕事| 今回は実施しない

時間| この議論は30分で終える

情報| 追加調査せず現在の情報で判断する

注意| 今日見る問題を3つに絞る

特に重要なのが「注意」だと思う。

現場に50個の問題があったとしても、管理者が50個すべてを同じ解像度で見ることはできない。

だから、

「今日はこの3つを見る」

と決める。

残り47個については、一時的に「見ない」と決める。

これも立派な意思決定である。

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管理職は「組織の注意」を決めている

ここから考えると、管理職にはもう一つ重要な役割がある。

組織の注意力をどこへ向けるかを決めることだ。

部長が毎週、

「この問題はどうなった？」

と聞けば、担当者はそこを見る。

会議で毎週確認される数字は、自然と重要視される。

逆に、一度も聞かれない問題の優先順位は下がっていく。

つまり、

管理職が何を見るかによって、組織が何を見るかが変わる。

これは、仕事を指示する以上に強力なマネジメントかもしれない。

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「情報が揃うまで待つ」こともできない

現実の意思決定では、すべての情報が揃うことはほとんどない。

経済学者・認知科学者のハーバート・サイモンが示した「限定合理性」の考え方では、人間は完全な情報、無限の時間、無限の計算能力を持って意思決定しているわけではない。

現実の管理者は、どこかで、

「ここまで調べれば決めよう」

と線を引かなければならない。

つまり管理職は、

情報も切る。

検討も切る。

議論も切る。

選択肢も切る。

だから管理能力とは、「正解を全部知っている能力」ではない。

むしろ、

不完全な情報の中で、どこまで考えれば決めてよいかを判断する能力

なのだと思う。

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ただし「切ればいい」わけではない

ここは重要だ。

「切れる上司ほど優秀だ」

という話ではない。

それでは単なる強権的なマネジメントになってしまう。

重要なのは、

何を基準に切ったのか

である。

たとえば工程が厳しいからといって、安全確認や法定検査を切ってよいわけではない。

管理者の裁量で切ってはいけないものがある。

大きく分けるなら、

絶対に切ってはいけないもの

法令、重大安全、必要な品質保証、構造・防火などの必須性能。

条件によって切れるもの

仕様、施工方法、順序、会議、確認方法、作業範囲。

むしろ積極的に切るべきもの

重複確認、意味の薄い会議、過剰な資料、不要な報告、目的が失われた慣習。

ここまで整理すると、「切る」は精神論ではなくなる。

限られた資源をどこへ集中させるかという管理技術になる。

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一番難しいのは「他人」ではなく「過去の自分」を切ることかもしれない

さらに難しい問題がある。

自分が提案した施策。

自分が作った計画。

半年間検討してきた案。

すでに多額の費用を投入したプロジェクト。

人間は、それらを簡単には捨てられない。

「ここまでやったのだから続けよう」

となる。

いわゆるサンクコストの問題だ。

だから本当に難しいのは、

他人の案を切ることではなく、自分の過去の判断を切ること

なのかもしれない。

「自分が決めたことでも、条件が変わったからやめる」

と言える管理職は意外と強い。

撤回することと、無責任であることは違う。

むしろ新しい情報が入ったのに、過去の判断に固執する方が危険な場合もある。

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「覚悟」とは何なのか

元の文章では「覚悟」という言葉が使われていた。

しかし「管理職には覚悟が必要だ」で終わると精神論になってしまう。

もう少し分解してみる。

管理職は、

1. 情報が完全になる前に決める。

2. 何かを選ぶ。

3. その結果、何かを捨てる。

4. 捨てられた側に説明する。

5. 結果が悪ければ、自分の判断として検証する。

ここまで含めて「決める」なのではないだろうか。

そう考えると、覚悟とは怖がらないことではない。

自分の意思決定によって生じた結果を、他人のせいだけにしないこと。

この方が、管理職に必要な「覚悟」の意味としてしっくりくる。

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建設現場で考えると、さらに分かりやすい

例えば、明日50作業を予定しているとする。

従来の発想なら、

「50作業すべてをどう成立させるか」

を考える。

しかし発想を逆にする。

「明日やらない仕事を先に決める。」

図面が承認されていない。

材料が届いていない。

前工程が終わっていない。

作業場所が確保されていない。

必要な検査が終わっていない。

その仕事を無理に予定へ残すのではなく、いったん明日の工程から外す。

そして、本当に実行できる仕事へ、

人員、

管理者の時間、

揚重設備、

作業場所、

確認時間

を集中させる。

これは「諦める」のとは違う。

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「切る」と「諦める」は違う

諦めるとは、

できないから、やらない。

切るとは、

もっと重要なものを守るために、意図的にやらない。

この違いは大きい。

「忙しかったから確認しませんでした」

は管理ではない。

しかし、

「重大リスク3項目を確実に確認する時間を確保するため、今日の定例資料を簡略化した」

なら意思決定になる。

つまり、「切る」という行為には必ず、

何を守るために切ったのか

という説明が必要になる。

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AI時代には「切る能力」がさらに重要になるかもしれない

生成AIによって、これから情報を作るコストは急速に下がっていく。

資料を作る。

選択肢を出す。

文章を要約する。

リスクを洗い出す。

代替案を考える。

従来ならA案とB案しか検討できなかったものについて、AIは短時間で10案、20案と提示できる。

これは便利だ。

しかし同時に、新しい問題も生まれる。

情報不足ではなく、情報過多で決められなくなる。

つまりAI時代には、

「案を作れる人」

以上に、

「案を捨てられる人」

が重要になる可能性がある。

AIが100個の可能性を提示しても、100個すべて実行することはできない。

最後には誰かが、

「今回はこれで行く」

「これはやらない」

と決めなければならない。

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AIと人間の役割も、ここから見えてくる

AIに向いているのは、

条件に合わない案を除外する。

情報を整理する。

過去事例を提示する。

リスクを列挙する。

選択肢を比較する。

といった仕事だろう。

しかし、

「今回は何を諦めるのか」

「どのリスクを受け入れるのか」

「誰に説明するのか」

「結果の責任を誰が持つのか」

までAIへ任せるのは難しい。

だから、

AIは「切れる候補」を示す。

人間は「何を切るか」を決める。

という役割分担が現実的なのではないか。

AIが意思決定者になるというより、人間が意思決定するための視野を広げる。

そして最後に切るのは人間である。

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意思決定の記録も変えた方がいい

会議では普通、

「A案で決定」

と記録する。

しかし、本当に組織学習を考えるなら、それだけでは足りない。

記録すべきなのは、

採用したもの：A案

捨てたもの：B案・C案

切った理由：なぜA案だったのか

残ったリスク：A案を選んだことで何が残るのか

ではないだろうか。

結果だけを記録すると、後から見た人には当時の判断が分からない。

失敗すると、

「なぜこんな判断をしたんだ」

となる。

しかし当時の選択肢と制約が残っていれば、

「その時点では、何を守るために何を切ったのか」

を検証できる。

すると失敗を、個人への非難ではなく、次の意思決定を改善する材料にできる。

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「切らない上司」ほど、部下に切らせているのかもしれない

最初の野球監督の言葉に戻る。

「監督の本質は切る仕事である。」

これは単に、選手を外す覚悟の話ではないのかもしれない。

限られた資源の中で、

何を守るのか。

何を諦めるのか。

何を今やらないのか。

どこで議論を終えるのか。

どこまで情報を集めるのか。

そして、その判断によって生じる結果を誰が引き受けるのか。

それを決めるのが管理なのだと考えると、「切る」という言葉の意味はかなり変わってくる。

管理職が何も切らなければ、仕事はなくならない。

どこかで誰かが切る。

そして権限の弱い人ほど、最後には自分の時間や余裕を切るしかなくなる。

だから管理職の重要な仕事の一つは、

部下に何かを諦めさせることではなく、部下が勝手に大切なものを切らなくて済むように、組織として「何をやらないか」を決めること

なのではないだろうか。

意思決定とは、正解を当てることではない。

何を守るかを決め、そのために何を捨てるかを明確にし、その結果まで引き受けること。

「何をやるか」ばかりを決める組織より、

「何をやらないか」をきちんと決められる組織の方が、実は強いのかもしれない。