日々是思考〜組織のマネジャーのための学びの場〜

ベテランが去るとき、組織に何が起きているか。去る前日まで誰も問わなかった問いが、翌月になって浮かび上がる。「なぜこの定例報告は、この流れでやってきたのか」「なぜこのクライアントには、このトーンで話していたのか」——推測するには考えなければいけない。考えるには、言葉にしなければいけない。暗黙知が形式知に変換されるプロセスが、強制的に起動される。

ポッドキャストで詳しく語っています。

参考資料

• 野中郁次郎・竹内弘高（1996）「知識創造企業」東洋経済新報社 — 暗黙知から形式知への変換プロセス（SECIモデル）。「共同化→表出化→連結化→内面化」の4段階モデルとして定式化。ベテランの退職が「表出化」を強制的に起動するプロセスとして参照
• Lave, J., & Wenger, E.（1991）. Situated Learning: Legitimate Peripheral Participation. Cambridge University Press. — 実践コミュニティ（CoP）における知識継承の理論的枠組み。新人が周辺的正統参加から徐々に中心へ移行するモデル。「見て覚える・量をこなす」OJTモデルの理論的背景として参照

番組で取り上げた書籍紹介

https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170

番組へのお便り

ぜひ感想をお寄せください！

https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9

2024年、ウォートン校のBastaniらがPNASに発表した実験があります。高校数学の授業でAIを使い放題にしたグループは、練習問題のスコアが48%高かった。ところが同じ生徒たちをAIなしでテストすると、今度は17%低いスコアになった。

練習では伸び、本番では落ちる。道具に頼るほど、道具なしでは動けなくなる——この構造は、数学の授業だけの話ではありません。

職場の育成に置き換えたとき、同じことが起きています。しかも、もっと見えにくい形で。

新人が資料を作り、上司が赤を入れ、「なぜここを直したか」を考える。その繰り返しの中で、組織の文脈が体に入っていく。守破離の「守」というのは、作業を身につけることではなく、判断の基準を暗黙的にインストールするプロセスだった——私はそう理解しています。

ところが今、「文脈を持っている上司がAIを直接使う方が、新人に指示するよりも速くて品質も高い」という合理的な判断が各所で積み重なっています。仕事は回る。でも、その判断が積み重なった先で、打席が構造的に消えていく。

育っていないのは「スキル」ではありません。「AIが出した答えを、なぜ採用するのか」という判断軸です。選択肢を選ぶだけでなく、自分の言葉で判断を立てられるかどうか。これが育つためには、問われる経験が必要です。問われない環境では、育ちようがない。

人口減少の文脈で考えると、この問題はさらに深刻になります。入ってくる人が減る（第1層）、打席に立てない構造（第2層）——このふたつが重なると、「文脈を体で知っている人間」が人口減少以上の速度で減っていく可能性がある。

ポッドキャストで詳しく語っています。

参考資料

• Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R.（2024）「Generative AI Can Harm Learning」The Wharton School, University of Pennsylvania（PNAS掲載）— AIガードレールなし使用群が練習問題で48%高スコア→AIなしテストで17%低スコアとなった高校数学の実験
• アニメ「ブルーピリオド」第4話 — 「好きな絵の上澄みを掬ったよう」の台詞。技術はあるが「なぜ」が見えない表現として引用
• 野中郁次郎・竹内弘高（1996）「知識創造企業」東洋経済新報社 — 形式知と暗黙知の変換プロセス（SECIモデル）、守破離の文脈における暗黙知の体得として参照
• パーソルホールディングス・中央大学（2018）「労働市場の未来推計 2030」— 2030年労働力不足644万人（シリーズ全体の前提データ）

https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170

ぜひ感想をお寄せください！

https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9

番組で取り上げた書籍紹介番組へのお便り

「AIを使えば、アウトプットの質は上がる」——そう信じてきました。道具が良くなれば、結果も良くなる。それが当然の前提だと思っていました。

でも、2024年にMITの研究チームが「Nature Human Behaviour」に発表した論文が、その前提を揺るがします。106本の研究をまとめて分析したメタ分析の結果、意思決定タスクに限ると、人間とAIの組み合わせは85%のケースでAI単独に劣っていた。人間が加わることで、精度が下がった。

なぜか。人間がAIの出力に引きずられるからです。AIが自信満々に答えを出すと、「まあそうかな」と同調してしまう。本来なら人間がAIの誤りを修正するはずが、逆に人間がAIの誤りを追認する。

BCGとハーバードが758名のコンサルタントで行った実験も、同じ構造を示しています。AIが苦手な領域のタスクでは、AIを使ったグループの正解率が84.5%から70.6%に低下。さらに、AIの使い方トレーニングまで受けたグループは60.0%にまで落ちた。使いこなせるようになればなるほど、パフォーマンスが下がった。

AIには得意な領域と苦手な領域があり、その境界はギザギザしている——研究者たちはこれを「ジャギード・フロンティア」と呼びます。そして、AIは苦手なとき「これは苦手です」と言わない。もっともらしいが間違った答えを、黙って返してくる。「サイレント・フェイラー」です。

AIを使いこなすとは、何でも任せることではなく、「何をAIに任せないか」を決める判断力を持つことです。

ポッドキャストで詳しく語っています。

参考資料

• Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T. W.（2024）「When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis」Nature Human Behaviour — 人間＋AIの組み合わせが、意思決定タスクの85%でAI単独に劣ることを示したメタ分析（106本の研究を集約）
• Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al.（2023）「Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality」Harvard Business School / BCG — 758名のコンサルタントを対象にした実験。ジャギード・フロンティアとサイレント・フェイラーを定義。苦手領域でAI使用群の正解率が14pt低下、プロンプト習熟群では25pt低下
• Mata v. Avianca, Inc.（2023）S.D.N.Y. No. 22-cv-1461 — 弁護士がChatGPT生成の架空判例6件を連邦裁判所に提出し、制裁金5,000ドルを科された事案
• Macnamara, B. N., et al.（2024）「The illusion of understanding: How AI assistance leads to overconfidence」Cognitive Research: Principles and Implications — AIへの依存がスキル劣化の自覚を妨げる「理解の幻想」を提唱
• 複数研究の集計（航空業界）— 高自動化フライト継続後の基本タスク失敗率38〜44%。オートメーション・バイアス研究の知見
• Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R.（2025）「Generative AI at Work」Quarterly Journal of Economics — 生成AI導入により初心者の生産性+34%向上、熟練者には効果なし
• Gonzalez, C., et al.（2026）「Complementarity and substitution in human-AI collaboration: A framework for adaptive task allocation」PNAS Nexus — 人間とAIの補完性フレームワーク。役割分担と情報・能力の非対称性設計の重要性を整理

番組で取り上げた書籍紹介

https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170

ぜひ感想をお寄せください！

https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9

2024年の出生数は68万6,173人。初めて70万人を割った。合計特殊出生率1.15は過去最低です。2030年には644万人の労働力が不足するという推計がある。消滅可能性自治体は744。韓国の出生率はすでに0.80で、OECDで唯一1.0を下回っています。

でも、数字の「手前」にある話もしたかった。

ベテランが退職するとき、頭数だけが減るんじゃないんです。「このクライアントは、この話題を出すと機嫌が悪くなる」「この書類は、担当者の上に先に話を通さないとひっくり返る」——そういう、言語化されていない知識が消える。マニュアルに書くほどでもないと思われているけど、業務の肝になっているもの。人が抜けるたびに、少しずつ。

パナソニック コネクトは「コーパス構想」というプロジェクトで、2030年の大量退職に備えてベテランの暗黙知をAIに継承しようとしています。大事なのはAIの話じゃなくて、「何が失われるかに気づいた」という事実です。失われるものの正体を特定している会社は、設計が始められる。

「2030年問題」は、2030年から始まるんじゃない。もう始まってる。

この地図を一緒に眺めるためのエピソードです。

ポッドキャストで詳しく語っています。

参考資料

• 厚生労働省「令和6年人口動態統計」: 2024年出生数68万6,173人（初めて70万割れ）、合計特殊出生率1.15（過去最低）
• パーソルホールディングス・中央大学（2018）「労働市場の未来推計 2030」: 2030年労働力不足644万人推計
• 国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（2023年推計）」: 2100年日本総人口約6,300万人（現在の約半分）
• 人口戦略会議（2024）「地域・生活者からみた少子化危機突破のための提言」: 消滅可能性自治体744（全自治体の43%）
• パーソル総合研究所（2025）「管理職意識調査」: 管理職になりたい社員15.7%
• 韓国統計庁（2024）「人口動態統計」: 合計特殊出生率0.80（OECD唯一の1.0未満）
• パナソニックコネクト「コーパス構想」: 2030年大量退職に備えたベテラン暗黙知のAI継承プロジェクト
• 介護施設AI見守りシステム効果測定: 転倒事故48%減
• ヤンマー（2024）: 無人自動運転コンバイン初の市場投入

番組で取り上げた書籍紹介

⁠https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170⁠

ぜひ感想をお寄せください！

⁠https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9⁠

51,836人のリーダーを調べた研究があります。コンサルティング会社Zenger/Folkmanが実施した大規模な評価調査です。

研究者たちはその中に「嫌われているが、仕事ができる」リーダーが何人いるか探しました。

答えは——27人。全体の0.05%でした。

この数字が示しているのは、s出世の構造そのものの話です。

今回のエピソードでは、この研究を入口にして、昇進・登用がどういうメカニズムで起きているかを解剖します。

このエピソードで話すこと

• なぜ「嫌われた有能者」が0.05%しかいないのか——その構造的な理由
• 出世は一人では決まらない——縦・横・斜めのネットワークで評価は起きている
• 信用の3層構造：能力・人格・関係、それぞれが持つ重みの違い
• 信用ネットワークを確認しなかった失敗——評価する側として犯したミス
• 信用を自分で壊す人たち——「人質交渉」が組織に刻むもの
• 贈与論との接続——社会学者マルセル・モースが1925年に記述した「贈る・受け取る・お返しする」の連鎖

「余裕を持って計画を立てたのに、なぜか毎回ギリギリか遅れる」——そんな経験、ありませんか？

原因は、意識の低さでも、能力不足でもありません。時間の「設計」が間違っているからです。

今回はゴールドラット博士の小説『クリティカルチェーン』を取り上げます。EMBA（社会人向けMBA）の授業を通じて、準教授のリックがプロジェクトマネジメントの本質を掘り下げていく物語です。

そこで明らかになるのが、プロジェクトに潜む3つの構造的な罠——学生症候群・パーキンソンの法則・マルチタスク。担当者が積んだセーフティーが、実行フェーズに入るや否や、この3つによって確実に浪費されていく。

さらに、たとえ誰かが余裕を守れたとしても、「遅延は次工程に伝わるが、前倒しは消失する」という非対称性が、個人の頑張りをプロジェクト全体の成果に届かなくします。

CCPM（クリティカルチェーンプロジェクトマネジメント）とは一体どのようなマネジメント手法なのか？それを解き明かしていきます。

連動noteマガジン

TOC理論の５つのツールについて解説しています。

⁠⁠【日々是思考】TOC理論５つのツール⁠⁠

参考書籍

• ⁠⁠⁠『ザ・ゴール ― 企業の究極の目的とは何か』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠⁠⁠
• ⁠⁠⁠『ザ・ゴール 2 ― 思考プロセス』 エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠⁠⁠
• ⁠⁠⁠『チェンジ・ザ・ルール！なぜ、出せるはずの利益が出ないのか』エリヤフ・ゴールドラット (著)⁠⁠⁠
• ⁠⁠⁠『クリティカルチェーン―なぜ、プロジェクトは予定どおりに進まないのか?』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳), 岸良裕司 (解説)⁠⁠⁠
• ⁠⁠⁠『TOCスループット会計』トーマス・コーベット (著), 佐々木 俊雄 (翻訳)⁠⁠⁠

番組で取り上げた書籍紹介

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

番組へのお便り

ぜひ感想をお寄せください！

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9⁠⁠⁠⁠⁠⁠

「なぜそのルールがあるのか」と聞かれて、すぐに答えられる人は組織にどれだけいるでしょうか。

「昔からそうだから」「誰かが決めたはず」「たぶん何か理由があったんだと思う」——これが正直なところではないでしょうか。

業務ルール、評価制度、責任と権限の構造。これらはかつて「正しい理由」があって生まれました。でも時間が経つにつれて、そのルールを作った文脈ごと忘れられる。残るのはルールだけ。そしていつしか「空気」になる。

そこに最新のERPやDXツールを導入したとき、何が起きるか。

テクノロジーは現場を可視化します。でも古いルールはそのまま動き続ける。新しい道具と古い前提が衝突して、「入れたのに仕事が増えた」「なぜか在庫が逆に増えた」という怪奇現象が起きる。

今回のエピソードでは、ゴールドラット博士の『チェンジ・ザ・ルール！』を題材に、誰も疑わなくなった「ポリシー制約」の正体と、それを論理的に溶かすアプローチを解説します。

連動noteマガジン

⁠【日々是思考】TOC理論５つのツール⁠

参考書籍

• ⁠⁠『ザ・ゴール ― 企業の究極の目的とは何か』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠⁠
• ⁠⁠『ザ・ゴール 2 ― 思考プロセス』 エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠⁠
• ⁠⁠『チェンジ・ザ・ルール！なぜ、出せるはずの利益が出ないのか』エリヤフ・ゴールドラット (著)⁠⁠
• ⁠⁠『クリティカルチェーン―なぜ、プロジェクトは予定どおりに進まないのか?』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳), 岸良裕司 (解説)⁠⁠
• ⁠⁠『TOCスループット会計』トーマス・コーベット (著), 佐々木 俊雄 (翻訳)⁠⁠

番組で取り上げた書籍紹介

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

番組へのお便り

ぜひ感想をお寄せください！

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9⁠⁠⁠⁠⁠⁠

このツールを使う前は、問題が「山積み」に見えている。でもこのツールを使えば、「根っこはここか」という感覚になる。さらに「できない理由」が攻略リストになる、「次にやることが一つだけ見える」状態になる——そして「どうせ変わらない」という諦めが、「これで動ける」という確信に変わる。

今回のエピソードは、TOC思考プロセス5つのツールをプロジェクト管理の事例で一気通貫解説するエクストラ回です。

5つのツールはひとつながりのストーリーになっています。根本原因を見つけ（CRT）、対立を蒸発させ（EC）、解決策を検証し（FRT）、障害を順序づけ（PRT）、行動に変換する（TT）。この流れが体感できると、「場当たり的な対処療法」ではなく「根本から変える設計」への切り替えが起きます。

以前お話したシステム思考の氷山モデルとTOCの思考プロセスが完璧に対応していることも解説。「システム思考はわかったけど、具体的にどうやるの？」という問いへの答えが、今回のエピソードです。

連動noteマガジン

TOC理論の５つのツールについて解説しています。

⁠【日々是思考】TOC理論５つのツール⁠

参考書籍

• ⁠⁠『ザ・ゴール ― 企業の究極の目的とは何か』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠⁠
• ⁠⁠『ザ・ゴール 2 ― 思考プロセス』 エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠⁠
• ⁠⁠『チェンジ・ザ・ルール！なぜ、出せるはずの利益が出ないのか』エリヤフ・ゴールドラット (著)⁠⁠
• ⁠⁠『クリティカルチェーン―なぜ、プロジェクトは予定どおりに進まないのか?』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳), 岸良裕司 (解説)⁠⁠
• ⁠⁠『TOCスループット会計』トーマス・コーベット (著), 佐々木 俊雄 (翻訳)⁠⁠

番組で取り上げた書籍紹介

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

番組へのお便り

ぜひ感想をお寄せください！

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9⁠⁠⁠⁠⁠⁠

ザ・ゴールシリーズ④

TOCの対立解消図（クラウド）は、「どちらも正しい」という対立の背後に隠れた前提（思い込み）を疑うことで、AでもBでもない第三の道を生み出すツールです。

今回は『ザ・ゴール2』の物語を通じて、この技術を学んでいきます。

前作で工場を救ったアレックスは今、副社長として3社の売却を阻止するという新たな危機に直面しています。与えられた時間はわずか90日。彼が使ったのは、前作で学んだ理論をさらに発展させた5つの思考プロセスツールでした。

このツールは仕事だけでなく、思春期の子供との関係にまで応用できる。「運じゃない」——それがこの本の原題です。

連動noteマガジン

【日々是思考】TOC理論５つのツール

参考書籍

• ⁠『ザ・ゴール ― 企業の究極の目的とは何か』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠
• ⁠『ザ・ゴール 2 ― 思考プロセス』 エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠
• ⁠『チェンジ・ザ・ルール！なぜ、出せるはずの利益が出ないのか』エリヤフ・ゴールドラット (著)⁠
• ⁠『クリティカルチェーン―なぜ、プロジェクトは予定どおりに進まないのか?』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳), 岸良裕司 (解説)⁠
• ⁠『TOCスループット会計』トーマス・コーベット (著), 佐々木 俊雄 (翻訳)⁠

番組で取り上げた書籍紹介

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

番組へのお便り

ぜひ感想をお寄せください！

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9⁠⁠⁠⁠⁠⁠

ザ・ゴールシリーズ③

ロボットを導入して生産性が36%向上、現場は毎日フル稼働——なのに工場は赤字で閉鎖寸前。なぜ？

工場長アレックスの問いに、恩師ジョナは答えを教えません。代わりに問いかけます。「そのロボットで売上は増えたか？在庫は減ったか？」

『ザ・ゴール』の物語を通じて、今回は「生産性」という言葉の罠と、組織のパフォーマンスを左右するたった一つの場所——ボトルネック（制約）——への集中法を解説します。子供のハイキング隊から生まれた「ハービー理論」、全体最適を生むDBR（ドラム・バッファー・ロープ）、そして「コスト削減を追えば会社が潰れる」逆説のスループット会計まで。
明日からあなたのチームで使える「制約への最初の一手」も、具体的にお伝えします。

参考書籍

• ⁠『ザ・ゴール ― 企業の究極の目的とは何か』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠
• ⁠『ザ・ゴール 2 ― 思考プロセス』 エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳)⁠
• ⁠『チェンジ・ザ・ルール！なぜ、出せるはずの利益が出ないのか』エリヤフ・ゴールドラット (著)⁠
• ⁠『クリティカルチェーン―なぜ、プロジェクトは予定どおりに進まないのか?』エリヤフ・ゴールドラット (著), 三本木 亮 (翻訳), 岸良裕司 (解説)⁠
• ⁠『TOCスループット会計』トーマス・コーベット (著), 佐々木 俊雄 (翻訳)⁠

番組で取り上げた書籍紹介

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/84676b46a574170⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

番組へのお便り

ぜひ感想をお寄せください！

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/GRieST81bdhErH1x9⁠⁠⁠⁠⁠⁠