崩れた前提

RANGE知識の「幅」が最強の武器になる 11章の解説です。

自分のやり方を捨てる方法について説明します。

 

絶対は存在しない

問題への取り組み方として与えられたデータから

解決方法を探るというのは一般的です。

特に学生は試験に慣れているので

そのように考えてしまいがちです。

しかし問題に取り組んでいると

提示されているデータが不十分であり、

ABの関係を知るために他のデータが必要となる

のは頻繁にあることです。

見ているデータは結論を出すのに

十分なものであるのかと疑い、

他のデータを追加で入手できるか検討するのは大切です。

 

データを持っていても定量的ではなく、

定性的なものでであることもあります。

NASAでは定量的なデータでなければ

採用されない文化があります。

定性的に見て異常なデータがあっても

採用されないということです。

それは社内のルールを満たしていないためです。

判断を下すためには数値化したデータを用いる

というルールが機能するという前提では有効です。

しかし定性的なデータから判断を下す必要があるときは、

そのルールを逸脱する必要があります。

チャレンジャー号とコロンビア号の事故が発生した理由は

異常な状況に通常のプロセスを当てはめたことが原因でした。

異常があることはわかっていても、

数値化できないデータを元に意見をするのは無意味だったのです。

 

経験したことがない異常な状況下で、

慣れ親しんだ道具を捨てることは難しいでしょう。

習慣になっていれば自動的に行動に移します。

どうしてよいかわからなくなる不安を解消してくれるのは

自分にとって頼りになるもの、

つまり今まで通用していたやり方です。

手段と目的が入れ替わり、

道具が通用する状況ではないのに

これしかないと思い込むのです。

状況が変わった、道具を使う前提が崩れたのであれば

今までのやり方を捨てどうすべきか考える必要があります。

当たり前のことを疑うべき時です。

 

専門家のように道具に精通しながらも、

他のやり方を選択する柔軟性を身に付けるには

どうしたらよいでしょうか。

業績の良い組織文化を調査してみると、

そこには矛盾や不整合があることがわかりました。

例えば標準的なプロセスを大事にする一方で、

それを疑う姿勢や自主的な行動も重要であるというものです。

考え方の幅が広がることで他のやり方を試すことができます。

組織の一貫性が過剰だとルールやプロセスが絶対的なものとなり

一つの道具に頼り切ってしまいますが、

あいまいさがあれば他の道具を使うことを考えることができます。

様々な意見を聞く、

異論が許される、

意見が行き交うオープンな文化である一方で

命令は絶対であるという一見矛盾した環境は

幅を広げるために有効なのです。

 

次回

RANGE知識の「幅」が最強の武器になる 12章の解説です。

アマチュア目線について説明します。

 

所感

自分のルールについて疑ったことはあるでしょうか。

自分にとって自然なものであり、

それを身に付けた原因というのは忘れがちでもあります。

小さい頃に刷り込まれた考え方、

呪いに近いものかもしれませんね。

これを見える化してくれるのは他人の目線です。

自分のルールが破られたとき、

他人が前提としていることは異なっています。

このとき大抵怒りを感じると思います。

人間関係を壊すきっかけにもなるのですが、

自分の考え方の幅を広げるチャンスでもあります。

怒りを感じるときというのは

自分の考え方、道具、常識、当たり前を

ぶち壊された瞬間であり

ポジティブに考えることができたら素晴らしいですね。

オープンになると言い換えることもできるでしょう。

様々な考え方を受け入れることができれば、

考え方の引き出しを増やすことも可能です。

自分を知ることは幅を広げることにもつながるのかもしれませんね。

 

会社のルールについては人によって分かれそうです。

プロセスを守ろうとする人もいれば、

結果が出せればいいんだと言って

自分のやり方でやる人もいるでしょう。

ここのバランスは難しいと思いますが、

自分の考えが絶対でもなければ、

自分以外の考えが絶対でもない

ということです。

絶対的なものはない、

つまりいつでも頼れるものはないということです。

会社のプロセスが有効であるときはそれを活用すれば良く、

それが役に立たない場面では他のやり方で取り組めばよいのです。

会社のプロセスに頼り切りだったり、

自分のやり方にこだわりすぎたりするのは黄色信号ですね。

シンプルに言えば、

うまくいかないときは他の事を試そうということでしょうか。

 

最後まで読んでくれてありがとうございます。

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