「楽しくて健康で生産的な職場」の実現を目指すベターアップの世界
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注目のコメント
極めて重要な指摘がなされていると思います。
「ベストプラクティス」とは一般に「ほかの
組織はそうしているが、うちの会社に最も
効果的であるとは限らない実践」ということ。
再現性を求めることが重要になってきますが、
実験の条件は千差万別なので、自社の中でも
フェーズで分けて仮説検証をしてベスト
プラクティスを自分たちなりにつくることが
重要ということです。
ただイシューをたて、仮説を立てる力、
検証的に実行する力はフレームと共に
「ベストプラクティス」と呼ばれる
先行事例があるのでそれを学ぶことも
やはり重要ということです。コーチングサービス会社ベターアップのアレクシ・ロビショーCEOの「マネージングを科学する」のコーナー。
・一般的な実験での被験者は、当事者ではない
・常に科学が最優先＝再現性の追求
・エビデンスに基づくマネジメント方法の追求
という考え方がベターアップ社の基本的考え方であり、実践的なところに好感が持てる。
また『プエルタルコス英雄伝』の例えは非常にわかりやすく、爽快であり、3日に1回はNPで取り上げられる「著名人＋習慣・ルール」系の記事に警鐘をならしている。
「ビルゲイツが実践している○つの〇〇」や「ジョブズやイーロンマスクが必ずやっている○つの〇〇」に果たして再現性はあるのか？
もちろん役に立つことも多くあると思うが、N＝1や2ごときの“仮説”を、ロビショー研究所のメンバーが安易に鵜呑みにすることはないでしょう。
研究所の続報に期待したい。P2Pで仕事を相互に支援させ、人間関係をポジティブにすること。それにより仕事の成果を拡大させ、成長が実現できること。全て仕事への自立性・能動性を高めるものです。この方向性には、データで実証された再現性があります。
ただ、ベストプラクティスの話にあるように、どこでもこれを作り出せるかというと、話は変わります。企業の価値観や戦略、文化や仕事の進め方などが、受容できるか、継続できるかに影響します。「なんで私が親切にしなきゃならないのか？」という反論がされたり。だから企業は導入するならば、まず何なら自分たちの価値観やスタイルに合うのか、考えなければいけなくなります。
ロボットや外部リソースをうまく調達できたら、少し話は変わるかもしれません。特にロボットは、感情に左右されずに支援してくれるという特徴があるので。アドホックな悩みに対応してくれる、コーチングAIがもし社内で公開されたら？みんなすぐに使いに行くのではないでしょうか。大量のコーチを抱えている組織がデータを貯めています。可能な未来なのでしょう。人間のコーチは、よりデザインする思考や共感性などが求められ、一歩進歩できます。そんな世界がくると考えると、面白いですね。
