『上司の最強の仕事術』読書感想文：AIが答えをくれるのに、なぜ上司は自分で問題を定義しなければならないのか？

2026年9月20日 #讀書心得

『上司の最強仕事術』の表紙と3段階の研修指導書のデジタルイラスト

*彼はチームを率いる人に手紙を書きますが、私は手順を書かない人に手紙を書きます。同日に発売されましたが、同じ質問に答えました。 *

同じ日に、チームを率いる人向けの本と手順を書かない人向けの本を出版しました。

9月2日の朝、私は長い間棚に置かれていた『Zero Basics Vibecoding（新しいタブで開く）』の表紙を見つめました。 21冊目の本でした。同じ日に、私の後輩の学生、Peng Jianwen の 4 冊目の著書『上司の最強の仕事スキル: TSMC からマネジメントを学ぶ、18 の体系的思考ツールは、正しく、より速く、より良く行うのに役立ちます!』を出版しました。』も同日に刊行された。

そうですね、この偶然のことを数秒間考えずにはいられません。この 2 冊の本のテーマは大きく異なります。彼は日々問題に追われている監督者向けに書かれていますが、私はフロントエンドとバックエンドの区別すらできない人向けに書かれています。 2冊の本の読者層はほぼ重なっていないので、一緒に本棚に並ぶことはないだろう。しかし、彼の本を読み終えた後、考えれば考えるほど、私たちは同じことを扱っているように感じました。

5 年前、私は TSMC のスーパーバイザー向けのクラスの指導を終えたばかりで、彼の本を開きました。

新しい本を開いたとき、私は自分が書いた記録を思い出しました。

2021年8月、私はその日の午後に数名のTSMC幹部に講義を行い、プレゼンテーションについての提案を与えると日記に書きました。 2 か月後、私は記事『思考の収量』を読んだ感想を書きました。冒頭の最初の文は次のとおりでした。私は TSMC 幹部のグループが教育トレーニングを実施するのを手伝っただけです。この 2 日間で、私は元 TSMC 運用効率マネージャー、彭建文氏の最新著作を読み始めました。

5年後の今日、私は彼の4冊目の本を読んでいます。その間、彼は “The Process of Thinking”（新しいタブで開く）も出版しており、私は彼が Web サイトで紹介した OGSTM Strategy Tool についても書きました。

これらの時点を合計すると、5 年以上が経過しています。過去 5 年間で、彼の Pinshuo イノベーションは急速に成長しましたが、実際にやるべきことは 1 つだけです。誰も明確に説明できない TSMC の一連の事柄を層ごとに分解し、他の人が従うことができる手順に変えることです。

プロローグのシーンは、草の根と監督者との間のギャップを説明しています。

この本のプロローグは非常に興味深く、非常に優れているので、この章だけでも入場料を払う価値があると思います。

彼は、TSMC での最初のポジションは生産管理エンジニアだったと書いています。かつて生産ラインにトラブルが発生し、製品が出荷できなくなったことがありました。彼はすぐに設備エンジニアに対処するよう通知し、生産ラインは正常に戻りました。当時、自己採点するとしたら80点以上を付けるだろうと言っていました。

それから彼は良い知らせを報告するために監督官室に入ってきました。監督者はうなずき、次の 2 つの質問をしました。

商品の発送ができず、お客様の納期が遅れてしまいます。すぐに顧客に通知しましたか?

納期が遅れるとのことですが、商品に間に合う予定はありますか？

彼は答えることができずにそこに立っていました。

このセクションが優れている理由は、意味が分からず、ただ写真が掲載されているだけだからです。彼の目には、問題は生産ラインの故障であり、それを修復することは満点です。彼の上司の目には、この問題には、生産ラインの修理、顧客とのコミュニケーション、納期の遅れという少なくとも 3 つの側面が関係しています。彼はその 3 分の 1 しか実行しませんでした。

この本はこの場面を次の一文で締めくくっている。草の根は問題を一点から見るが、監督者はこの点から多くの線、さらには表面全体を見る必要がある。

これを読んで立ち止まりました。これは監督者だけの問題ではないため、事件を担当したり、授業を始めたり、一人会社を経営したりする人は誰でも毎日同じ間違いを犯します。クライアントはウェブサイトが壊れていると言いましたが、私たちはウェブサイトを修正し、私たちが世話をしたと感じました。当初顧客が今日棚に並べる予定だった活動をどうするか、遅延を積極的に通知するか、次回はそれを回避する方法については、すべてが見えません。

トレーニングの 3 つのレベル: 正しいことを行う、迅速に行う、英雄に頼らずに良い方法を作る

この本の骨格は彼が実践の 3 層と呼ぶもので、これら 3 層の下に 18 個のツールがぶら下がっています。

最初のレベル、高効率、正しいことを行う: まず、これが解決すべき実際の問題であるかどうかを確認します。このレベルのツールには、AIG の定量的説明、構造化された 3 つの質問、同一ベンチマーク比較方法、なぜなぜ分析、ファネルモデルが含まれます。彼は非常に率直に言いました。このレベルで何か間違ったことをした場合、後でどれだけ早く実行したり、どれだけ投資したとしても、それは間違った場所での努力の無駄になるだけです。

第 2 レベル、高効率、物事を素早く実行し、最初から正しく実行する: このレベルには、スマートな問題解決 TS 手法、データ洞察スキル、レイヤー分解手法、比較差異分析手法、3×5 Why、および戦略 3 レベル手法が含まれます。このうち、3×5 Why は発生元、流出元からシステムソースまで追跡します。この本全体の中で最も難しい章だと思います。

第 3 層、良い手法を模倣できるように効率的なイノベーションを行う: この層は個人を飛び出して組織を扱います。逆思考の二分法、包括的な思考システムの戦略マップ、収穫精神の管理方法、PRA モデル、厳密なロジックの 18 の側面、そして最終的に OGSTM 戦略にまとめられ、着手されます。

著者の序文の中で、彼は私がとても気に入っているイノベーションの定義を与えてくれました。イノベーションとは、単に新しいものを発明することではなく、優れた実践を一人の有力者に依存しないようにすることであり、チームが模倣して継続的に最適化できるシステムになり得るというものです。

この文は、チームを率いる人にとって考える価値があります。多くのチームの問題は、マスターが存在しないことではなく、そのマスターだけがすべてを実行できるということです。

私が一番感じるのは 1 階です。一人の会社はここで最も死ぬ可能性が高いからです。

3 つのレベルの中で、最初のレベルが最も読むのが遅いレベルです。

理由は簡単です。第 2 レベルの効率の問題については、ツールに頼ることができます。 3番目のレベルの組織の問題については、正直に言うと、私一人ではあまり役に立ちません。しかし、「どのような問題を解決しようとしているのか?」という最初のレベルでは、解決に役立つものは何もありません。

この本の最初の章では、経営陣を「ほぼ」排除し、AIGの定量的記述を使用して利益を感情から測定可能なものに変えることについて述べています。いわゆる「ほぼ同じ」とは、「最近顧客からのクレームが増えているようです」「今月の業績が悪いようです」などの文章を指します。問題を説明しているように聞こえますが、まったく何も語っていません。「さらにどれだけ?」いつから？顧客からの苦情の種類は何ですか?誰と比べますか？

私は自分自身を確認しました。実は先月、「最近メールの開封率が下がっているような気がする」と言っていたのですが、それは通りました。この文章を、時間、数値、比較ベンチマークを伴う説明に変更すると、どの文字から開封率が低下し始めたのか、何パーセントポイント低下したのか、新規購読者から低下したのか古いリストから低下したのかなど、次に何をすべきかがほぼ自動的に浮かび上がってきます。違いは努力の違いではなく、問題が行動を起こせるレベルまで記述されているかどうかです。

これが一人会社の最も危険な点です。報告を終えた後、上司があなたにいくつかの質問をしてくれることはありません。生産ラインを修理したと言っても、顧客に報告したかどうかを真剣に尋ねる人はいません。

この 2 冊の本は同じ質問に答えています。AI は実行のしきい値を取り除き、明確に考えるためのしきい値を残します。

これを書いていると、冒頭の偶然に戻ります。

彼は著者のまえがきで、現在、AIはますます強力になり、情報はますます簡単になり、多くのタスクをより速く実行できるようになりましたが、管理者が実際にアウトソーシングできないのは思考と判断であると書いています。さらに彼は、「AI は知識を整理することはできますが、私にとって 30 年近くの実際の管理を経験することはできません。」と付け加えました。

新しい本の発売日に私が書いたことは次のとおりです。プログラムの書き方を突然覚えたわけではありませんが、何かを明確に説明できさえすれば、AI が私に同行して段階的に作成できることに気づきました。

この 2 つの文を組み合わせると、答えが得られます。

AI が実際に変えるのは、これを「実行」するためのしきい値です。以前は、Web サイトを構築するにはエンジニアを探す必要があり、バッチデータを分析するにはプログラムを作成できなければなりませんでした。あなたが明確に説明すれば、機械はあなたがタスクを完了するのを手伝ってくれます。私の本全体は、このしきい値がどのように消えるかについて書かれています。

しかし、そのしきい値が消えた後は、より裸のものが残ります。具体的に何がしたいのか、なぜあれでなくてこれなのか、誰の問題を解決することを目的としているのか。私の本ではそれを「何かを明確にする」と呼んでいますが、彼の本ではそれを「問題を定義する」と呼んでいます。名前は違いますが、詰まっている場所は全く同じです。

AI によって実行が高速化されるため、第 1 レベルのエラーのコストが以前よりも高くなるのではないかとさえ考えています。間違った方向に進んだとき、以前は気づいたら3ヶ月かかって取り組んでいたのが、今は間違った方向に進んで3日で終わって、また違うことをして、また違うことをやる。スピードは増幅器であり、何が正しくて何が間違っているかを増幅します。

これが、私が常にAI 製品開発の最大の敷居はテクノロジーではなく、明確に言うことであると述べてきた理由です。彼は監督者の視点で歩み、私は現場の視点で歩み、ついに同じ交差点で出会いました。

誰に勧めますか?

上司に昇進したばかりで枠組みも手元になく、勘と残業に頼る毎日を送っている人には、この本は非常に役に立つだろう。この方法を詳細に解説しているので、明日職場で試すことができます。

同じ質問が何度も出てくることにうんざりしている中級レベルの経営幹部であれば、第 2 レベルの章をゆっくり読む価値があります。

私と同じように一人で作業している場合、私の提案は次のとおりです。最初のレベルに直接ジャンプして、最初に 6 章を読んでください。 3 番目のレベルは脇に置いて、後で読むことができます。なぜなら、あなたの後ろで誰も質問しないなら、あなたが質問する必要があるからです。

さらに読む:

📚 書籍購入リンク: 「スーパーバイザーの最強の仕事スキル: TSMC からマネジメントを学び、正しくやり、より速く、より良くやるのに役立つ 18 の体系的思考ツール!」》（新しいタブで開く）

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