前職、数々の企業のプロジェクトに参加しなければならなかった私は、いろいろな会社の管理職の方々を比較し、「良い上司」と、「ダメな上司」を見分けることが重要な仕事の一つだった。
なぜならば、「ダメな上司」にプロジェクトの責任を持たせれば、まずプロジェクトはうまくいかないし、「良い上司」に責任を持ってもらえれば、多少のトラブルが発生してもプロジェクトはうまくいく。
コンサルタントはあくまでも部外者であり、成果が出るかどうかはその会社の社員の方々の働きぶりに依存する。そして、社員の方々に命令できる権限を持っているのは、その上司たちである。だから、プロジェクトが開始されると、私はまず「どの人が「良い上司」であるかを見極める」ことに多くの時間を割いた。
そして、どの組織にも、「良い上司」と、「ダメな上司」がいた。そして、面白いことに、「社内の評判が良い」からといって良い上司であるとは限らないし、逆も真なりであった。社内の評判が良いからといってその人に仕事を任せると、後になって「何もやっていない」ということが発覚し、大きな問題となってしまう。
だから、私は「良い上司かどうか」を見極める際に、社内の評判に依存しない判断基準を設ける必要があった。
もちろん万能の判断基準はない。時には全く当たっていないこともあった。だが、多くの会社で検証した結果、それなりに使える判断基準ではあったと思う。
「良い上司」と、「ダメな上司」を見分ける基準6つ。
1.「良い上司」は、部下の得意なことについての自慢話が多い。「ダメな上司」は、部下の苦手なことについての愚痴が多い。
「良い上司」は部下について話す際に、「アイツはこれができる」「アイツはこれがスゴイ」という自慢話が多い。「こんな面白い部下と仕事ができて幸せだ」という。
「ダメな上司」は、「アイツは◯◯ができない」「アイツは◯◯が苦手だ」という話が多い。
2.「良い上司」は、機嫌が良さそうに働く。「ダメな上司」は、機嫌が悪そうに働く。
「上司がどのように働いているか」は、部下に大きな影響力がある。そして、「良い上司」は大抵の場合いつも上機嫌だった。心中は分からないが、辛いことや、クレームをもらった時も「機嫌よく、しかしキチンと」対応していた。
逆に「ダメな上司」は、大抵機嫌が悪そうであった。もちろん、あからさまに当たり散らす、ということは無い。しかし、上司の機嫌が悪いことは皆知っていた。そのような上司は大抵の場合、「重要な事を知らされていない」事が多かった。
3,「良い上司」は、「ウチの会社の魅力」をきちんと語ることができた。「ダメな上司」は、「ウチの会社の課題」しか語れなかった。
「良い上司」は、もちろん会社の課題を知っていた。が、それについて言及する時は必ず「ウチの会社、仕事の魅力」についても語っていた。
「ダメな上司」は、「課題」しか見えておらず、部下に「うちの会社のいいところ」を伝えていなかった。
4.「良い上司」は、謝れた。「ダメな上司」は、謝れなかった。
どんなに能力が高い上司でも、人は必ず間違う。その時の態度は重要だった。
「良い上司」は、自分がまずい指示を出した時には非を認め、謝罪し、次の指示を素早く出した。軌道修正が早かった。
「ダメな上司」は、自分がまずい指示を出した時、それを正当化しようとして多くの時間を使う。軌道修正が遅いのだ。彼らは「謝ると自分の威厳が傷つく」と考えていた。
5.「良い上司」は、「自分と違う考え方をする人」を重視した。「ダメな上司」は、「自分と同じ考え方の人」を重視した。
会議などにおいて、「会社のため、顧客のため」という前提を貫いている限り、「良い上司」は、「自分と違う考え方をする人」を重視した。それにより課題に多くのアプローチができた。
逆に「ダメな上司」は、自分と同じ考え方の人ばかりを重視した。時には自分と違う考え方をする人を排除した。部下はそれを察し、「会社のため、顧客のため」ではなく、「上司の考え方を知ろう」と努力した。
6.「良い上司」は勉強した。「ダメな上司」は、過去の経験に頼っていた。
「良い上司」は昇進してなお、勉強し続けていた。情報を集め、本を読み、経験から法則を導き、実践から修正する。そして部下からも学ぶ。そういった地道な努力を積み重ねていた。
「ダメな上司」は、昇進すると勉強を止めた。「過去の成功体験」が彼らの判断基準であり、それに違反することは許されなかった。
部下を全くほめない「良い上司」もいた。人当たりのとても良い「ダメな上司」もいた。しかし、上の6つについてはそういったことと全くかかわりなく判断をすることができた。
ご参考に慣れば幸いである。
製薬・バイオ企業の生成AI導入は、「試行」から「実利」を問うフェーズへと移行しています。 (2026/01/19更新)
単なる理論ではなく、現場で成果を出す生成AI活用の“実装方法”を知りたい方に最適なウェビナーです。
本セミナーでは、製薬・バイオ企業でのPoC(概念検証)から得られた実データとノウハウを元に、「どこにAIが効くのか」「どこが難しいのか」を明確に解説します。

【開催概要】
・開催日:2026年2月12日(木)
・時間:12:00〜13:00
・形式:オンライン(Zoom/ログイン不要)
・参加費:無料(定員150名)
本セミナーでは、13チームのPoCで時間を50〜80%削減したノウハウを余すことなく共有します。適用可否の見極め、評価設計、失敗領域への対応方法、全社展開のガバナンス設計まで、実践的な内容です。:contentReference[oaicite:1]{index=1}
・製薬・バイオ・化学業界のDX/業務改革担当者
・AI導入プロジェクト責任者・企画部門・法務・人事などの全社展開担当者
・PoC設計や効果測定の「型」を学びたい方
・自社の生成AI活用を確実な成果につなげたい実務担当者
【セミナーの内容】
・生成AIの“適用可否”を短期間で見切る方法(PoC設計・評価の型)
・現場で成果を出すAI活用ノウハウ(バックキャスティング/プロンプト構造化 等)
・適用が難しい領域(PowerPoint・OCR 等)の整理と次の打ち手への転換
・横展開に向けたガバナンス設計とナレッジ共有
【登壇者】
奥田 真輔 氏
システム開発やITコンサルティングを経て、
外資系製薬企業で15年以上のITビジネスパートナーとして人事からコマーシャル、
メディカルなど製薬企業の様々な分野のプロジェクトに携わる。
現在はネクセラファーマ株式会社で、システムだけではなく、企業風土改革や業務改善をリードし、
日本発グローバルバイオ製薬企業にむけて、同社の成長基盤の構築に尽力している。
岡田 雄太(ワークワンダース株式会社 CTO)
野村総合研究所に新卒入社後、証券総合バックオフィスシステムやオンライントレードシステムなどの開発に従事。
その後、8 Securities(現SoFi Hong Kong)へ出向し、日本人唯一のエンジニアとして国際的なプロジェクトに携わる。
BOOSTRYでは信託銀行向けSaaSの立ち上げと成長を牽引。
WiseVineではCTOとして開発組織を30名規模に拡大し、プロダクト開発を推進。
2025年4月よりワークワンダース株式会社CTOに就任。AI活用を中心とした開発支援をリードする。
【お申込み・詳細】
こちらのウェビナー申込ページをご覧ください。
筆者Twitterアカウント▶安達裕哉(人の能力について興味があります。企業、組織、マーケティング、マネジメント、生産性、知識労働者と格差について発信。)
筆者Facebookアカウント https://www.facebook.com/yuya.adachi.58 (スパムアカウント以外であれば、どなたでも友達承認いたします)













