とあるグループのマネジメント上の課題を抽出してほしい、との依頼があり、昔、システムコンサルティング業を営む会社に訪問したことがある。

当時、リーダーおよびメンバーにヒアリングをかけ、状況を聞き、チームのミーティングにも出席して様子を見た。

 

すると、問題は明白であった。

1.若手の力量は低い

2.リーダーの力量が突出している

3.ただし、リーダーはメンバーの力量と意欲には無関心である。

 

この会社ではリーダーが仕事をしていない。正確には「仕事をしているのだが、マネジャーとしての仕事をしていない」と言うべきか。

元インテルのCEOであるアンドリュー・グローブが述べている状況のとおりである。

人が仕事をしていないとき、その理由は2つしかない。単にそれができないか、やろうとしないかのいずれかである。

つまり、能力がないか、意欲がないかのいずれかである。(中略)

マネジャーの最も重要な仕事は、部下から最高の業績を引き出すことである。したがって高いアウトプットの妨げとなるものが2つあるとすれば、マネジャーとしての問題の取り組み方は2つあることになる。

それは“訓練”と“動機づけ”である。

特に気になるのは、リーダーの口がとても悪いことだ。

メンバーに若手が多く、また絶対的に知識が不足している人が多いので、下に対しては特に容赦がない。「バカ」だの「頭が悪い」だの、言いたい放題である。

 

リーダーは知識豊富で仕事もできる。その点において彼は「無知」ではない。リーダーのことを嫌うメンバーでさえ、リーダーの知識と経験には一目置いている。

だが、このチームにおいて真に「バカ」なのは、メンバーではなくリーダーであることに異論を唱える人はあまりいないだろう。

チームメンバーの多くは、リーダーが人の話を聞かず、自分の思い込みによって気まぐれに動き、理不尽に怒ることに対して辟易している。

つまりメンバーは「バカなリーダーの下で働くのは本当にうんざり」と思っている。

 

余談だが、バカと無知は異なる。

ためしに広辞苑をひくと、最初に書かれている説明は

・バカ おろかなこと

・無知 知識がないこと

となっている。要するに、知識があっても愚かな人は数多くいるし、逆に知識がなくても賢い人も、ということは十分あり得る。

 

上のチームの場合、端的に言ってメンバーは「無知」の状態であり、リーダーは「バカ」である。

 

そして、「無知」はたいがいなんとかなる。知識が不足している場合の対処は極めて簡単であるからだ。時間を使って知識を蓄えれば良い。

例えば、学校の勉強はその典型だ。テストができないのはバカだからではなく、辛抱強く知識を蓄えていないから、すなわち勉強不足だからである。

要は、無知に対しては「訓練せよ」で問題はない。

 

逆に「バカ」は、対処がとても難しい。

バカは知識のように「詰め込めばなんとかなる」という性質のものではなく、概念の問題、世界観の問題だからである。

例えば

「部下は知識が不足している」→「努力していない」→「だからバカだ」

という思考に対して、

「いや、知識が不足しているからと言って、努力してないとは限らないですよね?」

と聞いたり、

「努力できないからと言って、バカとはいえないですよね?」

と言ったりしても、彼に取って不都合な話は「存在しない」のと同じで、聞き入れてもらうことは難しい。

 

さらに、このリーダーは

「部下は仕事ができない」→ 「それはやる気がないからだ」→「やる気がないやつには教えられない」

と述べていたが、これも「彼がそう思いこんでいる」限り、なにも改善はしないだろう。

こういった思考の頑なさ、偏見、強い思い込み、視点の少なさ、そういったものを総称して、世間は「バカ」と揶揄するのである。

 

さて、残念ながら人間の歴史を見ると「権力を持ったバカ」は悔い改めるよりも先に、すげ替えられてしまうケースのほうが圧倒的に多い。

上の会社でも、結局「バカなリーダーの交代」によって、決着がついたのだった。

 

———————

 

余談だが「愛すべきバカ」という言葉に見られるように、「バカ」は必ずしも嫌われるわけではない。

むしろ好かれることもある。

 

人は皆、「わかりやすい人」が好きだ。

バカは、こだわりがあって、頑固で、見方が固定されているので、時に「非常にわかりやすい人」と思われる。

 

もちろん、それが自分の上司でなければ。という注釈付きではあるが。

 

 

【お知らせ】
生成AIを導入しても成果につながらない――そんな課題に向き合うためのウェビナーを開催します。
生成AI活用が当たり前になりつつある一方で、「思ったように成果が出ない」「手応えが感じられない」と感じている企業も少なくありません。
本ウェビナーでは、ティネクトが実際に経験した“失敗事例”を起点に、生成AI活用でつまずく本当の理由と、成果につなげるための考え方を整理します。
経営層、マーケティング責任者、オウンドメディア運営担当者の方に特におすすめの内容です。
ぜひご参加いただき、2026年に向けた判断軸をお持ち帰りください。


このウェビナーでお伝えする5つのポイント
・生成AI活用が「うまくいかなくなる構造的な理由」がわかる
・実際の失敗事例から、避けるべき落とし穴を学べる
・問題はAIではなく「設計」にあることが整理できる
・AIと人間の役割分担をどう考えるべきかが明確になる
・2026年に向けたコンテンツ投資・運営の判断軸が持てる

<2026年1月20日 実施予定>

生成AIを導入しても、成果が出ない本当の理由

“AI+人間”で信頼を築く企業だけが生き残れる時代へ。
失敗から学ぶ、これからのコンテンツ設計と生成AI活用の考え方をお届けします。

【内容】
第1部:しくじり先生の告白 ― 生成AI活用で何が起きたのか(楢原一雅)
第2部:客観解説 ― なぜ成果が出なかったのか、どうすべきだったのか(安達裕哉)
第3部:解決編 ― AI+人間で信頼を生むコンテンツ制作の考え方(倉増京平)


日時:
2026/1/20(火) 10:00-11:00

参加費:無料
Zoomウェビナーによるオンライン配信となります。


お申込み・詳細
こちらのウェビナー詳細ページ をご覧ください。

(2025/12/24更新)

 

【著者プロフィール】

Books&Appsの広報サービスについて

安達裕哉Facebookアカウント (安達の最新記事をフォローできます)

・編集部がつぶやくBooks&AppsTwitterアカウント

・すべての最新記事をチェックできるBooks&Appsフェイスブックページ

・ブログが本になりました。

(DORIS META F)