自分でやった方が早い
デザイン組織を率いるようになって何年か経つが、マネージャーになりたての頃のことをよく思い出す。
メンバーから上がってきたデザインを見て、「ここ、こうじゃないんだよな」と思う。フィードバックを言語化するのに10分かかる。それを受けて修正されたものを見て、また「惜しい、そこじゃない」と思う。もう一往復。結局、自分で手を動かした方が早い。20分で終わる。
あの頃、自分は間違いなくチームで一番手が速かった。そして、手が速いことがマネージャーとしての自分を確実に遅くしていた。
マネジメントで学んだこと
この罠から抜け出すのに数年かかった。
きっかけは単純で、物理的に手が回らなくなったからだ。チームが大きくなり、案件が増え、全部に手を出すことが不可能になった。仕方なく任せるしかない。すると不思議なことに、自分とは違うやり方で、でもちゃんと着地するケースが出てくる。自分のやり方が唯一の正解ではなかったと気づく瞬間がある。
他人は自分のコピーではない。これは本当にそうなのだが、自分で全部やっている間は、この認識に辿り着けない。任せてみて初めて、他者の判断にも筋があることがわかる。
もう一つ学んだのは、自分でやることの機会コストだ。デザインを自分で直している間、チームの方向性を考える時間は消えている。採用に向き合う時間も消えている。仕組み化の手間をかけたくないから自分でやる。でも自分でやり続ける限り、仕組み化のモチベーションは生まれない。今この瞬間が速いなら、それでいいと思ってしまう。
AIでも同じことをやっている
で、ここからが最近気づいたことなのだが、自分がAIに対して全く同じことをやっている。
Slackのメッセージを書くとき、AIにドラフトさせることもできるが自分で書いた方が早い。議事録を整理するとき、AIに任せることもできるが自分で構造化した方が精度が高い。一つ一つは正しい判断だ。部下に任せられなかった頃と同じ論理で、短期の速さを取って長期の拡張性を捨てている。
AIとの協働スキルは使わなければ磨かれない。どういうコンテキストを渡せば期待通りの出力が返るか、どこまで任せてどこから自分が介入するか。その感覚は場数を踏まないと身につかない。
誰かに頼む前提で考えると、タスク分解はうまくいく。これも部下への委譲と同じだ。「自分でやる」前提だとタスクは分解されない。頭の中で一気にやって終わり。でも「AIに任せる」前提で考えると、何をインプットとして渡し、何をアウトプットとして期待するかを言語化する必要が出てくる。この言語化自体が思考の整理になる。
有能さが邪魔をする
厄介なのは、この罠にはまりやすいのが有能な人だということだ。
手が速い人は、自分でやった方が早いという判断が実際に正しい頻度が高い。だから確証バイアスが強化される。AIの出力に手直しが必要なたびに「やっぱり自分でやった方がいい」という信念が裏付けられる。部下がミスするたびに「任せるべきじゃなかった」と感じるのと同じ構造だ。
よく言われることだが、選手として優秀だったことと、監督として優秀であることは、別のスキルセットだ。同じように、自分の手でアウトプットを作る力と、AIに方向を示してアウトプットを引き出す力は別物だ。
自分の作ったものへの執着も見落とせない。自分で書いた文章やコードには愛着がある。時間をかけた分だけ「これでいい」と思いたくなる。AIの出力には距離がある。だからこそ冷静に評価できるはずなのだが、距離があるがゆえに「これは自分のものではない」と感じて、採用をためらう。
任せ方を設計する
マネジメントで身につけた委譲の技術は、AIとの付き合い方にそのまま転用できる。
委譲の定石は、いきなり全部を任せないことだ。最初は小さなスコープで渡す。期待する出力を具体的に示す。上がってきたものを見てフィードバックする。少しずつスコープを広げる。新しいメンバーが入ってきたときにやることと同じだ。
AIに対しても、最初はアウトラインだけ作らせる。コード全体ではなく関数一つを書かせる。出力を見て、何が足りなかったかを次のプロンプトに反映する。この繰り返しの中で、自分の中に「ここまでは任せていい」というラインが見えてくる。
大事なのは、この学習に投資する判断を意識的にすることだ。今回は自分でやった方が早い。でもあえてAIに任せる。マネージャーが「今回は自分でやった方が早いけど、あえて部下に任せる」と判断するのと同じだ。短期の非効率を引き受ける覚悟がいる。
任せるほど文脈が育つ
委譲にはもう一つ、やった人にしかわからない効果がある。コンテキストの蓄積だ。
新しいメンバーに仕事を任せるとき、背景の説明に時間がかかる。面倒だから自分でやる。でも伝え続けていると、ある日から説明が要らなくなる。文脈が共有されたからだ。
AIにも同じことが起きる。自分がどういう文体で書くか、相手によってトーンをどう変えるか。最初はいちいち指示が必要だが、そのやり取り自体がコンテキストになる。
最近は一歩進めて、やり取りの中からAIが勝手に学ぶ仕組みを作っている。文章を直したら「このパターンを覚えて」と言うだけで、次から同じ指摘が要らなくなる。「この人にはこのトーンで」「依頼は相手に余地を残す」「箇条書きはマークダウンではなく丸番号」。蓄積されたルールが、次の出力の精度を上げていく。
部下が「この人ならこう判断するだろう」と先回りできるようになるのに近い。ただしAIの場合、暗黙知ではなく明示的なルールとして残る。人が異動しても消えない。自分の判断基準が、自分の外に蓄積されていく。
任せないと、この蓄積は始まらない。自分で全部やる限り、コンテキストは自分の頭の中にしかない。
自分一人分の速さでいいのか
「自分でやった方が早い」を繰り返すということは、「自分がボトルネックであり続ける」ことを選んでいるのと同じだ。
一人の処理能力には上限がある。部下に任せることでチーム全体の処理能力が上がったように、AIに任せることで自分一人の天井を突破できる。その可能性を「今は自分でやった方が早い」という判断で毎回閉じている。
マネジメントを経験した人なら、この構造に覚えがあるはずだ。プレイヤーとしての自分を手放すのは、最初は怖かった。でも手放した先に、一人では絶対に届かなかった成果があった。AIとの関係も、たぶん同じだ。
自分でやった方が早い。それは今日の話だ。半年後も同じことを言っていたいかどうかは、また別の問いだと思う。