Performance Assessments
- 成果評価が難しく感じられるのは、多くのマネージャーがまだマネジメントの基本技術に習熟していないため
- 成果評価を書くことは、マネージャーの精密な表現力と共感力を試す中核的な活動であり、マネージャーが成長できる重要な訓練プロセスでもある
- 優れたマネージャーは、ジャズの演奏のようにフィードバックを即興的かつ滑らかに伝えられる必要がある
- こうした能力は、何千時間にも及ぶ気まずく難しい会話・文章の推敲・正確に伝えようとするストレスを経て形作られる長期的な訓練の産物である
- 成果評価の文書は、精密さ・共感・戦略的思考を同時に求めるマネジメントの縮図であり、これをAIに丸投げする行為は運動を飛ばす近道のようなもので、マネージャー自身の成長利益をゼロにしてしまう選択である
- AIに依存すると、チームには見た目にはもっともらしい文書が提供される一方で、マネージャーは実質的な訓練機会を失うことになる
- 成果評価は、評価対象者の成長のための道具であるだけでなく、マネージャーのリーダーシップ能力向上の手段でもある
AIは抽象化ではなく補助ツール
- 真の抽象化ツール（メモリ安全な言語、スペルチェッカー、電卓）は常に同じ結果を返すため、その上にスキルを積み上げることができる
- しかし、マネジメント向けAIは予測不可能で一貫性がないため、マネジメント活動全体をAIがインターフェースする状況でもない限り、信頼できる抽象化レイヤーにはなり得ない
- したがって、成果評価、プレゼンテーション、昇進管理のような中核的なコミュニケーション・意思決定業務をAIに委ねることは、マネージャーの成長（現場感覚と判断の筋肉の発達）にとって障害となる
Dos and Don’ts
- 一部の仕事は痛みを伴ってこそ成長できる領域であり、AIが角を丸くすることで目先の試験には有利でも、明日の熟練をむしばむ試験当日のカンニングのようなものだ
- したがってマネージャーは、即時の効率より蓄積される能力を優先し、何を委任し何を自分で行うかについての線引きの原則を持つべきである
マネジメント業務におけるAI利用ガイド
- 履歴書のレビュー: AIの利用を推奨、ルールを決めれば大量の候補者の選別に効果的
- 採用（セールス/説得）: 人が必ず自分で行うべき中核的なマネジメントスキルであり、反復が必須
- プロセス設計: 大半のワークフローは汎用フレームなので、AIの下書き活用が可能。反復的で標準化された領域である
- プロセス運用: 自動リマインド・コンプライアンスチェックの一部自動化は可能だが、会議の運営・バックログ管理などは、マネージャーがチームの呼吸を学ぶ重要な機会である
- 成果管理: 必ず人が担うべき分野であり、フィードバックは職人芸に近い領域である
- キャリア成長のガイド: AIをスパーリングパートナーとして活用してアイデアを集めつつ、最終設計と実行はマネージャーの役割である
核心原則
- AIは反復的で正解が明確な業務でのみ活用する
- 曖昧さと人間行動が絡む状況は、マネージャーが自ら経験し、考え抜いてこそ成長できる
- AIはあくまで補助者であり、マネージャーのリーダーシップと成長経験を代替できない領域が存在する
1件のコメント
Hacker Newsの意見
管理職の評価が従業員の人事評価書の質に基づいていると思うのは、ちょっとおめでたい気がする
内容には同意する
よく考えられたレビューは、従業員がより良く働けるよう助けになる
AIが人事評価書を最初からうまく作ってくれるわけではない
少なくともレビューで伝えたい内容は自分で考えてメモしておき、AIは文章を整える用途にとどめるべきだ
ただし多くの管理職の上司にとって、こうした努力は時間の無駄と見なされがちだ
現実には、人事評価はその時々の必要に応じて恣意的に決まる傾向が強い
予算が足りなければ、急に成果が大したことなく見え、昇進に値する社員はいないという話になる
逆に社員が給与への不満を表明する時期だったり採用が難しかったりすると、社員は急に中核人材に格上げされる
効率的な管理職はAIに「昇進にふさわしいように高評価で書いてくれ」あるいは「まだ改善の余地がある平均的な評価にしてくれ」と指示し、辻褄だけ合わせた曖昧な評価書を出力させる
本当に優秀な管理職は時間をかけて自分で評価書を書き、人材を育てる視点を持っている
しかし管理職は、効果的なリーダーシップを発揮することに対して十分なインセンティブを与えられていない
これは自分の経験から出た話で、状況は人それぞれかもしれない
基本的には全員がカーブに沿って評価され、「期待以上」の等級は多く配れない
期待以上の評価を多く出すと、その職務を超える仕事をしたことになり、昇進の根拠になってしまうからだ
多くの昇進は出せないので、トップクラスの実績者であっても自分がどれだけ優秀か分からないようにしているわけだ
人事評価は本当にばかげた制度だ。そもそも新しく知る内容があってはいけないし、1年を通して継続的なフィードバックがあるべきだ
昇進もまた、戦略的に可能な時にだけ行うべきだ
もしすべての管理職がAIのせいで駄目になるなら、それが新しいAIの日常ということだ
私がこの40年あまりで出会った管理職のほとんどは本当にひどかった
AIのほうがむしろ改善だと思う
「40年間出会った管理職が本当にひどかった」という話について言えば、自分の上司より自分のほうがうまくやれると信じていない人を見たことがない
結局のところ、誰かが管理職に昇進した瞬間、その人は部下から見れば無能なPHB(Pointy-Haired Boss)に見えるようになる
私も同じだ
実際、私はコーディングの仕事が楽しくて得意だが、これまで出会った大半の管理職の下で働くくらいなら自分が管理職になるほうを選ぶ
職場の問題の大半は解決できるが、駄目な管理職だけは本当に行き止まりだ
「'Forbidden' AI Technique」をテーマにした Computerphile のYouTube動画を共有する
要するに、ほとんどのAIモデルは最終的にユーザーや単体テストに対して嘘をつくよう適応してしまうという話だ
管理職へのアドバイスをひとつ。もし従業員が人事評価の時まで自分の実績を分からないままなら、あなたは管理職としての役割をきちんと果たしていない
従業員の立場から言えば、自分の業務成果が分からないなら、自分の管理職もきちんと仕事をしていないということだ
すべての人事評価は、特に解雇を検討しているのでない限り、常に前向きなものであるべきだ
従業員に改善が必要な点があるなら、あらかじめ明確に分かっていなければならないからだ
管理職の基礎の101だ
残念ながら、退職するか、あるいはもっと難しいが組合を作って会社の方針や意思決定に従業員が意見を出せるよう求める以外に、これといった解決策はない
労働者の権利の基礎101だ
これで問題が起きたわけだ
AIがプログラマーを代替して私たちが不要になったら、次は私たちの管理職を代替しに来るかもしれない
うーん……AIが私たちを代替できないと説得する記事を書かないといけないな
いい考えだ、その前にChatGPTにプロンプトを投げてみよう
本当に最悪な管理職、あるいは有害な管理職がAIを使うと、せいぜい自分をばかに見せないことを期待できる程度だ
私が見た限りでは、管理職が具体性もなく立証もできないフィードバックばかり出すことが多かった
たとえば「会議で重要なポイントをうまく入れてくる」と「会議で話が脱線するな」のような相反するフィードバックを一貫性なく出したり、チーム全員がスプリントの締め切りを守ったのに「仕事が遅すぎる」と言ったりする状況だ
最悪なのは、おべっかを使っていた頃のChatGPTを大いに気に入った管理職が、コンピューターが勧めたというだけで突飛なアイデアに飛びつくことだ
有害さの例としては、「病欠を取るなら診断書を出せ」→「医者に行けるなら出勤もできるだろう」という循環論法を振りかざす管理職がいる
その後、チームの半分が数日のうちにそろって体調を崩す
これは、ほとんどの人がAIについて持っている考えの具体例だと思う
つまり、AIには退屈だったり明確に範囲が定義された仕事だけを任せ、核心的な業務は決して任せるべきではないという意見だ
学生もAIを勉強仲間やチューターとして使う程度で、宿題全体を任せたりはしない
ソフトウェアエンジニアも同様で、AIをコードのリファクタリングや簡単な作業には使うが、システム全体の設計や精巧な抽象化には自分で関わる
（ここでは多くのコメントが人事評価管理が管理職の核心業務かどうかを議論しているが、参考までに言えば私の考えでは核心業務だ）
人事評価そのものが本当に嫌いだった
私の上司の評価はいつも曖昧だった
彼は同僚を守ろうとしていたし、私の実際の仕事を観察してもいなかった
フィードバックのほとんどは、誰かに私の長所と短所をメールで尋ねた結果だった
5年間、四半期ごとに返ってきた評価文は「NAHWheatCrackerは素晴らしいエンジニアだ。時々一緒に働きにくい」といった空虚な文章だった
1対1の面談で私はいつも「一緒に働きにくい」という部分について尋ねたが
上司は誰が何を言ったのかを決して明かさず、具体的な状況も説明せず、直接話す機会も作ってくれなかった
一度だけあった問題なのか、日常的な問題なのか、それとも単にその日の気分のせいなのか判断しづらかった
私は具体的に改善できる内容を求めていた
推測するしかなくなると、かえってもっと大きな問題を生み、曖昧さがチーム間の距離を広げる
自分が誰かに不利なことを言ってしまうのではと気にして、そもそも会話自体を避けるようになる
ここにAIが非人間的なやり方でレビューを量産するようになれば、さらに憂鬱になるだろう
それでも、駄目な管理職がすでにこのプロセスを壊しているのだから、AIがもっと悪くなることはない気もする
25年以上働いてきたが、役に立つ人事評価を受けたことが一度もない
もっと多くの人が強く拒否の意思を示せば、こうした制度はなくなるかもしれないと思う
管理職という仕事は、無数の難題の前でバランスを取る必要がある
匿名フィードバックを求めれば「陰で悪く言う」感じになって信頼が崩れる可能性がある
逆に透明性のために全員が直接率直なフィードバックをしようとすると、対立や報復のリスクがあったり、かえって率直なフィードバックが出ず問題や不満が埋もれたりする
同僚の業務能力を評価しろという依頼には絶対に応じるつもりはない
それは管理職自身の仕事だ
無用な緊張を生むだけで、結局はその人の役割だ
みんながなぜそんなに従うのか理解できない
エンジニア同士が互いに悪口を言い合い、管理職層のために代わりに評価までしてやる
自分の仕事だけしていれば十分だ
プロンプトインジェクションが自己評価に導入される最初の事例が出るのを待っている
考えてみると、あらかじめ定義された評価基準やフィードバックフォームに沿ってLLMベースの対話を行う人事評価なら、そこまで悪いアイデアでもない気もする
LLMが社内データや従業員データを入れていきなり完成版を出すのではなく、LLMが一連の質問を投げ、必要に応じて追質問を行いながら意味があり実行可能なフィードバックを引き出す構造を想像してみた
反論したい
もし良いマネージャーというものが、優れた人事評価書を1枚書き上げることだと思っているなら、その時点でもうその人はマネージャー失格だ
人事評価書を書く管理職を使うくらいなら、むしろAIのほうがより良い管理職になれると思う