ROI事件ファイル No.572『人を探していたが、達成の物差しがなかった』
人を探していたが、達成の物差しがなかった
第一章：人が足りない、だが何を満たせば足りるのか
「AI開発ができる、高スキルのシステムエンジニアを探しているんです。相談できる企業を見つけたくて」
TechGenius社のAI・データ戦略室長、目黒達氏は、そう言いながら状況を語った。ソフトウェアメーカーだ。「内製開発が基本方針なんですが、社内エンジニアのリソースが足りない。製品へのAI組み込み、新サービス開発、社内AIツール——タスクが滞り気味で。早ければ今月から、自律的にAI開発を進められるSEに入ってほしい」
「以前も、人を確保しようとしましたか」とClaudeが尋ねた。
「しました」と目黒氏が答えた。「エンジニア紹介会社を通じて。でも、AIスキルが不十分で使えなかった。今回は同じ失敗を繰り返したくない」
「その人が入って、何がどこまで達成できれば成功、と決めていますか」と私が確認した。
「……決めていません」と目黒氏が答えた。「人を探すことばかり考えていました。何名を、いつまでに、どこまで進めるか。達成を測る物差しを、持っていない」
「達成の物差しがないまま探しても、良し悪しは判断できませんね」と私が応じた。「OKRで分解しましょう」
第二章：OKRが問う、目標に測れる主要成果を紐づける
「この案件には、OKRが必要です」
Claudeがホワイトボードに「目標（Objectives）・主要成果（Key Results）」と書いた。
「OKR——目標と主要成果とは、達成すべき目標を掲げ、それを測る主要成果を数字で紐づけるフレームワークです」と私が説明した。「肝は、目標を掲げるだけで終わらせないこと。何名確保する、いつまでに何割進める、と測れる成果を結びつける。物差しがあるから、人選も進捗も判断できる。過去の採用ミスマッチも、スキルの見極め基準がなかったから起きた。目標に成果を紐づける道具です」
「まず現状のコストを測りましょう」とGeminiがROI Polygraphを開いた。目黒氏から提供されたデータを入力する。
「月間のコストが出ました」とGeminiが読み上げた。「AI開発タスクの停滞による遅延工数が月平均百六十時間、時給三千九百円で月六十二万四千円。過去の採用ミスマッチによる無駄コストが月平均三十八万円。社内エンジニアのリソース逼迫による新規プロジェクト遅延が月平均四十万円。成果指標の不在による進捗の見えない停滞が月平均三十四万円。リソース再配分の不能による機会損失が月平均三十二万円。合計で月二百六万四千円。年間換算で約二千四百七十六万円」
目黒氏が数字を見つめた。「人が足りないことだけ見ていました。達成の物差しがないまま停滞するコストまで足すと、これほどとは」
「では、OKRで設計します」と私が続けた。
[目標——AI開発プロジェクトの成功を掲げる]
「最初に、目標を掲げます」とClaudeが言った。「AI開発プロジェクトの成功。これが向きです。ただし掲げるだけでは、達成したかどうか分からない。ここに測れる成果を紐づけます」
[主要成果——三つの数字で達成を測る]
「次に、主要成果を紐づけます」とGeminiが続けた。「一つ、高スキルSEを三名確保する。二つ、四ヶ月以内にAI開発プロジェクトを五割完了させる。三つ、社内エンジニアのリソースを再配分し、新規の遅延を解消する。数字があるから、達成が測れます」
[見極め——スキルを測る基準を先に定める]
「成果の次に、見極めの基準です」と私が続けた。「過去のミスマッチは、スキルを測る物差しがなかったから起きた。AI開発を自律的に進められるか、を測る基準を先に定める。基準があるから、同じ過ちを繰り返しません」
[再配分——社内リソースを組み替える]
「最後に、再配分です」とClaudeが続けた。「高スキルSEが入る分、社内エンジニアを新規プロジェクトへ組み替える。目標と成果に沿って、人を最適に配る。全体の遅延が解けます」
[投資回収を試算する]
「ROI Proposal Generatorで試算しましょう」とGeminiが提案した。
- 初期費用：OKR設計・高スキルSE確保・体制編成・リソース再配分・進捗管理設計費用合計五百万円
- 月次費用：SE稼働・運用継続費合算月二十二万円
- 月次削減効果：AI開発の加速によるプロジェクト進行＝月四十八万円（七割削減想定）、リソース再配分による新規遅延解消＝月三十六万円、スキル見極めによる採用精度向上＝月二十八万円、成果指標による停滞解消＝月三十万円、合計月百四十二万円
- 月次純削減：百四十二万円－二十二万円＝月百二十万円
- 投資回収期間：五百万円÷百二十万円＝約四・二ヶ月
「四ヶ月強の回収です」とGeminiが整理した。「効くのは、人を探すだけで終わらせず、目標に測れる成果を紐づける点です。物差しがないと、入っても達成したか分からず、ミスマッチも繰り返す。OKRで成果を数字にするから、人選も進捗も判断できる。投資が空振りしません」
目黒氏が数字を確認しながら言った。「良い人を探せば済むと思っていました。達成を測る成果を先に決めないと、良し悪しも分からない」
「OKRは、目標に測れる成果を紐づける道具です」と私が応じた。
第三章：目標と成果を紐づける導入計画
「進め方を整理します」と私がホワイトボードの前に立った。
「第一ヶ月——目標の確定と、三つの主要成果・スキル見極め基準の設定。第二ヶ月——高スキルSEの確保とプロジェクトへの参画。第三・四ヶ月——AI開発の推進と、四ヶ月五割完了の進捗管理。第五ヶ月——社内リソースの再配分と新規プロジェクト着手。第六ヶ月——成果の検証と目標の見直し。第七ヶ月以降——AI開発範囲の拡大、OKRの継続運用」
「良いSEが見つかれば、開発は進みますよね」と目黒氏が確認した。
「見つけるだけでは足りません」とClaudeが応じた。「進むのは、目標と成果が結びついているからです。何名を、いつまでに、どこまで、が数字で決まっていれば、入った人の働きも測れ、進捗のずれも早く直せる。過去のミスマッチは物差しがなかったから。OKRで成果を紐づけることが、確保より先です」
目黒氏がメモを取りながら言った。「人を探す前に、達成の物差しを決める。順序が見えました」
第四章：物差しが、人を活かした日
十ヶ月後、目黒氏から報告が届いた。
AI開発は、高スキルSEの参画後、大きく進んだ。「滞っていたタスクが、自律的に進むようになった。四ヶ月で五割、の目標も、数字を追いながら達成できた」と目黒氏は記していた。
採用のミスマッチも起きなかった。スキルを測る基準が、見極めを確実にした。「AI開発を自律的に進められるか、を先に測った。前のように、入ってから使えないと分かる、がなくなった」と報告書にあった。
最も大きな変化は、人選の判断に表れた。人を探すだけの状態から、達成の物差しで測る状態に変わった。「良い人を探す、で止まっていた。目標に成果を紐づけたら、誰が、何を、どこまで、が測れて、判断に迷わなくなった」と目黒氏は記していた。
社内リソースも組み替わった。再配分が、新規プロジェクトの遅延を解いた。「逼迫していた社内エンジニアを、新規に回せた。全体の滞りが消えた」と報告書にあった。
副次効果として、施策の見方が変わった。人でも施策でも、成果を数字で測る発想が根づいた。「進める、で終わらせるのをやめた。何を、どこまで達成すれば成功か、を先に決めるようになった」と目黒氏は記していた。
目黒氏の報告書の最後にはこう書かれていた。「AI開発の悩みは、良い人が見つからないことだと思っていた。だが本当の問題は、達成を測る物差しがないまま人を探していたことだ。OKRで目標に成果を紐づけた瞬間に、選ぶべき人も進捗も見えた。人を探す前に、達成の物差しを決めることが先だった」
人を探していたが達成の物差しがなかった会社が、目標と成果を紐づけて人を活かせる会社に変わった日、人材確保は当てのない人探しから、目標に測れる主要成果を紐づけて動かす設計に変わっていた、と記されていた。
「人材不足の相談は、たいてい『良い人を探したい』という形で来る。だが人を探す前に問うべきことがある。達成を測る物差しは、あるか。OKRが問うのは、目標と、それを測る主要成果だ。目標に成果を紐づければ、人選も進捗も判断できる。物差しなく人を探していた会社が、達成を数字にできた日、変わったのは人材の質ではなく、目標に測れる成果を紐づけて動かす視点そのものだった」
関連ファイル
使用ツール
- ROI Polygraph — 開発停滞工数・採用ミスマッチコスト・リソース逼迫の可視化
- ROI Proposal Generator — 目標と主要成果の紐づけを起点にしたAI開発人材確保の投資回収シミュレーション
