概要
新しいものを生み出す旅路、本書が完成まで伴走者になる。蒸気のように実体のない「モヤ」からいかにして超益を生むＢＩＧ ＴＨＩＮＧＳが完成したのか！シドニー・オペラハウスから歴代オリンピックまで世界中のあらゆるメガプロジェクト、その光と影を真髄まで研究し尽くした巨星、渾身の書！
著者
ベント・フリウビヤ
経済地理学者。オックスフォード大学第一ＢＴ教授・学科長、コペンハーゲンＩＴ大学ヴィルム・カン・ラスムセン教授・学科長。「メガプロジェクトにおける世界の第一人者」（ＫＰＭＧによる）であり、同分野において最も引用されている研究者である。ネイチャー、ニューヨーク・タイムズ、ウォール・ストリート・ジャーナル、ＢＢＣ、ＣＮＮほか多数の著名学術誌や有力メディアに頻繁に取り上げられている。これまで１００件以上のメガプロジェクトのコンサルティングを行い、各国政府やフォーチュン５００企業のアドバイザーを務めている
ダン・ガードナー
カナダ在住のジャーナリスト、作家
ゆっくり考え、すばやく動く
ゆっくり考え、すばやく動く
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) November 16, 2024
最大や最速の誘惑から前人未踏をやる理由にし、ベストケースを想定するが
急ぎは無駄を生み、固定化してコミットメントの錯誤を起こし、予算超過、工期遅延、便益過小の1つ以上が99.5%になる
パイロットは楽観的にならず、迷えば目的に立ち返るhttps://t.co/DREt8TF275
直感を検証して調整する
直感を検証して調整する
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) November 17, 2024
アイデアはほぼ失敗するため、客観や数字、思考を検証して絞る目的に使い、実用最小限で総動員し、バージョン9で公開するピクサープランニングにする
調整し過ぎるとアンカーの価値を失い、独自性バイアスに捉われるため、判断に迷ったら調整しないhttps://t.co/DREt8TFzWD
チーム作りはコストをかける
チーム作りはコストをかける
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) November 17, 2024
AI時代に有用なのは暗黙知のため、経験がない時点で赤字とし、既存のモノや経験あるヒトを頼る
よい人たちをバスに乗せ、よい席に座らせれば、自由を与えても自らの責任で行動するため、管理に手間がかからず、激しい環境の変化にも対応できるhttps://t.co/DREt8TFzWD
ブラックスワンマネジメントする
ブラックスワンマネジメントする
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) November 17, 2024
やればやるほど例外が生まれやすく、平均でなくテールへ回帰し、生存者の物語はデータに勝つため、失敗した無名の中退者について調べる
マイルより細かいインチストーンで遅延を管理し、早い段階で原因を掘り下げ、初期の遅れで損切りするhttps://t.co/DREt8TF275
小さいモノで巨大なモノを作る
小さいモノで巨大なモノを作る
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) November 17, 2024
巨大な1つの場合、複雑な構造で完成まで便益を生まない
反復は学習の母であり、分業するほど単純作業で効率が上がるため、バラバラで作って後で組み立てる
フラクタル構造ならスケールをアップダウンでき、効率と美しさ、高品質を全取りできるhttps://t.co/DREt8TF275
AIと思考実験してみた
Q1: ブラックスワンマネジメントとはどのような考え方ですか？
ブラックスワンマネジメントは、予測不能な大事件（ブラックスワン）に備える考え方です。特に「平均」ではなく、極端な例や例外に注目し、成功だけでなく失敗からも学びます。この考え方では、小さな単位で進捗を管理し、早い段階で問題を見つけて対処することが重要とされています。
Q2: ビジネスを打者側とピッチャー側に分けると、どんな違いがありますか？
打者側は「数をこなして成功率を上げる」視点で、例えばピクサーの映画制作のように何度も試行錯誤して最良のアイデアを生むアプローチです。一方、ピッチャー側は「失敗が許されない」視点で、セキュリティや金融のように慎重で計画的な進め方が必要です。この違いが戦略の設計に大きく影響します。
Q3: 試行錯誤が許されないピッチャー型のビジネスでは、どうすれば柔軟性を持たせられますか？
AIやシミュレーションを活用することで、現実の失敗を再現しない形で試行錯誤を行う方法があります。製薬やサイバーセキュリティの分野では仮想的な環境でテストを重ね、最善策を導き出すことが可能です。これにより、現実での失敗リスクを最小限にしつつ柔軟性を確保できます。
Q4: イーロン・マスクのロケット開発に学べることは何ですか？
イーロン・マスクは、ロケットのエンジンを小さな単位に分けて設計しました。これにより、1つが故障しても他が機能を補い、全体が失敗しない仕組みを作っています。この考え方は、リスクを分散しつつ、柔軟性と信頼性を両立させるモデルとして学べます。
Q5: 工程を細かく分けることのメリットと課題は何ですか？
細かく分けることで、どの工程で問題が発生しているかを特定しやすくなり、原因の追求が迅速に行えます。また、再現性が高まるため、改善の精度も上がります。一方で、管理コストが増大したり、過剰にプロセス化することで柔軟性が失われる可能性があります。
Q6: 過剰なプロセス化を防ぐにはどうすればよいですか？
プロセスをモジュール化し、必要に応じて変更や修正が可能な形にすることで柔軟性を保つことができます。また、定期的にプロセスの有効性を見直し、不要なステップを削除することも重要です。さらに、自動化ツールを活用することで管理コストの負担を軽減できます。
Q7: 属人化を防ぐためにはどのような取り組みが必要ですか？
属人化を防ぐには、知識や手順を明文化し、チーム全体で共有する仕組みが必要です。さらに、マニュアルだけでなく、教育やトレーニングを通じてスキルを分散させることも効果的です。AIを活用してプロセスを標準化し、暗黙知を形式知化することも有効です。
Q8: インチストーンという考え方の強みは何ですか？
インチストーンは、進捗を細かく管理するアプローチで、マイルストーンよりも小さな単位で進行状況を把握できます。これにより、小さなミスやズレを早期に発見し修正できるため、大きな失敗を未然に防ぐことが可能です。また、解像度が高い進捗管理ができることで、より精密な計画立案が可能になります。
Q9: ピッチャー型ビジネスにおける失敗リスクを軽減する方法は何ですか？
小さな失敗の兆候を早期に捉え、すぐに原因を分析して修正する仕組みを作ることが重要です。特に、リスクが高い工程では冗長性を持たせ、多層的な防御を組み込むことが有効です。また、AIや自動化を使って繰り返しテストを行い、実際の環境での失敗リスクを事前に削減することも重要です。
Q10: 試行錯誤を通じて得た知見を最大化するために何が必要ですか？
試行錯誤の結果をしっかり記録し、分析して次の改善に活かすプロセスが必要です。また、試行の段階で反証可能性を考慮し、どの条件で成果が出たのかを明確にすることが大切です。これにより、再現性が高い方法論を確立し、成果を最大化することが可能になります。
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