2026.03.05 2026.03.05

DXが陥る最適化の罠-あなたの組織は何を測定し、見落としているか

リプリパ編集部

前回の記事で紹介した、イチロー氏が警鐘を鳴らした「みんなで同じことをやっている」野球。データが示す最適解に全員が収束し、予測不可能性や多様性、個性が失われる「最適化の罠」は、実はビジネスの世界でも同じ構造で起きています。

あなたの組織は、何かを測定・分析する中で、重要なことを見落としていないでしょうか？測定可能な指標だけに注目し、測定できない重要な価値を失ってはいないでしょうか？

イチローが警鐘を鳴らす『退屈な野球』の正体-最適化が試合を壊す!? ビジネスと同様に、勝敗や優劣、順位がハッキリと数値で示される、厳しいプロスポーツの世界。ここでも、AIやIoTセンサー、カメラなどの活用が進み、データ収集と分析がより重視される傾向にあります。実は、ますます高度化するデ […]

Contents

ビジネスにおける最適化の罠パターン
測れないものの真の価値
データが価値を生むパターン
管理か？支援か？目的の違いが生む決定的な差
DXの本質とは何か？何のために変革するのか？

ビジネスにおける最適化の罠パターン

KPI管理の落とし穴

多くの企業が「データドリブン経営」を掲げ、KPI（重要業績評価指標）で組織を管理しています。売上高、利益率、顧客獲得単価、離職率など、測定できる数値を設定し、その達成度で評価しています。

例えば、コールセンターの応答時間が典型的な例です。「平均応答時間を30秒以内にする」というKPIを設定すると、オペレーターは素早く電話を切ることを優先するようになります。結果として、顧客の悩みは完全には解決せず、顧客満足度は低下してしまいます。測定しやすい「応答時間」が目的化する一方で、測定しにくい「問題解決」が軽視されます。

この問題は、測定しやすい指標だけがKPIとして設定され、それが組織の行動を歪めてしまうこと。KPIそのものが悪いわけではないにもかかわらず、測定しやすい指標だけを追いかけた結果、測定されない価値が失われてしまいます。

Gallupの2025年調査によれば、グローバルのエンゲージメント率は2024年に21%に低下し、それによる生産性損失は年間4,380億ドルに達しました。一方で、高エンゲージメント企業は23%高い生産性と21%高い収益性を実現しています。この差は、管理のためのKPIか、支援のためのKPIかの違いです。

出典：Gallup（2025年）、HR Dive（2025年4月）、Workday（2025年8月）

効率化が創造性を奪う

DXの文脈で「業務効率化」が叫ばれ、工数削減や自動化、プロセスの標準化が重視されています。これらは必要なことですが、測定可能な工数だけが削減対象になっているとしたら危険です。

例えば、業務フローの効率化の一つとして、会議時間の削減はよく指摘されがち。「会議は30分以内」というルールを徹底すると、確かに総会議時間は減ります。しかし、複雑な課題について深く議論したり、部門間で摺り合わせする時間が失われ、結果として意思決定の質が下がってしまいます。さらに、「正式な」会議以外で記録に残らないネゴシエーションという、シャドー化の弊害も。ここでも、「時間」は測定できますが「議論の質」は測定できません。

Slackなどのビジネスチャットツールでも、即レス文化が広がると、深い思考の時間が失われがちです。「返信速度」は可視化される一方、「思考の深さ」は可視化されないから。組織全体が「速さ」という測定可能な指標に最適化されれば、「深さ」という測定困難な価値が失われるのは当然です。

McKinseyの調査では、2030年までに創造性や批判的思考といった高度な認知スキルの需要が19%成長する一方、基本的なデータ入力や処理スキルは19%減少すると予測されています。AIなどによる効率化によって削減されるのは、単純作業だけではありません。深く考える時間や試行錯誤する余裕、創造性を発揮する機会も同時に失われているのです。

出典：McKinsey（2025年9月）、Gartner（2024年10月）

人事評価システムの副作用

人事評価システムは、公平性と透明性を担保するために設計されます。360度評価やコンピテンシー評価、OKRなど、人事評価システムは年々高度化しています。しかし、ここでも評価項目として設定された項目だけが重視され、評価項目にないことは軽視されがちです。

ある企業で、詳細なコンピテンシー評価を導入したケースを考えます。リーダーシップやコミュニケーション力、問題解決能力など、さまざまな項目を5段階で評価しする制度です。すると社員は、会議で発言回数を増やしたり、報告書を丁寧に作る、上司に積極的に相談するなど、「評価されやすい、見える行動」を取るようになります。

成果主義や相対評価を導入すると、問題はさらに深刻化します。同僚は競争相手になり、協力よりも競争が優先されます。他者と協力したり、支援している場合ではなく、情報共有は減り、ノウハウの属人化が進み、チーム内の雰囲気は最悪に。

実際、85%の従業員が「不公平な評価を受けたと感じれば退職を検討する」と回答しています。さらに、Deloitteの約5,000人のマネージャーを対象とした研究では、評価の62%が「評価者個人のバイアスによるもの」だと判明しました。これは、評価システムそのものの構造的限界を示しています。

出典：Harvard Business Review（2025年6月）、SelectSoftwareReviews（2025年1月）、ThriveSparrow（2025年7月）

顧客満足度スコアの罠

マーケティングにおいて、NPS（ネットプロモータースコア）やCSAT（顧客満足度スコア）、CES（顧客努力指標）などは、顧客満足度を計測する代表的な指標です。これらを向上させることが、カスタマーサクセス部門の目標です。しかし、それ自体が目的化すると、本質から外れていきます。

例えば、「購入後、一週間以内にレビュー依頼メールを送る」「高評価をつけてくれた顧客にだけフォローアップする」「低評価の可能性がある顧客には調査を送らない」など、最適化の方法はいくつもあります。結果として、測定可能なスコアは上がりますが、測定できない「本質的な満足」は後回しに。

むしろ、不満を持つ顧客の声が届かなくなり、測定している満足度と、実際の満足度が乖離していく事態を招きます。測定できるものだけに最適化してしまうと、測定できない本質が見えなくなってしまいます。

間違った最適化に共通する構造

これらの事例に共通するのは、以下の構造です。

測定できるものだけを追求する→測定できない価値が失われる
短期の数値改善のみを目指す→長期の本質的価値が犠牲になる
個人の個別最適を追求する→チーム全体の最適が実現しない

確かに、経営判断には数値が必要です。しかし、測定できるものだけが意思決定の対象になると、測定できない価値が排除されてしまいがち。最悪なのは、それらの存在にすら気付かないことです。

前回のイチロー氏の言葉を借りれば、『みんなで同じことをやっている』『データでがんじがらめにされて、感性が消えていく』状態。データが示す最適解に収束すれば、多様性と創造性は失われていきます。

測れないものの真の価値

「測れないものの価値」も、スポーツで考えると一目瞭然です。

例えば、100 mを速く走る方法を考えてみましょう。速くゴールすることがKPIなら、人が自分の脚で走るより、自転車やバイク、車、ロケットなど、技術を使えばいくらでも速く目的を達成できます。しかし私たちは、人間が自分の力で走るのを見たいわけです。100 mを自分だけバイクで走り、自力で走る他者に勝つのはナンセンス。その人が、同じ条件で他者と競い合ったり、過去の自己ベストを更新し、ゴールを走破することに観衆は感動するのです。

スポーツも、「勝負を決める」結果だけが重要なら、じゃんけんやくじ引きで十分のはず。タイパ・コスパ的にも全く無駄がありません。しかし、データで完全に最適化されたゲームは、確率論の実行にすぎません。私たちは、人間が判断し、感性で勝負し、感情が揺れ動く中で、予測不可能なドラマが生まれる瞬間を見たいはずです。

データが価値を生むパターン

誤解のないように繰り返しておくと、データ活用そのものが悪いわけではありません。データの使い方によって、価値を生むパターンと、価値を壊すパターンがあることを知る必要があるのです。

支援としてのデータ活用

データから弱点を発見し、育成につなげることは、管理ではなく支援に不可欠なデータ収集・分析です。例えば、売上データを「営業担当者の評価」に使うのではなく、「営業担当者の成長支援」に使うことは有効です。どの商品の提案が得意または苦手か、どの顧客とのコミュニケーションに課題があるか、どんなメンバー構成だとチームの能力を最大化できるか。

また、データをチェックすれば、業務フローを可視化し、本当のボトルネックがどこにあるかを特定できます。「誰がサボっているか」を監視するのではなく、本質的な課題を特定する。その課題解決のために何が必要かを考えることは、単純な工数削減ではなく、本質的な改善のためのデータ活用といえます。

効率化の目的は、同じ時間でより多く働くことではなく、より価値の高い仕事に時間を使えるようにすること。データから個人の強みを発見し、その強みを活かせる部署に配置すれば、個人とチーム両方のパフォーマンスが上がります。

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成長を促すフィードバック

スポーツでは、トラッキングデータが選手の怪我予防や成長支援に活用されています。疲労度を可視化し、過度なトレーニングを避ける。個人の特性に合わせたトレーニングメニューを作成する。これらは、選手を管理するのではなく、支援するためのデータ活用の例です。

ビジネスでも同様に、評価ではなく、学習のためのデータ活用は可能です。例えば、コールセンターの通話記録を分析して、よくあるエラーパターンを抽出し、トレーニング教材を自動生成できます。過去の失敗から学ぶことは、未来の成長になります。

CursorやDevin、Clineのようなコーディング支援AIも、プログラマーの評価に使われるわけではありません。コードを提案したり、エラーを指摘し、より効率的な設計やコードの書き方を示します。

発見を生む分析

データ分析の最大の価値は、人間が気づかなかったパターンを発見することです。将棋でAIが示した新手が棋士たちの研究を深めたように、データは人間の思考を拡張する道具になります。

例えば、購買データを分析すれば、顧客自身も気づいていない潜在ニーズを発見できます。想定外の顧客行動や思いもよらないクロスセル・アップセルの機会、隠れた需要など、データは新しいインサイトを示してくれます。これは、表面上のスコアを上げるためではなく、顧客をより深く理解して、顧客満足度をアップさせるためのデータ活用例です。