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Will Forward Consulting株式会社
社長の判断を社員に伝えるには、まず「見るポイント」を3つ書き出す
研修・講演
一人の経験を、みんなの判断基準へ。青いウィリーとチームが、経験を共通の判断基準にまとめ、AIで試した結果から改善していく様子

社長やベテランの判断をほかの人に伝えたいときは、直近の見積や商談を一つ選び、「自分は何を見て良いと判断したか」を3つ書き出してみてください。

その3つを仮の評価基準としてAIに渡し、点数や評価だけでなく、理由も出してもらいます。そして、実際の提出結果や商談結果と照らし合わせる。これが、経験を皆で使える形にする第一歩です。

最初から完璧な基準は要りません。使う、結果を見る、修正する。この繰り返しで基準を育てていきます。

確認や相談が、いつも同じ人に集まっていませんか

福岡の社長さん、ベテランさん、トップセールスの皆さん。

見積を出す前も、提案をまとめるときも、「一度見てもらわないと進められない」。そんな仕事が、ご自身のところに集まっていませんか。

経験のある方は、何を見ればよいか分かっています。でも、その基準が言葉になっていなければ、社員には「良かった」「ここを直して」という結論だけが伝わりがちです。

それでは、次の仕事でも同じ確認が必要になります。社長が不在なら判断が止まり、後継者も、いつまでも判断の理由を学びにくいままです。

さらに、良いと思った商談が失注したときも、その経験を担当者だけが抱えてしまうと、ほかの人が次の商談に活かせません。仕事は増えているのに、組織で使える判断基準が増えていかない。ここに、見直す余地があります。

基準と実際の結果が残っていれば、「何を見落としていたか」を皆で検討できます。経験者の頭の中にある判断を外に出し、結果から学べる形にしていきましょう。

経験のある人が、何を見ているのか

たとえば、見積書を確認するとき。

金額や計算が合っているだけでは、安心してお客様に提出できないことがあります。希望納期に対応できるのか。追加費用が発生する条件は明確か。自社とお客様で、作業範囲の認識がそろっているか。

社長やベテランの方は、こうした点を経験から見ています。

営業トークなら、お客様の課題を確認できているか。提案の根拠があるか。次に何をするかが具体的か。
事業計画なら、売上予測の根拠があるか。実行する人や時期が明確か。必要な資金とのつじつまが合っているか。

この「見る点」と「良し悪しを分ける条件」を、評価基準として整理します。

最初は、社長やベテランの経験・考え方から、仮の基準をつくります。初めから完璧を目指す必要はありません。まず使い、実際の結果で検証し、足りない項目や条件を修正する。その繰り返しで、評価の精度を高めていきます。

経験から書き出した見るポイントを、まず仮の評価基準にするウィリーの図解
最初は、経験から仮の評価基準をつくる

基準は満たした。それでも、実際の結果につながらなかったら

以下は、仕組みを説明するための仮の例です。

事業計画書について、「売上予測に根拠がある」「実施内容が具体的」「資金計画に整合性がある」という評価基準をつくったとします。

AIで評価すると、その基準を満たしている。これなら十分だと考えて提出したものの、実際には採用されなかった。

仮の評価基準に沿ってAIが評価と理由を返す流れを説明するウィリーの図解
AIには、評価だけでなく理由も出してもらう

そのとき、評価と実際の結果を並べて、基準に何が足りなかったのかを検討します。提出先からの指摘など、確認できる情報をもとに、見落としていた評価項目や、条件の甘かった項目を探します。

たとえば、提出先から「計画を実行する体制の裏付けが不足している」と指摘されたなら、「担当者と役割が明確か」「必要な人員や協力先を確保できているか」を評価基準に追加・具体化する。その基準で元の計画をもう一度評価し、どこを改善すべきだったかを確かめます。

営業でも、「良い商談だった」と実際の受注を照らし合わせる

営業の評価でも同じです。

  • 相手の社長と会えた
  • 課題をかなり深く聞けた
  • 提示した金額への納得感があった

この基準を満たしていて、AIの評価も高い。それでも、実際には受注につながらなかったとします。

そこで、商談記録やその後のやり取りを振り返ります。金額への納得に加えて、購入を進める意思まで確認できていたか。決定するために必要な条件や、判断する時期を把握していたか。

これらは、追加を検討する項目の例です。失注の原因を決めつけず、相手から得られた情報や実際の経緯に照らし合わせ、基準に足りない要素を見つけていきます。

「相手が購入を進める意思と、その条件を確認できているか」を追加する場合も、印象だけで評価しないよう、どんな発言や合意があれば確認できたとするのかまで具体化します。

AIの評価と実際の仕事の結果を比べ、確認できる情報から不足していた評価項目を調べる図解
実際の結果と照らし合わせ、足りなかった項目や条件を検討する

実際の結果を、次の評価基準に反映する

最初に仮置きした基準は、使いながら何度も見直していきます。

  1. 社長やベテランの経験・考え方を言葉にし、仮の評価基準をつくる
  2. その基準で、AIに評価・理由・改善案を出してもらう
  3. 提出結果や商談結果など、実際の結果と照らし合わせる
  4. 基準を満たしていたのに結果につながらなかった事例を振り返り、足りない項目や条件を検討する
  5. 根拠を確かめながら基準や指示を更新し、元の事例と改善した事例を再評価する
  6. 更新した基準を次の仕事に使い、その結果からまた見直す

元の事業計画や商談記録、当初の評価、実際の結果、確認できた理由、追加・修正した基準、改善した事例をセットで残します。分かったことと、まだ仮説にとどまることも分けて記録します。

入力するだけで、AIがその判断を永久に覚えるわけではありません。更新した評価基準・指示・事例を保存し、次回の評価でも参照できるようにします。

実際の結果には、競合や相手の事情なども影響します。基準を満たせば必ず採用・受注されるとは限りません。だからこそ、結果を振り返り、基準に反映できるものを確かめながら改善を重ねます。

経験者の知識に、仕事の結果から得た学びを加える。それをほかの人も使える形で残し、自社の評価基準を育てていく使い方です。

社長やベテランの頭の中にあった判断を外に出し、基準と実際の結果を皆で検証できるようにする。一人の経験に頼っていた判断を、組織で確かめ、修正し続けられる体制につなげていきます。

チームで根拠を確かめて基準を更新し、再評価と実際の結果の検証を繰り返すウィリーの図解
基準を更新し、次の仕事で使い、皆で検証を重ねる
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