目標管理って、やってますか？
目標設定が半年ごとの会社もあれば、３ヶ月ごとの会社もある。目標は上司が基本は設定する場合もあれば、メンバーが設定する場合もある。
自分がMBO（Management by Objectives：目標管理制度）の用語を見たのは２００４年くらいかな。業界団体連携でIT人材育成のチームに入ったときで、その際にはMBO-SC（Self Control)が付いていたので、基本は自分で成長計画を作って伸ばしていくためのノウハウだと理解した。
その後、企業で評価制度（特に賞与部分）に活かせるようにMBOを取り入れるところが増え、その際に組織の方向性や課題と関係ない目標設定をされてもいけないということで、目標は上司が示すもの、というルールも出てきた。評価と連動することで、メンバーの士気と能力を高めるためにも、目標と評価は上司がやるといったもの。
目標設定を上司が行うと、いくつか弊害が出てきうる。
- 上司の管理負荷が一気にあがる。結果として管理者のなり手が少なくなる。
- メンバーが自ら課題や目標を調査をしなくなる。アンテナが鈍ってくる。
- メンバーが成長するかどうかは、上司のマネジメント能力にかかってくる。
自論だが、メンバーは一定の意欲がある人は、黙っていてもスキルは伸びてくる。上司が目標設定するメリットは、それが雑草のように様々な方向に向かうのを良しとするか、一定の方向に向けたいのかどうかの違い。メンバーが取り組む業務や課題には、向き不向き、相性みたいなものもある。メンバーへの役割のアサインメントと期待さえわかってれば、最初はメンバーが目標の候補を掲げることでも良いと思う。（評価制度と繋げて考えてしまうと、上司が勝手に先読みをして、「こんな目標がいいんじゃないかな」と高めのボールを助言してしまう。期末に評価をつけるときに、最高評価をつけるときに他部門のヒトと成果を比較するときに、アピールしやすい成果に繋がりやすい目標設定にしてあげると、結局はメンバーのためになるんじゃないかな、と。
最近はすごく流行りだから、DX人材になることを目標にするように、という目標設定も多いのかもしれない。経済産業省で、「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」*1をまとめてくれている。デジタル時代が、生成AI時代と名前が変わっていることも気にはなるが、なんとなく肝っぽい記載はここかな
（3）経験を通じて培われる、「問いを立てる力」「仮説を立てる力・検証する力」等
⚫ 生成 AI を効果的に利用するためには、どのような場面で AI を利用するべきなのか場面を自分で分析して考える力、問いを立てる力、生成 AI が返してきた生成物に対しての評価をする力、生成物をそのまま使うのかどうかを判断するための物事を批判的に考察する力などが改めて重要となる。これらの力は経験を通じて培われるもので、職種や役割に関係なく、ベースのスキルとして必要なものとなる。
⚫ 生成 AI の利用により、社会人が業務を通じて経験を蓄積する機会が減少しうるため、社内教育において実践的なトレーニングの場を設けていくことが重要である。
まあ、課題設定力・仮説検証力は大事だけどね。いずれにしてもSC（Self Control）なので、自分の成長が確認できるようにするのは、会社の成長だけではなく、というよりむしろ本人にとって大事。雑草魂かな。
生成AIが出てくると、社会人が業務を通じて経験を蓄積する機会が減少？それこそ仕事の向き合い方次第。生成AIが出てきて無駄仕事に長時間費やす必要もなくなるので、空き時間も増えて、より沢山の業務に携わることが望ましいと思う。短時間に沢山のテーマを課題にしうるから、切り替えがとっても大事。
