ロバート・ロゲマン氏は、全米規模のクレーン、クレーンサービス、リギングソリューションプラットフォームであるLift Solutions HoldingsのCEOである。
クレーン、クレーンサービス、フック下ソリューション業界において、当社はしばしば使用中の建物に天井クレーンを設置する。安全性と物流上の要件は包括的かつ不可欠である。
これらの要件には、建物の耐荷重を決定するためのエンジニアリングレビュー、ランウェイ公差の確認、横方向ブレーシングの必要性のテストが義務付けられている。提出すべき高所作業許可証、フォークリフトの通行ルートの確保、決定すべき重要なリフト計画がある。スペースの制約、頭上の危険、精密なエンジニアリング公差が組み合わさり、複雑な作業が生まれる。
正しく実行されれば、設置は安全で効率的であり、建物とそこに居住する人々への影響を最小限に抑えることができる。しかし、プロジェクトを完了するには、忍耐力、思慮深いチーム、そして意思決定者間のコンセンサスが必要である。
この業界は、リーダーシップと、天井クレーンの設置のような大規模な作業との類似性について考えさせてくれた。リーダーシップは巨大なものを動かすことに似ている。急いではならないし、単独で行ってもならない。
AIが数秒で一連の計算を実行する中、リーダーは何が起こったかを判断し、何が起こるかを予測し、何をすべきかを処方する手段を、息をのむような速さで手に入れている。リーダーはデータを使用してより速い意思決定を行っている。そしておそらく、より性急な意思決定を行っている。
テクノロジーが意思決定のペースを速める中、それが判断を急がせることを許してはならない。そこで、スピードを通じてどのようにリードするかを評価するために、一時停止しよう。
計算と意思決定
米国家核安全保障局（NNSA）の初のエクサスケールスーパーコンピューターであるエル・キャピタンは、1秒間に1.809京回の計算を実行できる。これは、1日に3万5000回の意思決定を行う種にとっては理解不能である。
しかし、計算と意思決定は重ならない。リーダーは、個人の安全（最も重要）、顧客満足度、組織文化、長期的な運営、その他多くの要因に関して日々意思決定を行う。彼らはそれらの意思決定を、AIツールが情報提供すべきだが必ずしも影響を与えるべきではない、さまざまな要因、インプット、モデルに基づいて行う。
科学誌Natureに掲載された最近の研究は、大規模言語モデルが人間の社会的意思決定をどのように予測するかを評価した。研究の知見の中で、人間は生死に関わる意思決定を検討する際、機械よりも他の人間に対して「より高い感受性」を示した。
「AIモデルの保守主義と論理的推論への依存は、進化論的および生活史的前提、心理的変数、社会的制約を統合する人間の意思決定とは対照的である」と2025年の研究は発見した。「プログラミングやデータ分析などの技術的タスクでは優れているが、現在のAIモデルは社会的および生態学的領域における人間の意思決定を予測するのに依然として苦労している」
IBMがブログ投稿で指摘したように、人間はコイントスのような無害なものにさえ、意思決定をアウトソーシングすることに抵抗がない。そして、リーダーの約70%が、AIベースのツールの主な利点として「意思決定の改善」を挙げている。
AIは人間の意思決定を支援する上で非常に価値があるが、それに取って代わるものではない。ここで、リーダーは意思決定のプロセスとペースに対するコントロールを維持しなければならない。
意思決定における時間の価値
内省的な意思決定と非効率的な意思決定には違いがある。マッキンゼーによると、優柔不断はフォーチュン500企業に年間最大2億5000万ドルの人件費の無駄をもたらす可能性がある。AIは確かにより迅速なプロセスを推進する。
しかし、時間とチームに依拠する思慮深いアプローチを取るリーダーは、顧客と企業のためにより良い意思決定を行う。その利点は数多くある。
1. より多くのインプットがより良い意思決定を生み出す。賢明なリーダーは、さまざまな情報源から事実を収集し、仮定をA/Bテストし、代替案を求める。このプロセスは、盲点を特定し、感情的なバイアスのバランスを取り、ノイズの上にデータを持ち上げるのに役立つ。
2. 時間は合意を構築する。熟考し、幅広い視点を求めることで、リーダーは下流での摩擦の可能性を軽減する。時間を使うことは、人々を会話に引き込むだけでなく、彼らをステークホルダーにし、最終的には元が取れる。
3. 忍耐は意図しない結果から守る。リーダーはしばしば、適切な検討を与えないことで悪い意思決定を行う。思慮深いプロセス（遅い必要はない）は、リーダーにチームメンバー、顧客、コスト、文化への意思決定の影響を予測する能力を与える。また、意思決定の実行を容易にする。
4. 思慮深さは信頼性を伝える。従業員とステークホルダーは、意思決定の影響を考慮するリーダーを信頼する。時間をかけることは、成熟、判断力、規律を示す。
5. 時間を使うことはストレスを軽減できる。思慮深さを躊躇と間違えてはならない。慎重に下された意思決定に基づいて行動するリーダーは、緊急対応や手戻りの必要性を減らすことで時間を節約する。思慮深い意思決定は、実行をより速く、よりクリーンにする。
単独で行ってはならない
ハーバード・ビジネス・レビューでビル・フリン氏が述べているように、リーダーは自分自身を英雄と見なすべきではない。リーダーは問題を解決する能力とともに成長する。しかし時間が経つにつれ、「価値を意思決定と同一視するリーダーは手放すことに苦労し、自らのビジョンのボトルネックになる」
NNSAのスーパーコンピューターであるエル・キャピタンは、数百万人の従業員よりも多くの方程式を解く能力を持っている。そのテクノロジーを使用しないのは無責任である。しかし、意思決定のバンカーに自らを孤立させるリーダーは、多くの否定的な結果のリスクを冒す。
1. 単独で行うことはめったに速くならない。協働なしでは、リーダーは他の声が解決したであろう問題に苦労する。彼らの直線はループになる。
2. 狭い思考は盲点につながる。最善の努力にもかかわらず、リーダーには視野を制限する壁とバイアスがある。例えば、建物の耐荷重をテストする新しい方法を研究したエンジニアは、設置の問題を迅速かつ安全に解決できるだろう。
3. 単独で行うことは個人的な燃え尽きにつながる。すべての動きを単独で背負うリーダーは臨界質量に達し、一緒に働くことも、そのために働くことも不可能になる。ストレスを軽減するのではなく、ストレスを生み出すリーダーになってはならない。
4. 孤独なリーダーはチームを疎外するリスクがある。リーダーは表向きには信頼する人々を雇用する。それらの人々が働くことを禁じることで、リーダーはその信頼を切り下げ、アイデアのパイプラインを閉じ、才能を競合他社に追いやる。
AIは巨大な力を表し、企業にかつては編集に数週間または数カ月を要したリアルタイム分析と対応する洞察を提供する。意思決定プロセスへの影響は変革的である。
しかし、リーダーは意思決定のあらゆる側面において「速さ」をデフォルト設定にすることを許してはならない。そのプロセスは深み、規律、感情的な核心、そして人間性を失う。
スピードはリーダーを「完了」に向かって押しやる。代わりに、私たちは常に「正しく完了」を選ぶべきである。
