マネジメントの話をすると、なぜか人事の話にされる
目標を立てて、対話して、振り返る。この話をすると「人事の話ですね」と言われます。人事に持っていくと「マネージャーの問題ですね」と返ってくる。誰の話でもないまま、間に落ちていく。この構造をどう捉え直したかを書きました。
評価制度に、全部を載せなくていい
「制度より運用」と言い続けていますが、評価制度を否定したことは一度もありません。むしろ大事だと思っています。問題は制度の中身ではなく、必要なことを全部「評価制度として運用しよう」としてしまうことです。一つひとつは正しいのに、足し合わせると回らなくなる構造について書きました。
AI活用でもめるのは、使い方ではなく境界線
人事の現場でAIの話をしても、もう驚かれません。知られてはいる。でも使えていない。そして実際に導入が進みはじめると、次に起きるのは操作の問題ではなく、どこまでをAIに置き換えるのかという境界線をめぐる部署間のもめごとです。これは使い方ではなく、経営が決める話だと思っています。
新規事業は、成果で評価してはいけない——9割が失敗する仕事に、どう報いるか
大企業の新規事業で累積赤字を解消できたのは7%。成果で評価する制度のままでは、挑戦した人はほぼ確実に報われません。「思いがあれば」が評価設計の放棄である理由と、検証された仮説・再現できる知見をKPIにするプロセス評価の設計を書きました。
ノーレイティングとは——「評価をやめた会社」は、文化と新陳代謝をどう作るのか
ノーレイティングとは、年次評価や評点付けを廃止して高頻度の対話に置き換える人事手法です。ただし報酬がある限り序列は消えず、絶対評価すら実質は相対評価になります。導入前に答えるべき3つの問い（意味付け・文化・新陳代謝）と、ノーレイティングと年功序列が同じ「能力を測れない」問題への回避策であるという整理を書きました。
「マネージャーの当たり外れ」の正体——コレドウ大感謝祭 第2回レポート
30名を超える方にご参加いただいた大感謝祭第2回のレポート。今回から「コレドウ・パフォーマンスマネジメント全書」を1章ずつ解説する連載が始まりました。第1章のテーマは「マネジメントがうまくいかないのは、マネージャーのせいではない。経営の設計の問題だ」。当たり外れの正体と、「決めましたか？」では届かない3つの問いをお届けします。
「じゃあ、人事に伝えておきますね」——目標と評価は、いつから“人事の話”になったのか
経営の話として目標を持ち出すと、「人事に伝えておきますね」と返ってくる。目標と評価が“人事の施策”になった構造と、給与は結果・目標は未来への投資という理屈、そして評価を「答え合わせ」にするマネジメントの話を書きました。
評価運用の支援サービスの選び方——研修・制度コンサル・ツール・伴走支援は何が違うのか
評価運用の支援サービスは大きく4類型——管理職研修・人事制度コンサル・タレントマネジメントツール・運用定着型の伴走支援。課題が「設計」なのか「運用」なのかで、選ぶ相手は変わります。それぞれの得意領域・限界・費用感を公平に整理しました。
OKR、「特性」をわかって使っていますか？——名前だけ輸入すると、いちばん効かない
「うちはOKRです」がうまくいかないのは、MBOになっているからではなく、OKRの“特性”を理解しないまま名前と型だけを輸入しているから。効くのは、A（アクション）を足して毎週接続を振り返る運用と、良いOを“状態”で書くこと。そして結局は「で、何がしたいの？」の話。
「定性目標」なんて、存在しない——「本を5冊読みます」を目標と呼ばないために
「本を5冊読みます」という目標、期末に「10冊読んだので200%達成です！」と返ってきて揉めた経験はありませんか。定性のままの目標なんて存在しない——期日と状態の定義で、目標は必ず定量になります。成果はボーナスへ、能力は基本給へ、という持論まで。
パフォーマンスマネジメントとは——目標・対話・評価を回し続ける経営の本業
パフォーマンスマネジメントとは、パフォーマンスを出し続けられる仕組みをつくること。その中核にあるのが、目標・対話・評価のサイクルです。評価を廃止して失敗した米国企業と、目標を保管し続ける日本企業は、同じ場所で間違えている。ノーレイティングの実証データと数百件の目標採点データから、点ではなく線で回す方法を書きました。
なぜ評価制度は「作っても回らない」のか——評価運用を定着させる設計
評価制度はある。等級も評価シートもある。なのに「回っている」実感がない——。多くの会社のこの「やりっぱなし」は、制度ではなく運用の問題です。評価運用をどう定着させるか、その設計を書きました。
その人事制度、「作った瞬間」は完成でも、「給与に載せた瞬間」に失敗する
長くて複雑で、運用が考えられていない人事制度は、作らないほうがいい。作ってしまっても、給与に載せる前に立ち止まったほうがいい。複雑さが形骸化を生む構造と、“載せる前”という唯一の引き返しどころについて書きました。
AIで“作る”のは簡単になった。それでも破綻するのは、いつも運用だ
同じAIに対して「嘘つき」と「すごい」が同居するのはなぜか。判断を任せると怒り、作業を任せると感動する。コードは動いた瞬間に正解に見えますが、壁打ちと同じレベルのミスが見えないまま埋まっています。AIの問題ではなく、使い方と期待値の問題です。