「無能すぎる管理職」がよく口にする言葉・ワースト1

「無能すぎる管理職」がよく口にする言葉・ワースト1とは？
そう語るのは、これまで4000社以上の導入実績がある組織コンサルタントである株式会社識学の代表取締役社長・安藤広大氏だ。「会社員人生が変わった」「もう誰も言ってくれないことがここに書いてある」と話題の著書『リーダーの仮面』では、メンバーの模範として働きつつ、部下の育成や業務管理などで悩むリーダーたちに「判断軸」を授けている。この記事では、本書より一部を抜粋・編集し、注目のマネジメントスキルを解説する。（構成／種岡 健）

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「その一言」が
みんなを混乱させる

　管理職にとって「言い方」は重要です。
　1つは、「主語を曖昧にしない」ということ。
　ダメなパターンである「自分を主語にしない言い方」を考えたほうがわかりやすいでしょう。
　それは、次のような言い方です。

「この仕事、早くやらないと上が怒るよ」

　このような言い方は最悪です。
　自分より上の社長や部長を主語にしてしまっています。

　つまり、管理職である自分が部下と同じ位置からモノを言っているのです。
　この手法は責任逃れであり、絶対にNGです。

　こうした言動は、初めてリーダーになった人が特にしがちです。
　プレーヤーの気持ちが残っていて、偉そうにすることに抵抗があるためです。
　すると、指示することや責任を負うことをどんどんしなくなり、やがて「空気を読むだけの調整役」や「役に立たない上司」になっていきます。

「誰が何をいつまでにやるか」を明確にする

「私」という主語を大事にしてください。

　そして、「誰が何をいつまでにやるかを明確にする」ということが求められます。

「17時にまでにこの仕事を終わらせてください」

　ということを言い切れるようにしましょう。

　その際、「私からの指示です」ということに、ちゃんと責任を引き受けてください。

「上が怒るから」「社長がうるさいから」「ウチはそういう会社だから」

　というように、責任逃れをすることは、今後いっさい口にしないようにしましょう。

　その責任を受けることで、信頼が増したり、意思決定ができるようになり、さらに上を目指していけます。

（本稿は、『リーダーの仮面』より一部を抜粋・編集したものです）

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発売から3年以上。
読者からの声が、続々と届いています！

「部下とのコミュニケーションにずっと悩んでいました。
　けど、何を言えばいいのか。何を言ったらダメなのかがわかった。
　これまでの悩みがなくなった。」
　（40代・課長職）

「これまでの常識がひっくり返った本。
　本音がズバズバと書かれていて、爽快です！」
　（30代・チームリーダー）

「イヤイヤ管理職になりました。
　どうやって乗り切ればいいかをこの本で学びました。」
　（40代・看護師長）

「若手にどんどん仕事を任せられるようになった。
　会社が生まれ変わったようです。」
　（50代・経営者）

9月25日発売の最新刊。
三部作に続く「新章」がスタート！

『パーフェクトな意思決定』（安藤広大・著）

2021から24年上半期まで、
3年以上にわたってベストセラー入り。
いま最も売れてるリーダーシップ書！

『リーダーの仮面』（安藤広大・著）

CONTENTS

序章　  リーダーの仮面をかぶるための準備
第1章　安心して信号を渡らせよ　――　「ルール」の思考法
第2章　部下とは迷わず距離をとれ　――　「位置」の思考法
第3章　大きなマンモスを狩りに行かせる　――　「利益」の思考法
第4章　褒められて伸びるタイプを生み出すな　――　「結果」の思考法
第5章　先頭の鳥が群れを引っ張っていく　――　「成長」の思考法
終章　  リーダーの素顔

2023年、年間ベストセラー3位。
いま最も売れているマネジメント書！

『とにかく仕組み化』（安藤広大・著）

CONTENTS

序章　　「とにかく仕組み化」とは何か
第１章　正しく線を引く　――「責任と権限」
第２章　本当の意味での怖い人　――「危機感」
第３章　負けを認められること　――「比較と平等」
第４章　神の見えざる手　――「企業理念」
第５章　より大きなことを成す　――「進行感」
終章 　　「仕組み化」とは別の世界

2022、23年で2年連続の年間ベストセラー入り。
「ビジネス数字力」を養う、超・決定版！

『数値化の鬼』（安藤広大・著）

CONTENTS

序章　　「数値化の鬼」とは何か
第1章　数を打つところから始まる　――「行動量」の話
第2章　あなたの動きを止めるもの　――「確率」の話
第3章　やるべきこと、やらなくてもいいこと　――「変数」の話
第4章　過去の成功を捨て続ける　――「真の変数」の話
第5章　遠くの自分から逆算する　――「期間」の話
終章　  数値化の限界