「もっとでかい風呂敷を広げてこいよ」
だからシアトルの開発現場では、何かを提案すると、まずリターンを聞かれる。ぼくが最初にとまどったのは、コストの話をする前にリターンの話を求められたことだった。日本にいたころは「で、予算いくら？」が先に来ていたので、順番が逆で面食らった。
そして彼らは、ここからが細かい。工数を分解して見積もるし、金額の試算にもかなりの気合を入れる。ただしそれは、予算に収めるための計算ではない。どれだけ大きく返ってくるかを確かめるための計算だ。同じ作業なのに、向いている方向が逆だった。
もっと驚いたのは、彼らのハングリーさのほうだ。かけるコストよりリターンが小さい案を持っていこうものなら、まともに検討してもらえない。「もっとでかい風呂敷を広げてこいよ」と言われて、その場で突き返される。コスパの良いプロジェクトをまとめてきたことを褒めてもらえると思っていたぼくは、しばらく立ち直れなかった。
逆に、大きなリターンが返ってくると確信できたものには、人もお金も時間も一気に寄せる。こういうとき彼らはdouble down on（倍賭けする）という言い方をよくする。もともとトランプのブラックジャックの言葉で、手札を見て勝てると判断したときだけ、賭け金を倍にすることを指す。当てずっぽうの大博打ではない。勝ち目が見えたときにだけやる。
「ROI」は一度アメリカを壊しかけた
ここまで読むと、ROIが万能に思えてくるかもしれない。でも、そうではない。
1980年、『ハーバード・ビジネス・レビュー』に、ロバート・ヘイズとウィリアム・アバナシーという2人の研究者が論文を発表した。タイトルは「Managing Our Way to Economic Decline（自ら招いた経済衰退）」。当時のアメリカ経済の不振は、石油価格や規制のせいだと言われていた。でも2人はこう書いた。悪いのは、アメリカの経営者自身だ、と。
彼らが名指しで批判したのが、ROIのような短期の数字ばかりを追う「数字による経営」だった。数字で示せるものしか通らなくなり、時間のかかる技術への投資が細っていく。その結果、アメリカ企業は他社の真似ばかりするようになった、と。
そして当時の彼らが「見習うべきだ」と書いた相手が、ヨーロッパと日本の経営者だった。1960年代から70年代にかけて、アメリカ製造業の生産性の伸びが年2.8％だったのに対し、日本は8.2％。長い目で投資できる日本を、アメリカが羨ましがっていた時代がある。
ここに、この口癖のおもしろさがあると思う。ROIを細かく計算して、効果の大きいものを選びにいくのは、まちがいなく賢いやり方だ。でも本当に大きなものを取りにいくときには、いったんROIを忘れることも大事な一手になる。まだ誰もやったことのない仕事ほど、リターンを数字で示せないからだ。示せなければ、計算の上では必ず負ける。数字で説明できる案しか通らない組織は、いちばん大きなものを取り逃がす。
シアトルの一流たちは、そのどちらもやっている。ふだんは細かいところまで詰める。そのうえで、ここぞという場面では、その物差しを一度わきに置く。
上を向くか、下を向くか
明日からできることは、とても小さい。何かを提案するとき、「これ、いくらかかります」から始めない。「これをやると、何がどれだけ良くなります」を先に言う。コストの話は、そのあとでいい。順番を入れ替えるだけだ。
たったそれだけでも、自分の目線が変わってくる。同じ仕事を前にして、「いくらかかる？」から入る人は下を向き、「どれだけ大きな手柄になる？」から入る人は上を向く。毎日くり返しているうちに、この2人はまったく違う場所に立つことになる。世界一流が毎日やっているのは、たったそれだけのことだ。
『その仕事、スケールするの？』
★ GAFAMをはじめ世界を動かすトップ企業のアメリカ本社で活躍してきた社員が実践する「圧倒的生産性」の秘密！
『その仕事、スケールするの？』福原たまねぎ著、ダイヤモンド社
世界最高峰の現場で使われる「思考法」が身に付く
Google、Microsoftのように、世界中にデータセンターを張り巡らせ、需要が増えれば一気にシステムを拡張できる企業を、米国テック業界では「ハイパースケーラー」と呼びます。そして、OpenAIやAnthropicが牽引する急激なAIの進化を支えているのが「スケーリング則（スケーリング・ロー）」です。
なぜ、米国のテック企業で働く人たちは、なぜこうした世界規模の成果を出し続けられるのでしょうか？
その秘密が「スケール思考」です。
現場の社員から、イーロン・マスク、サム・アルトマン、ナヴァル・ラヴィカントらトップまで、その考え方に深く根付く思想を紐解きます。
外資系IT企業の米国本社でシニア・プロダクト・マネージャーとして働く著者が、世界一流の同僚から学んだ、無理をせずに成果を上げる思考法を伝授します。
いま世界の中心にある"スケール"という考え方を、自分の仕事に活かす。新時代のビジネス書です。
『その仕事、スケールするの？』目次
1章 仕事をスケールさせる「考え方」
・「その場限りの努力」はしない
・努力の方程式を変える
・真似できる仕事をつくる ― 再現性
・何度も広がる仕事をする ― 波及性
・自分なしで回る仕事にする ― 自走性
・「1日に働ける時間」を知る
・仕事のなかに「iPhone」をつくる
・「『頑張れ』というのは、意味のない言葉だよね」
・報われる努力をする
・「その仕事、スケールするの？」1章のチェックポイント
2章 仕事をスケールさせる「デザイン力」
・世界一流の同僚は「頑張る前にデザインする」
・「我慢」も「残業」もしなくていい ― キャパシティをデザインする
・「質の高いアウトプット」に徹底的にこだわる
・自分のキャパシティを知る
・80％は絶対に超えない ― タスクをデザインする
・負荷を決める
・大事なタスクは1日3つまでに絞る
・「タスク」を「予定」に変える ― 時間をデザインする
・3秒で片づく仕事は見た瞬間にやる
・「仕事の終わり」を決める ― ゴールをデザインする
・4つの条件で、仕事を終わらせる
・5分単位でスケジュールを組む
・タスクをこなし、クビになったレンコンさん
・「その仕事、スケールするの？」2章のチェックポイント
Coffee Break Read シアトルってどんな場所？ 雨とコーヒー
3章 思考をスケールさせる「言語化」
・「よくわからない」をログせにする
・書く、書く、書く
・要点を「メモ」にして渡す
・世界一流の同僚は「トヨタ式」で考える
・メールに脚注をつける
・ポイ捨ての仕事をやめる
・質問の前に「インプット」する
・「その仕事、スケールするの？」3章のチェックポイント
4章 意思決定をスケールさせる「データ」
・「データ集め」に8割の力を入れる
・ズッキーニさんが教えてくれた「Data ends arguments」
・「声の大きい人」に惑わされない
・すぐに「検証して」みる
・4つのコツで仕事を「データ」にする
・小さく試してデータをつくる
・たった「3人」の意見を聞く
・データでわかるまで「はい」とは言わない
・データの「旬」を見極める
・「その仕事、スケールするの？」4章のチェックポイント
5章 人間関係をスケールさせる「コミュニケーション」
・人を巻きこむ
・「インセンティブをそろえなさい」
・みんなの「動機」をそろえる
・小さいことも「根回し」する
・「期待値」をコントロールする
・「問題」と「人」を切り分ける
・「obey」ではなく「listen」する
・会議は「ジャズ」で制す
・5分間だけ「電話」する
・「上手くいったコミュニケーション」を型にして残す
・「その仕事、スケールするの？」5章のチェックポイント
Coffee Break Read シアトルってどんな街？ テクノロジーと田舎
6章 仕事のおもしろさをスケールさせる「マインドセット」
・今の職場で「おもしろい仕事」を見つける
・「楽しい？」を口ぐせにする
・3つの「できる」を守る
・まずは「自分たちのため」につくる
・「自分がやること」を決める
・無茶振りなタスクは「翻訳する」
・飲み会の幹事でプロジェクトを回す
・「KAIZEN」しない
・「これでベストか」を疑う
・「その仕事、スケールするの？」6章のチェックポイント
7章 人生をスケールさせる「キャリア」
・10年後のキャリアプランは「つくらない」
・偶然を「活かせる人」になる
・スケールする仕事を探して、交渉して、掴み取る
・「ROIの高い仕事」を見極める
・「いいプロジェクト」にこだわる
・昇進は「交渉」する
・「育ててもらう」から卒業する
・「学歴」にこだわらない
・「自分の市場価値」を気にする
・タケノコさんが最後に言われた言葉
・「その仕事、スケールするの？」7章のチェックポイント
