「失敗から学ぶ」だけではなぜ足りないのか…？　キーエンス出身の経営者が明かす“成功の共有”という技術

組織内で「失敗の原因」を追究する研修や反省会は頻繁に行われるが、「なぜ成功したのか」を徹底的に振り返る会社は驚くほど少ない。キーエンス出身のコンサルタント・田尻望氏は「成功を『たまたま運がよかった』で片づけていては、再現性は生まれず、組織の生産性も上がらない」と指摘する。会社全体の「できる」を増やし、生産性を劇的に高めるための「成功事例の言語化」と、その具体的な共有ノウハウについて解説してもらう。

※本稿は『生産性の高めかた』を一部再編集したものです。 ■成功を共有し社内の「できる」を増やす 　失敗から学ぶこと以上に重要なのが 「成功を共有する文化」 です。 　残念ながら、日本の多くの会社には、成功を共有する文化がほとんど存在しません。 　成功しても、 　「たまたま運がよかったから」 　「ちょうどお客様が欲しがっていたから」 　といった漠然とした内容で片づけてしまいます。 　しかしそれでは、いつまでたっても再現性を持って価値を生み出せませんし、生産性も高まりません。

　成功を共有するとは、社内の「できる」を増やすことです。 　成功した理由を言語化し、因果関係を明確にし、社内で共有するのです。それを全社的に展開できれば、会社単位で生産性を高めることができます。 　たまたまうまくいったね、で終わらせてはいけません。 　仕事の成功に「たまたま」はありません。 　仕事の成功には、必ず理由があるのです。 　それが見つからない理由は、たった1つ。 　言語化していないだけ、です。 ■まずは成功理由を言語化する

　たとえば、私のクライアントで、普通なら簡単に獲得できない案件を短期間で受注した営業の方がいました。 　本人に聞くと、「いやあ、たまたま運がよかっただけですよ」とのこと。 　「本当にたまたまですか？　　何か理由があったんじゃないんですか？」 　そう聞くと、彼はこう答えました。 　「いや、普通ですよ。お客様から電話が来たのですが、その場で要望を整理して、その日のうちに見積もりを出したんです。ほかにも問い合わせをされていたみたいですが、ほかの会社は見積もりを出すまでに3日から1週間ほどかかるって言われたらしく。ラッキーでした」

　私は思わず、 　「それですよ！　　その差がお客様の信頼を獲得して、受注につながったんですよ！」 　と反応してしまいました。 　この方は、いつも自分が当たり前にそのような対応をしていたので、それが特別なことだと認識していなかったのです。 　このように、成功には明確な理由が存在するのです。 　成功した理由が何となくわかっていても、「なぜ自分ができたのか」をきちんと言語化できていないことがよくあります。 　自分自身で明確に言語化できていなければ、それを他者に伝え、共有することはできません。

　まずは成功理由を言語化するところから始めましょう。 ■項目別「成功事例のまとめ」シート 　加えて、事前に「何を分かち合い、何を学び合うのか」が、具体的かつ明確に言語化できていなければ、人は学ぶことができません。 　これも生産性を高めていくうえで非常に重要な話です。 　たとえば、お客様の会社に導入してもらった自社製品によって、お客様がどのように成功したのか、すなわち「顧客の成功事例」を社内で学び合うとします。

　顧客の成功事例を社内の営業全員が学べば、ほかの顧客との商談で自社製品の価値を伝えやすくなります。 　結果として受注率も高まりますから、生産性向上に直結します。 　その際には、そのお客様に起こった変化や、そこで生まれた付加価値が何なのかを徹底的に言語化する必要があります。 　一例ですが、項目別に「成功事例のまとめ」シートをつくってみるといいでしょう。 ・会社情報(会社名、業種、従業員数、部署、担当者役職、担当者の業務)

・その時使用したアプリケーション(用途) ・事前課題 ・結果 ・機能(機能名) ・特長(〇〇ができる) ・導入前のアプリケーション(用途) ・そのアプリケーションをそのままにしておくと、出てしまっていた影響 ・導入後のアプリケーション(用途) ・利点(お客様が得た変化) ・どんな価値が生まれたか(組織レベル) ・ほかにどんな会社や業界に横展開可能か(その価値は？　) 　このように項目分けしたうえで、各項目の内容をできるだけ細かく記入していきます。そしてこの資料をもとに、組織内で「お客様のソリューション(問題解決)の事例」をシェアするのです。

■「言語化の粒度」を上げる 　こうしてお客様のソリューション(問題解決)の内容を細かく言語化することで、誰でも成功事例を学べるようになります。 　逆に、ここまで明確に言語化しなければ学び合いはできません。 　言語化する時の重要なポイントは、「説明をできるだけ具体的に細かく記載すること」です。 　つまり「言語化の粒度(情報・データの細かさ)を上げる」 のです。 　たとえば、工業用切削工具のアプリケーション(用途)を言語化する場合、「金属加工、切削加工に使う」では抽象的すぎて不十分です。

　そうではなく、 ・航空機部品のチタン合金の ・1個あたり8時間かかっていた加工時間を5時間に短縮し ・月産30個から50個に増やすために使う 　と、このようなレベルの細かさで書くべきです。 　この粒度の言語化を目指してみてください。