ツールは選ぶな、全部試せ

ITツールの話になると、
「どれがいいですか？」という質問をよく受けます。
僕自身もこれまでITツールは
色々と試してきましたが、
その過程で感じるのは、
「今のままで困ってないのに、
また新しいツールですか？」
と懸念されることが多いということです。
ただ、正直この問い自体に
あまり意味はありません。
大事なのはツールの良し悪しではなく、
どう向き合うかです。
結論から言うと、
ツールは選ぶな。全部試せ。
今日はその話です。

ツールがバラバラな会社は、確実に弱くなる

ツールが乱立している状態は、
一見自由で良さそうに見えますが、
実際はその逆です。

・人によって使うツールが違う
・引き継ぎができない
・判断基準が揃わない

結果として、
迷いが増えて、スピードが落ちる
この「ちょっとした遅れ」が積み重なると、
大きな機会損失になります。
だからこそ、本来はツールは統一した方がいい。
これは間違いありません。

「いきなり統一」は、だいたい失敗する

ここはとても大事です。
「じゃあこれに統一しよう」と決めても、
現場でうまく回らないケースは多いです。
なぜかというと、
自社に合うかどうかは、
使ってみないと分からないからです。
カタログや評判では分からない。
実際に触って、運用して、初めて見えてくる。
だから必要なのは、
試すことです。

結局、判断材料になるのは「痛み」だった

僕自身、開業してから会計ソフトは、
JDL、弥生、freeeと一通り試してきました。
スタッフにも実際に触ってもらっています。
その中で見えたのは、
「どれが優れているか」ではなく、
どこでストレスが出るかでした。
例えば、freeeは柔軟で先進的ですが、
ベテランスタッフほど操作に迷い、
かえって工数が増えました。
弥生は分かりやすい一方で、
クラウド前提の運用に乗せづらく、
拡張性に違和感がありました。
JDLは従来型としては強いですが、
これからの運用イメージとズレがありました。
どれも悪いわけではありません。
ただ、自社との相性にズレがあった
というだけです。
この「小さな違和感」が、
組織になると大きなロスになります。
だから最終的に、
マネーフォワードに統一しました。
理由はシンプルで、
一番ストレスが少なかったからです。
このあたりの具体的な比較や判断軸については、
今回は触れていませんが、
また別の機会に整理して書こうと思います。

標準化すべきものと、属人化すべきもの

ここを間違えると、組織は一気に弱くなります。
すべてを標準化すればいいわけでもなく、
すべてを属人化すればいいわけでもありません。
大事なのは切り分けです。
まず、ツールや入力作業のようなものは、
徹底的に標準化すべき領域です。

・会計ソフト
・業務フロー
・データの扱い方

こういった部分は、
誰がやっても同じ結果になる状態が理想です。
ここで差はつきませんし、
むしろバラつきがある方がマイナスです。
一方で、価値が出るのはその先です。

・どんな提案をするか
・どう意思決定するか
・どう顧客と関係を築くか

こういった部分は、
あえて属人化した方がいい領域です。
ツールを揃えるのは、
人の個性を消すためではありません。
人が価値を出すべき領域に
集中できる状態をつくるためです。

AI時代は「試した会社」から勝つ

今は、変化のスピードがこれまでとは
比べ物になりません。
特に生成AIは、数ヶ月単位で前提が変わります。
昨日までの最適解が、
今日には古くなっていることも普通にあります。
つまり、生成AIと密接に関連するITツールは、
最初から正解を選ぶこと自体が不可能な時代です。
だから重要なのは、精度ではなく回数です。

・どれだけ早く試せるか
・どれだけ多く試せるか
・どれだけ早く見切れるか

この差が、そのまま競争力になります。
試した結果として失敗することよりも、
試さないことの方がリスクが大きい
これが今の時代です。

変化を嫌う組織は、確実に止まる

変化に対して、
ネガティブな感情が出るのは自然なことです。
ただ、その感情をそのまま組織の
意思決定に反映してしまうと、
確実に動きは鈍くなります。
特に組織が大きくなるほど、

・慣れているやり方を変えたくない
・新しいことに不安を感じる

こういった空気は強くなります。
でも、
その空気に支配された瞬間に、成長は止まります。
社会がこれだけ変わっている以上、
自社だけが変わらないという選択はあり得ません。
変わるか、取り残されるか。
経営としては、シンプルにそれだけです。

思考の前提を変える

ツールは選ぶな。全部試せ。

・正解は最初から存在しない
・試して、ズレを見つけて、修正する
・その繰り返しで最適に近づく

この前提で動けるかどうかが、
これからの差になります。
特にAI時代は、
「正しく選ぶ人」ではなく、
「早く試して動ける人・組織」が強いです。
完璧な判断をしようとするよりも、
小さく試して、早く学習する。
このスタンスがあるかどうかで、
数年後の景色は大きく変わると思っています。

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