友を得て意思決定に影響を与える方法：Lenny & Friends Summit 2024でのJulie Zhuo
プロダクトの優先順位付けが難しいのは、チームにアイデアが不足しているからであることはほとんどありません。複数の価値あるアイデアが、同じ時間、人材、注意を奪い合うからです。信頼性の改善、オンボーディングの再設計、新しい生成AI機能のいずれにも正当な支持者がいるかもしれません。そして、それぞれの支持者は異なる「緊急性」の定義に基づいている可能性があります。
Lenny & Friends Summit 2024での講演で、デザインリーダー兼創業者のJulie Zhuoは、こうした対立を乗り越えるための5ステップのプロセスを紹介します。彼女の中心的な主張は、影響力とは単に説得力のあるストーリーを語る能力ではない、ということです。チームが共同のオーナーシップを生み出し、異なる視点を組み合わせ、エビデンスを検討し、責任を明確に割り当て、その後に起きたことを振り返るとき、より良い決定が生まれます。
優先順位付けが人の問題になる理由
Zhuoは、3つのプロダクト投資、すなわちインフラの一部を書き換える、オンボーディングを再設計する、生成AI機能を導入する、という実践的な選択肢から話を始めます。会場の投票が割れたことで、この問題がすぐに示されます。追加の文脈がなければ、どの選択肢が明らかに正しいとも言えません。
各提案は、もっともな仮定によって支えられます。脆弱なインフラは、パフォーマンスと継続利用を脅かすかもしれません。より良いオンボーディングは、新規顧客がより早く価値を得る助けになる可能性があります。AI機能は、プロダクトが約束する価値を大きく高めたり、市場での立場を守ったりするかもしれません。
このような状況では、好む選択肢の提案をより良くしようとする誘惑があります。Zhuoは、かつて影響力を主にストーリーテリングの課題として捉えていたと言います。アイデアを十分に明確に提示できれば、ほかの人もそれを支持してくれると考えていたのです。デザインリーダーとして、また創業者として得た経験から、説得だけではより深い問題を解決できないことがわかりました。生産的なプロセスは、まず知的な人々がなぜ意見を異にするのかを明らかにしなければなりません。
ステップ1：グループの周りに円を描く
最初のステップは、意思決定の輪の内側に誰を入れるかを決めることです。人はその境界を自分の立場だけに狭く引き、それ以外の人を打ち負かすべき相手として扱うことができます。あるいは、その輪に異なる見解を持つ人々を含めることもできます。
この捉え直しによって、最初の問いが変わります。「どうすれば自分のプロジェクトが勝つべきだと彼らを説得できるか」ではなく、チームは「私たち全員が望む成果のために、どうすれば最善の選択ができるか」と問うのです。
Zhuoは、顧客が本当に価値を感じるプロダクトを作ることなど、明示的な共通目的から始めることを勧めます。これは初歩的に聞こえるかもしれませんが、会話の感情的な構造を変えます。同僚は競合する選挙運動家のように振る舞うのをやめ、同じ結果に貢献する人として協働し始めます。
共通の目的があっても、意見の相違はなくなりません。ですが、意見の相違をより安全で有益なものにします。全員が輪の内側に入れば、考えを変えることは他部門に負けることを意味しなくなります。それは、グループがより良い答えにたどり着く手助けをすることを意味します。
ステップ2：それぞれの視点を部分的な真実として扱う
Zhuoは、人々が象の異なる部分に触れるというよく知られた寓話を用います。ある人は鼻に、別の人は脚に、さらに別の人は胴体の側面に触れます。彼らの説明が食い違うのは、誰かが不誠実または無能だからではなく、経験が不完全だからです。
プロダクトに関する議論も、しばしば同じように進みます。エンジニアリングは運用上の脆弱性を見ます。デザインはユーザージャーニーにおける混乱に気づきます。営業は見込み顧客からの反論を耳にします。グロースは獲得とアクティベーションに注目する一方で、別のチームは売上や継続利用の最適化を図るかもしれません。各専門分野は現実のシグナルを観察していますが、単一の職能だけでシステム全体を見渡すことはできません。
Zhuoによれば、プロダクトリーダーの役割は、これらの真実を一つに保持することです。そのためには、違いを調整しようとする前に、それぞれの貢献の価値を認める必要があります。自分の専門性が理解されたとわかれば、人々はなじみのないエビデンスもより進んで検討するようになります。
このアプローチは、単に意見が違うことを認めるよりも厳密です。目標は、不完全な見方からより完全な全体像を組み立て、その全体像を最初のステップで定めた目的につなげることです。
何が真実である必要があるかを問う
競合する視点が見えるようになったら、Zhuoはその背後にある仮定を検討することを勧めます。有用な問いの一つは、「選択肢Aが正しい優先事項であるためには、どのような条件が存在している必要があるか」です。
逆の問いも同じくらい多くを明らかにします。誰かが選択肢Bを支持している場合、Aのほうが共通の目標によりよく資すると納得させるには、どのようなエビデンスや状況が必要でしょうか。
こうした問いは、議論を固定された好みから条件付きの推論へと移します。提案された3つの投資を考えてみましょう。
パフォーマンスが悪化しており、その悪化によって顧客が離れているなら、インフラの書き換えは緊急性を帯びます。
大量の新規ユーザー流入が見込まれ、現時点でプロダクトの中核的な便益に到達できる人が少なすぎるなら、オンボーディングの再設計の価値は高まります。
その技術が価値提案を大幅に強化し、初期ユーザーが前向きに反応するなら、生成AI機能は優先に値します。
極端なシナリオは、論理を明らかにする助けになります。オンボーディングが理解不能なために、ほぼすべての新規顧客がプロダクトを離脱しているなら、ほとんどの合理的な人はその修正を支持するでしょう。深刻なレイテンシーによって価値の高いアカウントが離れているなら、信頼性が優先される可能性が高いでしょう。この演習の目的は予測を誇張することではなく、決定が本当に依存している変数を特定することです。
ステップ3：仮定をエビデンスに関する問いへ変える
決定を左右する条件を特定した後、チームはそれらの条件が実際に存在するかを問えます。Zhuoは、意見の相違をエビデンスで答えられる問いへ変えるよう促します。
パフォーマンス改善プロジェクトであれば、サービス品質が実際に悪化したか、そしてその傾向が顧客離れと対応しているかを調べるかもしれません。オンボーディングについては、予想されるユーザー成長、現在の継続率、関連する市場ベンチマークを確認できます。また、セルフサービスでの行動と、誰かが顧客をプロダクト内で直接案内した場合に得られる結果を比較することもできます。
AIの提案は、プロトタイプと範囲を限定した実験を通じて検討できます。顧客インタビューは、そのコンセプトが重要な問題を解決するかを示すかもしれません。一方、市場調査は、競合他社がどのように動いているか、また差別化が可能な余地がどこに残っているかを示せます。
Zhuoは「データ」を広く捉えています。有用なエビデンスには、プロダクト分析、顧客フィードバック、営業からの観察、リサーチセッション、実験、アンケート、あるいは問題に近い従業員からの知見に基づく報告が含まれるかもしれません。目的は数学的な確実性を作り出すことではありません。曖昧な確信を、根底にある仮定に関連する情報へ置き換えることです。
エビデンスはコラボレーションも容易にします。チームはもはや、誰の直感が最も高い地位に値するかを議論しているのではありません。メンバーが一緒に定義した一連の問いを調査しているのです。
ステップ4：最終判断を下す適切な人を選ぶ
どれほど優れたエビデンスでも、すべての不確実性を取り除くことはできません。プロダクトの意思決定には予測が伴い、予測には最終的に判断が必要です。Zhuoはこれを、必要な信頼の飛躍だと表現します。
利用可能な情報がなお複数のもっともらしい道筋を支持している場合、彼女は会話を一段上のレベルへ移すことを勧めます。問いは何をすべきかだけでなく、誰が決めるのに最も適しているかへと変わります。
適切な意思決定者とは、その特定の選択に必要な文脈、関連するスキル、健全な判断力を最も強く兼ね備えた人です。常に最も上位の参加者である必要はなく、また一人の個人がすべての問題を自動的に決めるべきでもありません。リーダーは、顧客体験、技術、あるいは戦略的なトレードオフに最も近い同僚を意図的に指名できます。
選ばれた人は、好む答えへの過度な執着なしに、落ち着いてエビデンスを評価できるべきです。Zhuoは、適切な場合にはリーダーが自分自身を指名することもあると述べます。重要なのは、オーナーシップが一人に集約される前に、より広いグループが真に貢献する機会を持っていることです。
この区別によって、包摂的な議論が曖昧な説明責任へ変わるのを防げます。多くの人が意思決定を形づくることはできますが、最終的には誰かがそれを下さなければなりません。
ステップ5：決定を記録し、振り返る
慎重なプロセスを踏んでも、誤った結果に至ることはある。そこでZhuoは、何が決定されたのか、誰が最終判断を下したのか、どの証拠が重視されたのか、そしてなぜチームがその選択はうまくいくと考えたのかを記録するよう勧めている。
その後、チームは適切な期間を置いてから記録を見直すべきである。たとえば1か月後、1四半期後、あるいは1年後かもしれない。このレビューは、単にある指標が上昇したかどうかを判定するためのものではない。より深い問いをいくつか投げかける機会でもある。
どの前提が正しかったと証明されたか？
その結果は、顧客とプロダクトについて何を明らかにしたか？
チームは成功を適切に測定したか？
意思決定プロセスは遅すぎたか、急ぎすぎたか、あるいは重要な証拠が欠けていたか？
その結果は、意思決定者の判断力について何を示しているか？
レビューによって、当初の問題設定に欠陥があったことが明らかになる場合もある。たとえば獲得の問題に見えたものが、実際には継続利用の問題だったかもしれない。また、チームがより多くを学ぶにつれて、成功に関する適切な定義そのものが変わることもある。
意思決定の履歴を残しておけば、パターンが見えてくる。時間が経つにつれ、個人は繰り返されるバイアスに気づき、リーダーは権限の配分方法を改善でき、チームは証拠を集めて解釈する方法を磨くことができる。
当初の選択肢の枠を超えて考える
講演の終盤で、Zhuoは「mu」という概念を紹介する。これは、提示された「はい」も「いいえ」も十分ではないとき、問いそのものの前提を退ける考え方である。優先順位付けに当てはめると、最初に提示された選択肢のリストが狭すぎる可能性を思い出させてくれる。
最良の答えは、勝者を1つ選ぶことではなく、順序だった一連の取り組みかもしれない。大きなコミットメントの前に、小規模な実験を行うこともできる。さらに調査すれば、当初の投票対象となったどの案よりも共通の目標に適した第4の選択肢が見つかるかもしれない。
Zhuoは、このより広い視点をFacebook初期の成長施策と結び付けている。小さなグループが特定の成長課題への対応を任されたが、そのテストと反復は、やがてより広範でデータに基づく運営文化の形成に貢献した。長く残った成果は、単に1つの問題を解決したことではなかった。チームをまたいで広がった、再現可能な学習の方法だった。
一度の意思決定を超えて続く影響力
Zhuoのプロセスは、つながり合う5つの実践として要約できる。共通基盤をつくること、部分的な真実を組み合わせること、関連する証拠を求めること、適切な意思決定者を任命すること、そして結果から学ぶことだ。しかし、彼女の締めくくりの要点は、プロセス設計の範囲を超えている。
組織は何千もの意思決定を行い、個々の選択の多くはやがて重要性を失う。その一方で、意思決定の過程で築かれる関係性、判断力、そして共有された知恵は、はるかに長く残り得る。
Zhuoにとって、より深い目的は、難しい問題をともに解くことが対立的ではなく建設的だと感じられる職場をつくることにある。したがって影響力とは、何度も議論に勝つことではない。グループがより明確に考え、より責任を持って決定し、仕事そのものを通じてより良い協働者になるよう支援することである。
