正しそうな数字が一番危ない
— 自動化の時代に消えやすい「保証」という仕事 —
※判断が止まる構造｜保証が曖昧で止まる
はじめに
この記事は、関数やマクロの使い方を解説するものではありません。
また、クラウドや自動化を否定する話でもありません。
システムが出した数字。
関数ではじき出された集計。
自動連携された残高。
一見、正しそうに見える数字。
その数字が、かえって判断を止めることがあります。
反対している人はいないのに、決まらない。
疑う材料がないのに、腹落ちしない。
この記事は、その構造を整理するための話です。
まず結論
正しそうな数字が危ないのは、次の3つが曖昧になるからです。
- 誰が作ったのか
- 誰が確認したのか
- 誰が保証するのか
自動化は計算を速くします。
しかし、保証の所在を薄くします。
自動化は、間違っていません
- 関数で集計する
- マクロで一覧を作る
- APIでデータを連携する
- クラウドでリアルタイム化する
効率化としては正しい。
手作業よりも速く、正確に見えます。
判断としては、特におかしな点はありません。
むしろ合理的です。
問題は、その“見え方”です。
正しい「はず」の数字
関数は正しいロジックで動いている。
システムはエラーを出していない。
だから、こうなります。
たぶん合っている。
この“たぶん”が積み重なると、誰も中身を追わなくなります。
問題は計算ではありません。
「誰が保証しているのか」が定義されていないことです。
数字の保証は、実はアナログです
どんなに整ったレポートでも、最後に必要なのは、
「この規模感で、この数字になるか？」
という確認です。
売上が倍になっている。
原価率が急に下がっている。
キャッシュが急増している。
ロジックが正しくても、ボリューム感と整合していなければ疑う。
これは勘ではありません。
だから実務では、
- 昨年対比
- 前月対比
- 予算差異
- 異常値チェック
といった仕組みが用意されています。
これらはすべて、
「計算が正しいか」を見るためではなく、
「規模感としておかしくないか」を見るためのものです。
システムは計算をします。
しかし、その計算結果が“あり得る範囲かどうか”を判断するのは、人です。
ブラックボックス化が進むと起きること
- ロジックを理解している人がいない
- 修正履歴が追えない
- 差異が出たときの責任が曖昧
数字は出ている。
でも、誰の数字なのか分からない。
この状態で意思決定をする。
これが一番危うい。
「出ている」と「保証されている」は違います
ダッシュボードがある。
レポートは毎月出ている。
エラーも出ていない。
それでも、保証されているとは限りません。
保証とは、
「なぜこの数字になるのかを説明できる状態」です。
- どのデータを基にしているのか
- どこにズレが出やすいのか
- 異常があれば誰が気づくのか
ここまで言えるかどうか。
計算が正しいことと、数字が妥当であることは、同じではありません。
いま、どこが曖昧ですか
- この数字を説明できますか
- ロジックを理解している人はいますか
- 異常値が出たとき、誰が気づきますか
- 最終的に保証するのは誰ですか
ここが曖昧なままでは、正しそうな数字ほど疑われません。
そして、疑われない数字が一番危ない。
最後に
自動化は進めるべきです。
効率化も必要です。
ただ、
自動化は「計算」を代替できますが、
「保証」は代替できません。
正しそうな数字を疑うこと。
それは後ろ向きなことではありません。
判断を守る行為です。
数字が保証されていなければ、
どんな制度も、
どんな専門家も、
どんな仕組みも、
判断の土台にはなりえません。
（次に読む記事）
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