第3回｜“最適”は、いつも足元から始まる

1. 最適化は、特別な企業だけのもの？

「最適化」という言葉に、どこか“遠さ”を感じてしまう方もいるかもしれません。AI、アルゴリズム、ビッグデータ……先進的であるがゆえに、「大企業やテック企業の話」と思われがちです。

しかし本連載で繰り返し伝えてきたように、最適化とは「思考の整理」そのもの。そしてそれは、業種や企業規模を問わず、どんな経営者にも大切な視点です。中小企業やファミリービジネスであっても、組織に複雑さがないわけではありません。むしろ、人手が限られ、兼務や非効率が日常であるからこそ、判断の質が経営の行方を大きく左右するのです。

日々の意思決定を、もう少しだけ“構造的に”考えてみたことはありますか？

最適化は、そんな問いからはじまります。

2. 意思決定の「癖」を見つめ直す

経営者の判断は、しばしばその人の「癖」に左右されます。

• 「これは前もやってうまくいったから」
• 「現場はきっとこう動くだろう」
• 「他社もやっているから、たぶん正解だろう」

こうした判断は、一見“経験に基づいた勘”のように見えます。けれど実際には、変化の速い時代においては再現性に欠けるリスクがあります。

このような“思考のクセ”を、自覚し、やり方を言語化し、構造的に見直していくのが「パラメータ思考」です。

人の判断には、感覚的に判断したり、関係が薄い情報を使ってしまうなどの再現性のない要素が多く含まれます。だからこそ, 「何を前提として、何を操作すべきか？」を整理することが必要です。言い換えると、「求めたい答え」と「外部要因によるパラメータ」を関係づけるだけで、判断の軸は整い、意思決定は強くしなやかになります。

3. 判断を「先送りしない」ための環境づくり

多くの企業では、意思決定が遅れる、曖昧になる、属人化するという課題を抱えています。

• 会議で何度も同じ議論が繰り返される
• 担当者によって判断がブレる
• リーダーの不在で意思決定が止まる

こうした現象は、すべて「構造化されていない判断」が原因です。

だからこそ、重要なのは「判断の型」をつくること。つまり、一定のルールや基準をあらかじめ整えておくことで、判断を素早く・安定的に行えるようにするのです。

特に、日常的に繰り返される判断（例：発注のタイミング、人員配置、価格改定）などは、パラメータ思考によって“最適な形”に標準化できます。つまり、「これらのパラメータ」が揃ったなら、「こういった意思決定ができる」という判断の流れを作ることができます。

今では、こうした業務判断も「経験」ではなく「数理」で決められる時代です。

4. 「意思決定を残しておく」ことで、組織は育つ

とはいえ、すべてを仕組み化すればよいわけではありません。「すべてを自動化・最適化すれば、人の判断はいらなくなる」——それは誤解です。

むしろ大切なのは、「何を仕組みに任せて、何を経営として残すのか」を見極めること。最適化によってわかるのは前提となるパラメータが条件となり、パラメータを変更すると別な解を求めることができます。何を最適解とするかは人の判断に委ねられます。

すべてを手放すのではなく、経営者として残しておくべき意思決定には丁寧に向き合い、そうでない部分はパラメータとして仕組みに渡す。この切り分けこそが、健全な経営と組織成長を両立させるカギです。

そしてこれは、現場に責任と信頼を預けることにもつながります。

数理最適化は「すべてを自動化する」のではなく、「人が考えるべきことに集中するための土台」です。

5. 明日から始められる、小さな最適化

「最適化」という言葉に大げさな印象を持たなくても大丈夫です。Gurobiや専門的なソルバーを導入する前に、できることはたくさんあります。

たとえば、明日からこんなことを始めてみてはいかがでしょうか。

• 自社のなかで「パラメータ」「決定変数」「制約条件」になっているものを洗い出してみる
• 属人化している判断を、ひとつだけ構造化してみる
• 「最適とは何か？」をチームで話してみる

何も変わらない日常に見えても、「この判断、惰性でやってないかな？」と一度立ち止まってみるだけで、経営の質は静かに変わっていきます。

いま、惰性で続けてしまっている判断はありませんか？

6. 最適化は、“経営と人”をつなぎ直すもの

連載の締めくくりとして、あらためて伝えたいことがあります。

それは、数理最適化やパラメータ思考は、「人を排除する技術」ではなく、「人の力を活かすための道具」であるということです。

経営者が抱えていた「判断の重さ」や「属人的な業務の限界」を和らげ、組織全体で思考の質をそっと底上げしてくれる——それが、最適化という考え方の本質です。

この3回の連載では、「企業の利益率を1%上げる」というテーマを入口に、数理最適化の思考と実践をご紹介してきました。

• 第1回では、「切り分け」による意思決定の質の向上を
• 第2回では、実際の企業事例から、最適化の具体的な効果を
• そして今回は、最適化を“自分ごと”として捉える視点を

最適化は、遠くのものではありません。あなたの足元から、今日から、始められるものです。

著者プロフィール 乾伸雄（いぬい・のぶお） 株式会社Gurobi Japan 最適化コンサルティング シニアマネージャー。博士（情報学）。製造業を中心に、数理最適化を活用した業務改善・意思決定支援に携わる。現場に寄り添いながら、複雑な課題を“解きほぐす”コンサルティングに定評がある。

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