なぜ組織や社会では「声の大きな人」の意見が残るだろう？——心理学と経営学から考える、これからの条件

みなさま、さていよいよ、本当に今年も後半戦。なんとなく、秋のお花、リンドウを眺めながら、しっぽりと未来に想いを馳せ・・・

今年の目標、業績、夢、残りの時間でしっかり頑張ろう！

ですが、、、そうも言えない。。。
自分ではどうにも、、まわりの状況次第なんだよね、と困ることも多いと思います。

例えば、何らかの組織、会社や社会のどこかでよくあること。
どなたかの強い発言をきっかけに、だんだん話の流れが決まっていく。。

• 物理的に声の大きな人。

• 自信満々に話す気味の人の意見。

• 肩書きの高いかたのご意見。

• 説明がうまい人の何となくの流れ・・・。

• 少し押しの強い人と圧ある人の動き・・。

実は内心、うーん、ちょっと違うんだけどなーっと思いながらも。。

というようなことで、、みなさま少なからずご経験のことと思います。

それでよかった、という場面もあれば、他方、後から思うと、うーんなんでそうなっちゃったのかな、、、結局何も決まらなかったな、、、あのときもうちょっというべきだったか、、なんてことになる場合も。。。。

そしてこれが問題。

内心、実は割と多くのメンバが、自分はあまり納得していないけど、、、と、心の中で想っている、けど、違うほうでまとまってしまった、、、というようなこともある。

ずいぶん時間がたってから、あれ！？実はみんなも自分と同じ意見だったの！？え、じゃあ結局、あれはどうしてそうなったわけ？？？実は誰も賛成していなかったの！？なんてことも・・・・。。だって、みんなうなずいていたよね、、と。。。

こうした現象は、単なる関係者の個人の性格や組織内の人間関係の問題ではありません。

実は心理学や経営学では、かなり以前から、人間の判断はそれほど完全に合理的ではなく、周囲の人や組織の構造から影響を受けることが研究されてきました。

そして、機械（ＡＩ）が私たちの世界に入ってくることにより、いわゆるこの「空気を読む」的なことの、後ろ向きな側面が、少しクレンズされていく可能性があると思い、この点について、今日は議論してみたいと思います。

そもそも「完全合理的」には判断できない人間という動物たちの習性

その昔、経営学者ハーバート・A・サイモンは、「限定合理性（bounded rationality）」という考え方を示しました。

人間には、時間にも、持っている情報にも、情報を処理する認知能力にも限界があります。

したがって、すべての情報と選択肢を比較して完璧な答えを出すというより、限られた条件の中で意思決定をせざるを得ない、という習性にあります。

1978年のノーベル賞講演でも、サイモンは企業組織における人間の意思決定を、このような現実の人間の認知能力から考えています。

これは「人間はダメだ」という話なのではありません。

むしろ、人間一人ひとりの合理性には限界があるからこそ、組織としてどう補うかが重要になるという話です。

そして、そこにもう一つ、人間の集団心理というものの影響が入ってきます。

「みんながそう言っている」らしいの影響

今度は心理学の世界のお話です。

社会心理学者ソロモン・アッシュの有名な同調研究では、非常に単純な知覚判断であっても、全員一致の多数派が異なる答えを示すと、個人の判断が影響を受けることが示されました。

会社でも似たことが起きます。

「部長もそう言っている」
「すでに決裁にかかる三人ほどが賛成している」
「どうやら、このプロジェクトは止める雰囲気になってるみたい」

そう感じると、本当は持っていた小さな違和感、対岸の意見を、人はだんだん、口に出さなくなる。

一人目が強く賛成し、二人目がそれに同意し、三人目が「皆さんと同じです」と言う。すると四人目は、自分の考えよりも、それまでの三人の判断を重視した行動を始める傾向にある、と言われています。

こうして集団全体が、少しずつ、とある方向へ、実は必ずしも深いところではみんなの考えとは違うけれど、表層的には全員の合意が合っていると思えがちな方向へ、話が「漂流」していく。

「自信があること」と「自分の考えている正しいこと」は同じではない

さらに組織の中では、またSNS上のコミュニティなどでも・・・

発言内容だけでなく「誰が、どう言ったか」が効いてきます。いわゆる、バズるみたいな現象も、ここに繋がります。

• 声が大きい。

• 迷いなく話す。

• 断定する。

• 肩書きが高い。

こうした要素は、実際以上に、その意見や、考えを、強く、信頼できる、それらしい内容に、見せることがあります。

逆に、本当によく知っている、詳しい人ほど、

「この条件では断定できません」「もう少しデータが必要です」

と慎重に答えたり、、、すると、なんだか、自信がないように見えてしまう場合もある。

つまり、声の強さと、結論の正確さは、必ずしも一体ではなく別物です。

上司が最初に「私はA案だと思います」と言ったあと、「では自由に意見を」と言っても、完全に中立な場にはなりがたく、、本人に威圧する意図がなくても、組織構造そのものが発言の重みを変えてしまうのです。

「考えのまとまった組織」＝強いでもはない

アーヴィング・ジャニスは、こうした集団意思決定の危険を「グループシンク（集団浅慮）」として論じました。

集団のまとまりや合意を守ることが優先されると、反対意見、代替案、不都合な情報が十分に検討されなくなることがあります。

これは経営にとって重要な問題になります。

10人がそれぞれ違う情報を持っているのに、9人が最初の一人に合わせてしまったら、10人分の知性を使っていることにはなりません。

多様な人材を採用するだけでも同じです。

国籍、年齢、性別、専門性、経験の異なる人を集めても、最終的に全員が一番強い人の意見に合わせるなら、意思決定は多様にはならない。

多様性の価値は、「違う人がいること」ではなく、「違う視点からの叡智としてのが意思決定に使われること」。

ここがとても大事な留意されるべきポイントです。

心理的安全性は「学習する成長組織」への基盤

そこで心理的安全性が重要になります。

エイミー・エドモンドソンは心理的安全性を、チームが「対人リスクを取っても安全だ」という共有された認識として研究しました。

• 質問する。

• 失敗を報告する。

• 「分かりません」と言う。

• 助けを求める。

• 異論を述べる。

1999年の研究では、製造業の51チームを対象に、心理的安全性とチームの学習行動との関連が示されています。

つまり心理的安全性は、「みんな仲良く」という話ではありません。

組織が重要な情報を失わず、学習するための経営基盤でもあるとするものです。

クリス・アージリスらの組織学習論にも通じます。

問題が起きるたびに行動だけを修正するのではなく、

「そもそも、この目標は正しいのか」「このルール自体がおかしくないか」

と前提まで問い直す。いわゆるダブルループ学習。

そのためには誰かが、「ちょっと待って」と言えなければなりません。

異論は、組織そのものが本来の目的を達成するための方法論をチェックし、修正するためのセンサーでもあるのです。

もったいないのは「消えてしまう叡智」

こうした背景の中で、本来失いたくないのは、メインストリームになっていないけれど、ポイントをつかんでいる様々な叡智、関係者の心の中にある言葉や想いです。

• フロントの担当者だけが感じていた顧客の違和感。

• 若手の素朴な疑問。

• 海外拠点が持っていた異なる市場感覚。

• 技術者だけが知っていた小さなリスク。

• 会議では黙っていた人が、帰り道で同僚に話した一言。

• 見過ごされたお客様の生の声（クレーム予兆・・・）

• 若手の心の中に生まれていた問題を解決する施策案　　　etc. 

そこに、実は全員が求めていた本当の正解があるかもしれません。

声は小さくて、みんなに認識されなかったかもしれないけど・・・。

機械（AI）はここを手伝える

こういう時に、実は機械たちの活躍の場は、そこにあるだろうなあと思います。

• 会議前に一人ひとりの意見を独立して集める。

• 議論の中から少数意見や、まだ検討されていない論点を拾う。

• 過去の失敗や類似事例を探す。

• 会議ではうまく話せなかった人の考えを、AIとの対話から整理する。

• そして、肩書きではなく「この問題について本当に経験を持っている人」を組織の中から見つける。

人間だけでは消えてしまう知識を、意思決定につなぎ直す補助役にする。

そんな細やかで、論理的な接合点を見つけていく仕事は、本当に機械には向いている仕事だと思います。

私たちが提供するCROSS Graphにも、まさに、こうした役割を担ってもらっています。

「声の大きな人」「態度の大きな人」に振り回されず、素直に「まとまる」

声の大きな人もいる。静かな人もいる。その場ですぐ答えられる人もいれば、一晩考えると素晴らしい答えを出す人もいる。人前で話すのが得意な人も、苦手な人もいる。

色々なコミュニケーションのスタイルがあります。

これを、どこかへの偏りによりすぎず、ファクトデータと共に面でバランスよく状況を捉え、フラットに、適正な判断を迅速に。

要は、

違う人たちの知識が、群衆心理や肩書きに飲み込まれず、必要な場所へ届く構造をつくること。

人間が空気に合わせ続けるのではなく、人間の多様さが活かされる仕組みが社会に出来る。

そして、どんな人も、

「自分の持っているものが、ここではちゃんと役に立つ」

と思える社会へ。

心理学や経営学が長い間考えてきた人間と組織の課題とその解決策。

その実装に、間違いなく、機械（ＡＩ）は、私たちとともに、共創するパートナ役を担ってくれるものと思います。

そんな、2027年の絵姿、機械と人間。楽しみです。

残りの2026年、一緒にみなさま、頑張りましょう！

参考文献

• Herbert A. Simon, Administrative Behavior, 1947 / “Rational Decision-Making in Business Organizations,” 1978.

• Solomon E. Asch, “Studies of Independence and Conformity,” Psychological Monographs, 1956.

• Irving L. Janis, Victims of Groupthink, 1972.

• Chris Argyris & Donald A. Schön, Organizational Learning, 1978.

• Amy C. Edmondson, “Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams,” Administrative Science Quarterly, 1999.

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