[diary]答えはひとつ、マネージメントをしない
いやいやいやいや、それじゃダメでしょ(笑)
昨日のエントリで、コミュ障エンジニア諸氏と付き合う周りの人、特に管理職は辛いのよ..と書いたけど、なんか解決策は無いか？
そもそもHRM(Human Resource Management)の辛さって、別にチームにコミュ障な人が居ようが居まいが、それなりに辛いのですよ。
特にIT関係、ソフトウェア開発者の職場で、プログラマ上がりとかでうっかり管理職に上がっちゃったりすると。
なので、管理職が感じるHRMの辛さについて、ASD未満というか対人コミュニケーションが苦手なエンジニアの人たちが過剰に負い目に感じる必要も無いのかな..冷静に考えると。
それはともかく、どう解決すんの？っというと、この際、流行に乗って全部AIに投げちゃえっと！！
少なくともある工程より下流のタスクの割り振りや進捗管理はすべてAIで機械的にやる。
タスクの依頼もAIからredmineとかJIRAとかで自動的に割り振られる。
エンジニアは部門とか事業部で縛らず、大きなリソースプールにしてバーチャルなPJを流動的に渡り歩ける様にする。(これ自体はシリコンバレーとかのITベンチャーではやられている)
- エンジニアのスキルや過去実績をDBに登録
- エンジニアの給料は基本給＋振られたタスクの完了実績に伴う成功報酬方式の歩合制(基本給だけでは生活できず、ある程度は歩合給を確保しないと生活出来ないくらいのバランスで)
- 上流の人は要件書や仕様書、開発依頼をチケットに登録
- AIが要件書や仕様書を評価、仕様の明確さ、複雑度、必要な技術、ボリューム等でClassify,手が空いている、もしくは現在のタスクがまもなく終わるエンジニアからスキルマッチで担当者候補を抽出
- AIは同時にタスクの難易度や納期等からタスクの単価を設定
- AIが担当者候補のエンジニアにタスク概要をRFPとして一斉通知
- 通知を受けたエンジニア側は自分がやりたい場合は、納期見積もりや仕様への質問事項、希望単価を返信して応札
- AIが落札エンジニアと価格を決定
- 落札エンジニアはタスクの発注者である上流のエンジニアとチャットやチケットでやり取りしながら作業実施。成果物、試験結果等をチケットに登録
- AIが実際の作業期間、成果物の品質等によりエンジニアを評価(品質なんかは一定期間ウォッチが必要なので、リリース後xか月に発見されたバグ数とかを後でフィードバック
- AIが決定したそのタスクの標準納期より早く仕上がった場合は、追加インセンティブが支払われる。逆のケースは担当エンジニアの評価が下がり、次回ありつける仕事のランクが下がる
- エンジニアは評価が上がってくれば、単価の高い(難易度の高い)業務に入札出来る様になる
- ちなみにAIは要件書や仕様書の曖昧性チェックや、担当エンジニアからの質問、確認事項等から上流のエンジニアについて評価を行う。input品質の悪いSEとからの案件を積極的に受ける人に高評価与えたり、単金上げたり。
こんな感じで仕事の割り振りやら、業績とか能力考課やらもすべてデータ分析の結果で自動的に進められる。
仕事を受けるエンジニアもいちいち上司の管理職と対面コミュニケーションしなくても良いので楽。(ただし、給与システムが上記の通りなので、自分で努力して積極的にタスク取る必要あり。フリーライダーを許さない、ある意味厳しいシステム)
ちなみに発注者たる上流のエンジニアとのコミュニケーションもチャットとかチケットシステムで可能な限りやる。
いやいや対面コミュニケーション要るでしょ？という人が結構居るけど、そういう人は実のところ、要件とか仕様をロジカルに明確に書くところを手を抜いて、相手に行間読ませることで効率上げたいとかが半分くらいある気がするし、そもそもちゃんと要件書けない人だったりするので、むしろ対面コミュニケーション制限して、ドキュメントで必要な事が伝わる様に訓練することも大事だと思う。まあ、対面コミュニケーションゼロにはならないんだけど。
課題は色々あって、
- タスクの価格決定のやり方気を付けないと、会社サイドが入札システムをタスクを安く買い叩く手段にしかねない..とか
- エンジニアのスキルを仕事の実績だけで評価して、次の仕事を割り振ると、自己研鑽で新たに身につけたスキルとかがタスク割り振りに反映されないので、なんか工夫が居るとか
(プライベートで勉強した成果をgithubとかに上げてもらって、それをAIが自動評価するとか...)
- 一時的にタスクが減って、がんばってタスクに応札しても歩合給を全然稼げない人に対するセーフティネットとか
こういうクラウドソーシングサービスがそのシステムを進化させて、Human Resource Management as a Serviceみたいな形で、Private PJにも適用出来る様なったりするんじゃないかと。
ただ、問題は自社サービスやプロダクト開発がメインのモダンなITベンチャーとかなら、このシステムで行けそうだけど、国内のIT産業の9割以上占めてそうな受託メインのITゼネコンとその下請けにはこのシステムの適用は難しい気がすること。
でも、こんな仕組みできれば自分もマネージメントから解放されて、1エンジニアに戻れるかな？
ってゆーか、世の中の管理職が大量失業か..もちろん管理職の仕事ってHRMだけじゃないし、ミクロなリソース管理は上記で出来ても、ある程度大きな会社のマクロなリソース計画とかは上記のシステムでは無理なので、そういうところは人間がやるのか。それはそれでマクロなリソース計画を考えるAIを作るのか？
AIで真っ先に失業するのは管理職だ！！みたいな記事も良く見かけるので、やっぱり先進的なITベンチャーとかは上の様なシステムに進むんじゃなかろうか？
そもそも管理職になりたく無い人がいっぱい居る時代だからAIで管理職の必要数が減るのはやっぱり良い事なのか？
どうですかね？これ？
