という雑談がちょっと盛り上がったので、ちょっと落ち着いて考えている。あんま結論のないブログです。ごめんなさい。
前提
AI時代、チームは3人とか小さくなっていく、という話をよく聞くようになった。少し前までは2-pizza ruleとか、7±2みたいな話を聞いていたはずだ。AIは何か前提を変えたのだろうか。
どうしてチームを組むの？
そもそもなんでチームをわざわざ組むんだろう。それは、一人じゃダメだったり、一人より複数のほうが良い何かがあるからのはずだ。
まず、誰でもできる簡単なお仕事です、みたいなやつなら人が多いほうが早く終わる。千羽鶴は一人で折るよりクラスみんなで折ったほうが早く終わる。僕は折り紙苦手だけど。
スキルの話もある。プロダクトチームだと、プロダクトマネージャー、デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、QAエンジニア、みたいに、それぞれの専門領域で貢献しあってはじめてクロスファンクショナルにプロダクト開発ができる、という認識はよくある。単に専門性を補完しあっているだけでなく、異なる専門性が触れ合うことで、自分の専門性だけでは思いつかないアイデアが生まれたり、自分の専門性を拡張するチャンスを得られる。
チームの耐障害性みたいな話もある。いわゆるバス係数。人が少ないほどチームの単一障害点が生まれやすいので、人が多いほうが冗長構成が組めていることになる。諸説ある。
あとは純粋に人間は社会的な生き物なので、チームを組んだほうが色々良いってのがあると思う。マズローの欲求段階説でも所属欲求が三段階目にある。人と関係があるということがポジティブに働く。責任を共有したいという話もある。ここは、結構AIではどうしようもない領域だと思っている。
チームの人数のトレードオフは？
じゃあチームを組んだほうが良いのだろうとなったときに、どのくらいの人数が最適なのか。最適があるのだとすると、人数が少ないと多いの間には何かしらのトレードオフがある。
人数を少なくするデメリットは何か。
上で述べたチームを組む理由の効果が弱い。簡単な仕事は人海戦術のほうが短期間で終わるし、専門性が不足するケースや拡張する機会が得られない可能性がある。単一障害点となる人も生まれやすいし、関係性に逃げ場がなくなりやすい。例えば、二人チームならそこで仲違いをするとチームは終わる。仲を取り持ってくれるもう一人くらいは欲しい。一人の体調や浮き沈みにチームのパフォーマンスがもろに影響を受けてしまう。
人数を多くするデメリットは何か。
人が増えればコミュニケーションパスは増え、コミュニケーションコストが高くなる。合意や意思決定が難しく（遅く）なりやすい。合議制がとられ、当たり障りのないアイデアしか採用できなくなることすらある。逆に同じチームの中で関係性の濃淡（例えば似た職能で固まるなど）が出てきてしまい、一つのチームのはずがクロスファンクショナルではないサブチームの意識が芽生える可能性もある。リンゲルマン効果（社会的手抜き）が働き、人数の割にパフォーマンスが出ないこともある。当事者意識の欠如や、責任を共有し過ぎて一人が感じる責任が軽くなりすぎることがある。
トレードオフのどこが組織と人に適しているか次第
まとめると、人数が少ないほうがコミュニケーションコストや意思決定スピードは有利になる。社会的手抜きによる一人当たりのパフォーマンスの低下は起きにくい。一方で、一人にかかる責任が重くなりすぎたり、一人が欠ける影響が大きくなりすぎる。スキルの穴ができる可能性も高い（一人にとても広いスキルが求められる）。
人数が多いほうが冗長性もあり、スキルセットも十分になりやすい。一方で、コミュニケーションコスト、意思決定コストは上がりやすく、責任感が薄くなりやすい傾向がある。
こういうトレードオフの中で、どのくらいが組織や人にとって良いのかってことになる。組織的にチームの冗長性、未来までの時間軸で見た時のサステナビリティをどのくらい求めるのか、個人的にどのくらいの人と関わるのが幸福か、ストレスがないか、適度な責任感を感じられるか。チームに求められるスキルセットを、誰と誰と誰なら埋められるか。この考え方はAI時代の前後であまり変わらないような気がする。
AIで個人のスキルは増幅・拡張されている
AIで大きく変わったのは個人のスキルの増幅と拡張だと思う。今のところ。
個人のスキルが増幅しているので、同じスキルの人が複数いれば倍々で速くなる、というのが1人と複数のAIエージェントで達成できるようになってきている。これはチームを小さくできる要因の一つになる。
また、個人のスキルが拡張され、今までできてなかった隣接領域に足を踏み入れやすくなった。今まで職能で区切っていたスキル領域の境界が薄まり、より少ない人数でチームに必要なスキル領域を塗りつぶせるようになってきている。これもチームを小さくできる要因になる。
一方で、チームの冗長性・サステナビリティの話や、社会的動物の幸福（ウェルビーイング）の観点はAIは今のところそこまでどうにかしてくれてそうにない。むしろ、AIと仕事をする時間が増えたことで、生身の人間との関係性への渇きは強まっているようにも感じる。
コミュニケーションコストはどうだろう。人数を少なくすればコミュニケーションパスは少なくなる。一方で、チームメンバーよりもAIと会話している時間が長くなれば、コミュニケーションパスの質が落ち、結果的にコストはそこまで下げられないとも感じている。よくいう「個人商店」のような状態がよりできやすいように見える。
小さなモブ+AIのサブチーム
これは全然妄想なのだけど、そう考えると少数のクロスファンクショナルなチームが頻繁に対話しながら同じAI Agentを使っているチームというのが理想的なのだろう。これもよく聞く話だけど。
そうすれば、専門性の多様性を活かすチャンスを多分に用意でき、チームの冗長性や個人のウェルビーイングも確保できる。数人の人とAIエージェントのモブワーク。それぞれが並列で仕事をしたほうが早い論争は当然あるけど、それはチームの冗長性・サステナビリティを損ねるし、ウェルビーイングも損ねる。
この数人+AIエージェントのセットは、もはや1人の人間くらいに数えられそうだ。であればこのセットをいくつか集めてチームにし、いままでやってきたスクラムのようなフレームワークで一つのゴールに向かわせることもできそうじゃないかな。なんか楽しそうだね。
でも結局depends on
じゃあ3人が最適？というと、結局状況に寄るんだろう。単に3人にしてもうまくいかないと思う。人間がチームを組むのには、人間ならではの部分が大きいと感じているから。
ということは、一律これが正解です、はやらないほうがいい。ダイナミックリチーミングのワンバイワンパターンみたいに、1人ずつ調整してみて、観察して、また調整してみて、と小さく実験してみて、その人たちにとって適切な状態を見つけていくのがよいんだと思っている。
おわり
とくにまとまっていないけど、このへんでおわる。実験していかないとわからないことが多いな。
マネージャーレイヤーだと、AIでチームのサイズはどう変わるのかは一つのホットトピックだと思う。一方で、チームレイヤーだと、ここに関心がある人ってどのくらいいるのだろう。チームであることの安心感、安全感、所属感、それらを脅かしてまで人を減らしたいと思うのだろうか、みたいな疑問もある。
しかしまぁ、確かな課題解決と健全な事業がないと安心・安全なんてすぐなくなってしまうようなまさにVUCAな時代なので、色々考えて、実験して、学んで、なんとかしていきたいですね。