会計

マルチタスクは仕事をしているようで、仕事を増やしている – 切り替えコストを会計・投資・経営から読み解く

みなさん、おはようございます！こんにちは！こんばんは。Jindyです。

仕事が忙しくなると、画面が増えます。会議を聞きながらメールを返し、チャットの通知を確認し、その横で資料を直す。全部に手を付けているので、本人の感覚としては猛烈に働いている。

でも、ここには厄介な錯覚があります。

忙しさと生産性は、まったく同じものではありません。

この文章を読むと、なぜ仕事を細かく切り替えるほど疲れるのか、なぜ会議中の内職が想像以上に高くつくのか、そしてマルチタスク研究を仕事術だけで終わらせると本質を外す理由が分かります。

さらに、会計の原価の考え方、投資の資本配分、経営の仕掛品管理までつなげます。メールを何分短縮できるかという話ではありません。自分の注意力を、どの仕事に、どれだけ長く投下するか。その設計の話です。

先に結論を置くと、マルチタスクは何でも悪いわけではありません。歩きながら話すように、一方がかなり自動化されていたり、同じ目的に向かう作業だったりすれば、並行処理できる場面もあります。

問題は、資料作成、メール、会議、判断のように、同じ注意・作業記憶・意思決定資源を奪い合う仕事を細切れに切り替えることです。

このとき人は、仕事だけをしていません。

仕事Aを閉じる。
仕事Bの前提を読み込む。
仕事Bを処理する。
そして仕事Aに戻った瞬間、さっき何を考えていたかを復元する。

この復元作業には、売上も利益も生まれません。

にもかかわらず、現代のオフィスでは、この見えない原価がものすごい量で発生しています。

マルチタスクの正体は同時処理ではなく切り替えである – 忙しい人ほど見落とす脳内の段取り替え

複数の画面を開いていると、脳まで並列処理しているように感じます。ところが認知心理学の研究を見ると、高い判断を必要とする課題では話が違います。

人間は驚くほど器用です。ただし、何にでも同時に全力を出せるほど器用ではありません。

脳には段取り替えの時間がある

Rubinstein、Meyer、Evansは2001年、異なるルールを使う課題を切り替える実験を行い、同じ課題を続ける場合より切り替える場合に時間的コストが生じることを示しました。しかも、ルールが複雑になるほど切り替え時間は大きくなります。(doi.org)

Monsellのレビューでも、課題を切り替えた直後は反応が遅くなり、通常は誤りも増えること、次の課題を事前に予告して準備させても、そのコストは小さくなるだけで消えないことが整理されています。(sciencedirect.com)

ここを工場に置き換えると分かりやすい。

製品Aを作っていた設備を止め、治具を替え、設定を変え、製品Bを流す。製造現場なら、これを段取り替えとして認識します。当然、段取り時間は原価改善の対象になる。

ところが知的労働では、自分の頭の段取り替えをほぼ原価計算していません。

資料を10分作る。
メールを3分返す。
また資料に戻る。

表面上は13分きっちり働いています。しかし頭の中では、資料の論点、前提、数字の関係を再読み込みする作業が入る。この数十秒、数分が勤務時間の中に溶けるので、誰も伝票を切らない。

でも原価は、伝票がなくても原価です。

中断後に戻るだけでも脳は仕事をしている

AltmannとTraftonは、目標を一度中断してから再開するときの認知過程を、目標の活性化と記憶の検索という形でモデル化しました。いったん止めた仕事は、再開ボタンを押せばそのまま元に戻るわけではありません。(sciencedirect.com)

どこまで終わったか。
次に何をするつもりだったか。
なぜその数字を確認していたか。

これらを呼び戻す必要があります。

これは会計実務と相性の悪い話です。

たとえば数字の差異分析は、セルを眺めているだけではありません。前年差、予算差、数量、単価、一過性要因、会計処理、為替などを頭の中で組み合わせながら、仮説を細く伸ばしていく仕事です。

途中で別案件へ飛ぶと、Excelのファイルは開いたままでも、仮説の糸は切れる。

戻ってきて最初にやるのは分析ではなく、分析していた自分の復元です。

ここ、かなり高い原価です。

未完了の仕事は次の仕事にもついてくる

Sophie Leroyは2009年、仕事を切り替えた後も注意の一部が前の仕事に残る現象をattention residue、注意残留として示しました。特に前の課題が未完了のまま移ると、次の課題のパフォーマンスが落ちやすい。(sciencedirect.com)

つまり、切り替えコストは前の仕事に戻るときだけ発生するのではありません。

次の仕事にも請求書を送ってきます。

メールを書いている途中で会議に入り、会議では次の決算論点を考え、会議後にメールへ戻る。こうなると、どの仕事にも100％の注意が乗りにくい。

投資でも同じです。

企業Aの決算を読みながら株価通知を見て、SNSで別銘柄の材料を知り、企業Bのチャートを開く。情報量は増えています。しかし企業Aについて積み上げていた利益構造や仮説は薄くなる。

情報をたくさん見たことと、企業を深く理解したことは別物です。

会計的に言えば、切り替えコストは帳簿に載らない間接費です。

しかも厄介なのは、そのコストが本人の忙しさとして見えること。原価を大量に使っているのに、稼働率だけは高く見える。工場ならかなり危ない状態です。

知的労働でも見るべき数字は、何時間パソコンに向かったかではありません。価値のある仕事が、何回中断されずに完成まで流れたかです。

もう一つ、会計的に見逃しやすいのが機会原価です。切り替えに使った数分そのものより、その数分のために深い思考が連続しなかったことの方が高くつく場合があります。決算レビューで一つの違和感を追い切れなかった。投資判断で前提条件を最後まで検証できなかった。経営会議で数字のつながりを考え抜く前に次の議題へ進んだ。こうした損失は、発生時にはゼロ円に見えます。だから管理されにくい。けれど、後から手戻りや判断ミスとして現れれば、支払額は一気に大きくなります。

マルチタスクが多い人ほど能力が低いとは限らない – 有名研究を一段深く読む

ここから少し面白くなります。

マルチタスク研究には、広く知られた強い物語があります。普段からながら作業をする人ほど、余計な刺激に気を取られ、課題の切り替えも下手になるというものです。

確かに、その出発点になった研究はあります。ただし、その後まで読むと景色が変わります。

2009年のStanford研究が見つけたもの

Ophir、Nass、Wagnerは2009年、日常的に複数メディアを併用する程度が高い人と低い人を比べました。

実験では、必要な情報と無視すべき情報を同時に提示したり、数字なら偶数・奇数、文字なら母音・子音というように判断ルールを切り替えたりしました。

結果として、メディア・マルチタスキングの多い群は、無関係な刺激や記憶内の不要情報による干渉を受けやすく、一部の課題では切り替えでも不利でした。(pmc.ncbi.nlm.nih.gov)

これは直感に反します。

普段からたくさん切り替えているなら、切り替えの達人になりそうです。ところが最初の研究では逆だった。

ここから、マルチタスクする人ほどマルチタスクが下手という強烈な物語が生まれました。

再現研究を読むと断言できなくなる

科学の面白いところは、有名な結果ほど、その後があることです。

WiradhanyとNieuwensteinは2017年、Ophirらの結果について二つの再現研究とメタ分析を行いました。14の検定のうち、想定方向で統計的に有意だったのは5つ。さらに保守的なベイズ分析では、そのうち説得力のある証拠が得られたものは2つでした。

39の効果量をまとめると、メディア・マルチタスキングと注意散漫には小さな関連が出ましたが、小規模研究の影響を補正すると有意ではなくなりました。(link.springer.com)

2021年のParryとle Rouxのメタ分析も、118の評価を統合したうえで、全体の関連は小さく、測定方法や対象とする認知機能によって結果が変わると整理しています。(cyberpsychology.eu)

つまり、日常的にマルチタスクしている人は認知能力が低い、とまでは言えません。

まして、マルチタスクを続けたから脳が壊れた、という因果まで飛ばすのは無理があります。

因果関係と相関関係を分ける。

投資家が決算を見るときにも必要な態度です。

売上成長企業は広告費を増やしている。だから広告費を増やせば売上が伸びる、と即断してはいけない。伸びているから広告を増やせた可能性もある。

研究も同じです。

それでも目の前の切り替えコストは消えない

ここで研究の読み方を間違えると、今度は反対方向へ振れます。

長期的なマルチタスク習慣と認知能力の関係が弱いなら、マルチタスクは問題ない。

これは違います。

JeongとHwangが49研究を統合した2016年のメタ分析では、メディア・マルチタスキングは認知的成果に平均的には負の影響を持ち、とくに互いに関連の薄い課題を組み合わせる場合などで悪影響が大きくなると報告されています。(academic.oup.com)

つまり、二つの命題を分けなければいけません。

普段マルチタスクする人が、恒常的に認知能力の低い人なのか。

今この瞬間、二つの認知負荷の高い仕事を掛け持ちすると、性能が落ちやすいのか。

前者は証拠が弱い。後者にはかなり厚い研究があります。

WatsonとStrayerの2010年研究では、運転シミュレーターと負荷の高い記憶課題を同時に行わせた200人のうち、両課題で成績低下を示さなかった人は2.5％でした。研究者は彼らをsupertaskersと呼びました。(pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)

例外はいます。

ただ、自分がその例外だと仮定して仕事を設計するのは、経営としてかなり攻めています。

研究を読むときに欲しいのは、気持ちのいい結論ではありません。

投資家なら、強いストーリーほど疑う。経理なら、数字の定義を確認する。経営なら、平均値だけで制度を作らない。

マルチタスク研究も同じです。

マルチタスクは人間をダメにする、では雑すぎる。しかし、だから切り替えコストは存在しない、も雑です。

研究の面白さは、その間にあります。

本当に削るべきなのは仕事ではなく仕掛品である – 注意力を資本として配分する

では、実務ではどう考えるか。

私はここを時間管理より、資本配分の問題として見た方が理解しやすいと思っています。

人には一日24時間あります。しかし知的労働で本当に希少なのは時間だけではありません。

深く考えられる注意力です。

稼働率100％は優秀ではない

工場の設備を100％動かし続ければ、生産性が最大になるとは限りません。

工程間に仕掛品が積み上がり、ボトルネックが詰まり、不良や手戻りが増えれば、設備は忙しくても製品は出てこない。

知的労働にも似たことが起きます。

メール10件。
資料3本。
会議4本。
チャット20件。
レビュー2件。

全部に少しずつ手を付けると、本人は休む暇がありません。

しかし完成品は少ない。

経営管理では、稼働率とスループットを分けて見ます。ところがホワイトカラーになると、予定表が埋まっている人を忙しい人、返信が速い人を仕事ができる人として評価しがちです。

これは危ない。

メール返信の即時性を上げるために、決算レビューや投資判断の深さを削っているなら、安い仕事のために高い資本を売っています。

会議中の内職は個人の問題ではなく経営設計の問題

会議中に別の仕事をする人を見ると、集中力がない、と個人の問題にされがちです。

でも経営側から見ると、別の問いが出てきます。

その人が内職できる会議なら、本当に参加が必要なのか。

会議を聞きながら別案件のメールを処理できてしまうなら、その時間は意思決定の場ではなく、情報共有の儀式になっていないか。

マルチタスクが常態化している組織では、個人の注意力より先に、会議、承認、チャット、レポートの設計を疑った方がいい。

人間に集中力を要求しながら、15分おきに通知を飛ばす仕組みを置く。

これは内部統制で言えば、ミスするなと言いながらミスしやすい業務プロセスを放置しているのと同じです。

良い統制は、人の精神力を前提にしません。

良い仕事設計も同じです。

投資では情報量より仮説を持ち続ける時間が効く

投資の世界は、マルチタスクを誘発する装置だらけです。

株価。
金利。
為替。
決算速報。
ニュース。
SNS。
アナリストコメント。

全部、意味のある情報に見えます。

だから厄介です。

企業価値を考えるには、売上成長率、利益率、投下資本、キャッシュフロー、競争優位、バリュエーションを一つの仮説にまとめる必要があります。

ところが、新しい材料が来るたびに別銘柄へ飛んでいると、情報は増えても仮説が育たない。

これはポートフォリオにも似ています。

資金100を100銘柄に1ずつ配れば、投資している感覚は強い。でも調査能力まで100分割される。

注意力も同じです。

10個の仕事に10％ずつ配れば、合計は100％です。

ただし、切り替えコストがある世界では、10％×10は100％になりません。

ここが会計には出てこない損失です。

だから、仕事術としてやるべきことは、猛烈な集中力を身につけることではありません。

同時に抱える仕掛品を減らすことです。

メールを見る回数をゼロにする必要もない。会議を全部なくす必要もない。必要なのは、重い仕事を細切れにしないこと。そして同じ目的の仕事をなるべく近づけることです。

自分の注意力を、いつでも無料で切り替えられる資源だと思わない。

それだけで、仕事の設計はかなり変わります。

結論　人生の損益計算書には、注意力の浪費が載ってこない

会計には、数字にならないものを無理に数字にしない慎重さがあります。

同時に、帳簿に載らないから存在しないわけではない、という感覚もあります。

ブランド、人材、組織文化、信用。企業価値を左右するのに、貸借対照表だけでは十分に見えないものはたくさんある。

注意力も、その一つだと思います。

毎日、少しずつ切り刻まれても請求書は来ません。

だから気づきにくい。

でも、考え抜けなかった投資判断、浅くなったレビュー、聞き逃した会議、途中で切れたアイデアとして、あとから別の形で損失が出ます。

経営は資本配分です。

投資も資本配分です。

そして突き詰めれば、人生も資本配分なのだと思います。

お金をどこに置くかだけではない。

時間をどこに置くか。
注意をどこに置くか。
誰の話を聞くか。
どの仕事を最後まで考え抜くか。

人は、同じ一時間を生きても、同じ一時間を使っているわけではありません。

10個のことを少しずつ進める一時間と、一つのことに深く潜る一時間では、残るものが違う。

忙しい日は、達成感があります。

通知を返した。
会議に出た。
メールを処理した。
資料にも触った。

全部やった気になる。

でも、経理屋の目で一日の損益を見直すと、本当に増えた資産は何だったのか、と聞きたくなります。

仕事ができる人とは、たくさんの仕事を同時に抱えられる人ではないのかもしれません。

今やるべき一つを決め、他を捨て、その一つを終わらせる人。

投資家が有限の資金を最も期待値の高い場所へ置くように、自分の注意力も配る。

人生で最も希少な資本は、お金より先に、こちらなのかもしれません。

注意力と資本配分を、もう一段深く考えるための5冊

1．『一点集中術　限られた時間で次々とやりたいことを実現できる』デボラ・ザック

この記事の論点に最も直接つながるのが、マルチタスクから離れ、一度に一つの作業へ注意を向ける考え方を扱う本です。スマホやSNS、次々に入る仕事によって注意が分断される状況を前提に、一点集中を行動へ落とす方法まで扱っています。切り替えコストの研究を読んで、では実際の一日をどう設計し直せばいいのか、と感じた人には入口として分かりやすい。ほかの4冊が判断、時間、経営、投資へ論点を広げるのに対し、この本は注意力そのものの使い方へ最も正面から向き合っています。


2．『限りある時間の使い方』オリバー・バークマン

効率化そのものを少し疑ってみたい人に向く一冊です。人生の時間には限界があり、すべてを処理し切ろうとする発想自体に無理がある、というところから時間の使い方を問い直します。この記事では、仕掛品を減らし、注意力を有限の資本として配分する話をしましたが、その議論を仕事術の外側まで広げてくれる位置づけです。もっと速く処理すれば全部できるのではないか、という疑問に対し、効率化によって空いた時間へ新しい仕事が流れ込む構造まで考えたい人に合います。一点集中の技法より、何をそもそも諦めるかに重心がある点が特徴です。

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3．『イシューからはじめよ［改訂版］　知的生産の「シンプルな本質」』安宅和人

集中するだけでは成果は出ません。集中先を間違えれば、どうでもいい仕事を高速で処理する人になるだけです。本書は、問題を解く前に、そもそも今答えを出すべき問題なのかを見極めることから知的生産を組み立てます。この記事で触れた、安い仕事のために高い注意力を売らないという話を、仕事の選別まで一段進めて考えたい人に向いています。分析、企画、経営判断、決算レビューなど、答えを出す前の問いの設定が成果を左右する仕事との相性がいい。ほかの本が時間や集中の配分を扱うのに対し、これは配分先そのものの質を問う本です。


4．『投資で一番大切な20の教え　賢い投資家になるための隠れた常識』ハワード・マークス

注意力を資本として考えるなら、実際の資本配分を扱う投資の本も外せません。ハワード・マークスは、市場のコンセンサス、リスク、価格、逆張り、二次的思考などを通じて、情報をたくさん集めることと優れた判断をすることの違いを掘り下げます。この記事で触れた、株価やニュースを次々に追っても企業への仮説が育たないという問題を、投資判断の側から考えたい読者に向いています。新しい情報へ反応する速度ではなく、その情報が価格へどう織り込まれているかまで考える。その意味で、集中力を判断の質へ変えるための一冊です。


5．『世界は経営でできている』岩尾俊兵

この記事では、マルチタスクを個人の集中力不足だけでなく、会議、承認、通知、仕事の流し方という経営設計の問題として捉えました。本書は経営を会社経営だけに閉じず、仕事や日常、人生にまで広げて捉える視点を提示しています。頑張っているのに成果が遠のくのはなぜか、良かれと思って作った仕組みが逆効果になるのはなぜか、といった問いから、限られた資源をどう組み合わせるかを考えたい人に向きます。ほかの4冊より視野が広く、注意力の問題を組織や人生全体の資源配分へ接続する役割を持っています。


マルチタスクそのものを減らす具体策から入りたいなら『一点集中術』、効率化への焦りそのものを見直したいなら『限りある時間の使い方』が入りやすいでしょう。仕事で何に集中するかを選ぶ力を鍛えたいなら『イシューからはじめよ［改訂版］』、投資判断へつなげたいなら『投資で一番大切な20の教え』、さらに個人の時間管理を越えて組織や人生の資源配分まで広げたいなら『世界は経営でできている』へ進むと、同じテーマがかなり違う角度から見えてきます。

それでは、またっ！！

引用論文・参考文献

  • Rubinstein, J. S., Meyer, D. E., & Evans, J. E. (2001). Executive Control of Cognitive Processes in Task Switching. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 27(4), 763–797. DOI: 10.1037/0096-1523.27.4.763. (doi.org)
  • Monsell, S. (2003). Task switching. Trends in Cognitive Sciences, 7(3), 134–140. DOI: 10.1016/S1364-6613(03)00028-7. (sciencedirect.com)
  • Altmann, E. M., & Trafton, J. G. (2002). Memory for goals: An activation-based model. Cognitive Science, 26(1), 39–83. DOI: 10.1207/s15516709cog2601_2. (doi.org)
  • Leroy, S. (2009). Why is it so hard to do my work? The challenge of attention residue when switching between work tasks. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 109(2), 168–181. DOI: 10.1016/j.obhdp.2009.04.002. (sciencedirect.com)
  • Ophir, E., Nass, C., & Wagner, A. D. (2009). Cognitive control in media multitaskers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(37), 15583–15587. DOI: 10.1073/pnas.0903620106. (doi.org)
  • Wiradhany, W., & Nieuwenstein, M. R. (2017). Cognitive control in media multitaskers: Two replication studies and a meta-analysis. Attention, Perception, & Psychophysics, 79, 2620–2641. DOI: 10.3758/s13414-017-1408-4. (link.springer.com)
  • Parry, D. A., & le Roux, D. B. (2021). Cognitive control in media multitaskers ten years on: A meta-analysis. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 15(2), Article 7. DOI: 10.5817/CP2021-2-7. (cyberpsychology.eu)
  • Jeong, S. H., & Hwang, Y. (2016). Media Multitasking Effects on Cognitive vs. Attitudinal Outcomes: A Meta-Analysis. Human Communication Research, 42(4), 599–618. DOI: 10.1111/hcre.12089. (academic.oup.com)
  • Watson, J. M., & Strayer, D. L. (2010). Supertaskers: Profiles in extraordinary multitasking ability. Psychonomic Bulletin & Review, 17(4), 479–485. DOI: 10.3758/PBR.17.4.479. (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)

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