TLDR: 「優秀人材」をめぐる議論の多くは、パレート分布を前提にしている。しかし詳しく見ると、企業が解こうとしている課題に応じて、適した人材分布は異なる（正規分布、パレート分布、そして第三の選択肢である二峰性分布）。二峰性分布は稀だが、クリエイティブ産業や一部のソフトウェア企業では比較的よく見られる。

パレート型企業が「Aプレイヤー（高IQなジェネラリスト）」をめぐって競争するのに対し、二峰性企業は「リンチピン（他の誰にもできない特定の仕事に卓越した才能を持つ人材）」をめぐって競争する。この違いが、マネジメントスタイルや企業文化の違いを生み出している。

「人材獲得競争（war for talent）」という言葉を生み出したのは、マッキンゼー・アンド・カンパニーのコンサルタントグループだった。1998年のレポートと、その後に出版された同名の書籍によって、「トップタレント」という言葉はその後20年にわたり企業経営者の合言葉となった。マッキンゼーはタレントの厳密な定義を示さなかったが、「賢く、エネルギッシュで、野心的な人材」の不足が訪れ、企業は最優秀層の獲得・維持をめぐって争うことになると考えた。

ソフトウェアの世界には、これと関連しつつも異なる「10xデベロッパー（10倍の生産性を持つ開発者）」という概念がある。少なくとも1968年のある研究にまで遡ることができ、この研究では偶然にもプログラマーのパフォーマンスに個人差があることが発見され、フレデリック・ブルックスの1975年の著書『人月の神話』によってさらに広まった。10xデベロッパーの定義も同様に曖昧で、その存在自体もしばしば議論の的となる。誰に聞くかによって、10xデベロッパーとはコードを10倍速く書ける人かもしれないし、プロダクトのニーズを10倍よく理解できる人、チームを10倍効率的にする人、あるいは自身のコードの問題発見・解決が10倍優れている人を指すかもしれない。

この二つの概念は似ているように見えるが、マッキンゼーの言うトップタレントとソフトウェア業界の10xデベロッパーは微妙な文化の違いを映し出している。どちらも共に働くのに最適な人材を見極めようとしている点では共通するが、マッキンゼー流の「優秀さ」はその分野における上位パーセンタイルを指すのに対し、10xデベロッパーはしばしば、その技が説明も再現も困難な、唯一無二の才能を持った個人を指す。

例えば、AI研究者の採用に関する会話では、「[高給のAI研究者]のような仕事ができる人は世界に[10〜200人]しかいない」といった趣旨の発言をよく耳にする。これは、例えば「優秀なAI研究者を採用しようとしている」という発言とは大きく異なる。後者における「優秀」とは、AI研究者全体の中で最もパフォーマンスの高い層を意味するが、前者ではそもそもその仕事を遂行できる人が世界に数えるほどしかいないという前提がある。この考え方はソフトウェアエンジニアの間では直感的に理解されるが、他の業界ではめったに見られない。

なぜソフトウェアの特定のタスクは、より多くの人を訓練して担わせることができないのか。なぜリーナス・トーバルズやジョン・カーマックのような存在はもっと現れないのか。一部のAI研究者が担っている仕事を、将来的にも100人しかできないということはあり得るのだろうか。

こうした問いを探求する中で、私は人材分布の三つの異なるモデルを見出した。それらは業界と強く相関しているが、企業が何を手がけ、どれだけ成熟しているかによって、同じ業界内でも異なってくる。

• 正規分布: 人材は正規分布に従う。企業は「トップタレント」を惹きつけ維持することではなく、すべての従業員が従うことを期待されるプロセスの強さによって成功する。製造業、建設業、物流企業などでよく見られる。
• パレート分布: 人材はパレート分布に従い、上位nパーセンタイルに偏る。企業は「Aプレイヤー」の獲得・維持・育成から恩恵を受ける。彼らには卓越した個人パフォーマンスが期待される。ナレッジワークや営業中心の企業でよく見られる。
• 二峰性分布: 人材は二峰性分布に従い、企業は人員のごく一部を占めるに過ぎないが、会社の成功の大半を牽引する「リンチピン」を見極め、採用し、維持することで恩恵を受ける。クリエイティブ産業（例：エンターテインメント、ファッション、デザイン）や、困難な技術的課題に取り組むソフトウェア企業（例：インフラ）でよく見られる。

企業の分布タイプは、その企業が最も獲得・採用しようとする人材のタイプに牽引される形で、組織文化をも形作る。とりわけ、私がマッキンゼー的マインドセットとシリコンバレー的マインドセットと呼ぶものの違いは、それぞれの「トップタレント」の定義の違いを理解することで見えてくる。[¹]

正規分布

事例: 製造業、貨物・輸送物流、建設業

正規分布型の企業は、1900年代初頭に工業化への対応として生まれた科学的管理法、すなわち「流れ作業」アプローチの影響を受けている。このアプローチは、生産プロセスの高い予測可能性を確保しつつ、労働者の生産性を最大化する。生産は標準化され階層化され、作業はより小さなタスクに分解され、従業員は機械のように足並みを揃えて働く。

こうした企業の競争優位は、一部の優秀な人材にあるのではなく、長年の実践を通じて磨かれた専門知識の上に築かれたプロセスの強さにある。労働者の役割は明確に定義され、めったに変わることはない。彼らには有能で信頼できることが求められるが、プロセスの強靭性を脅かすため、個人主義はやんわりと抑制される。従業員は、同僚と差をつけることよりも、パフォーマンスを維持し、自分より大きな何かの一部であることに誇りを持つ。

トヨタは、オペレーショナル・エクセレンスによって差別化を図る企業の典型例であり、20世紀後半を通じてより効率的な製造アプローチを開拓した。その組織文化は、「トヨタウェイ」（尊重と、継続的改善に向けたチーム中心のアプローチを重視する企業理念）と「トヨタ生産方式」（ムダの削減を重視する製造プロセス）によって定義される。これらの理念は、最初から明文化されたものというより、暗黙知と実践の積み重ねから生まれた創発的な産物である。トヨタウェイが形になるまでには数十年を要した。

正規分布型の企業でも人材不足は起こり得る。例えば、建設作業員や倉庫作業員の不足などだ。しかし、その希少性は通常、人材パイプライン自体が存在しないからではなく、そうした仕事に対する労働者側の需要不足（例えば、低賃金や資格取得のハードルの高さなど）から生じる。

パレート分布

事例: 経営コンサルティング、投資銀行、営業文化の強い企業

パレート分布型の企業は、1940〜50年代に登場した現代的なマネジメント理論の影響を受けている。例えばピーター・ドラッカーは、従業員間の分権的で参加型のマネジメントや、組織戦略の立案により積極的な役割を果たす「ナレッジワーカー」の台頭を描いた。

このモデルでは、ナレッジワーカーが中心的な重要性を持ち、マネジメントの権限が従業員に分散されるため、企業は「Aプレイヤー」、すなわちその分野で上位nパーセンタイルに位置する人材の獲得・維持・育成に腐心しなければならない。

Aプレイヤーとは、さまざまな種類のタスクで優れた成果を出せ、仕事における複雑性に対処できる「高IQなジェネラリスト」である。マッキンゼーの1998年のレポートで述べられているように、「ハイパフォーマンス」企業（株主リターンの上位パーセンタイルで定義）の経営層は、一流大学出身である、成績がクラス上位10%以内である、学部時代のGPAが高い、修士号を持っているといった傾向がより強かった。Aプレイヤーはまた、競技ボート、語学学習、クラシックピアノなど、少なくとも一つか二つの趣味で卓越していることも多い。彼らは何をするにしても、その分野のトップで活躍する傾向がある。

「企業は自らの業界の外に目を向けることを躊躇すべきではない。シアーズは湾岸戦争の英雄であるガス・パゴニス将軍を物流責任者に採用し、バンク・ワンはタコベルのトップだったケン・スティーブンスをリテールバンキングの責任者に迎えた」——マッキンゼーの「人材獲得競争」レポート

Aプレイヤーは定量的に定義され、BプレイヤーやCプレイヤーと比較してランク付けできる。そのため、経営コンサルティング会社はAプレイヤーを採用するためにIQテストや数学テスト、性格テストを用いる。このタイプの人材は特定しやすいため、パレート分布型の企業は大学を卒業したばかりの人材を採用するための強力な採用プログラムを持つことが多い。専門スキルよりも、総合的な能力が重視されるのだ。

経営コンサルティング（例：マッキンゼー、BCG、ベイン）、投資銀行（例：ゴールドマン・サックス、JPモルガン）、そしてビッグテックのアソシエイト・プロダクトマネージャー制度（例：Facebook、Google）はいずれも大学からの採用に力を入れており、面接のコツや準備資料も積極的に提供している。こうした仕事に応募することは、大学受験の勉強や一流大学への出願とさほど変わらない。

正規分布型の企業が社会主義に近いとすれば——従業員はより大きな機械の一部として自らを捉え、利益が均等に分配される——パレート分布型の企業は資本主義に近い。報酬は不均等に分配され、最も優れたパフォーマーに蓄積される。従業員には卓越性が期待され、「期待通り」の平均的なパフォーマンスを続けるだけの者は停滞するか解雇される。すべての従業員が卓越することはできない（もしできたとすれば、それは新たな平均に過ぎなくなる）ため、これは社内での権力をめぐるゼロサムな競争を生む。

人材の希少性という点では、Aプレイヤーは人口の比較的少数を占めるに過ぎない。しかし、20年という時を経て振り返れば、マッキンゼーはAプレイヤーをめぐる「戦争」が起こるという考えを誇張していたのかもしれない。シニアのAプレイヤーは広く知られており、引き抜かれないよう企業は高い報酬を払ってつなぎ止めている。しかしジュニアのAプレイヤーについては、プール自体はある程度固定されているものの、Aプレイヤーを必要とする職の数に比べれば依然として大きなプールであり、比較的特定しやすく育成しやすい。

ジュニアのAプレイヤー同士は互いに代替可能かもしれないが、企業は人材パイプラインの独占をめぐって争う。例えばマッキンゼー、ゴールドマン、Googleはいずれも、最初の就職先を探す優秀な大学卒業生にとってのデファクトな就職先になろうとしている。こうした企業は製品の面では実際には競合ではないが、Aプレイヤーの人材プールの所有という点では競合しているのだ。

また、組織「内部」で起こる一種の「頭脳流出」パラドックスも存在する。Aプレイヤーは可視性の高いマネジメント職に惹かれたり、引き抜かれたりする傾向があるのだ。これにより、可視性が低かったり給与が低かったりするタイプの職種でAプレイヤーを採用・維持することが難しくなる。マクドナルドの元CEOであるジャン・フィールズはフライ調理担当から、マークス＆スペンサーの元CEOであるスチュアート・ローズは売り場からキャリアをスタートさせた。言い換えれば、他の職種でもAプレイヤーのスキルが活かせるはずなのに、Aプレイヤーは特定のタイプの職種だけを担うように育成されるため、少数の目立つポストをめぐってAプレイヤー同士が過剰に競合し、不足することはないのである。[²]

二峰性分布

事例: ソフトウェアインフラ（例：データ管理、クラウドコンピューティング、セキュリティ）、ヘッジファンド、クリエイティブ産業（例：エンターテインメント、ファッション、デザイン）

二峰性分布から恩恵を受ける企業は、会社に競争優位をもたらす独自のスキルを持つ「リンチピン」を惹きつけ、維持することで成功する。あらゆる問題に取り組むことを好むジェネラリストであるAプレイヤーとは対照的に、リンチピンは、世界のほとんどの人ができない特定の種類のタスクに極めて長けたスペシャリストである。

このタイプの企業は稀だが、困難な技術的課題に取り組むソフトウェア企業や、クリエイティブ産業ではより頻繁に見られる。ディズニーのボブ・アイガーは買収後、マーベルのCEOであるアイク・パールマターが社長のケビン・ファイギを解雇しようとするのを阻止した。アイガーは彼を同社のビジョナリーと見なしていたのだ。アップルの歴史は、スティーブ・ジョブズやジョニー・アイブといった、同社を象徴するデザイナーたちの王朝を通じて語られることが多い。

リンチピンは質的に定義されるため、採用や特定がとりわけ困難だ。Aプレイヤーが一流の経営コンサルティング会社での試験に向けて喜んで詰め込み勉強をする一方で、ソフトウェアエンジニアは、コーディング面接や採用手法が能力を正確に測れていないとして頻繁に批判する。そもそも「10倍エンジニア」とは何かについてさえコンセンサスがないことは、誰もが「見れば分かる」と感じていても、リンチピンとしての才能を定量化することの難しさを改めて示している。

「入試委員会を喜ばせるのが得意なタイプの人と、会社を創業するのが得意なタイプの人は違うのだと気づいた」——マイケル・ギブソン、『Paper Belt on Fire』、自身が立ち上げと運営に携わったティール・フェローシップ・プログラムを振り返って

リンチピンがソフトウェアでより頻繁に見られるのは、物理的なエンジニアリングとは異なり、ソフトウェアが広大な複雑性を抱えているからだ。橋を架ける土木エンジニアは、創造性を制限する業界標準に従わなければならず、いずれにせよ物理法則に縛られる。

しかし、ソフトウェアを書くことにそうした制約はない。コードで問題を解決することの可能性の空間は無限であり、何をどう作るかは想像力によってのみ制限される。新しいプログラミング言語やツール、フレームワークをまったく一から発明し、必要に応じて用いることができる。タスクがよく理解され頻繁に繰り返されるのでない限り、エンジニアにあらゆる状況で何をすべきかを単に教えることはできない。なぜなら、より良い解決策につながり得る無数の「未知の未知」が存在するからだ。

同様に、バグの修正にも同じく無限の（そして悩ましい）可能性の空間がある。故障した橋を目で見て点検できる土木エンジニアとは異なり、期待通りに動かないコードは、目に見えない無数の依存関係のどれに原因があるとも考えられる。したがって、平均的なソフトウェアエンジニアと卓越したソフトウェアエンジニアの間の隔たりは、平均的な物理エンジニアと卓越した物理エンジニアの間の隔たりよりもはるかに大きい。卓越した開発者は、知性、創造性、直感といった漠然とした組み合わせによって、平均的な開発者には「見えない」可能性を「見る」ことができるのだ。[³]

しかし、最近のほとんどのソフトウェア企業は、競争上の技術的優位性のないコモディティ化された製品を販売しているため、リンチピンを必要としない。こうした製品は、物理的なエンジニアリング分野のように業界標準に準拠する必要はないかもしれないが、タスクに適したツールは社会的規範に強く影響される。ここに「10倍デベロッパー」に関する混乱の多くがあるように思われる。歴史的に見れば、ほぼすべてのソフトウェア企業が困難な技術的課題に取り組んでいたが、今日ではそのほとんどはパレート分布型の企業に近くなっており、異なるマネジメントアプローチに従うべきなのだ。

しかし、基盤的技術を構築している企業は依然としてリンチピンから恩恵を受ける。例えば、Snowflakeはオラクルで高く評価されていたソフトウェアアーキテクトであるブノワ・ダジヴィルとティエリー・クルアネスによって共同創業され、DatabricksはApache Sparkの生みの親たちによって共同創業された。

二峰性分布の企業は、セバスチャン・ベンササンが「ハイ・バリアンス・マネジメント」と呼ぶものから恩恵を受ける。彼はこれを、ブロードウェイの舞台ではなくハリウッド映画の制作に例えている。ライブパフォーマンスでは、女優は毎回の公演でセリフを正しくこなせなければならないため、一貫性を重視して選ぶことが重要だ。しかし映画の撮影では、女優は一つの素晴らしい演技を生み出すためなら6回失敗しても構わない。したがって、映画監督は誰をキャスティングするかについてより冒険的になれるし、演技においてリスクを取るよう促すこともできる。

「創造的な閃きを持つ人材……こそ、官僚的なアプローチが最も致命的となる領域だ」——タイラー・コーエン、『Talent: How to Identify Energizers, Creatives, and Winners Around the World』

二峰性分布の企業では、ごく少数のリンチピンだけが必要とされ、他の全員は支援的な役割を担う。一見すると、こうした企業は生産プロセスが厳密に組織化されているため正規分布型に見えるかもしれないが、違いは、全員がある一人のビジョンを支えるために働いている点にある。フレッド・ブルックスは『人月の神話』の中で、これを外科手術チームに例えた。そこでは「設計と構築に関わる頭脳は少数だが、多くの手が投入される」のだ。

リンチピンは通常、互いに分離されている。リンチピンだけで構成されたチームが必ずしも素晴らしい成果を生むわけではなく、むしろそれぞれがリンチピンを中心とし、支援チームと組んだチームを持つ方が成果が出る。

リンチピンはAプレイヤーよりも、新技術やデザインの発明といった公共の利益となる成果を生み出す可能性が高く、それが雇用主にとっての彼らの市場価値を分かりにくくしている。対照的に、Aプレイヤーの価値は通常、雇用主に限定される——例えばチームやプロジェクトの管理、あるいは売上の創出など——ため、投資対効果は明確だ。

リンチピンが市場で高額で取引されるのは、私的価値を提供する場合に限られる（例：ソフトウェアアーキテクトの採用を競うインフラプロバイダー）。例えば、GoogleとMicrosoft/OpenAIの間でAI研究者をめぐる熾烈な競争が繰り広げられているのは、こうした力学に一部起因している。これらの企業は基盤技術を構築しているため、限られた採用プールから最も多くのAI研究者を集めた者が大きな競争優位を得ることになる。

一方で、企業は多作なオープンソース開発者の採用をめぐって争うことはない——その専門知識を社内に抱えることが競争優位につながらない限りは——なぜなら、オープンソース開発者のアウトプットは主に公共財であり、彼らは誰の下で働こうと変わらず同じ価値を生み出すからだ。

右腕（ライトハンド）

リンチピンの亜種として、私が「ライトハンド（右腕）」と呼ぶ存在もいる（元Stripeのウィル・ラーソンによる言葉を借りている）。ライトハンドとは、少なくとも一人の経営者と極めて強い信頼関係と密接な関係を築き、その経営者の利益の代理人として動く人々だ。

ライトハンドはしばしばジェネラリストだが、質的に定義され、誰も代替できない独自の役割を持ち、サイロで最も力を発揮するという点で、Aプレイヤーよりもリンチピンに近い。リンチピンと同様、ライトハンドは稀な人材であり、企業が最も野心的で革新的な目標を達成するために必要とされる。理想的には、彼らは極めて有能で、会社に忠実であり、「大局」を見通す能力を備えている。

ライトハンドの価値は主に、経営者の「選ばれし者」であることから生じ、それが彼らに並外れた創造的な自由を与える。この自由は極めて文脈依存であるため、彼らの成功は通常、一つの会社や特定の経営者と共に働く場合に限られる。ライトハンドは必ずしも高い役職に就いているわけではなく、その真の影響力や優遇された立場が外部から常に可視化されているわけでもない。Aプレイヤーとは異なり、彼らは典型的な企業のリーダーシップの道を歩むことはあまりない——別の会社で経営者になるよりも、むしろその後に自身の会社を立ち上げる可能性が高い。（この現象は、初期の従業員の「マフィア」を生み出す、極めて成功したスタートアップで観察できる。）

「私はStripeのことを本当に大切に思っています。何かおかしいところを見つけると、落ち着かなくなって直したくなってしまうんです」——ミシェル・ブー、Stripeペイメントプロダクト・テックリード

「ジャック・ウェルチがGEの成長マネジメントの独自性について共有するためにホーム・デポと会談したとき、彼は二人の人事幹部を同行させた……人材のベンチを築くことは彼らの仕事の極めて重要な部分なのだ」——マッキンゼーの「人材獲得競争」レポート

これらのモデルを実践に活かす

企業の人材ニーズは時間とともに変化することがある。例えば、Googleは検索における優位性を築くために当初は二峰性分布型の企業として出発した可能性が高いが、組織が成熟するにつれてよりパレート分布型の企業になったように見える（もっとも、これがイノベーターとしての評判にとって有利だったかは分からないが！）。

企業文化の規範は、その企業が獲得・育成しようとしている人材のタイプによって説明できる。例えば、

• OpenAIの強いミッション志向や異例のガバナンス・資金調達構造は、しばしば非常に信念の強い「リンチピン」であるAI研究者を惹きつける必要性によって部分的に説明できる
• OKRやKPIなどの業績評価フレームワークは、パフォーマンスが定量化でき、他の従業員と比較測定できるパレート分布型企業向けに設計されている
• 無事故文化（「無事故○日」）は、一貫性と集団的責任を強調し、正規分布型企業におけるリスクの高い行動を抑制する
• 典型的なソフトウェア企業の文化（フレックスタイム、オフィス内のゲームやスナック、「静かなエリア」）は、リンチピンである開発者を惹きつけ維持するために設計された

最後に、異なる人材モデルはマッキンゼー的文化とシリコンバレー的文化の違いを部分的に説明する。前者は高度に定量化され、優秀な人材からなる緊密に連携したチームを好み、競争的なゼロサムの人材環境を助長する（Aプレイヤーは全体のプールのうち固定されたパーセンタイルであり、そこに入らなければ外ということになる）。後者はより定性的で、「孤高のクリエイティブな天才」という典型を好み、人材に対してポジティブサムなアプローチを取る（リンチピンはどこにでも潜んでいる可能性があり、まだすべてが見つかったわけではないのは確かだ）。これはまた、歴史的に多くのソフトウェア企業が成熟したり株式市場で株主還元を生み出したりするのに苦労してきた理由の説明にもなるかもしれない。というのも、この規模で成功するには、組織文化を二峰性分布からパレート分布へと移行させる必要があるからだ。[⁴]

本稿の方向性に影響を与えた議論をしてくれたセバスチャン・ベンササン、バーナデット・ドアー、ダニエル・リーに感謝する。

注記