「70%が失敗する」を辿ったら、著者自身が非科学的な見積もりだと断っていた

組織の作り替えは70%が失敗する——この数字はどこから来たのか。いちばん奥まで辿ると、幅のある見立てに行き当たった。しかも著者自身が、これは我々の非科学的な見積もりである、と書き添えている。辿り着けなかったのではない。辿り着いたら、元の数字と違っていた。

前の単位では、流れが止まったときに影響がどこまで届くかを扱った。ここでは、流れそのものを作り替えるという話を扱う。

この単位が扱うのは一点——「作り替えの70%は失敗する」という数字が、どこから来たのかである。あわせて、その手の話に付いてくる「生産性」という言葉が何を数えているかを見る。どの業務システムやどの道具がよいかは、良い例としても悪い例としても扱わない。

「70%が失敗する」を辿ると、元の文が違っていた

組織の作り替えは70%が失敗する。 その奥にあるとされるのは1993年の一般向けの著書である（査読誌ではない）。一節を、二次資料2つが一致して掲げている。2026年8月に原書そのものを見ようとしたが、全文検索の仕組みはいずれも拒否され、目視できていない。以下は二次資料経由であり、版とページは確かめられていない。

> “Sadly, we must report that despite the success stories described in previous chapters, many companies that begin reengineering don't succeed at it… Our unscientific estimate is that as many as 50 to 70 percent of the organizations that undertake a reengineering effort do not achieve the dramatic results they intended.”

流通している一句と、この文は三か所で違う。 ひとつ、元の文は「50〜70%」という幅で、流通しているのはその上端だけである。ふたつ、元の文は「失敗する」ではない——“do not achieve the dramatic results they intended”、意図した劇的な成果を達成しない、である。達成度の話が、成否の話にすり替わっている。 みっつ、元の文には但し書きが付いている——“our unscientific estimate”、我々の非科学的な見積もりである、と著者自身が書いている。

もう一冊のほうには、そもそも数字が無い

1995年に *Harvard Business Review* 73(2):59-67 に出た、変革がなぜ失敗するかを論じた記事である（査読誌ではない）。そこに「70%」という数字は無い。 同じ二次資料が引くその一文はこうである（2026年8月閲覧。二次資料経由）。

> “A few of these corporate change efforts have been very successful. A few have been utter failures. Most fall somewhere in between, with a distinct tilt toward the lower end of the scale.”

大きくうまくいったものが少しあり、完全な失敗も少しあり、ほとんどは中間で、やや下寄りである。 100社を超える観察から報告されたのは言葉での記述であって、数値ではない。「あの人が70%と言った」は誤りである。

ここは書き分けておきたい——「辿れなかった」のではない

この単位はそれとは違う。辿り着けなかったのではない。辿り着いたら、元の数字と違っていた。幅の下端が落ち、動詞が変わり、但し書きが消えていた。

そして査読誌の中でも、その数字はそのまま流通していた

**Burnes B. & Jackson P. が2011年に *Journal of Change Management* 11(2):133-162 に出した論文（査読誌**）の要旨は、こう始まる。

> “One of the most remarkable aspects of organizational change efforts is their low success rate. There is substantial evidence that some 70% of all change initiatives fail.”

すべての変革の取り組みのおよそ70%が失敗するという、相当の証拠がある。 俗説を紹介した文ではなく、論文の冒頭に前提として置かれている（この論文自体は価値観の噛み合わせを扱ったもので、標本は組織2つの事例研究である）。非科学的な見積もりだと著者が断った一般書の一句が、査読誌の論文の1行目で「相当の証拠がある」になっている。

そして同じ年、同じ誌の同じ巻の、別の号でこうなっていた。 11巻4号は、この数字を問い直す特集で、巻頭に Burnes B. 単独の 'Introduction: Why Does Change Fail, and What Can We Do About It?'（11(4):445-450）が置かれている。同じ号ではない。同じ巻の、別の号である。 しかも巻頭の導入は編集記事であって、査読を経た研究論文ではない。

では、証拠のほうはどうなっているのか

**Barends E., Janssen B., ten Have W. & ten Have S. が2014年に *The Journal of Applied Behavioral Science* 50(1):5-27 に出した論文（査読誌）は、この分野の証拠そのものを数え上げている——“A total of 563 studies met the review's criteria. Assessment shows a predominance of one-shot studies with a low internal validity. Replication studies are rare.” 著者公開版の本文には——“Of the 75 controlled studies, 11 used randomization.**”

30年分の査読誌の研究から条件を満たしたのは563件。一発勝負の研究が大半で、内的妥当性が低く、追試はまれ。563件のうち統制群があるのは75件、そのうち無作為に割り付けたのは11件である。

この論文が失敗率に触れているのは1文だけである。 “Despite reportedly high failure rates (Beer & Nohria, 2000; Smith, 2002), the popularity of organizational change management (OCM) continues.” 割合も分数も無く、引いている先は査読誌ではない。査読の側も、この数字については辿っていない。

「入れたら翌期に変わる」は、測られていない

**Brynjolfsson E. & Hitt L.M. が2003年に *The Review of Economics and Statistics* 85(4):793-808 に出した論文（査読誌。標本は米国の大企業527社、1987〜1994年）は、時間の幅を分けて測る。要旨——“We find that computerization makes a contribution to measured productivity and output growth in the short term (using 1-year differences) that is consistent with normal returns to computer investments. However, the productivity and output contributions associated with computerization are up to 5 times greater over long periods (using 5- to 7-year differences).**”

1年の差分では、寄与はふつうの投資の収益率と同じくらいでしかない。5年から7年の差分では、最大で5倍になる。

同じ産業の中の差と、自動化できる範囲

**Syverson C. が2011年に *Journal of Economic Literature* 49(2):326-365 に出した総説（査読誌。次の値は出版社ページではなく掲載版の体裁のPDFで確認した）は、米国製造業の4桁分類の産業のなかで、上位10%と下位10%の事業所の対数全要素生産性の平均差が 0.651、生産性比にして 1.92 だと書いている。この1.92は著者自身の2004年の研究の再掲である。 それでも向きははっきりしている——「どの手法を入れたか」より、「同じ産業の中の企業どうしの差」のほうが大きい。**

もうひとつ。あるコンサルティング会社の研究部門が2017年に出した報告（査読誌ではない。2026年8月閲覧）の要約に、次の2文が並んでいる。

> “less than 5 percent of all occupations can be automated entirely using demonstrated technologies” > “about 60 percent of all occupations have at least 30 percent of constituent activities that could be automated”

60%は「業務」ではなく「職業」である。そして同じ段落のもう一文のほうが強い——実証済みの技術で丸ごと自動化できる職業は、5%未満である。

生産性という言葉が、何を数えているか

公益財団法人日本生産性本部 生産性研究センター『労働生産性の国際比較2025』（2025年12月公表・2026年8月閲覧。査読誌ではない）の算式は、こうである。

> 労働生産性 ＝ output（付加価値額 または 生産量など）／ input（労働投入量〔労働者数 または 労働者数×労働時間〕）

分子は付加価値額である。作ったものの中身でも、受け取った側の満足でもない。分母は労働者数、または労働者数×労働時間で、働き方の中身ではない。 国際比較は購買力平価という別に推計された換算率を通している——同資料は「生産性の比較にあたっては、為替レ－トより購買力平価を用いることをOECDでは推奨している」と書いている。時間当たり60.1ドルで、OECD加盟38カ国中28位。一人当たり（就業者一人当たり付加価値）は98,344ドルで、38カ国中29位。分母を変えると順位が変わる。同じ年の同じ資料の数字である。

よく引かれる「主要先進7カ国で最下位」について。原資料は確かに「主要先進7カ国でみると最も低い状況が続いている」と書く。ただし、同じ段落にもう一文が並んでいる。

> 日本の労働生産性は、水準でみると主要先進7カ国で最も低いものの、上昇幅でみれば米国に次ぐ位置にある。

片方だけを引くのは、原資料の一文の半分を落とすことである。 そして原資料が主として報告しているのは、7カ国ではなく38カ国のなかでの順位である。遅れているとも進んでいるとも書かない。書けるのは、何を分子と分母に置き、どの換算率で、どの38カ国と並べたか、までである。

時間・変化：数字が固くなっていく順番

順番はだいたい決まっている。まず、幅と但し書きの付いた見立てがある。次に、幅の片端が落ちる。次に、動詞が強いほうへ振れる——達成しない、が、失敗する、になる。次に、但し書きが落ちる。次に、出どころの資料の性格が落ちる。最後に、数だけが残る。 逆向きにはまず動かない——「あれは幅の上端でした」という訂正が、標語に追いつくことはない。

妨げるもの、助けるもの、最初の一歩

妨げるものの筆頭は、数字が強いことを、確からしさだと読むことである。強いことと辿れることは別である。 標本の偏りも断っておく。ここまでの証拠は、米国と欧州の、上場企業と製造業に大きく寄っている。米国の大企業527社、米国製造業の産業分類、30年分563件——どれも、記録が残り、調査に答える余裕のある側である。 日本の業務の作り替えを対象にした査読研究はごく少なく、測られた期間も短い。「成功」も「生産性」も、研究ごとに指すものが違う。さらに——成功した組織のデータだけが残る、という逆向きを排除できない。 やり切れた組織だけが標本に入り、途中で立ち消えた作り替えは最初から抜けている。

助けるのは、当たり前に使っている数字を1つ選んで、出どころを辿ってみるという一手である。何段さかのぼれたかを数えるだけで、その数字の重さは変わる。

最初の一歩は10分。今日「そういうものだ」と思って使った数字を1つ挙げ、辿れるところまで辿って段数を記録する。

作り替えた先が回らなかったとき、戻るのは、どこか一つの段である

この棚は、順序のある絞り込みとして置かれていた。流れをどう設計するかから入り、実際に動かす側へ進み、出ていくものと気づく仕組みを見て、最後に作り替えの側に来た。絞り込みの形をしているから、絞った先が外れると、全部やり直しに見える。 実際にはそうならない。戻るのは、どこか一つの段である。

手順が文字になっていなかったのなら、いちばん前に戻る。誰が決めるのかが決まっていなかったのなら、その隣に戻る。待ち時間の置きどころだったのなら、二つめの段に戻る。ばらつきや、気づく仕組みのほうだったのなら、三つめに戻る。作り替え方そのものだったのなら、この段の中で戻る。 どこに戻るかを決めるのに要るのは、決意ではない。外れ方の中身を見ることだけである。

ここで、この棚が16回くり返してきた二つめの手つきに戻る。仕事の流れは、測れるところだけが測られている。 生産性も、品質も、待ち時間も、遵守率も、測れる形にしたものだけが数字になり、測った数字は、測られていること自体によって動いた。

作り替えが「桁違いに変わった」と言えるのは、変わったかどうかを、変えた側が定義できるときである。分子に何を置き、分母に何を置くか——それは、作り替える前に決められる。 だから作り替えの成果は、測れる形にしたものの中にしか現れない。測れる形にしていないところで外れたときは、数字は動かない。

外れ方の中身は、外れたその場にしか無い。あとから書いた報告は、たいてい滑らかになっている——成果の定義が、成果の出たあとに付け直されるのと、同じ理由で。

作り替えれば桁が変わる、という話には、たいてい数字が添えてある。その数字をいちばん奥まで辿ると、著者自身が、これは我々の非科学的な見積もりである、と断った一文に行き着いた。皮肉なのは、途中で但し書きだけが落ち、幅の下端も落ち、達成度の話が成否の話に変わり、最後に残った数だけが、査読誌の論文の1行目に「相当の証拠がある」として置かれていたことである。数字は、旅の途中で固くなる。測られたからではなく、引かれたからである。