MADE · ステップ2 · ASSESS
3つのトポロジー。
組織ゴールを選ぶ。
トポロジーとは、マップ上で組織のユニットがどこに位置するかを示す、見分けのつくパターンです。どれも何かに最適化されていて、その代わり別のところで代償を払います。「最良」のものはありません。問うべきは、自分たちの目的と環境に合っているかどうかです。
トポロジー早見
目的への適合
10X ORG より · 原則4
それ自体で「より優れた」組織トポロジーはありません。「唯一の最善策」もなく、あるのは目的に合う組織のあり方だけです。
リーダーは、何に最適化するのかを決めなければなりません。この決定に必要なのは合意ではなく、説明責任です。何に最適化しないかを、自覚して受け入れることでもあります。トレードオフは避けられません。あらゆることを同時に最適化できる組織はないからです。
トポロジーの中から選ぶこと、あるいは目的ごとに意図して組み合わせることが、組織設計の中心となる実践です。これによって、組織が安定して出せる成果の種類が決まります。
問うべきこと
どの組織能力が、私たちの戦略を効果的に支えるのか?
高めたいのは、次のどれでしょう。
| リソース | デリバリー | アダプティブ | |
|---|---|---|---|
| 最大化するもの | リソースの活用、専門化 | アウトプット、予測可能性 | アウトカム、イノベーション |
| 依存関係 | 多い | 中程度 | 少ない |
| 最適な環境 | 需要が安定していて繰り返しがある | 需要が既知で、ロードマップが安定している | 不確実で変化の速い市場 |
- リソース
- 最大化するもの
- リソースの活用、専門化
- 依存関係
- 多い
- 最適な環境
- 需要が安定していて繰り返しがある
- デリバリー
- 最大化するもの
- アウトプット、予測可能性
- 依存関係
- 中程度
- 最適な環境
- 需要が既知で、ロードマップが安定している
- アダプティブ
- 最大化するもの
- アウトカム、イノベーション
- 依存関係
- 少ない
- 最適な環境
- 不確実で変化の速い市場
同じ会社の中でも、部分ごとに違うトポロジーで動いてかまいません。たとえば、既存のサービスはデリバリー、新規事業はアダプティブといった具合です。大切なのは、それぞれの設計がその部分のゴールに合っていることです。
マッピングの例
01 · DIRECTING + DOING
リソース・トポロジー
組織ゴール:需要が安定した環境で、専門スキルの効率を最大にすること。
「機械的システム」— 専門化で精度を高める
動き方
Directingのユニットが仕事を計画し、分割し、割り振ります。職能別のグループにいる専門家が、それぞれ一部分を担当します。仕様、引き継ぎ、調整で各部分をつなぎ、事前の計画と計画の見直しで前に進めます。
ひと目でわかる特徴
- よくある使い方
- PMOによる専門家のリソース管理
- 価値の生み出し方
- 分断されていて、何度もの引き継ぎと調整に頼る
- 依存関係
- 多い。ユニットは、職能のサイロをまたぐ調整に依存する
- グループの構造
- 専門的な役割を持つ、サイロ化した職能別グループ
- エンパワーメント
- 低い。あらかじめ決められたタスクに限られ、自律性はほとんどない
- 個々のメンバー
- 調整役が定めた個別のタスクを、特定のスキルで完了する。オーナーシップはほとんどない
- 戦略的AI
- 繰り返しの作業を自動化し、ワークフローを最適化し、リソース効率を高める
- 例
- 映画プロデューサーが、ある場面のためにダンサーを雇う
典型的な場面:シェアードサービス、給与計算、コンプライアンス、汎用品の製造、長く使われるプラットフォーム。
このトポロジーをつくるフレームワーク: PRINCE2、ITILなど。SAFeもその一つです。理想的にはデリバリー・トポロジーをつくれますが、私たちが調べた導入例の多くはリソース・トポロジーに大きく傾いていました。チーム間の相互依存がなくなるわけではなく、あるがままに管理されているだけだからです。
AIがあると:AIは専門的なタスクを素早く自動化します。マンデートが広がらなければ、狭い専門職は居場所を失いかねません。
マッピングの例
02 · DIRECTING + DELIVERING
デリバリー・トポロジー
組織ゴール:予測可能な仕事が、需要から提供まで滞りなく流れる状態を最大にすること。
「構造化されたネットワーク」— 流れに最適化する
動き方
完結したクロスファンクショナルなチームが、固定された狭い価値の範囲の中で提供します。ディスカバリーは切り離されていて、何をつくるかはDirectingのユニットが決めます。アウトプットは速く効率的で、「フィーチャーファクトリー」と呼ばれることもあります。
ひと目でわかる特徴
- よくある使い方
- 価値が実証済みのものを、変更や学びを最小限にして素早く提供する
- 価値の生み出し方
- 特定のケイパビリティに狭く絞られている
- 依存関係
- 中程度。ユニットは境界をまたいで調整するが、頻度は低い
- グループの構造
- クロスファンクショナルで、製品やサービスの狭い機能に沿っている
- エンパワーメント
- 中程度。小さな所属ユニットの中では権限があるが、ユニット間の整合には依存し、それはDirectingのユニットが管理する
- 個々のメンバー
- チームの担当範囲で、機能やコンポーネントを提供するために連携する
- 戦略的AI
- データを統合し、コラボレーションを改善し、リアルタイムの洞察とフィードバックループでチームのアウトプットをそろえる
- 例
- ファストフードの食堂。オーナーがメニューを決め、料理人が完成した一皿を出す
典型的な場面:需要が既知の成熟した製品、成長期や成熟期のSaaS、マネージドサービス、カスタマーサポート。
このトポロジーをつくるフレームワーク: Team Topologies、マーティ・ケイガンのプロダクト・オペレーティング・モデル(Empowered Product Teams)、本物のチームが形成される場合のSpotifyモデル、チーム単位のスクラム。
AIがあると:AIは実行の仕事を、チームがスキルやマンデートを適応させるより速く吸収していきます。
マッピングの例
03 · DRIVING
アダプティブ・トポロジー
組織ゴール:変動の激しい環境で、学びと再構成のコストを最小にすること。
「生きたエコシステム」— 環境とともに進化する
動き方
Directing、Doing、Deliveringが一つのチーム・オブ・チームズに溶け合います。人とAIエージェントが、広く共有されたマンデートを持って働きます。仕事は同期的に進み、担う人たち自身が調整します。学びは、スキルと仕事の範囲の両方にまたがって進みます。
ひと目でわかる特徴
- よくある使い方
- 結果が不確実なものを素早く届け、探り、変え、発見し、適応する
- 価値の生み出し方
- 柔軟で、全体的で、新しい
- 依存関係
- 少ない。ユニットは自律的に動き、外部のグループにほとんど依存しない
- グループの構造
- 多様なスキルを持ち、探索的なアウトカムと柔軟性のために編成されている
- エンパワーメント
- 高い。ユニット間の調整を含め、プロセス全体を自分たちで担う
- 個々のメンバー
- 境界をこえて協力し、顧客への完全なソリューションを、エンドツーエンドのオーナーシップで届ける
- 戦略的AI
- イノベーションを後押しし、顧客のニーズを予測し、戦略的な意思決定を支える
- 例
- ソリューション空間の全体にまたがって動くユニット(「Uber」)や、一部の領域を担うユニット(「Uber Eats」)
典型的な場面:新規プロダクト開発、イノベーション、プラットフォームの探索、コンサルティング、研究、立ち上がり期のサービス。
このトポロジーをつくるフレームワーク: LeSS、Nexus、FAST、Creating Agile Organizations(CAO)。フレームワークのマッピングの一覧もご覧ください。
AIがあると:先生であり壁打ち相手でもあるAIが、領域を移るコストを下げます。この設計に到達しやすくもなります。
アプローチ
変革を、MADEでシステムとして
ILLUSTRATION · 10X ORG · CC BY-ND · DOWNLOAD ↓組織設計は、戦略と成果のあいだにあります。MADEは、それを適合した状態に保つためのループで、4つの動きの頭文字から名づけられています。 Map, Assess, Design, Elevate。まず今ある設計をスタディし、次に必要な設計に向けてインプルーブします。
スタディ今ある設計
- 01Mapすべてのユニットを、スキルと仕事のマンデートで位置づける
- 02Assess今のトポロジーを見極め、それが合っているかを判断する
インプルーブ必要な設計
- 03Design今の制約にとらわれず、必要な組織を思い描く
- 04Elevateエレベーティング・カタで変化を動かし始める
ELEVATE · MADE のステップ4
エレベーティング・カタ
エレベートとは、マップの上で右上へ意図して動くことです。その動きがカタです。組織の働き方を変える、小さく繰り返せる型。順番に並んだ手順ではなく、メニューです。いちばん切実な制約に合うものを、いくつか選んで始めましょう。
カタは、Jay Galbraith のスターモデル(Star Model™)の5つの要素で分類しています。ひとつの要素を変えれば、ほかの要素も合わせて変える必要があります。
Katalogを見る →カタが豊富なケーススタディ
カタを使った全ケーススタディ →LeSS Transformation in Wartime Ukraine: Building an Adaptive Organization at DIM.RIA
DIM.RIA's 50-person product organization replaced component teams and many manager backlogs with one Product Backlog and three cross-functional feature teams, cutting cycle time by about 80%.
カタ 適用済み 提案
Elevating an EV Scale-up with Org Topologies
A scale-up flipped its 50-person R&D from component teams to three product areas in two days, then hit local-optimization pain and moved toward a single backlog.
カタ 適用済み 提案
アカデミー
Org Topologies™ のアプローチを学ぶ
今後のイベント一覧
14–15 Oct 2026AmsterdamBootcamp – Org Redesign for Agentic Age
from €1,655 excl. VATLearn moreA two-day, in-person bootcamp for consultants and leaders who redesign organizations. Bring a real case, map it with Org Topologies, and leave with a practical redesign direction and first steps to test it, so AI's speed turns into business results. Includes the path to C-OTC accreditation.
16 Oct 2026AmsterdamOrg Design Summit 2026Multiple speakers€750 excl. VATLearn moreOrg Design Summit 2026 brings together leaders and practitioners from Product, Tech, HR, and organizational change to explore how organization design shapes performance with people and AI.
22 Oct 2026OnlineApplied Systems Thinking
€395 excl. VATLearn moreA hands-on workshop into the world of Systems Thinking and Systems Modeling