內容簡介
◎不管你說什麼，他秒回：「不對吧，誰說的，這很奇怪吧！」就是要說贏你！
◎任何想法，他都說「真好」、「都行」、「就這個」，事後卻表示「我不知道喔」。
◎最可怕的一種討論：「就表決吧，少數服從多數。」想靠人海戰術過關。
◎最糟的會議開場白：「請大家踴躍發言」。然後現場一片靜默……。
討論，就是和周圍的人學習意見表達、找出不同點，思考優缺點，
作出大家都認為更好的決策，然後落實。
這是提升決策品質、強化執行力的必備管理技能。然而……
好處這麼明顯，為什麼多數人不喜歡討論？因為
「老闆決定就好了呀，說那麼多幹嘛，浪費時間還會得罪人。」
「要我說說自己的意見？講錯了多丟臉？」
本書作者中原淳曾任美國麻省理工學院客座研究員、東京大學副教授
目前是立教大學管理學院領導力研究所副所長。
他認為，環境變化快速，越來越難靠「老闆英明」找到正確答案，
必須與各領域人才合作，共同討論，才能找出「最適方案」。
所以，討論的重點不是討論本身，而是得出更好決策並讓成員共同遵守。
◎討論，如何踴躍但不爭執？
最糟糕的開場白：「什麼都可以，大家先說說看！」
沒有主題的討論，只會換來沉默。
你該這樣引導：「某某某你覺得如何？我想聽聽你的意見。」
用假設法提問：「如果計畫可以重來，你會怎麼做？」
在問題中加入兩難情境：「想提高營收又想增加滿意度，該怎麼做……？」
鎖定具體數字限縮對方思考，例如「最近三個月內……」。
就算你不認同，也別當場反駁，要聽對方把話講完，
因為討論的大忌莫過於：不讓部屬把話說完。
或者，你非常認同，也別當場評價「我完全同意！」、「想法不錯！」。
這將導致後面發言的部屬不敢說出不同的意見，只想揣摩老闆上意。
◎耗費長時間溝通都沒結論？有了結論如何落實？
沒有結論就先釐清各方案優、缺點，利用2×2優缺點整理表，
統整各方案的共通點有哪些，差異又是什麼，用刪去法減少選項。
難有共識，別急著多數決，要等所有人都說完再表決。
因為票數最高的，可能反對票也過半，
可以用兩階段表決，或用計分制、設評價基準找出最適解答。
最理想的做法是成員討論、成員決定，較容易獲得共識。
否則一定有人抱怨：「說要傾聽意見，其實只是做做樣子吧！」
最後，結論一旦出爐，就得寫下來讓大家簽名遵守，
以免開完會了，還有人說：「我不知道喔！」
提升決策品質、貫徹執行力的必備管理技能。
討論不再是一致沉默、揣摩上意、反駁抬槓鬼打牆。
好評推薦
《經理人月刊》總編輯／齊立文
先行智庫執行長／蘇書平
作者介紹
作者簡介
中原淳
立教大學管理學院教授（人才開發、組織開發）。立教大學研究所經營學研究科管理學主修領導力開發課程主審。立教大學管理學院領導力研究所副所長。
曾任大阪大學研究所人文科學研究科、媒體教育開發中心（現在的放送大學）、美國麻省理工學院客座研究員、東京大學講師及副教授等職，2018年起擔任現職。
著有《職場學習論》、《企業經營學習論》、《人才開發研究大全》（以上皆為東京大學出版會出版）、《組織開發的探究》（與中村和彥共著、鑽石社）、《新手經理的成長論》（中公新書）、《加班學》（與PERSOL研究所共著，光文社新書）、《Feedback回饋的技術》、《實踐！回饋》（以上皆為PHP研究所出版）等多本著作。
Blog：NAKAHARA-LAB.NET（www.nakahara-lab.net）
Ｘ（Twitter）：@nakaharajun
譯者簡介
李貞慧
臺大工商管理學系畢業，日本國立九州大學經濟學碩士，取得中國生產力中心第10屆中日同步口譯人才培訓研習班結業證書，擅長中日對譯，目前專職從事醫學、核能、光電、機械設備、電機工程、金融商業、美容等口筆譯工作。
目錄
推薦序 重新學「討論」／齊立文
前言 討論很重要，學校卻沒教
第1章 一直討論，還是沒結論？
1棘手的事，怎麼取得共識？
2找到彼此可接受的選項
3意見多元更有力量
4我不同意你的觀點，但我捍衛你表達的權利
．第一章總整理
第2章 對話的力量
1不要先下結論
【專欄】議論、閒聊與對話，有什麼不同？
2五大討論病，你犯過哪一種
．第二章總整理
第3章 討論如何不生爭執
1一種對話，各自表述
2最糟糕的開場白
3所有人都該有發言機會
4管理大忌——不讓部屬把話說完。
5最糟的意見表達：「有人說……」
6試著穿穿別人的鞋
7說話不要看手機
8這樣表達不是討論，是找碴
9凝聚共識像喝中藥，得花長時間才看得出療效
10好的討論和遺憾的討論
．第三章總整理
【專欄】如何跳脫「理想論」的各執己見？
第4章 怎麼溝通都沒有結論時
1光對話沒用，得有結論
2釐清各方案的優、缺點
3別輕易採用多數決
4最後由誰說了算？
5耐心等待大家都說完意見
6結論出爐，大家就要遵守
第四章總整理
第5章 領導者必備的技能
1遠距工作更需要討論的技術
2學生愛上討論，就能主動學習
3政治本就是眾人之事
．第五章總整理
結語 討論的技術，AI無法取代
