AI時代の人材育成は「教える」から「判断経験設計」へ：980社・33.8万人の実践と分析から明らかになった考え方を公開（組織行動科学®）

組織行動科学®を提供するリクエスト株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：甲畑智康）は、980社・33.8万人の実践と分析を通じて明らかになった、AI時代に必要な人材育成の考え方「判断経験設計」を公開しました。

多くの企業で、知識を教え、手順を共有し、仕事を任せているにもかかわらず、部下や若手が自分で判断して進められないという課題が見られます。

教えている。任せている。経験もしている。それでも、判断できる人材が増えにくい。その背景には、本人の能力だけではなく、実務の中で判断経験が積み上がりにくくなっている仕事構造があります。

近年、働き方改革、業務効率化、IT化の進展により、企業では以前よりも限られた時間の中で成果を求められる傾向が強まっています。
その結果、実務の中で試行錯誤し、比較し、上司と判断理由を確認しながら経験を積む余白は小さくなり、仕事をしていても判断経験が蓄積しにくい状況が生まれています。

多くの職場では、これまでのやり方や過去の成功例をもとに仕事を進めることが一般的です。それ自体は、業務を安定して進めるうえで合理的です。
一方で、顧客ごと、案件ごと、状況ごとに条件が異なる仕事が増える中では、前と同じように進めるだけでは対応しにくい場面も増えています。こうした仕事では、

何を優先するか
どの事実を確認するか
どの選択肢を採るか
なぜその判断をしたのか

を考える経験が必要になります。
しかし現在は、効率性や即時対応が優先される中で、こうした経験が日常業務の中に残りにくくなっています。

リクエスト株式会社では、この状況を踏まえ、AI時代に必要な「判断できる人材」を育てるには、知識や手順を教えることに加えて、仕事の中に判断経験を意図的に組み込む「判断経験設計」が重要になると考えています。
今回公開するのは、980社・33.8万人の実践と分析から明らかになった、この「判断経験設計」の考え方です。

なぜ今、判断経験設計が必要なのか

これまで多くの企業では、実務経験を重ねれば、ある程度は人が育つことが前提とされてきました。しかし現在は、その前提が変わりつつあります。

働き方改革、効率化、IT化によって、以前よりも短い時間で、より正確に、より効率的に進めることが求められるようになりました。
その結果、以前であれば現場で自然に起きていた、

迷いながら考える
複数案を比較する
上司と判断理由を確認する
やり直しを通じて見立てを修正する
結果を次回の基準に変える

といった過程が、省略されやすくなっています。

つまり今は、仕事をしているだけでは、判断経験が自然に積み上がるとは限らない状況になっています。だからこそ、AI時代の人材育成では、何を教えるかだけではなく、判断経験が残るように仕事を設計できているかが重要になります。

一見どちらも仕事を任せているように見えるが、中身は異なる

現場では、どちらも「部下に仕事を任せている」ように見えることがあります。
しかし、その中身は大きく異なります。

1．前と同じように進める仕事

これまでのやり方を基準に進める
過去の成功例や周囲の進め方を参考にする
まず前の事例を探してから動くことが多い
判断の中心は「前と同じでよいか」に置かれやすい
上司との会話は、確認・承認が中心になりやすい
仕事は進むが、判断理由が本人や組織に残りにくい

2．条件の違いを見て進める仕事

過去のやり方を参考にしつつ、今回の条件の違いを確認する
何を判断対象として扱うかが明確になっている
必要な事実確認や比較観点がある
上司との会話は、「なぜそう考えたか」の確認が中心になる
結果を次回の判断基準の見直し材料として扱う
経験が、作業で終わらず判断経験として蓄積されやすい

ここで重要なのは、これまでのやり方を使うこと自体が問題なのではないという点です。問題は、本来は条件の違いを見て判断すべき仕事まで、前と同じように進めることだけで対応しようとしてしまうことです。

あなたの職場の仕事は、どちらに近いですか？

	前と同じように進める仕事	条件の違いを見て進める仕事
進め方の起点	これまでと同じやり方で進める	今回の条件の違いを確認する
見るもの	過去の事例・周囲のやり方	事実・条件差・選択肢
判断対象	曖昧になりやすい	何を判断するかが明確
比較	前のやり方との一致・不一致が中心	複数案の比較が行われる
上司との会話	確認・承認が中心	判断理由の確認が中心
振り返り	結果確認で終わりやすい	判断過程まで振り返る
本人に残るもの	前のやり方のなぞり方	状況に応じた判断経験
組織に残るもの	慣れた進め方・属人的なやり方	判断基準・確認観点・見立て