AI時代、企業に残る仕事は「判断」(組織行動科学(R) 判断デザインラボラトリー)
プレスリリース発表元企業:組織行動科学(R)︎
配信日時: 2026-03-14 14:06:58
AI・前例・マニュアルでは対応できない仕事が増加。組織行動科学(R)のリクエスト株式会社、「判断できる部下を増やす」講座の背景を、33.8万人・980社の分析結果をもとに解説
組織行動科学(R)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、2026年3月13日、管理職向け講座「判断できる部下を増やす」を公開しました。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000173.000068315.html
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/174/68315-174-8ae934000fe3c8c126cdc7a52a158869-3460x2201.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
講座の詳細資料はこちら
d68315-174-9a80ddf56d2cf2946dca84da6735d00c.pdfAIや自動化の進展により、企業の仕事は大きく変化しています。
手順化された仕事やマニュアル業務は自動化される。つまり、教えることができる仕事は、AIが担う。一方で、企業で働く人に残る仕事は、
- 前例がそのまま使えない
- 顧客や案件ごとに対応が変わる
- 状況に応じて判断する必要がある
といった、「判断が必要な仕事」です。
つまりAI時代、企業に残る仕事は「判断」です。
しかし多くの企業では、判断が必要な仕事であっても「手順=知識」として教えてしまう構造が残っています。その結果、- 部下は頭では理解しているのに判断できない
- 同じ相談が何度も上がる
- 上司が最終判断をする
といった状態が生まれ、判断が上司に集中する組織になっています。
※ 詳細は以下を参照ください。
調査レポート公開:企業の82%で、AI時代に必須の「判断経験」が減少。33.8万人・980社の分析から、AI時代の人材育成課題を公開(組織行動科学(R))
980社・33.8万人のデータを分析した結果
多くの企業で「判断経験が仕事として設計されていない」ことが確認されています。AIの時代、企業の成長を左右するのは、「判断できる人の数」です。
そこで同社は、管理職向けに「判断できる部下を増やす」診断・実践講座を公開しました。本講座では、- 自社業務の中で判断が必要な仕事を整理
- 判断が止まるポイントを診断
- 判断経験が育つ仕事構造を設計
することで、組織の判断能力を高める方法を学びます。これは従来のマネジメント研修とは異なり、「仕事構造を診断し設計する講座」です。
講座概要
講座名:判断できる部下を増やす|管理職向け診断・実践講座対象:管理職・リーダー・マネージャー
主な内容
- 組織の判断構造の理解
- 判断が必要な仕事の整理
- 判断停止ポイント診断
- 判断経験が育つ仕事設計
判断は教えることはできません。
判断経験ができる仕事を意図して設計する必要があります。
詳細:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000173.000068315.html
講座の詳細資料はこちら
d68315-174-35bcdef9ed45c167810c3dfea694db19.pdf[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/174/68315-174-13ba41ad2be088ca313298569dbb1e4f-1042x194.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]■ 会社概要
リクエスト株式会社コーポレートサイト:https://requestgroup.jp
会社案内:https://requestgroup.jp/corporateprofile
代表取締役 甲畑智康:https://requestgroup.jp/profile
E-mail:request@requestgroup.jp
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「より善くを目的に」を掲げ、33.8万人の働く人のデータに基づいた 組織行動科学(R) を基盤に、7つの研究機関が980社を支援している企業です。
組織行動科学(R)は組織で働く私達の思考と行動が「なぜ起こり」「なぜ続くのか」を事業環境と経験から解明し、より善く再現する手段です。
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