AI時代に必須：判断できる人材を育てるには、「まずどの仕事から変えるべきか？」企業が最初に着手すべき「判断構造設計」のホワイトペーパーを公開（組織行動科学(R)）

980社分析を背景に、企業が最初に着手すべき対象業務の見極め方と、6つの診断視点を整理した実務資料を提供開始



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、AI時代に「判断できる人材」を育てるために、企業がまずどの仕事から判断構造設計に着手すべきかを整理したホワイトペーパー『判断構造設計の対象業務と診断視点』を無料公開しました。

本資料では、AI時代に必須の判断構造設計を最初に入れるべき仕事の共通条件と、企業が最初に確認すべき診断視点を整理しています。

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これまで当社が公開してきた分析では、企業の82％で仕事の中の「判断経験」が減少し、管理職の72％が部下の判断機会減少を実感していることが確認されています。さらに、判断できる人材が育つ企業では、個人の能力差以前に、判断が発生し、任され、振り返られる「組織の判断構造」が設計されていることが明らかになっています。

生成AIの普及により、文章作成、資料作成、情報整理、分析など、知識や手順で進められる仕事は急速にAIへ移行しつつあります。その一方で企業に残るのは、案件ごとに条件が異なり、状況に応じて優先順位、リスク、価値を見極める「判断」です。

そのため、AI時代の人材育成で問われるのは、知識を教えること以上に、実務の中で判断経験が生まれる仕事をどう設計するかです。

しかし、すべての仕事に一律で判断構造設計を入れればよいわけではありません。標準手順で安定運用できる仕事と、前例だけでは処理できず判断が必要になる仕事は異なります。

判断できる人材を育てたいなら、最初に問うべきは「誰を教育するか」ではなく、「どの仕事で判断が発生し、どこに滞留しているか」です。研修や制度を先に整えても、判断経験が発生する仕事そのものが切り出されていなければ、部下の判断機会は増えません。

今、管理職に求められる役割も、「答えを教えること」から、「部下の判断経験を実務の中で設計すること」へと移りつつあります。

判断構造設計を最初に入れるべき仕事には共通条件がある

今回当社では、判断構造設計を最初に入れるべき仕事には、いくつかの共通条件があると整理しました。たとえば、
- 顧客や案件ごとに条件が異なり前例がそのまま使えない仕事
- 上司確認や承認待ちが多く判断が上位者に滞留している仕事
- 担当者によって対応品質が大きく変わる仕事
- 一部の熟練者しか回せない仕事
- 任せると途中で止まりやすい仕事
- そして、実施後の振り返りがなく判断経験が蓄積されにくい仕事

こうした仕事では、単に教育を増やすだけでは改善しにくく、何を判断するのか、どの条件で判断が変わるのか、何を基準に判断するのか、誰がどこまで判断するのかを明確にする設計が必要になります。

一方で、もともと例外が少なく、標準手順とマニュアルで安定運用できる仕事や、判断そのものより処理量やスピードが主要課題である仕事では、最初の着手領域としての優先度は相対的に低くなります。

重要なのは、「どの仕事にも判断構造設計が必要」と一律に考えることではなく、判断が詰まり、任せにくさや属人化が生じている仕事から順に手を入れることです。
判断構造設計を最初に入れるべき仕事の共通条件
[表1: https://prtimes.jp/data/corp/68315/table/182_1_50cccd7e2099cdeab68df0437a0e4acb.jpg?v=202603200815 ]

組織の判断構造とは、ルールではなく「任せられる状態」をつくる設計である

当社が定義する「組織の判断構造」とは、単なるルールやマニュアルではありません。
- どの仕事で判断が必要なのか
- 何について判断するのか
- どのような状況で判断が変わるのか
- 何を基準に採否や優先順位を決めるのか
- 誰がどこまで判断し、どの条件で上司判断やエスカレーションに切り替えるのか
- さらに、どの判断経験をどう積ませ、どう振り返り、精度を高めるのか

こうしたことが整理されている状態を、当社では「組織の判断構造」と呼んでいます。

つまり、判断できる人材が育つ企業とは、個人のセンスや経験年数に依存するのではなく、判断対象、判断条件、判断基準、判断分担、経験設計、振返り設計が整っている企業です。

属人的だった判断が、育つ構造へ、移転できる構造へ変わることで、部下は仕事の中で判断経験を積み、管理職は答えを与える人ではなく、判断経験を設計する人へと役割を変えていくことができます。

企業が最初に確認すべき「判断構造診断」の視点

今回公開する診断視点では、企業がまず確認すべき点を次の6つに整理しています。
1．判断対象
その仕事で、担当者は何を判断するのか。優先順位、提案内容、対応方針、例外対応、リスク判断など、判断の対象が明確になっているか。
2．判断条件
顧客条件、案件条件、制約条件、例外条件など、どのような条件で判断が変わるのかが整理されているか。
3．判断基準
何を優先し、何を許容し、何を避けるのか。判断の採否基準や優先基準が共有されているか。
4．判断分担
担当者がどこまで判断してよいのか。どの条件で上司判断、承認、エスカレーションに切り替わるのかが明確か。
5．経験設計
どの判断を、どの順番で経験させるのか。難度調整や段階的委任が設計されているか。
6．振返り設計
判断後に、何を確認し、どう振り返るのか。判断理由が言語化され、共有され、再利用される仕組みがあるか。

これらに明確に答えられない仕事ほど、判断構造が未設計であり、判断できる人材が育ちにくい仕事であると考えられます。

組織の判断構造 簡易診断チェック

[表2: https://prtimes.jp/data/corp/68315/table/182_2_2a661e73db67eae7f12207bb168d7580.jpg?v=202603200815 ]

部下が育たないのは、能力不足ではなく「対象業務の選定ミス」と「未設計」である

企業ではしばしば、部下が育たない原因を能力不足や主体性不足に求めがちです。しかし実際には、判断経験が発生する仕事の選定が曖昧であり、その中で何を誰がどの条件で判断するかが未設計であることが、育成停滞の大きな原因になっています。

管理職が答えを言いすぎることだけが問題なのではありません。そもそも、部下に任せられる判断が構造化されていないのです。

AI時代に必要なのは、すべての社員に一律に「判断力をつける」ことではありません。まず必要なのは、自社のどの仕事で判断が必要なのか、どこに判断が滞留しているのかを見極め、その仕事の判断構造を設計することです。

判断できる人材が育つかどうかは、本人の資質だけで決まるのではなく、判断経験が生まれる仕事が用意されているか、その経験が適切に任され、振り返られ、次につながる構造になっているかによって大きく左右されます。

AI時代に必要なのは、「判断力研修」より先に「判断が生まれる仕事の設計」

生成AIの普及によって、知識や手順で進められる仕事は、今後さらにAIへ移行していきます。その結果、人に残る仕事の中心には、前例では処理しきれない状況で優先順位をつけ、価値を判断し、リスクを見極める仕事が残ります。

この変化の中で企業に必要なのは、判断力研修を増やすことではありません。まず必要なのは、判断経験が生まれる仕事を見極め、その仕事の判断構造を設計することです。

リクエスト株式会社では、こうした課題に対応するため、判断対象・判断条件・判断基準・判断分担・経験設計・振返り設計を整理し、属人的な判断を「育つ構造」「移転できる構造」へ転換する「組織の判断構造設計プログラム」を提供しています。

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会社概要

リクエスト株式会社
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。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/182/68315-182-8dc85b9e276f9665872f4968f399a105-1042x194.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

関連リリース・参照URL

■ 判断デザイン導入講習シリーズの開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000171.000068315.html
■ 熟練者依存を解消する判断デザイン導入講習シリーズの公開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000172.000068315.html
■ 「判断できる部下を増やす」管理職向け講座の公開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000173.000068315.html
■ AI時代に企業に残る仕事は「判断」であることの提示
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000174.000068315.html
■ 企業の82％で判断経験が減少している背景分析の公開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000175.000068315.html
■ 判断経験設計プロジェクトベースドラーニングの提供開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000176.000068315.html
■ 企業の82％で、AI時代に必須の「判断経験」が減少していることを示す調査レポート
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000177.000068315.html
■管理職の役割変化と判断機会減少の実態分析の公開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000178.000068315.html
■判断できる人材が育つ企業の共通条件として「組織の判断構造」を提示
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000179.000068315.html
■組織の判断構造設計プログラムの提供開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000180.000068315.html
■人間とAIは、何を分担すべきか？そのために、人間はどうすればいいか？
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000181.000068315.html
■ 判断できる人材を育てるには、「まずどの仕事から変えるべきか？」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000182.000068315.html

今後も、AI時代に企業へ残る「判断」という仕事を、個人依存ではなく組織で再現可能な力へ変えていくための研究・実装支援を進めてまいります。

AI時代に必要なのは、判断力研修を増やすことではなく、判断経験が生まれる仕事を見極め、その構造を設計することです

[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/182/68315-182-c4d58327844b019ef7b5cfa71c896590-1489x1031.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]



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