AI時代の「判断デザイン」を4層の実務体系として正式体系化 ― 組織行動科学(R)のリクエスト株式会社、企業向け教育・組織開発の共通基盤として運用開始

個人の判断実践から、仕事の中の判断経験設計、組織の判断構造、経営判断・人的資本投資までを一つの体系に統合。2026年8月より企業向け支援の共通設計基盤として順次適用



980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、組織行動科学(R)の研究・教育開発を行うリクエスト株式会社は、AI時代に個人の判断経験を仕事の中に残し、組織の判断力へ変えていく「判断デザイン」を、4層からなる実務体系として正式に体系化しました。

2026年8月より、本体系を企業向けの人材育成、リーダー育成、仕事設計、組織開発、経営幹部育成、人的資本投資等を設計する際の共通基盤として運用します。

今回公開する「AI時代の判断デザイン 全体体系図」は、この新たな実務体系の全体構造と実装範囲を一枚で示したものです。

今回の新たな取り組み ― 「判断デザイン」を企業実装までつながる一つの体系へ

１. 研究・実務体系として正式に統合
これまで個別に研究・開発してきた「判断デザイン」「判断経験設計」「判断構造設計Pro」「経営判断ポートフォリオ」等を、個別の手法ではなく、個人から仕事、組織、経営へ広がる一つの実務体系として位置づける。
２. 企業向け支援の共通設計基盤として運用
研修単体ではなく、新入社員・若手・リーダー・管理職・経営幹部の育成、仕事設計、人的資本投資等を、「どの判断経験を、どの仕事で、どこまで持たせるか」という共通軸で設計する。
３. 小さな個人実践から組織実装まで接続
Quick-Q(R)による一件・数分の実践から、一つの仕事での判断経験設計、組織に判断を残す判断構造設計Pro、経営判断・人的資本投資までを連続した体系として扱う。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-9a5aacc2730771de3c7b2d73b534d178-1032x714.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


今回正式に体系化した「判断デザイン」は、個人の判断実践から、仕事の中での判断経験設計、組織の判断構造、経営判断・人的資本投資までを、実装範囲に応じた4層で構成しています。

2026年4月から8月に公開してきた研究・実務成果についても、この4層の体系の中に位置づけ、それぞれがどの実装範囲を扱うものなのかを確認できるようにしました。
- 第1層　問題提起・前提理解
- 第2層　入門・最小実践
- 第3層　仕事への実装
- 第4層　経営・組織への応用

今回公開する体系図は、正式に体系化した「判断デザイン」の全体構造と、各研究・実務コンテンツの位置づけを一枚で確認できるようにしたものです。

「判断デザイン」を企業実装までつながる4層の実務体系へ

- 個人の最小実践
- 仕事への判断経験の設計
- 組織への判断構造の実装
- 経営判断・人的資本投資への展開

AIが仕事を前へ進めても、判断経験まで自動的に残るわけではない

生成AIは、情報整理、要約、比較、分析、論点抽出、選択肢の生成などを支援し、仕事を速く前へ進めます。
一方で、AIが提示した答えや施策を採用するだけでは、本人に、
- 何を事実として確かめたのか
- どのような背景や原因を考えたのか
- 何を目的として選んだのか
- どの条件を比較したのか
- 結果を見て、何を更新したのか

という判断経験が残らない場合があります。

また、データ、現場の声、AIの説明が増えても、その背景や原因を確かめる「なぜ」という問いが、自動的に生まれるわけではありません。
仕事が速く進むことと、判断できる人が育つことは、同じではありません。
そのため、AI時代には、本人の能力や意欲だけに頼るのではなく、事実を確かめ、問いを置き、目的を見て、条件に応じて選び、結果から更新する経験を、仕事の中に設計することが必要になります。

[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-8ef8634fa0ac88a90cdccd4cca97b0aa-1597x1107.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
良い判断を育て、残し、組織能力へ変える4層の実務体系

※「判断デザイン」「判断経験設計」「判断構造設計」「判断ポートフォリオ」は、リクエスト株式会社が商標登録出願中です。

この体系図は、難易度の順番ではなく「実装範囲」を示している

4層は、初級・中級・上級という能力の序列ではありません。
判断デザインを、どの範囲で扱うのかを示しています。
- なぜ判断デザインが必要なのかを理解する
- 今日の一件から小さく始める
- 日常業務の中に判断経験を埋め込む
- 個人の判断経験を組織・経営・人的資本へ広げる

という、目的と実装範囲の違いです。

すべての資料を第1層から順番に読み終える必要はありません。
何から始めればよいか分からない方は、第2層のQuick-Q(R)から始めることができます。
人材育成や仕事設計を担う方は、第3層から確認できます。
経営判断、経営幹部育成、人的資本投資を扱う方は、第4層から入り、必要に応じて前提となる層へ戻ることができます。

第1層　問題提起・前提理解

AI時代に、なぜ判断デザインが必要なのかを理解する
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-67ad598e6239cefd7f4c8e0152f957bd-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


第1層では、個別の実践方法へ進む前に、AI時代に人と組織が直面している変化を整理します。
- AIが担うことと、人が担うことの違い
- AIによって仕事が進んでも、判断できる人が育たない理由
- 情報が増えても、「なぜ」という問いが生まれない仕事の構造
- 育成時間や反復経験が減少する中で、人材育成をどう設計し直すか

判断デザインを新しい研修手法として捉えるのではなく、AI時代の仕事と育成を取り巻く構造変化への対応として理解するための層です。
主なコンテンツ
「AI時代に、人が担うこと」
AIが日常業務へ組み込まれる時代に、人、リーダー、組織が担う役割を整理しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000212.000068315.html

「AI時代、なぜ『判断できる人』が育たないのか」
AIに答えを求める、リーダーが答えを教える、判断を上司へ戻す、特定者へ集中するという、判断経験が残らない構造を整理しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000218.000068315.html

「AI時代、なぜ『なぜ』が出てこないのか」
データの差を見ても、原因を確かめる問いが生まれないまま、既知の施策へ進んでしまう仕事の構造を整理しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000220.000068315.html

「人材育成を取り巻く構造的な変化」
長い在社時間や仕事の反復が結果的に補っていた学習機会を、現在の日常業務の中でどう設計し直すかを整理しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000205.000068315.html

第2層　入門・最小実践

日々の仕事から、判断デザインを小さく始める
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-38b6dc522004bd2be62a7d8261699842-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


判断デザインの必要性を理解しても、
- 「今日から何をすればよいのか」
- 「どの仕事から始めればよいのか」
- 「どこまで考えればよいのか」

が分からなければ、実践にはつながりません。
第2層では、判断デザインを十分に学び終えてから始めるのではなく、今日起きた一件、一つの仕事から始める入口を整理しています。
主なコンテンツ
「判断デザイン Quick-Q(R)｜個人実践版」
1日1件・2～3分、AIへ「発生した事実」と「なぜ、そうなのか？」を入力し、目の前の事実へ反応する前に、一度立ち止まる習慣をつくる最小実践です。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000221.000068315.html

「AI時代の はじめての判断デザイン｜エッセンス編」
AIを答えではなく判断材料として使い、判断経験を仕事に残すための要点を、初めて見る方にもつかみやすい形で整理しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000213.000068315.html

「AI時代の はじめての判断デザイン｜一つの仕事から始める」
本人が事実を確かめ、守る条件を見て、選択肢を比較し、相談・承認・停止の条件を持ち、結果から更新できる仕事のつくり方を整理しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000211.000068315.html

第3層　仕事への実装

日常業務の中に、判断経験が残る条件を埋め込む
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-252f2e4fec5c4213457928e2c5b92f9d-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


判断力は、説明を聞くだけでは育ちません。
本人が実際の仕事の中で、
- 何を見るのか
- 何を分けるのか
- 何を確かめるのか
- 何を比較するのか
- どこまで自分で決めるのか
- どの条件で相談するのか
- 結果から何を更新するのか

を経験する必要があります。
第3層では、判断経験を偶然に任せず、仕事、関わり方、役割の中へ意図的に設計する方法を扱います。
主なコンテンツ
「判断経験設計」
「正解を先に教える育成」から、本人が見る・分ける・選ぶ・更新する経験を、実際の仕事の中へ設計する育成への転換を体系化しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000203.000068315.html

「判断経験を育てる、相手の『仕事』の見方」
相手の要望をそのまま問題として扱うのではなく、相手が本来前へ進めたい仕事、背景、目的、制約、前後工程を見るための実務資料です。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000214.000068315.html

「メンバーが力を発揮できる状態をつくる、リーダーの『見えない仕事』」
リーダーが行った関わりを、印象や人物評価で終わらせず、次の仕事場面でも確かめられる経験として残す方法を整理しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000204.000068315.html

「新入社員から始める 判断デザイン」
新入社員に高度な意思決定を求めるのではなく、最初の仕事の中で、確認、相談、選択、振り返りという小さな判断経験を設計します。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000217.000068315.html

「チーフから始める 判断デザイン」
自分の仕事を進めるために使ってきた経験を、周囲が判断できる状態をつくるための経験へ変える、最初のリーダー層向けの実務資料です。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000216.000068315.html

第4層　経営・組織への応用

個人の判断経験を、組織・経営・人的資本へ広げる
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-62d6dd1c17840dcb455b7c8165b77e95-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


個人が良い判断をしても、その過程が本人の中だけに残れば、組織能力にはなりません。
組織として必要なのは、成功事例や最終的な答えだけを共有することではありません。
- 何を問題として捉えたのか
- 何を確認済みの事実としたのか
- 何を守る条件としたのか
- どの選択肢を比較したのか
- なぜ、その判断を選んだのか
- 実行後に何が起きたのか
- 条件が変わったとき、何を選び直すのか

を共有し、検証し、更新できる状態をつくることです。
第4層では、個人の判断経験を、経営判断、経営幹部育成、人的資本投資、組織能力へ広げます。
主なコンテンツ
「経営判断ポートフォリオ」
会社の重要判断を、個別の会議や案件として分断せず、経営陣の時間、注意、判断権限、経営資源、判断後の学習を一つの循環として運営する実務フレームです。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000210.000068315.html

「経営理論形成・判断実装プログラム」
候補者を選ぶ前に、複数の経営案件を通じて、判断・実行・結果・更新の証拠を蓄積し、「経営を任せられる状態」をつくるプログラムです。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000209.000068315.html

「判断構造設計Pro｜人的資本投資・企業価値実装編」
人的資本投資が、仕事で使われ、業務成果を経て、企業価値への寄与仮説へつながるまでの経路を設計・検証します。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000208.000068315.html

「判断構造設計Pro」
個人の経験を、他者が再現し、条件に応じて選び直し、結果から更新できる組織の判断構造へ変える設計体系です。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000207.000068315.html

体系図の想定利用者

本体系図は、次のような方を想定しています。
- 判断デザインを初めて知り、全体像を確認したい方
- AIを仕事で使い始めたが、人の判断経験をどう残すか考えたい方
- 日常業務を通じて、メンバーの判断力を育てたい管理職・リーダー
- 新入社員、若手社員、チーフ、管理職の育成体系を見直したい人事・教育担当者
- 経営幹部・後継者の判断経験を、任命前から設計したい経営者
- 人的資本投資が仕事で使われ、事業成果へつながる経路を確認したい責任者
- 個人の経験を、共有・検証・更新できる組織能力へ変えたい方

目指すのは、コンテンツを増やすことではなく、実践をつなぐこと

これまで公開してきた各資料は、それぞれ異なる読者、仕事場面、組織課題を扱っています。
しかし、すべての上流には共通する考え方があります。
良い行動の上流には、良い判断があります。
良い判断の前には、事実確認があります。
- 事実を確かめる
- 問いを置く
- 背景と目的を見る
- 条件を比較する
- 判断を選ぶ
- 実行後の結果から更新する

この一連の経験を、個人の中だけで終わらせず、仕事、育成、リーダーの関わり、経営、人的資本、組織の仕組みへつないでいく。
それが、AI時代の判断デザイン全体体系です。
本体系図を通じて、個人の判断経験が組織の判断力となり、条件が変わっても、より善い判断を選び直しながら、継続的に価値を生み出せる状態を目指します。

判断デザインについて

判断デザインは、正解や手順を先に渡すことではありません。
本人が実際の仕事の中で、
- 何を事実として確かめるのか
- 何を目的として判断するのか
- どの選択肢を比較するのか
- 何を守る条件とするのか
- どこまで自分で決めるのか
- どの条件で相談・承認・停止するのか
- 実行後に何を確認し、次の判断へ残すのか

を経験できる状態をつくる考え方です。

本体系では、日々の仕事から判断を始める入口を「判断デザイン」、仕事の中に判断経験が残る条件を埋め込む実践を「判断経験設計」、個人の経験を共有・検証・更新できる組織能力へ変える仕組みを「判断構造設計Pro」として整理しています。判断構造設計Proは、「判断構造設計」を組織へ実装するための実務体系です。

商標について

「判断デザイン」「判断経験設計」「判断構造設計」「判断ポートフォリオ」は、リクエスト株式会社が独自に開発・体系化している名称であり、現在、商標登録出願中です。
※Quick-Q(R)は、リクエスト株式会社の登録商標です（登録第7019663号）。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-c2927cb0a37fca579b5f3cbed56c27b0-1358x206.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

組織行動科学(R)について

組織行動科学(R)は、組織で働く人の思考と行動が「なぜ起こり、なぜ続くのか」を、事業環境、歴史、経験から解明し、より善く再現するための手段です。
リクエスト株式会社は、980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、組織で働く成人の研究と教育開発を行っています。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-2f73802764b830146c9e2f9981b36e90-1300x350.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-0ba65508b2d53d3c158cbacca1515cb1-1757x615.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

会社概要

会社名：リクエスト株式会社
代表者：代表取締役　甲畑 智康
所在地：〒160-0022 東京都新宿区新宿3丁目4番8号 京王フレンテ新宿3丁目4F
事業概要：リクエスト株式会社は、「より善くを目的に」を掲げ、980社・33.8万人の働く人のデータに基づく「組織行動科学(R)」を基盤に、組織で働く成人の研究と教育開発を行っています。
公式サイト：https://requestgroup.jp/
会社概要：https://requestgroup.jp/corporateprofile
[画像10: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/222/68315-222-1589fd0c79863dde30617047c0970d40-1620x1122.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]



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