AIと行う「判断デザイン Quick-Q(R)｜個人実践版」を開発 ― 1日1件・2～3分で判断前の事実確認を習慣化

2025年発表の「問い返しによる育成モデル」を、本人がAIを補助具として実践する新モデルへ拡張。1日1件・2～3分、「事実」と「問い」から判断前の検討を始める



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う組織行動科学(R)のリクエスト株式会社は、2025年6月に発表した「Quick-Q(R)」を、本人がAIを補助具として日常の仕事で実践できる個人向けモデルへ拡張し、「判断デザイン Quick-Q(R)｜個人実践版」を新たに開発しました。

2025年に発表したQuick-Q(R)は、リーダー等が部下へ短い問いを返し、本人の思考を促す「問い返しによる育成モデル」です。今回の個人実践版では、問いを返す役割の一部をAIが補助し、本人自身が、その日に起きた一件について「何が事実なのか」「なぜそうなっているのか」を問い直します。
1日1件・2～3分から実践でき、AIに答えを出してもらうことではなく、AIの出力を仮説として使いながら、相手・現場・記録・データを確認し、自ら判断するための検討範囲を広げることを目的としています。

2026年8月25日より、この新しい個人実践モデルの提供を開始するとともに、実践方法を示す図解6ページを公開しました。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/221/68315-221-b8ad0895c88b096f07b3169917341950-1028x700.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

2025年発表のQuick-Q(R)と、今回の「個人実践版」の違い

[表: https://prtimes.jp/data/corp/68315/table/221_1_7690598f6404b793bca85e438e5219bf.jpg?v=202608262015 ]

必要だったのは、さらに簡単な説明ではなく「最初の一動作」

判断について考える資料や研修では、判断基準、選択肢、目的、事実確認、振り返りなど、複数の要素が示されます。これらは重要ですが、最初から全体を実践しようとすると、
- どの仕事を題材にするのか
- どのような形式で記録するのか
- どこまで深く考えるのか
- 正しく分析できているのか

を考えること自体が、新たな負担になりやすくなります。その結果、必要性は理解できても、実践が始まりません。

今回の「Quick-Q(R)｜個人実践版」は、判断デザインを短く説明し直したものではありません。
本人がAIを補助具として、判断デザインを始めるための「入口の動作」を、毎日の仕事の中へ置くための実践モデルです。
大きな経営判断や重要案件から始める必要はありません。
その日に受け取ったメール、報告された数字、顧客からの要望、会議で生じた違和感など、実際に起きた一件から始めます。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/221/68315-221-1b7f35f39045588938519d857946a87f-1036x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

対応の速さと、判断の速さを混同している

仕事では、対応の速さが求められます。
- メールには早く返信する
- 数字が下がれば、すぐに施策を考える
- 顧客から要望があれば、早く回答する
- 問題が起きれば、すぐに原因を説明する

迅速な対応が必要な場面は少なくありません。
しかし、対応を急ぐあまり、事実を十分に確かめる前に意味づけを行い、その意味づけを前提として行動を選んでしまうことがあります。
このとき問題になるのは、本人に知識や思考力がないことだけではありません。
立ち止まって考えるための動作が、仕事の流れの中に組み込まれていないことです。
判断は、本人の能力だけで決まるものではありません。
どの時点で立ち止まるのか。
何を問いとして置くのか。
何を確認してから進むのか。
こうした動作が仕事の中に設計されているかどうかによって、判断の質は変わります。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/221/68315-221-d4cbdfaa0adfc0a1f8d2f7e12ca40976-1031x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

AI時代だからこそ、「問いを置く位置」が重要になる

生成AIによって、説明、原因仮説、返信案、施策案を短時間で得られるようになりました。
これは仕事を前へ進める大きな力になります。
一方で、最初に与えた前提や問題設定がずれていれば、AIは、その前提に沿ったもっともらしい答えを速く提示する可能性があります。
そのため、AI時代に必要なのは、単にAIを使えることではありません。
AIへ何を問い、AIが出した内容をどの位置づけで扱うのかを決めておくことです。

Quick-Q(R)では、AIを最終判断者として扱いません。
Quick-Q(R)でAIに求めるのは、正解ではなく、自分の最初の見方を問い直す材料です。AIの出力は、本人が相手・現場・記録・データで確かめる前の仮説として扱います。

AIを使うことで思考を省略するのではなく、一人では気づきにくかった論点を増やし、事実確認へつなげることが、Quick-Q(R)におけるAIの役割です。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/221/68315-221-04dac8da660d8b2a8696058910699963-1035x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

「二つだけ」にすることで、判断経験が残り始める

Quick-Q(R)では、最初から精緻な分析や長い記録を求めません。
実践を小さくする理由は、単に負担を減らすためではありません。
事実と解釈を分ける動作を、繰り返し経験できるようにするためです。
毎日一件でも記録を続けると、自分がどのような場面ですぐに反応しやすいのかが見え始めます。
例えば、
- 特定の言葉を見ると、相手の意図を決めつけてしまう
- 数字の変化を見ると、原因を一つに絞ってしまう
- 顧客の要望を、そのまま解くべき問題と捉えてしまう
- 部下の行動を、本人の姿勢や能力だけで説明してしまう

といった、自分自身の意味づけの傾向が記録として残ります。
一件ごとの入力は小さくても、続けることで、判断の前にどのような解釈を置いているのかを振り返れるようになります。
Quick-Q(R)が目指すのは、毎回正しい答えを出すことではありません。
自分の反応の仕方を、自分で確認できる状態をつくることです。
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/221/68315-221-210e1ca6e06c5aa8838fc32ed5c57e09-1042x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

Quick-Q(R)は、プロンプトの技術ではなく、判断前のプロセス設計

同じ問いをAIへ入力しても、その後に何も確認しなければ、判断の質が高まるとは限りません。
Quick-Q(R)の価値は、AIが出した文章の完成度だけでは決まりません。
AIの出力を見て、
- 相手に確認する
- 現場を見る
- 元のデータを確かめる
- 別の立場から聞く
- 本来の目的を問い直す

という行動につながったとき、初めて仕事の判断に役立ちます。
つまり、Quick-Q(R)は「よい答えを得るためのプロンプト集」ではありません。
事実の発生から判断までの間に、問い、仮説、確認、目的という動作を戻すためのプロセス設計です。
AIが判断を代わりに行うのではなく、人が判断するために必要な検討範囲を広げます。
この役割分担を明確にすることで、AIへの過度な依存を避けながら、AIの力を判断の質へつなげることができます。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/221/68315-221-cc9f9a1e9c631841a4ab3e7c75e30ada-1034x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

個人の小さな習慣を、組織の判断経験へつなげる

Quick-Q(R)は、まず個人で始める実践です。
ただし、個人が記録した判断の過程は、チームや組織の学習にも活用できます。
例えば、1on1や会議後の振り返りで、
「どの事実を見て、最初にどのような意味をつけたのか」
「どこで一度立ち止まったのか」
「何を確かめたことで、見方が変わったのか」
「最終的に、何を目的として判断を選んだのか」
を共有します。
ここで重要なのは、AIへの入力内容や本人の回答を採点することではありません。
また、個人を監視したり、評価の材料にしたりすることでもありません。
本人がどのように考え直したのかを、次の仕事で使える経験として残すことです。
判断の結果だけを共有しても、他の人は同じ状況で再現できません。
判断に至るまでの事実、問い、確認、目的が残ることで、個人の経験が、他の人も使える判断経験へ変わっていきます。

想定する利用者

判断デザイン Quick-Q(R)は、次のような方を想定しています。
- 判断デザインの必要性は理解したが、何から始めればよいか分からない方
- AIを仕事で使い始めたが、出力をどのように確かめればよいか迷っている方
- 部下やメンバーに、答えではなく考える習慣を身につけてほしい管理職
- 大規模な研修の前に、日常の仕事から小さな実践を始めたい人事・教育担当者
- 組織内に、事実確認と目的確認を共通の仕事習慣として定着させたい経営者・責任者

専門的な知識や高度なAIスキルは必要ありません。
まずは、その日に実際に起きた一件から始めます。

続けるときに確認すること

Quick-Q(R)を始めた直後から、原因を正確に特定できるとは限りません。
仮説が外れることもあります。
十分に確認できない日もあります。
判断を変えない方がよい場合もあります。
そのため、最初の継続基準を「正しい答えを出せたか」に置きません。
確認するのは、目の前の事実にすぐ反応せず、一度立ち止まることができたかです。
この小さな動作を繰り返すことで、事実を見る、問いを置く、確かめる、目的を見る、判断を選ぶという流れが、日常の仕事の中に残り始めます。
判断デザイン Quick-Q(R)は、仕事を遅くするためのものではありません。
確認不足による手戻りや、目的から外れた対応を減らし、必要な場面で、より確かな判断を速く行える状態を目指します。

Quick-Q(R)について

Quick-Q(R)は、短い問いを日常の仕事に組み込み、すぐに答えを決める前に、背景や意味を考えるきっかけをつくる実践体系です。
今回新たに開発した「判断デザイン Quick-Q(R)｜個人実践版」は、2025年に発表したQuick-Q(R)を、本人がAIを補助具として日常の仕事で実践できる形へ拡張したモデルです。
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。

判断デザインについて

判断デザインは、正解や手順だけを先に渡すのではなく、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
- 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。
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。
Quick-Q(R)は、その最初の事実確認へ進むために、日常の仕事へ短い問いを置く実践です。

利用上の注意

個人名、顧客名、未公開情報、契約情報、技術情報などの機密情報はAIへ入力せず、所属組織が定めるAI利用規程に従ってください。
また、安全、品質、法令、情報セキュリティ、重大な顧客影響など、即時の停止・報告・承認が必要な場面では、所定の初動手順を優先してください。
Quick-Q(R)は、緊急時の対応を遅らせるものではありません。必要な初動を行った後、原因、背景、目的、再発防止を検討する際にも活用できます。
本リリースで公開した図解6ページのPDFは、以下よりダウンロードできます。
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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/68315/221/68315-221-4ccfd27ce179fb5a19b56662b4a2e236-1300x350.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


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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/68315/221/68315-221-9f99763e1f685e5ed41cb1e69c33a42b-1620x1122.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]



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