リクエストは、AI時代の人材育成と仕事設計に関する実践研究資料を公開します。
資料では、AIや上司の回答で業務が進んでも、本人やチームに判断経験が残らない構造を整理しています。
判断の入口や基準、相談条件、振り返りを日常業務に組み込む考え方を示しています。
記事の概要
リクエストは、AI時代の人材育成と仕事設計に関する資料を公開します。
同社は、980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、組織行動科学®の研究と教育開発を行っています。
資料では、AIの回答をそのまま採用すると、前提確認や選択理由、結果からの学びが本人に残らないと指摘しています。
判断経験が残らない構造として、AIに答えを求めること、リーダーが答えを教えること、判断を上司へ戻すこと、特定者へ案件が集中することの4つを挙げています。
これらは、判断機会の減少から自分で決められない状態を招き、相談の上司回帰や管理職の多忙化につながる循環として整理されています。
解決に向けて、判断を始める入口、判断基準、相談・承認・停止の条件、判断後の振り返りを仕事に設計する考え方を示しています。
判断経験は、個人だけでなくチームの知見と日常業務の進め方に残す必要があるとしています。
資料は当初、全6ページとして説明されていますが、本文末尾では全10ページをダウンロードできると案内しています。
記事のポイント
- 判断経験が残らない構造： AIや上司から答えを受け取って業務が完了しても、前提確認や選択理由がなければ、判断経験は本人とチームに蓄積されません。
- 管理職へ戻る判断： 判断機会が減ると、難しい案件や例外案件が上司・熟練者へ集中し、管理職が再び答えを渡す循環が生まれます。
- 4つの仕事設計： 判断の入口、基準、相談条件、振り返りを日常業務に組み込み、本人が安全に決めて学べる条件を整えます。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： AI導入の効果を処理速度や回答精度だけで測らず、前提確認や選択理由、結果の振り返りが担当者とチームに残る業務設計になっているか点検する必要がありそうです。
- 管理職： 相談を受けた際に答えを渡すだけでは、判断が再び上司へ戻る可能性があります。本人の仮判断を確認し、相談・承認・停止の条件を明確にする対応が求められそうです。
- HR担当者： AI活用研修を追加するだけでなく、判断の入口や基準、振り返りを日常業務へ組み込む設計が必要になります。人材育成と管理職の負荷軽減を同時に見直す契機となりそうです。
このニュースの背景
AIは情報整理や分析、論点抽出、選択肢の生成を支援し、業務を前に進められます。
一方で、AIや上司の回答を最終回答として採用すると、前提確認や選択理由、結果からの学びが本人とチームに残らない構造が生じます。
リクエストは980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、判断機会の減少から上司への相談回帰や管理職の多忙化につながる循環を実践研究として整理しました。
資料では、AIの利用を抑制するのではなく、判断の入口、判断基準、相談条件、振り返りを仕事に組み込む考え方を示しています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
リクエスト株式会社のプレスリリース（2026年8月23日 09時43分）AI時代、なぜ「判断できる人」が育たないのか ―…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000218.000068315.html