AI(人工知能)がどんどん進化している今、私たちの仕事のやり方も大きく変わろうとしています。そんな中、リクエスト株式会社が33.8万人もの働く人たちのデータを分析した結果、驚くべき事実が明らかになりました。なんと、調査対象企業の82%で、従業員が「自分で判断する経験」が減っているというのです。

効率化が進んだ結果、失われた「判断の機会」
多くの会社では、これまで「働き方改革」や「IT化」を進めてきました。これは、仕事を標準化したり、マニュアルを作ったり、コンピューターシステムを導入したりすることで、業務を効率的に進めるための工夫です。その結果、多くの仕事は「前例通りに進めれば良い」ものに変わっていきました。
このような仕事は、上司や専門家が「こうすれば良い」と知識として教えることができます。しかし、ここで一つの問題が生まれます。
AIが得意なこと、人間が本当にすべきこと
最近のAI、特に文章を作ったり情報をまとめたりする「生成AI」は、まさにこの「教えられる仕事」をとても得意としています。例えば、資料作成、情報要約、データ分析、問い合わせ対応など、過去のデータやパターンに基づいて処理できる業務は、AIがどんどんこなせるようになっています。
一方で、「判断」というものは、知識として教えることができません。例えば、
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何を一番大切にするか
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何が正しいと考えるか
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どんなリスクを受け入れるか
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何に価値を見出すか
といった、その状況ごとの「価値基準を決めること」は、実際に経験を積む中でしか身につかないものです。AIは様々な選択肢や仮説を提示できますが、最終的にどれを選ぶか、という「判断」は人間が行う必要があります。
判断経験の減少がもたらす課題
仕事の中で「判断する → 行動する → 結果を見る → 振り返る → 次の判断に活かす」というサイクルが回ることで、人は成長し、判断の精度を高めていきます。しかし、前例に沿って仕事を進めることが増えると、このサイクルが弱まってしまいます。
会社としては「仕事は滞りなく進む」ように見えますが、実は従業員が経験から学ぶ機会が減ってしまい、「学習が起きない」状態になってしまうのです。これは、AIが前例適用型の仕事を担う時代において、人間の役割が「判断」に集中していく中で、大きな課題となります。
AI時代の企業の競争力は「判断できる人材」の数で決まる
これからのAI時代において、企業の競争力を決めるのは、単にAIを導入することだけではありません。本当に大切なのは、「どれだけ多くの人が自分で判断できる組織を作れるか」にかかっています。
そのためには、会社が意識的に、従業員が「判断経験」を積めるような仕事や役割を設計していく必要があります。例えば、判断が必要な仕事を任せたり、その結果を一緒に振り返ったりする機会を増やすことが重要です。
こうした背景から、リクエスト株式会社は、管理職向けの講座「判断できる部下を増やす」を開発しました。この講座では、部下が判断力を高めるための仕事の設計方法などを体系的に学ぶことができます。


リクエスト株式会社について
リクエスト株式会社は、東京都新宿区に本社を置く企業です。「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®」を専門とし、980社への支援実績があります。組織行動科学®とは、組織で働く人々の思考や行動がなぜ起こり、なぜ続くのかを、事業環境と経験から解明し、より良い形で再現するための学問です。
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コーポレートサイト: <https://requestgroup.jp>
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代表取締役 甲畑智康氏プロフィール: <https://requestgroup.jp/profile>

