AIの進化は私たちの働き方に大きな変化をもたらしています。これまで人間が行ってきた多くの仕事がAIによって効率化される中、企業では「判断力」を持つ人材の育成が急務となっています。
働き方改革と効率化がもたらした「判断経験」の減少
組織行動科学を専門とするリクエスト株式会社は、33.8万人・980社の大規模な分析を実施しました。その結果、驚くべきことに、企業の82%で社員の「判断経験」が減少していることが明らかになりました。
これは、標準化、マニュアル化、IT化、そして働き方改革といった業務効率化の取り組みが背景にあります。これらの改革により、仕事は「状況ごとに考える」ものから「前例を適用する」ものへと変化しました。その結果、業務はスムーズに進む一方で、社員が自ら判断し、経験から学ぶ機会が失われていったのです。
AI時代に変わる仕事の構造
生成AIの登場により、これまで人間が「知識として教えられてきた」仕事の多くがAIによって担われるようになりつつあります。例えば、文章作成、情報要約、データ分析、コード生成、問い合わせ対応などがこれにあたります。
一方で、「判断」は知識として教えることができません。それぞれの状況において、何を優先し、何を正しいと見なし、どのリスクを取り、どこに価値を置くのかといったことは、経験を通じてのみ身につくものです。
AIは仮説を提示することはできても、その仮説を採用するかどうかを決めることはできません。最終的な価値基準の選択は、人間の判断に委ねられるのです。
つまり、AI時代とは、前例で進められる仕事がAIに移行し、人間の仕事が「判断」に集中していく時代と言えるでしょう。
失われた「学習の循環」と組織の新たな役割
本来、仕事には「判断する → 行動する → 結果が出る → 振り返る → 次の判断を更新する」という学習の循環があります。しかし、前例が判断を代替するようになると、この循環が弱まります。前例を使えば仕事は進むため、判断の理由を深く振り返る必要がなくなるためです。
これにより、企業では「仕事は回るが、学習が起きない」という状態が生まれてしまいます。
これからの組織や管理職には、知識を教えるだけでなく、社員が「判断経験」を積めるような仕事や役割を意図的に設計することが求められます。判断が必要な仕事を任せ、事実を確認し、振り返りを通じて判断基準を更新するといった経験を積ませることが、人材育成の中心となるでしょう。
AI時代の企業競争力は「判断できる人材の数」で決まる
AI時代に「判断」が重要になる本当の理由は、AIが発展したことだけではありません。企業がこれまで進めてきた効率化によって、仕事の構造そのものが「前例適用型」から「判断型」へと変化したことにあります。
企業の競争力は、単にAIを導入するだけでは決まりません。どれだけ多くの社員が自ら判断できる組織を築けるかが、企業の未来を左右すると言えるでしょう。
こうした背景を受け、リクエスト株式会社では、社員が判断経験を積める仕事を設計する方法を体系化した管理職向け講座「判断できる部下を増やす」を公開しています。
この講座では、判断が必要な仕事の整理、判断が止まるポイントの診断、判断経験を生む仕事設計などを通じて、組織全体の判断能力を高める方法を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、「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®を基盤に、980社を支援している企業です。組織行動科学®は、組織で働く人々の思考と行動が「なぜ起こり」「なぜ続くのか」を事業環境と経験から解明し、より良い再現手段を提供する学問です。
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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: https://requestgroup.jp/profile
