AI時代の人材育成は「教える」から「判断経験設計」へリクエスト株式会社が980社・33.8万人の分析から新提言

役立つ社畜リリース

2026.03.22

知識だけでは不十分な現代の課題

多くの企業では、従業員に知識を教え、手順を共有し、仕事を任せているにもかかわらず、部下や若手が自ら判断して業務を進めることが難しいという課題に直面しています。これは、個人の能力不足だけでなく、実務の中で「判断経験」が積み上がりにくい仕事構造が背景にあると考えられています。

近年、働き方改革や業務効率化、IT化が進展し、企業は以前よりも限られた時間の中で成果を出すことを求められています。その結果、実務の中で試行錯誤したり、複数の選択肢を比較したり、上司と判断理由を確認しながら経験を積む機会が減少し、仕事をしていても判断経験が蓄積されにくい状況が生まれています。

「前と同じように進める仕事」と「条件の違いを見て進める仕事」

職場では、一見するとどちらも「部下に仕事を任せている」ように見えることがあります。しかし、その中身には大きな違いがあります。

	前と同じように進める仕事	条件の違いを見て進める仕事
進め方の起点	これまでと同じやり方で進める	今回の条件の違いを確認する
見るもの	過去の事例・周囲のやり方	事実・条件差・選択肢
判断対象	曖昧になりやすい	何を判断するかが明確
比較	前のやり方との一致・不一致が中心	複数案の比較が行われる
上司との会話	確認・承認が中心	判断理由の確認が中心
振り返り	結果確認で終わりやすい	判断過程まで振り返る
本人に残るもの	前のやり方のなぞり方	状況に応じた判断経験
組織に残るもの	慣れた進め方・属人的なやり方	判断基準・確認観点・見立て

「前と同じように進める」ことは、業務を安定させる上で合理的ですが、顧客や案件ごとに条件が異なる仕事、あるいは過去のやり方がそのまま通用しない仕事では、この進め方だけでは判断経験が蓄積しにくくなります。重要なのは、前のやり方を使っているかどうかではなく、本来は条件の違いを見て判断すべき仕事まで、前のやり方だけで進めていないかどうかを見直すことです。

AI時代に必要な「判断経験設計」への転換

これまで人材育成は、知識を教え、手順を伝え、過去のやり方を共有することとして捉えられてきました。しかし、生成AIの普及により、知識に基づいた回答や定型的な進め方の提示、過去事例の参照といった業務の一部は、以前よりも人の役割の中心ではなくなりつつあります。

企業に残るのは、「状況に応じて何を優先する」「どの事実を重視するか」「どの選択肢を採るか」「なぜその判断をするか」といった、判断を伴う仕事です。このような判断力は、単に教えるだけでは身につきません。実際の仕事の中で、事実を確認し、比較し、理由を言葉にし、振り返る経験を通じて初めて積み上がっていきます。

だからこそAI時代には、教える量を増やすことではなく、実務の中に判断経験が残るように仕事を設計する「判断経験設計」が重要になります。

判断が育つためには、少なくとも以下の要素が必要です。

今回の条件の違いを見る
確認すべき事実を押さえる
複数の選択肢を比較する
上司と判断理由を確認する
結果を次回の基準に変える

これらが仕事の中に組み込まれてはじめて、経験は「作業経験」ではなく「判断経験」として蓄積されていくのです。

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、7つの研究機関が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、より善く再現する手段とされています。