AI時代に重要性を増す「判断」
生成AIの進化により、知識を基に回答する業務や、前例・手順に沿って進める業務はAIによる代替が進むと予想されます。一方で、顧客や案件ごとに条件が異なり、状況に応じた判断が求められる業務の重要性は高まっています。
過去の調査では、企業の82％で判断経験が減少していること、そして管理職の72％が部下の判断機会減少を実感していることが明らかになっています。また、「判断できる人材」が育つ企業は、組織の判断構造を設計していることも示されています。2026年3月21日に公開された最新資料では、980社・33.8万人の分析に基づき、2つの仕事の進め方を比較しながら「判断が育つ仕事」の条件が整理されています。
「判断人材育成シリーズ全体マップ」で分かること
今回公開された「判断人材育成シリーズ全体マップ」は、これまで個別に提供されてきた判断関連情報を、企業の課題別・導入順に活用できるように再設計した資料です。企業は本資料を通じて、以下の点を確認し、自社の状況に応じた育成計画を立てることが可能です。
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AI時代に「判断できる人材」がなぜ必要なのか
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自社内で判断経験の減少がどこで発生しているのか
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管理職がまず理解すべき事柄は何か
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現場で判断経験を積める仕事はどこから設計すべきか
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講座、実践支援、組織の判断構造設計のうち、どこから着手すべきか
活用が想定される企業
本資料は、特に次のような課題を抱える企業での活用が想定されています。
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部下が自分で判断できず、上司への相談が集中してしまう
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任せた仕事が途中で滞りやすい
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担当者ごとに対応が異なり、業務の再現性が低い
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AI時代に残る仕事を、育成対象として再定義したい
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属人化した判断を、組織として再現可能なものにしたい
全体マップの整理観点
この全体マップでは、判断関連の14本の情報が、主に以下の4つの観点から整理されています。
- 背景理解: AI時代に企業に残る仕事が「判断」である理由を理解するための情報です。
- 現状把握: 企業の判断経験の減少状況や、管理職が現場で感じている変化を把握するための情報です。
- 実践理解: 判断できる部下を増やすために、管理職や現場リーダーが何を担うべきかを理解するための情報です。
- 導入判断: どの仕事から変えるべきか、どの順番で進めるべきか、どの支援内容が適切かを判断するための情報です。
これにより、企業は自社の課題に合わせた形で、調査・講座・実務資料・設計プログラムを効果的に活用しやすくなります。
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、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、より良く再現する手段を提供しています。
リクエスト株式会社の会社概要や代表取締役のプロフィールは、以下のリンクからご覧いただけます。
関連情報については、リクエスト株式会社のウェブサイトをご覧ください。
この「判断人材育成シリーズ全体マップ」の公開は、AI時代における企業の人材育成戦略を検討する上で、具体的な道筋を示すものとなるでしょう。
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