AI時代を乗りこなせ！仕事の「判断」と「知識」を整理する新常識レポートが公開

目次：Contents

1 「2つの判断」と「2つの知識」って何？
2 あなたの仕事はどのタイプ？4つの象限でチェック！
3 見落とされがちな第2象限の重要性
4 AI時代を生き抜くための最初のステップ
5 なぜ今このレポートが必要なの？
6 こんな企業や人に読んでほしい！
- 6.1 リクエスト株式会社について

「2つの判断」と「2つの知識」って何？

今回のレポートでは、AI時代における仕事の混乱を解き明かすために、以下の4つを明確に区別しています。

判断には「前例にもとづく判断」と「事実にもとづく判断」の二つがある
知識には「経験を必要としない知識」と「経験を必要とする知識」の二つがある

多くの企業で起きている問題は、この4つを混同していることから生まれていると指摘されています。特に問題なのは、本来は経験が必要で、事実にもとづく判断を要する仕事まで、前例や模範解答だけで進めようとしてしまうことです。

その結果、現場では「理解は増えるのに判断は増えない」「前例通りなのにうまくいかない」「手戻りが多い」「難しい案件がベテランに集中する」「仕事は回っているけど次の一手が見えない」といった状況に陥りやすくなります。

このレポートでは、こうした現象を単なる「能力不足」ではなく、仕事の本来の成立条件に対する「誤配置」として捉え直しています。つまり、本来は事実にもとづく判断と経験を要する知識で扱うべき仕事が、適切に扱われていないことが停滞の根本原因だというわけです。

あなたの仕事はどのタイプ？4つの象限でチェック！

レポートでは、「2つの判断」と「2つの知識」を組み合わせることで、仕事を4つの象限に整理しています。

第1象限：標準処理領域
- 手順やルール、チェックリスト、定型的な説明や判定など、AIや自動化、標準化と最も相性が良い領域です。
- 第2象限：確認調整領域
- 手順はあるものの、今回の条件にそのまま適用して良いか、例外はないかなど、事実確認が必要な領域。誤適用を防ぐための確認が中心になります。
- 第3象限：誤配置が起きやすい領域
- 本来は経験知が必要なのに、前例適用や模範解答、正解探しだけで処理されてしまう領域。理解は深まっても、判断力は育ちにくいのが特徴です。
- 第4象限：人に残る中核領域
- 条件の違いを見極め、事実を確認し、判断を下し、その結果をもとに基準を更新していく領域。AI時代に人が担うべき、最も価値のある仕事の中心です。

特に重要なのは、第4象限の仕事を「第4象限として正しく扱う」ことです。第3象限は、本来第4象限で扱うべき仕事が誤って処理されている状態だとレポートは指摘しています。

見落とされがちな第2象限の重要性

第2象限は、多くの人が関わる顧客接点、管理職、企画職、現場監督などの仕事に含まれる、とても身近な領域です。制度や手順が整っていても、何を確認すべきかが明確でなければ、現場は混乱し、手戻りが増えてしまいます。

レポートでは、この第2象限において、「何を確認すべきか」「どの条件差を見落としてはいけないか」を明確にすることが、仕事全体の品質と再現性を大きく左右すると強調しています。

AI時代を生き抜くための最初のステップ

企業が最初に行うべきことは、以下の4つです。

第一に、自社の仕事を4つの象限に分けて棚卸しすること。
第二に、第3象限になってしまっている仕事を特定すること。
第三に、第4象限の仕事に「判断」が残るように設計し直すこと。
第四に、第1象限の仕事は徹底的にAIや標準化を進めること。

単に「もっと考えろ」と指示するのではなく、「どこまで事実を確認しなければ前に進めないのか」「どの前提を置かなければ進めないのか」を仕事の中に具体的に設計することが大切です。

なぜ今このレポートが必要なの？

AI時代に「判断が重要」「経験が重要」という話はよく耳にしますが、それだけでは具体的な行動に繋がりません。本当に必要なのは、判断と知識にそれぞれ種類があり、それらが仕事の中でどう組み合わさっているかを見抜く力です。

リクエスト株式会社は、980社・33.8万人の働く人たちのデータに基づく「組織行動科学®」を基盤に、仕事の中で何が起こり、なぜそれが続くのかを分析してきました。このレポートは、その中で見えてきた「能力不足ではなく誤配置」という構造を、AI時代の仕事設計の重要な視点として公開するものです。

こんな企業や人に読んでほしい！

AIを導入しても、難しい案件が一部の人に集中していると感じる企業
研修や知識共有を増やしても、現場で判断できる人が増えないと悩む企業
前例通り進めているのに、以前よりも手戻りや追加対応が増えている企業
職種別に、何をAIに任せ、何を人に残すべきかを整理したい企業
管理職育成や顧客接点人材育成、現場の判断力向上を根本的に見直したい企業

判断デザインラボラトリーは、AI時代に企業競争力を左右するのは、正解を多く知っている人を増やすことではなく、「状況を見て判断できる人を育て、その判断経験が仕事の中で増えるように設計すること」だと考えています。AI活用量そのものだけでなく、人に残る判断仕事を担える人材の厚みと、その判断経験が仕事の中で増える構造こそが、これからの企業の対応能力を決めていくでしょう。

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、組織で働く私たちの思考と行動が「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を提供しています。