リクエスト株式会社（東京都新宿区）は2026年8月23日、AI時代の人材育成と仕事設計に関する実践研究をまとめた資料「AI時代、なぜ『判断できる人』が育たないのか―判断経験が本人とチームに残らない4つの構造」（全6ページ）を公開しました。980社・33.8万人のデータを基盤とする同社の組織行動科学®の知見を背景にしています。
同社は、AIの提案や上司の答えで業務が進んでも、前提確認や理由の言語化、共有、振り返りが欠けると「判断経験」が個人・チームに残らず、判断できる人材が育ちにくいと指摘します。その結果、相談が上司に回帰し続けたり、難しい案件が特定者に集中したりして、管理職の多忙化につながる循環が起こりやすいとしています。
資料では、こうした循環を可視化したうえで、日常業務に設計すべき要素として「判断の入口」「判断基準」「相談条件」「振り返り」の4つを提示しました。AI活用の効果を回答精度だけでなく、経験の蓄積という観点で高めるため、業務プロセスへの組み込みを提案しています。
今後は、判断経験を「個人に残す」「チームに残す」「仕事に埋め込む」設計が進むかが、AI活用下の育成実効性を左右しそうです。企業側には、判断の履歴や学びを残す運用を通じ、案件の偏在や管理職負荷の是正につなげられるかが焦点になります。
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AI時代、なぜ「判断できる人」が育たないのか ― 実践研究から見えた「判断経験が残らない4つの構造」を公開
