なぜ「判断」は教えることができないのか（組織行動科学®）

AI時代に企業競争力を左右する「判断できる人材」を育てるために必要なこと（33.8万人・980社の分析結果）

生成AIの急速な普及により、企業では次の問いが繰り返し議論されています。「これから人間の仕事は何になるのか」

AIは、要約、文章作成、資料作成、分析、問い合わせ対応など、多くの業務を担えるようになりました。その一方で、企業の仕事の中には、AIでも、前例でも、マニュアルでも対応できない領域が残っています。それが 「判断」 です。

ところが、組織行動科学®を提供するリクエスト株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：甲畑智康）による、33.8万人・980社の分析結果から見えてきたのは、企業の 82％で、仕事の中の判断経験が減少している という事実でした。

なぜこのような状況が起きているのでしょうか。その理由を理解するためには、まず 「判断」という能力の特性 を整理する必要があります。判断は、知識のように教えることで身につくものではなく、仕事の中で経験を通じて形成される能力だからです。以下を1～9を33.8万人・980社の分析結果に基づき、1つずつ説明していきます。

1. 判断は「教えることができる知識」ではない

2. 判断は「状況の中」で行われる

3. 判断は「経験によって形成される」

4. 判断は「理解」ではなく「行為」

5. しかし今、企業では「判断経験」が減っている

6. AI時代に残る仕事は「判断」

7. 企業に必要になるのは「判断経験の設計」

8. 社員が判断経験を積める仕事を設計する方法を体系化

9. 判断できる人は、働き方改革が定着した組織では自然には育たない

1.判断は「教えることができる知識」ではない 

教えることができる仕事には共通点があります。それは、正解や手順を言語化できることです。例えば

• 会計処理

• 商品知識

• システム操作

• 業務手順

 などは、理解している人が内容を説明し、それを他の人が再現すれば成立します。

 つまり、「知識 → 説明 → 再現」という形で伝えることができます。

しかし判断はこれとは本質的に異なります。

判断とは

• 何を優先するのか

• どのリスクを取るのか

• どのタイミングで決めるのか

• どの価値を重視するのか

を、状況ごとに決める行為です。つまり判断には、唯一の正解が存在しません。そのため、知識として整理し、手順として教えることができないのです。

2.判断は「状況の中」で行われる 

判断は常に、具体的な状況の中で発生します。例えば、BtoB・BtoBtoC営業でも

• 顧客の状況

• 案件条件

• 組織事情

• リスクの大きさ

• 時間制約

 などが毎回異なります。一見すると似ている案件でも、判断の前提条件は必ず異なります。そのため、「この場合はこうする」という固定的なルールとして教えることはできません。判断とは、状況を読み取り、その場で決める行為だからです。

3.判断は「経験によって形成される」 

判断では、複数の要素を同時に比較しながら決めます。例えば

• 顧客価値

• コスト

• リスク

• 組織事情

• 将来への影響

これらの要素のうち、どれを重く見るかは、単なる知識では決まりません。それは、経験によって形成される感覚だからです。この感覚は、

• 成功経験

• 失敗経験

• 修正経験

 を通じて形成されます。つまり判断力は、「経験 → 振り返り → 調整 → 判断精度向上」というプロセスの中で育つ能力なのです。

4.判断は「理解」ではなく「行為」

判断は、単に頭の中で理解することではありません。実際に決める行為です。

1. 自分で決める

2. 結果を受ける

3. うまくいかなかった場合に修正する

 こうした経験を繰り返すことで、判断の質は少しずつ高まります。つまり判断とは、理解ではなく、実践の中で鍛えられる能力なのです。そのため、説明だけで習得することはできません。

5.しかし今、企業では「判断経験」が減っている 

本来、判断力は仕事の中で自然に育つものでした。しかし近年、多くの企業で次の変化が起きています。

• 業務の標準化

• マニュアル化

• IT化

• 働き方改革による効率化

 その結果、仕事の多くは、状況ごとに考える仕事ではなく、前例を適用すれば進められる仕事へと変化しました。そして、このような仕事には共通点があります。それは、上司や研修で教えることができる仕事であることです。

 しかし今、生成AIは、まさにこの教えることができる仕事を担えるようになり始めています。

6. AI時代に残る仕事は「判断」 

AIが得意なのは

• 知識処理

• パターン適用

• 手順作業

 です。

 一方でAIが苦手なのは

• 状況ごとの優先順位の判断

• リスクの取り方の判断

• 価値の選択

• 不確実な状況での意思決定

 です。つまりAI時代に人間に残る仕事は判断が必要な仕事です。

7.企業に必要になるのは「判断経験の設計」 

しかし判断は、教えることができない能力です。

そのため企業には、判断を伴う仕事を意図的に設計し、実践と振り返りを通じて経験を積ませるという取り組みが必要になります。

つまりこれからの人材育成は、知識教育から判断経験の設計へと変わっていく必要があります。AI時代に企業競争力を左右するのは、判断できる人材をどれだけ育てられるかにあると言えます。

こうした背景から、リクエスト株式会社では、

8. 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ました。

判断は知識として教えることはできません。そのため企業には、判断経験が生まれる仕事構造を意図して設計することが求められます。そこで同社では、管理職向け講座「判断できる部下を増やす」 を公開しました。本講座では、

• 自社業務の中で 判断が必要な仕事を整理

• 判断が止まるポイントを診断

• 部下が経験すべき判断を明確化

• 判断経験が育つ仕事構造を設計

することで、組織の判断力を高める方法を学びます。これは従来のマネジメント研修のように「教え方」や「指導方法」を学ぶものではありません。

仕事の構造そのものを整理し、判断経験が育つ仕事を設計する実践講座です。AI時代に企業競争力を左右するのは、どれだけ多くの人が判断できる組織をつくれるかです。そのためには、判断できる人を待つのではなく、判断経験が生まれる仕事を設計することが必要になります。

「判断できる部下を増やす」管理職向け講座を公開：仕事構造を診断・設計する3時間プログラム

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9. 判断できる人は、働き方改革が定着した組織では自然には育ちません。

判断経験が生まれる仕事を設計した組織で生まれます。

AI時代に企業競争力を左右するのは、判断経験が生まれる仕事を設計できるかどうかです。

■ 会社概要

リクエスト株式会社

コーポレートサイト：https://requestgroup.jp

会社案内：https://requestgroup.jp/corporateprofile
代表取締役 甲畑智康：https://requestgroup.jp/profile

E-mail：[e-mail]

リクエスト株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：甲畑智康）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®は組織で働く私達の思考と行動が「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です。