「正解を先に教える育成」から「判断経験を設計する育成」へ。判断力を仕事の中で育てる「判断経験設計」を体系化、主要9ページを公開・全34ページを希望者に無料提供

人を固定的に評価せず、「人 × 仕事場面 × 時点」で仕事状態を見立てる。本人が「見る・分ける・選ぶ・更新する」を、実際の仕事の中で経験する育成へ

980社・33.8万人の働く人のデータに基づく「組織行動科学®」の研究・教育開発を行う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、メンバーの判断力を実際の仕事の中で育てるリーダー向け実践モデル「判断経験設計」（副題：仕事状態適応型・判断経験設計モデル）を体系化しました。
本リリースでは、全34ページのうち主要な9ページを紹介し、全資料を希望者に無料で提供します。

「判断経験設計」全34ページをご希望の方へ 

本リリースでは、全34ページのうち主要な9ページを紹介しています。全資料をご希望の方には、PDFを無料でお送りします。

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件名：判断経験設計 資料希望

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 ※本資料は図版を多数含み、ファイル容量が大きいため、全編はメールで提供しています。

メンバーの判断力を育てるリーダーのための「判断経験設計」。仕事状態を見立て、小さく安全な判断経験を設計し、行動後の反応を次の判断基準へ変えていく。

市場、顧客、ルール、技術が短い周期で変化し、過去の成功手順がそのまま通用しない仕事が増えています。さらに、AIによって案や選択肢を得る速度が上がる一方で、何を目指すのか、何を事実として見るのか、何を優先し、どの一手を選ぶのかという判断は、引き続き人に委ねられています。

本モデルは、手順を教えることを否定するものではありません。

「手順は具体的に伝える。判断は、条件の中で本人が経験する」

正解や手順を先に渡すだけの育成から、本人が仕事の中で、「見る → 分ける → 選ぶ → 更新する」という一連の判断を経験し、その経験を次の仕事や組織で使える判断基準へ変えていく育成への転換を提案します。

背景 ： AIが選択肢を増やしても、判断の責任は人に残る

手順で進められる仕事と、判断が必要な仕事は異なります。

定型的な仕事では、必要な情報、進め方、完了条件が揃っていれば、手順を渡すことで一定の品質を保ちながら仕事を進められます。

一方、顧客条件、納期、品質、予算、関係者、優先順位などが変化する仕事では、手順だけでは対応できません。過去の成功手順をそのまま使えない場面や、複数の条件を比較しながら選び直す場面が増えています。

AIは、短時間で複数の案や選択肢を提示できます。しかし、案が増えるほど、現場では次の判断が重要になります。

• 何を目指すのか

• 何を事実として確認するのか

• 何を問題として扱うのか

• 何を優先するのか

• どの条件で、どこまで進めるのか

• 行動後に起きた変化を、どう次の判断へ生かすのか

必要なのは、過去の正解を記憶する力だけではありません。

変化する状況の中で事実を確認し、問題を論点に分け、優先順位と次の一手を選び、行動後の反応から判断基準を更新する力です。

前提が変わり、過去の正解が合わなくなり、AIによって選択肢が増える。だからこそ、現場で「見る・分ける・選ぶ・更新する」力が必要になる。

本モデルが定義する「判断力」

判断力は、最後に一つを選ぶ力だけではない

一般に「判断力」という言葉は、複数の選択肢から正しい答えを選ぶ能力として捉えられがちです。

しかし、本モデルでは、判断力を最後の選択だけに限定していません。

本モデルでは、判断力を次のように定義します。

判断力とは、目的と守るべき制約を踏まえて事実を捉え、目指す状態との差から問題を設定し、問題を論点に分け、優先順位を決め、安全に試せる次の一手を選び、行動後の反応をもとに判断基準を更新する力である。

具体的には、次の一連の仕事によって構成されます。

1.  目指す状態を置く

2.  現在の事実を確認する

3.  目指す状態との差を問題として設定する

4.  問題を論点に分ける

5.  優先論点を決める

6.  次の一手を選ぶ

7.  行動後の反応から判断基準を更新する

判断力は、会議や現場の最後に「A案かB案か」を選ぶ瞬間だけに存在するものではありません。

何を目指すのかを定め、現在の事実を確認し、その差を問題として捉える。問題を論点に分け、優先順位を決め、小さく試し、その結果から次の判断を学ぶ。

判断力とは、この一連の仕事を前に進める力です。

本人がこの一連の仕事を、実際の仕事の中で経験できるように設計することが、「判断経験設計」の中心となります。

判断力は、最後に一つを選ぶ力だけではない。目指す状態を置き、事実との差を問題として捉え、論点に分け、次の一手を選び、反応から判断基準を更新する一連の仕事である。

「判断経験設計」とは

リーダーの設計、本人の判断、共同の学習を、一つの仕事でつなぐ

判断経験設計は、仕事を丸ごと任せる方法ではありません。

リーダーが設計するのは、本人が判断する地点です。

まず、現在の仕事状態を見立て、今回育てる判断を本人と合意します。そのうえで、本人が事実を見て判断できる大きさに仕事を調整し、任せる範囲、守る境界、相談条件、行動後に見る反応を決めます。

モデル全体は、次の5段階で構成されています。

「見立てる➡設計する➡試す➡反応を見る➡基準へ変える」

最初に、次の6つの条件から現在の仕事状態を確認します。

① 目的・完了条件

② 情報・見るべき事実

③ 標準手順

④ 例外判断の経験

⑤ 権限・時間・資源

⑥ 相談相手・相談条件

その結果をもとに、次の内容を設計します。

• 対象となる仕事・場面

• 目指す状態

• 今回育てる判断

• 任せる範囲・権限・時間・資源

• 守る境界・相談・中断条件

• 支援する内容・確認する時点

• 行動後に見る反応

• 次に再実行する場面

本人は、与えられた条件の中で事実を見て、問題を論点に分け、次の一手を選び、行動します。

行動後は、本人、相手、仕事の流れ、成果・リスクに起きた変化を確認します。そして、そこから得られた気づきや因果仮説を、次の仕事で試す仮の判断基準へ変えていきます。

リーダーの設計、本人の判断、共同の学習を一つの仕事でつなぐ。判断力は、説明を聞くだけではなく、仕事の中で判断し、反応を受け取ることで育つ。

本モデルの3つの特徴

1．人を固定的に評価せず、「今の仕事状態」を見る

本モデルでは、「その人はできる」「その人はできない」という固定的な見方をしません。同じ人でも、仕事の種類、関係者、条件、時点が変われば、判断・行動できる状態は変わります。

標準的な仕事では自立して進められる人でも、顧客条件、納期、予算、優先順位などが変われば、判断に迷うことがあります。

そのため、育成の単位を「人」だけに置かず、「人 × 仕事場面 × 時点」として捉えます。

見るべきなのは、その人の能力全体ではありません。

「その人はできるか」ではなく、「今この仕事で、何が揃い、何が足りないか」を確認します。

育成対象は「人」単独ではない。「人 × 仕事場面 × 時点」で、今の仕事に必要な条件がどこまで揃っているかを見る。

2．仕事量ではなく、「判断できる大きさ」を設計する

「小さく任せる」という言葉は、仕事量を減らすことと誤解されがちです。

判断経験設計における「小さく安全に任せる」とは、仕事量だけを減らすことではありません。

主に、次の6つを調整します。

• 論点数

• 未知の要素

• 関係者

• 時間範囲

• 影響・不可逆性

• 権限・相談・中断条件

すべてを一律に小さくするのではなく、本人が判断でき、失敗した場合の影響を限定できる位置に調整します。

経験させるのは、単なる作業量ではありません。本人が事実を見て、選び、行動し、その結果として起きた反応を受け取る判断地点です。

3．一度の成功を、すぐに組織の判断基準にしない

一度うまくいった経験を、そのまま別の顧客や仕事へ適用すると、例外を正解と誤認する危険があります。

本モデルでは、次の4つを分けて扱います。

• 反応：行動後に起きた、観察または確認できる変化

• 気づき：起きた変化を振り返って得られた理解

• 因果仮説：なぜその変化が起きたのかについての、未確定な説明

• 仮の判断基準：次の類似場面で試す、条件付きの行動ルール

一度の経験から生まれた判断基準は、まず「仮」として次の類似場面で試します。

その後、「気づき ➡ 仮の判断基準 ➡ 条件付きの個人基準 ➡ 共有基準 ➡ 組織基準」の順に段階的に育てます。

成立条件、適用しない条件、例外、相談条件を確かめ、他の人も使い、使用結果をもとに更新できる状態になって、初めて組織で共有できる判断基準になります。

AIに補助させる領域と、リーダーが責任を持つ領域を分ける

本モデルでは、AIを判断の代替ではなく、判断を支える補助として位置づけています。

AIに補助させる領域

• 事実や記録の整理

• 選択肢や論点の洗い出し

• 振り返り質問の作成

• 類似事例の比較

• 抜けや矛盾の確認

• 傾向やパターンの提示

リーダーが責任を持つ領域

• 目指す状態と完了条件を明確にする

• 現在の仕事状態を見立てる

• 今回育てる判断を本人と合意する

• 任せる範囲、権限、時間、資源を決める

• 守るべき境界と相談条件を決める

• 高リスク判断と組織基準の採用責任を持つ 

AIの出力は仮説として扱い、事実確認と最終判断は人が行います。

想定する利用者

リーダー・管理職：

毎回自分が答えを出しており、メンバーが条件の変化に直面すると止まりやすい組織で、本人が判断できる経験を設計したい人。

OJT担当者・先輩社員：

やり方は教えられるものの、判断理由や例外時の考え方を渡しにくく、教え直しが繰り返されている人。

改善推進担当者：

顧客条件、納期、品質、安全など、複数の条件を比較しながら優先論点と次の一手を決める必要がある人。

特に活用しやすい仕事

• 顧客対応・提案

• 品質・安全・異常対応

• 工程・納期・段取り調整

• 企画・改善・開発

• 報告・意思決定

• 引継ぎ・標準化・育成 

正解が一つではなく、条件の変化に応じて優先順位と次の一手を選ぶ仕事に適しています。

理論・研究知見との関係

本モデルは、単一の学術理論をそのまま適用したものではありません。

判断力育成という実務課題に対し、次の理論・研究知見から必要な視点を抽出し、一つの実践構造として統合した独自整理です。

• 行動分析

• 経験学習

• 成人学習

• 自己決定理論

• 自己効力感

• 認知負荷理論

• 足場かけ

• フィードバック研究

外部理論は、本モデルを構成する各視点の「なぜ」を理解するための理論的背景として位置づけています。なお、各理論と本モデルとの学術的な一対一対応や、本モデル全体の効果実証を示すものではありません。

提供資料概要

資料名：判断経験設計

副題：仕事状態適応型・判断経験設計モデル

英語表記：Task-State-Adaptive Judgment Experience Design Model

形式：PDF・全34ページ

提供開始日：2026年7月15日

主な収録内容

• なぜ今、判断力が必要なのか

• 判断力を構成する「見る・分ける・選ぶ・更新する」

• 判断力の定義と、判断循環で使う用語

• 仕事状態を見立てる6つの条件

• 実行立ち上げ、例外判断拡張、基準化・移転の3つの育成局面

• リーダーの経験を分解して渡す8つの判断情報

• 小さな判断経験を設計する8項目

• 行動後に確認する4つの反応

• 反応、気づき、因果仮説を分ける方法

• 経験を判断基準へ変える5段階

• 日常用の10分振り返りカード

• 重要案件用の判断経験設計・基準化シート

• 外部理論・研究知見との実務上の対応関係

「判断経験設計」全34ページを無料でお送りします 

「判断経験設計」の全資料をご希望の方は、下記までメールでご連絡ください。

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件名：判断経験設計 資料希望

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会社概要

会社名：リクエスト株式会社

代表者：代表取締役　甲畑 智康

所在地：〒160-0022 東京都新宿区新宿3丁目4番8号 京王フレンテ新宿3丁目4F

事業概要：リクエスト株式会社は、「より善くを目的に」を掲げ、980社・33.8万人の働く人のデータに基づく「組織行動科学®」を基盤に、組織で働く成人の研究と教育開発を行っています。

公式サイト：https://www.requestgroup.jp/

会社概要：https://requestgroup.jp/corporateprofile

代表プロフィール：https://requestgroup.jp/profile

本件に関するお問い合わせ

リクエスト株式会社　判断デザインラボラトリー

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