AIで仕事は速くなった。では、会社は何を変えると決めたか ― 意思決定の再設計につなぐ「アート思考」10ページを無料公開

上司・営業・新人向けの3つの実践を比較・統合。現場で生まれた発見を、担当者個人の改善で終わらせず、会社の次の判断へつなぐ実務資料

980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、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、これまで公開してきた「上司のためのアート思考」「営業・顧客接点のためのアート思考」「新人のためのアート思考」の3つの実践資料を比較・統合し、AI時代の意思決定とアート思考の関係を整理した全10ページの実務資料を公開します。

• 上司のための：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000234.000068315.html

• 営業・顧客接点のための：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000235.000068315.html

• 新人のための：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000236.000068315.html

AIによって、仕事を進めるための情報、文章、案は、以前より速く整えられるようになりました。

一方で、仕事が速く進むようになったことと、会社として次に何を選ぶかが変わることは、同じではありません。

今回、当社が着目したのは、現場で新しく見えたことが、その場の対応や個人の学びで止まった後に、何が起きているのかです。

新人が気づく。営業担当者が顧客から想定外の反応を受ける。上司が、任せた仕事と実際の仕事との違いを知る。そこには、会社の次の判断を変える可能性があります。しかし、その発見が「よい気づきだった」で終われば、仕事を決めている側の選択は変わりません。

本資料では、この間をどうつなぐかを、10ページで順に整理しました。

以下、全10ページをそのまま掲載します。

まず、今回考えたい問いを置きます 

AI活用について考えるとき、どうしても「何ができるようになったか」「どれだけ速くなったか」に目が向きます。

今回の資料は、その評価を否定するものではありません。その成果が確認された後に、意思決定者には、もう一つ仕事が残っているのではないかというところから始めます。

最初の問いを、AI活用の現在地から確かめます 

「会社は何を変えると決めたか」という問いを、理念だけで置いても具体化しません。
次に、AI活用が広がる中で、効率化と事業の変化がどのような関係にあるのかを、外部調査から確認します。

ここを見ることで、今回なぜ「AIを使うか」の先を扱うのかが見えてきます。

では、効率化の先を何がつなぐのでしょうか 

AIの利用が進み、仕事が速くなる。それだけでは、次に何を変えるかは自動では決まりません。

では、現場で起きている変化を、会社の次の判断へどうつなぐのか。
次のページで、上司・営業・新人の3つの実践を比較することで見えてきた、今回の中心的な知見を示します。

中心となる考え方を置くと、次は「何を見直すのか」が問題になります 

現場の発見を意思決定者へ戻すとしても、会社のすべてを毎回問い直すわけではありません。

次のページでは、現場で新しくわかったことを受けたとき、意思決定者がどこを見直しの対象にするのかを整理します。

ここまでなら、経営判断や業務改善のフレームとも読めます 

では、なぜ今回、この実践を「アート思考」と呼ぶのでしょうか。

次のページでは、アイデアを大量に出すことではなく、つくったものと現実との往復によって、自分が最初に置いていた前提まで動くという、本資料での位置づけを確認します。

アート思考の位置づけがわかると、「現場の声を聞く」だけでは足りない理由が見えてきます 

形にし、応答を受け、自分の前提を見直す。
この働きを会社の仕事へ置き換えると、変化する必要があるのは、発見した本人だけとは限りません。

次のページでは、現場の発見を受け取る意思決定者側に、どのような仕事が残るのかを考えます。

では、意思決定者自身の前提を、仕事の中でどう確かめるのか 

新しい制度や大規模な変革プロジェクトを最初からつくる必要はありません。

次のページでは、今ある一件の仕事を使って、この往復をどのように始められるのかまで具体化します。

実践できても、「よい気づきが出た」で終われば知見にはなりません 

一件から始める方法が見えたところで、次に必要なのは評価です。

何を新しく発見したのか。その後、何を変更・維持すると判断したのか。そして、実際の仕事で何が起きたのか。
次のページでは、この3つを分けて追います。

実装と評価まで置いたところで、研究上の足場を確認します 

「新たな知見」と表現するからこそ、どこまでが外部研究で確認され、どこからが今回の実務への統合・応用なのかを分ける必要があります。

次のページでは、今回の考え方を支える研究を示しながら、個々の研究が直接示したことと、当社が今回仕事へ応用したことを区別します。

最後に、10ページを一つの意思決定の問題へ戻します 

ここまで、日常の一仕事から始まり、アート思考の位置づけ、AI時代の背景、今回の新たな整理、外部研究との関係、評価、意思決定者の役割までをたどってきました。

最後のページでは、それらを個別の論点として残さず、AI活用と会社の意思決定をどう接続して考えるのかという一枚に戻します。

このページを見た後に、P.1をもう一度見ると、最初の問いの意味が少し変わって見える構成にしています。

以上が、今回公開する全10ページです。

本資料は、当社の既公表資料と外部研究を比較・参照しながら構成した、実践設計上の整理と提案です。本実装による業績改善等の効果を、新たな比較実験で実証した報告ではありません。

全10ページのPDFを無料公開 

本リリースに掲載したP.1〜P.10を、1冊のPDFとして無料で公開します。

画像を個別に見るだけでなく、P.1からP.10まで続けて読むことで、最初の問いがどのように意思決定の問題へつながっていくのかをご覧いただけます。

• 資料名：AIで仕事は速くなった。では、会社は何を変えると決めたか

• 構成：全10ページ

• 形式：PDF 費用：無料

 経営者、事業責任者、部門長、営業責任者、人材育成担当者、AI活用・DX推進担当者など、「AIをどう使うか」の次に「会社として何を変えるか」を考えている方にご覧いただきたい資料です。

 PDFを無料でダウンロードいただけます。

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組織行動科学®について 

組織行動科学®は、組織で働く人の思考と行動が「なぜ起こり、なぜ続くのか」を、事業環境、歴史、経験から明らかにし、より善く再現するための研究・実践体系です。

リクエスト株式会社は、980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、企業で働く成人の研究と教育開発を行っています。

リクエスト株式会社について 

リクエスト株式会社は、組織行動科学®を基盤に、企業で働く人の行動、判断、経験形成、組織学習に関する研究と実践支援を行っています。

代表取締役の甲畑智康は、2003年に東京藝術大学美術学部を卒業後、企業の人材育成・組織開発に20年以上携わってきました。芸術における創造の過程と、企業における判断形成の双方を背景に、AI時代の「判断デザイン」「判断経験設計」「判断構造設計Pro」の体系化を進めています。

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
公式サイト：https://requestgroup.jp

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

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