プレスリリース配信元：組織行動科学(R)︎

組織行動科学(R)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）は、レポート「アンラーニング・リラーニングは、どのように仕事の中で定着するのか ― 判断の変容曲線と、判断経験設計から見る実践知形成のプロセス」を公開しました。

リクエスト株式会社は、980社・33.8万人の働く人の業務経験データをもとに、組織における判断、行動、役割変容の実態を継続的に分析してきました。あわせて、980社の企業において営業などの顧客接点を担う担当者の役割転換を支援してきた知見を蓄積しています。



生成AIの普及によって、知識を調べること、情報を整理すること、既存事例を参照すること、定義済みの手順で処理することは、今後さらにAIが担いやすくなっていきます。一方で企業の現場に残るのは、顧客ごとの差、案件ごとの制約、現場条件の違い、関係者ごとの優先順位の違いを踏まえ、何を確認し、何を重視し、どこまで前例を使い、どこから進め方を変えるかを決める仕事です。つまり、AI時代に企業の差を分けるのは、知識量そのものではなく、判断を引き受けられる人材が、仕事の中でどれだけ育ち、定着しているかです。

しかし現実には、その判断を育てる経験が、企業の仕事の中から減っています。リクエスト株式会社が980社・33.8万人を対象に行ってきた分析でも、前例どおり進めること、上司確認を前提に動くこと、定義済みの処理を正確にこなすことが合理化されるほど、条件差を見て考え、判断理由を言語化し、結果を踏まえて基準を更新する経験は、仕事の中から抜け落ちやすくなることが見えてきました。

本レポートは、3月に公開してきた一連のリリースの続編として、アンラーニング・リラーニングが、どのような判断経験設計によって実務の中に定着するのかを、判断の変容曲線と実務プロセスの両面から整理したものです。

これまでの発信では、ストック型産業に必要な判断デザイン、企業の82％で進む判断経験の減少、「2つの判断」と「2つの知識」の切り分け、そしてアンラーニング・リラーニングの進め方を公開してきました。今回のレポートでは、その次の論点として、判断が育つ仕事は、どのような順番で揺れ、変わり、定着していくのかを可視化しています。

なぜ今、このテーマなのか

AI時代に人に残る仕事は、知識を知っていることそのものではなく、条件差のある現実に向き合い、事実を確認し、複数の選択肢を比較し、何を優先するかを決め、判断理由を言語化し、結果を踏まえて次の基準を更新することです。つまり企業にとって重要になるのは、判断そのものだけではなく、判断が育つ仕事構造を持っているかどうかです。

一方、多くの企業では、効率化、標準化、IT化、確認統制の強化を通じて、前例どおり進めることが合理的な仕事構造が広がってきました。これは一定の品質を安定して再現するうえでは有効です。しかしその反面で、条件差を見て考えること、前提を疑うこと、自ら判断を引き受けること、結果を踏まえて判断基準を更新することが、仕事の中で生まれにくくなります。

リクエスト株式会社が980社・33.8万人の業務経験データを分析し、あわせて980社の企業で営業などの顧客接点を担う担当者の役割転換を支援してきた中でも、こうした構造変化は広く確認されています。そのため、アンラーニング・リラーニングは、単に新しい知識を追加することでは成立しません。これまで合理的だった前例依存の進め方を見直し、条件差の大きい仕事に対して、事実を起点に判断できる仕事の進め方へ移行する必要があります。

本レポートで明らかにしていること

1．理解の順番ではなく、定着の順番を示していること

アンラーニング・リラーニングは、一度の理解や一度の研修で起こるものではありません。実務の中で前提が揺らぎ、違和感が生まれ、判断停止が起き、事実対話が始まり、背景を捉え、経営判断を支える視点を持ち、構造対話を実装し、改善循環を定着させ、最終的に実践知が統合される。このような段階的な変容が必要になります。

重要なのは、この変容が一直線には進まないことです。途中の下降や揺れ戻しは、単なる後退ではありません。むしろそれは、これまでの成功前例や役割認識では処理しきれない現実に直面し、判断の持ち方そのものが変わり始めている兆候です。

つまり、定着とは、学んだことをそのまま実行できるようになることではなく、前例依存から抜け出す過程で起きる揺れを含みながら、判断の仕組みが仕事の中に根づいていくことです。

2．成長を、能力評価ではなく「構造的位置」で捉えていること

本レポートでは、成長を知識量やスキル熟達度ではなく、判断を引き受けられる構造的位置で捉えています。これは能力評価ではありません。実務の中で、判断が個人技ではなく、仕組みとして安定して機能している度合いを示す考え方です。

ここで見ているのは、「理解したかどうか」や「意欲があるかどうか」ではありません。見ているのは、実際の仕事の中で、判断が成立する条件がどこまで整っているかです。判断理由が言語化されているか、前提を共有して対話できているか、個人の勘ではなく他者やチームでも再現できるかといった観点から、判断が構造として成立している位置を見ています。

3．判断経験は、小さく、長く、順番を持って設計する必要があること

アンラーニング・リラーニングを定着させるには、通常業務から切り離された大きな研修ではなく、通常業務の中で回せる最小単位の判断経験を、順番を持って積み上げる必要があります。なぜなら、労働時間は増えず、既存事業の成果も維持しなければならない中で、育成だけを特別に切り出しても、忙しい局面では前例が選ばれ、役割転換が定着しにくくなるからです。

そのため必要になるのは、一気に変えることではありません。通常業務に支障を出さない範囲で、しかし確実にこれまでの前例に違和感を与えるような判断経験を、小さく、長く、順番を持って設計することです。

この流れは、
１. 適切な負荷を設計する
２. 実務でその負荷を体験する
３. 研修で体験を振り返り、経験として整理する
４. 実践知が身につき、知識を使えるようになる
という順で進みます。

ここでいう判断経験設計とは、単に「経験させること」ではありません。何を見に行くのか、どの相手に向き合うのか、どの範囲まで自分で判断を引き受けるのか、何を振り返りの対象にするのかまで含めて、判断が生まれる条件そのものを仕事の中に埋め込むことです。

4．最終的に変わるのは、知識量ではなく、視点・成果定義・役割認識であること

本レポートでは、約20か月にわたる実務経験の流れも整理しています。初期段階では、業界構造や歴史、現職務と今後職務の比較などを通じて、自分が拠って立っている前提が何度も崩れます。この段階では、認知の揺らぎは起きても、まだ実践知は形成されません。概念理解だけでは、行動様式は変わらないからです。

その後、現場の事実に触れ、業態差に気づき、特定対象について判断を引き受け始め、取引継続理由を使った対話を通じて、説明中心から対話中心へと行動様式が変わっていきます。さらに、背景を原因や制約として捉え、取引先構成を全体像として可視化し、意思決定者と前提を共有して対話し、業務プロセス支援と営業対話を往復し、改善を継続的に支える役割へと移行していきます。

最終的には、経験を場当たり的な出来事ではなく、因果で接続された再現可能な枠組みとして言語化・定着させる段階に至ります。つまり変わるのは、知識量ではありません。変わるのは、見ている対象、成果の定義、役割認識です。

個別案件という「点」から、取引成立プロセスという「線」、複数取引先の構成という「面」、そして事業全体という「構造」へ視点が移る。
「自分の売上」から「相手の事業が前に進むこと」へ成果定義が切り替わる。
「売る人」から「事業を整える人」へ役割認識が進化する。
これが、本レポートでいう成長の中身です。

本レポートが示している結論

本レポートが示しているのは、アンラーニング・リラーニングは、研修で理解させれば進むものではなく、判断を引き受けざるを得ない経験を、小さく、順番を持って設計し、その中で起きた迷い・失敗・成功を、次に使える判断の型へ変えていくときに定着するということです。

必要なのは、知識を増やすことそのものではありません。必要なのは、判断が必要になる状況を仕事の中に設計し、その経験を振り返り、意味づけ、次の判断につなげることができる構造をつくることです。これが、本レポートでいう判断経験設計の中身です。

リクエスト株式会社は、980社・33.8万人の分析と、980社の企業において顧客接点を担う担当者の役割転換を支援してきた知見を踏まえ、AI時代に企業に残る仕事としての「判断」に着目し、判断経験が育つ仕事構造の設計と実装を通じて、個人依存の判断を、組織で再現可能な判断処理能力へ転換する取り組みを進めてまいります。

今回のレポートは、3月に公開した一連のリリースの次段階として、方法論を実務定着の水準まで具体化するものです。導入を具体的にご検討中の企業様とは、レポートのご案内とあわせて導入に向けた対話を行っています。また、まだ検討の前段階にある方には、これまでの関連リリースを通じて理解を深めていただき、そのうえで必要に応じてご相談いただける導線を設けています。

導入をご検討の企業様へ

本レポート「アンラーニング・リラーニングは、どのように仕事の中で定着するのか ― 判断の変容曲線と、判断経験設計から見る実践知形成のプロセス」は、判断が育つ仕事構造の見直しや、顧客接点を担う担当者の役割転換の導入をご検討中の企業様向けにご案内しています。

本レポートのご案内は、資料提供のみを目的としたものではなく、導入に向けた対話とあわせてご提供することを前提としています。導入をご検討中の企業様は、下記よりお問い合わせください。

お問い合わせ先
リクエスト株式会社
E-mail：request@requestgroup.jp
会社案内：https://requestgroup.jp/corporateprofile

まずは理解を深めたい方へ

本テーマに関心はあるものの、まだ導入検討の前段階にある方には、これまでに公開してきた関連リリースをご覧いただくことをおすすめしています。
以下のリリースを通じて、なぜ今、判断が育つ仕事構造の見直しが必要なのかを、段階的にご理解いただけます。

1．全体像を知る
ストック型産業の対応能力上限を拡張する「判断デザイン導入講習シリーズ」を開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000172.000068315.html

2．なぜ今、判断経験が課題なのかを知る
調査レポート公開：企業の82％で、AI時代に必須の「判断経験」が減少。33.8万人・980社の分析から、AI時代の人材育成課題を公開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000177.000068315.html

3．ここでいう「判断」とは何かを知る
AI時代に企業に残る「判断」とは何か？：前例を知ることではなく、前例を使い分けながら、違いを見て進め方を決めること
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000191.000068315.html

4．経営にとってなぜ重要かを知る
企業の差は「AI活用量」ではなく「判断できる人材の数」で決まる
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000193.000068315.html

5．仕事をどう切り分けて見るべきかを知る
AI時代に見落としてはいけないのは、「2つの判断」と「2つの知識」を切り分ける力
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000195.000068315.html

6．アンラーニング・リラーニングの進め方を知る
AI時代に必要な「アンラーニング・リラーニング」の進め方を公開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000196.000068315.html

7．管理職・社内展開の観点で考えたい方へ
「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
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000173.000068315.html

８．AI時代、企業に残る仕事は「判断」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000174.000068315.html

関連リリースをご覧いただき、自社でも検討を進めたい、具体的に対話してみたいと感じられた場合は、ぜひお問い合わせください。導入をご検討中の企業様には、レポートのご案内とあわせて、導入に向けた対話を行っています。

会社概要

リクエスト株式会社
会社案内：https://requestgroup.jp/corporateprofile
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
E-mail：request@requestgroup.jp

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いた組織行動科学(R)を基盤に、組織における思考と行動が「なぜ起こり」「なぜ続くのか」を事業環境と経験から解明し、より善く再現する支援を行っています。




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