AI時代でも「自分で決める」自信をつけよう！「判断デザイン」で仕事をもっと楽しく、自分らしく
AI時代の「判断疲れ」って、もしかして私だけじゃない？
AIや過去の事例、上司からの助言…仕事で使える情報源や答えの候補って、本当にたくさんあるよね。これ自体は良いことなんだけど、問題は、その場の仕事が進んだとしても、私たち自身に「なぜその選択をしたのか」「何を確認したのか」という判断の中身が残りにくいこと。
もし判断の経験が残らないと、次の仕事でもまた誰かに答えを求めてしまって、結局、判断が特定の人に集中しがちになるみたい。これって、私たちの成長の機会をちょっと奪ってしまうことにもなりかねないよね。この資料では、これを個人の能力不足として捉えるのではなく、「判断するための条件が、今の仕事にどこまで置かれているか」という設計の課題として扱っているんだ。
「判断デザイン」ってどんなもの？
この資料が提案する「判断デザイン」とは、一言でいうと「本人と組織に判断経験を残すための、仕事のつくり方」のこと。AIがどんなに賢くなっても、「何を目指すのか」「何を守るのか」「どの一手を選ぶのか」「結果から何を変えるのか」を決めるのは、やっぱり私たち人間と組織なんだって。
具体的には、
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何を事実として確かめるのか
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何を守るのか
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どの選択肢を比較するのか
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どこまで自分で決めるのか
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どの条件で相談・承認・停止するのか
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結果から何を変えるのか
といったことを、仕事の中で経験できるように整理されているんだ。正解を先に教えてもらうだけでなく、自分で「確かめる」「決める」「振り返る」という3つの動きを仕事に組み込んでいくことで、判断力を育んでいけるんだね。
「手順」と「判断」のバランスが大事！
「え、全部自分で判断するの？大変そう…」って思った人もいるかもしれないけど、心配いらないよ！すべての仕事を判断経験に変える必要はないんだって。
進め方や完了条件が明確な部分は、手順書やテンプレートを使って安定させることができるんだ。一方で、顧客の状況や期限、品質など、条件によって対応が変わる部分でこそ、私たちが判断する範囲を設計していく必要があるんだね。手順と判断は対立するものではなく、同じ仕事の中でうまく使い分けることが大切なんだ。
「判断デザイン」は、答えそのものを設計するのではなく、私たちが事実から選び直せるような条件を、仕事の中に設計していくことなんだね。
大きなことから始めなくても大丈夫！まずは「一つの仕事」から
「判断に関する仕組みを整える」って聞くと、会社の制度全体を変えるような大掛かりなことを想像しちゃうかもしれないけど、この資料ではもっと身近なところから始めることを提案しているよ。
まずは「繰り返し発生する」「条件によって対応が変わる」「小さく試せて、短期間で結果がわかる」ような、一つの仕事を選んで試してみるのがおすすめなんだって。例えば、「標準外の顧客要望を受けたときの初動」なんかが挙げられているね。最初から難しい仕事に挑戦しなくても大丈夫だから、安心して始められそうだよね。
「確かめる」「決める」「振り返る」という3つのステップを、まずは一つの仕事で回してみる。これなら、私たちも無理なく実践できそうだよね。
AIを「判断材料」として賢く使うヒント
AIがいろんな情報や選択肢を出してくれるのはありがたいけど、その出力がそのまま「確認済みの事実」ではない、って知ってた？私たちは、AIの出力を鵜呑みにせず、きちんと検証して、自分の判断材料として活用することが大切なんだ。
この資料では、AIを使う前に「利用目的」や「人が判断する工程」を決めておくこと、出力後に「根拠」「出典」「不足条件」などを確かめること、そして最終的に「人が処理を決める」ことの重要性を教えてくれるよ。そして、その利用内容をきちんと記録しておくことも大切なんだ。
さらに「判断カード」というツールも紹介されているんだ。これは、一つの判断に必要な情報をコンパクトにまとめて、判断する本人と上司・支援者で共有するためのもの。これがあれば、「確かめる」「決める」「振り返る」のプロセスが明確になり、より質の高い判断ができるようになりそうだよね。
失敗しても大丈夫！経験を次に活かす「振り返り」
「判断」って聞くと、つい「失敗したらどうしよう…」って思っちゃうけど、結果だけで判断の良し悪しを決めるのはもったいないんだって。適切な判断をしても、予期せぬ外部要因で悪い結果になることもあるし、逆に不十分な判断でも、偶然良い結果になることもあるからね。
大切なのは、判断した時点、実行した時点、結果を確認した時点を分けて、その時々で何を確認できていたかを混同しないこと。例えば、短納期要望の事例では、「対応するか、断るか」の二者択一ではなく、必要な事実を増やすことで、選択肢そのものを作り直せることを示しているよ。
そして、行動後の「反応」をしっかり見ることが、次の仕事への学びにつながるんだ。
反応とは、「良かった」「納得した」といった評価ではなく、行動後に「本人」「相手」「仕事」「成果・リスク」の4つの側面で実際に起きた変化そのものなんだって。これを客観的な事実として確認することで、次に活かせるヒントが見えてくるはずだよ。
振り返りは、長々と反省する場ではなく、事実から「気づき」や「原因の仮説」を見つけ、次の仕事で試せる「仮の判断基準」に変えるための大切なステップなんだ。10分程度の短い時間でもできるから、ぜひ試してみてほしいな。
30日で「仮の判断基準」をゲットしよう！
「判断デザイン」を実践するのに、30日という期間が目安として提案されているよ。これは、一つの仕事で判断デザインを試し、行動後の変化を確認し、次の仕事で試せる「仮の判断基準」を作るための一例なんだ。
30日かけて完成させるのは、永遠に変わらない「正解」ではないんだって。あくまで「仮の判断基準」だから、また次の仕事で試して、結果から見直していくことが大切なんだ。一つの成功をすぐに組織の標準にするのではなく、複数の事例や失敗例も確認しながら、じっくりと基準を育てていくイメージだね。
大切なのは、条件が変わっても、選び直せる「判断の構造」を組織に残していくことなんだね。
「組織行動科学®」って何？
この資料を公開しているリクエスト株式会社は、「組織行動科学®」という考え方を基盤に研究や教育開発を行っているんだ。「組織行動科学®」とは、組織で働く人の思考や行動が「なぜ起こり、なぜ続くのか」を、事業環境や経験から解き明かし、より良い結果を再現するための手段なんだって。
980社・33.8万人の働く人のデータをもとに、組織で働く大人の学び（アンドラゴジー）を研究しているんだね。
まとめ
AIがますます身近になる中で、私たち人間が「判断する」ことの価値は、きっとこれからも変わらないはず。むしろ、AIの力を借りながら、私たち自身の判断力を高めていくことが、より自分らしく、そして前向きに仕事をするための鍵になるのかもしれないね。
今回ご紹介した「AI時代の はじめての判断デザイン」は、リーダーや管理職の人、OJTや人材育成の担当者、そして「AIを使いながらも、人が判断する範囲と責任を明確にしたい」と考えている組織に特におすすめだよ。
この本編17ページは、申込や会員登録なしで、無料で読むことができるから、もし少しでも「わかる！」「自分もそうかも」と感じたら、ぜひチェックしてみてね。
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