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は、『ベテランこそAIを使い、次世代の判断を育てる』の図解版全24枚と、研究の詳細・適用限界・参考文献を収録した詳細版の研究レビュー・実務提案を公開しました。本資料は、経験継承を単なる知識の保存や検索にとどめず、その知見を活用する側が事実を確かめて判断できる学びを残すための視点や実践方法を整理したものです。国内外の研究や企業の公開事例を参照し、ベテランがAIを使って経験を具体化する手法や、学習材料への構成、実際の仕事での運用・評価方法などを論じています。

AIを活用した経験の言語化と聞き取りの設計

資料では、引き継ぎ用のAIを整えた後も同じベテランに確認が集まり続ける状態を防ぐため、回答を採用する条件や立ち止まる条件を学ぶ機会の点検を求めています。Brynjolfsson, Li & Raymond（2025）「Generative AI at Work」では、AI導入群・未導入群を含む5,172人の顧客対応データから業務成果の改善や学習と整合する結果が報告されていますが、特定企業の顧客対応業務を対象とした研究であり、あらゆる職種へそのまま一般化できるものではないとしています。そのため、導入自体を成果とせず、仕事の中で何ができるようになったかを確かめる視点を提示しています。

また、経験の言語化にあたっては、AIが作成した業務の流れや確認項目の暫定案を経験者が検討する手法を取り上げています。富士通の公開事例でも、AIの出力との違いを手掛かりに暗黙の業務知識を言語化した過程が紹介されています。さらに、Chan et al.（2024）「Conversational AI Powered by Large Language Models Amplifies False Memories in Witness Interviews」の模擬的な目撃証言課題（200人対象）でAIの誘導質問により誤記憶が増えた結果に触れ、企業の聞き取りにおいても過去の事実確認と現在の検討作業を分けるなど、進め方の設計が重要であるとしています。

状況に応じた判断を育てる学習材料の構成

経験を教材にする過程においては、単に心得を伝えるだけでなく、学ぶ人がどの段階で情報を得て判断を下すかという場面の構成を重視しています。資料では納品前倒し依頼への対応を仮想例として、当初の依頼から確認事項を選び、実際の道筋と照らし合わせたうえで、条件を変えた課題で応用を考える手順を示しています。認知的徒弟制の考え方に基づき、必要な知識が足りない場合は説明や見本を先に示し、実践の習熟に応じて支援を調整するアプローチを採っています。

あわせて、過去の経験を現在の正解として固定化させず、状況の変化に応じて見方や問いを捉え直す取り組みを、同社が定義するアート思考に接続しています。知見を実務に適用するための運用条件を「判断デザイン」、本人が選んで結果から学べる具体的な仕事へ落とし込む仕組みを「判断経験設計」として位置付けています。

詳細版レビューの内容と公開資料

詳細版の研究レビュー・実務提案は、本文11章、結論、調査方法・適用限界、16件の参考文献・資料、３つの実践用付録で構成されています。自社導入時の検討項目として、AIとの対話手法、教材の構成、実務適用の条件、役割分担、評価観点などが収録されています。本資料は2026年9月10日までに確認した日本語・英語の公開資料を基にしており、組み合わせ全体についての効果が実証済みであると主張するものではなく、統一尺度としての提示ではないという適用限界も明記されています。

公開されている資料のファイル名は以下の通りです。

• 図解版｜全24枚：d68315-243-f87d89dffd21dd6ccdc2370780930ee6.pdf
• 詳細版｜研究レビュー・実務提案：d68315-243-89d30aa8fe921730aaa1b85719dbca99.pdf

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、組織行動科学®の研究と教育開発、企業における行動や判断、組織学習の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、20年以上にわたり企業の人材育成・組織開発に携わり、「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
• お問い合わせ：https://requestgroup.jp/request

本記事はリクエスト株式会社の発表をもとに作成しました。