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、建設業におけるAI活用・技術継承・人材育成を扱う図解資料「AIで仕事は進む。では、建設現場に『判断経験』は残るか」を制作した。全16ページの中から要点となる8枚を公開し、全編を収録したPDFをメール申請者向けに無料で提供する。

効率化と並行して「判断経験」を残すアプローチ

本資料では、現場の事実を確かめ、守る条件に照らして選び、実行後の結果から判断基準を更新する一連のプロセスを「判断経験」と定義している。AIや上司が先に答えを提示することで業務のスピードは向上する一方、確認や比較、選択の過程を経験しなければ、類似案件での判断が特定の熟練者に依存し続ける可能性があると指摘する。

継承すべき対象としては、「人と技能の履歴」「技術知識・施工記録」「判断経験」の3層に分類している。資格や施工記録などの基盤に加え、確認した事実や守った条件、選択理由、実際の結果、更新した基準を残すことで、状況の変化に応じて選び直せる力の育成を目指している。

人とAIの役割分担と安全な判断の条件

資料内では、AIに資料検索や要約、類似事例の抽出、選択肢の比較などを補助させつつ、一次情報や最新資料の確認、採否の決定は人が担うという役割分担が示されている。特に安全や品質、法令、情報セキュリティに関わる事項については、AIの出力を最終決定とせず、組織が定める停止・報告・承認手順を優先する方針をとる。

また、判断を任せる環境を整えるため、「判断の入口」「判断基準」「相談条件」「振り返り」の4点に整理し、安全に判断できる条件を設計する重要性を挙げている。

重要判断を記録する仕組みと資料の入手方法

現場での実践手法として、確認した事実、守る条件、比較した選択肢、仮判断と理由、相談・停止・承認の条件、実際の結果と次回の更新という6項目を既存の帳票等に組み込む「現場判断メモ」の考え方が紹介されている。

全16ページのPDF版には、公開された要点に加え、着手前・実行中・完了後のOJTや、AI利用ルールと組織学習の接続、業務成果と判断経験形成成果の評価軸などが収録されている。希望者は、メール本文に必要事項を記入して申し込むことで入手できる。

• 申込先：request@requestgroup.jp
• 件名：建設業・判断経験 図解16枚希望
• 本文：お名前、ご所属（任意）

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、企業で働く人の行動や判断、組織学習に関する研究と実践支援を展開している。

• 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

本記事はリクエスト株式会社の発表をもとに作成されています。現場での利用に当たっては法令や契約、各社の安全・品質基準が優先されます。