組織行動科学®の研究や教育開発を行うリクエスト株式会社は、企画書や提案書、説明資料をつくる担当者や仕事を任せる上司に向けて、図解実践ガイド「AIの案を見て、仕事で使える形へ近づける」を無料公開します。資料はA4横・全14ページで構成され、AIの初稿に感じた違いを次の修正指示へ返す一往復の過程を、架空の1枚企画書の変化を通じてたどる内容となっています。誌面には上司の支援例や記入用シートのほか、生成AIに関連する6件の研究の方法・結果・限界も収録されています。

架空の1枚企画書で修正の循環を可視化

本ガイドでは、AIが出した案に対して「目的には合っているが、このままでは使いにくい」と感じた際に、違いが生じた箇所を指し示し、相手の判断に必要な要素を言葉にすることを提案しています。同社は、具体的な案を見て実現したい状態との差を確かめ、修正を返す循環の中で目的や評価基準が具体化し得るとしています。

資料内の架空例では、顧客対応の引き継ぎ様式に「次回連絡の担当」「次回連絡の期限」の2欄を加え、問い合わせ1種類を対象に2週間試す企画書を扱っています。情報共有の良さが中心だった初稿に対し、修正版では変える範囲や負担、誰がどのように確かめるかが見える形へ変化させています。なお、効果や追加負担は未確認のまま残し、文章の具体化と実際の効果確認を分けて扱う構成をとっています。

上司による支援の会話例と実践用シート

ガイド内では、上司が部下に案を見る手がかりや確認先を渡す支援のあり方も提示しています。「部門長に、何を判断してもらう資料かな」といった問いかけの例や、現行様式、実際の引き継ぎ方、確認先、任せる範囲、必要な承認を共有する進め方が紹介されています。

また、読者が自身の仕事で試せるよう、記入済み例とともに白紙の記入シートが用意されています。最初の案と修正版を手元に置き、気づいた点や返した内容、人や記録で確かめる事項を短く記録して次の一件につなげる構成です。

生成AIに関する6件の研究成果と限界を整理

資料の後半では、生成AIと仕事に関連する6件の研究について、方法と結果、限界を分けて取り上げています。専門職453人の文章課題を扱ったNoy・Zhang（2023）や、319人の自己報告調査を行ったLeeら（2025）、評価基準の具体化を扱ったKimら（2024）のEvalLM研究、創造性の改善を示したLuanら（2025）を紹介しています。

さらに、理論的整理を行ったTankelevitchら（2024）や、課題ごとの能力範囲を検証したDell’Acquaら（2026査読版）の研究にも触れています。同社は、これらは対象や課題、手法が異なるため一つの一般的な速度倍率にまとめることはできず、本ガイドの手順全体の優位性を検証した研究でもないとして、研究結果と自社の実践提案を読み分けられるよう明記しています。

公開される資料の概要および発行元の情報は以下の通りです。なお、同社が基盤とする980社・33.8万人のデータは研究基盤の規模であり、今回のガイドの効果検証数ではありません。

• 資料名：AIの案を見て、仕事で使える形へ近づける
• 形式・料金：PDF／A4横／全14ページ／無料
• 発行：リクエスト株式会社｜組織行動科学®
• 会社所在地：〒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
• 代表者：代表取締役 甲畑 智康
• 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しています。