AIが日常になると、仕事はどう変わるか。
AIでなくなる職を一括して予測するのでなく、一つの仕事の進め方・担い方・学び方の変化を見る資料です。作業が速くなったこと、仕事の品質が上がったこと、本人の学習が進んだことを分け、確認・判断・役割分担・結果が仕事に残る条件を考えます。
知を社会へひらく。
仕事を見直す、次の一歩へ。
仕事の場面から、研究と実践をつなぐ。
役割、仕事の条件、目的の置き方を見直し、個人の経験を次の仕事・次の人へつなぎます。
AIでなくなる職を一括して予測するのでなく、一つの仕事の進め方・担い方・学び方の変化を見る資料です。作業が速くなったこと、仕事の品質が上がったこと、本人の学習が進んだことを分け、確認・判断・役割分担・結果が仕事に残る条件を考えます。
AIで取り組める範囲が広がった先に、何を引き受け、どこまで任せ、何を残すかを九つの論点から考える資料です。できることと担うべき仕事、支援による成果と本人の理解、組織の効率と働く人や相手への影響を区別し、分担と確認条件を見直します。
職務基準に求める力を書き、研修で伝えた後、その力を使い確かめる仕事が実際に用意されているかを見直します。次に誰へ何をどこまで任せるか、必要な専門知識・時間・権限・支援は何かを具体化。育成、配置、キャリアチェンジを、本人と組織が整える条件からつなぐ実務設計の提案です。
過去の成功事例だけでなく、問題、確認した事実、制約、比較基準、選んだ理由、実行結果をつなぐ資料。担当者や仕事の条件が変わった際も、他者が判断を再現し、必要に応じて選び直せる状態を考える。
判断デザインを、前提理解、個人の実践、仕事の中の判断経験、組織・経営への展開としてつなぐ全体体系。資料を難易度で並べるのでなく、どの範囲を見直したいかに応じて、関連する考え方の位置をつかむ。
既存マニュアルを土台に、使った後で見えてきた条件差、判断に迷う箇所、例外、結果の違いを加える考え方。手順を増やすだけでなく、経験者の判断理由と適用条件を、必要な部分へ残して更新する仕組みを見る。
経営会議、権限、資源配分、幹部育成を、重要判断のつながりから捉える実務フレーム。議題にある課題だけでなく、まだ判断されていない点を見つけ、誰が何を確認し、いつ選び、結果を見直すかを考える。
研修やシステムなど人への投資が、実際の仕事で使われ、業務成果に至る途中を段階に分ける。投資額や実施回数だけで効果を断定せず、どの変化が確認でき、どの接続に未確認が残るかを考える。
成果につながる方法そのものと、本人がそれを仕事で使える条件を分けて確かめる資料です。一件の実務の目的・事実・選択・支援・相手の応答をたどり、仕事の結果、本人の学習、組織での再利用を混同せず、方法と支援の両方を見直す視点を示します。

知見を、職場の仕事へ。
たとえば、こんな仕事の場面からご相談いただけます。
関心のあるテーマや資料名と、見直したい仕事の場面をお知らせください。
リクエスト株式会社|組織行動科学®