AI時代の成果差はどこで生まれるのか？リクエスト株式会社の33.8万人分析が示す「目的と背景」の重要性

AIに作業は頼めるが、目的と背景は渡せているか

AIに対して「この文章を整えてください」「この資料をわかりやすくしてください」といった具体的な作業指示は容易に出せます。しかし、本当にAIの力を最大限に引き出すためには、単なる作業指示以上の情報が必要です。

具体的には、「誰の、どの状態を変えたいのか」「なぜ、その目的が必要なのか」「その背景にはどのような事実があるのか」「どの前提がずれているのか」「何と何が因果関係としてつながっているのか」といった、目的とその背景にある深い情報を言語化して渡せるかどうかが、AIの成果を大きく左右します。

なぜ、組織では目的をつくる経験が不足しやすいのか

多くの組織では、目標が売上やKPIといった数値で与えられ、過去資料や上司の指示といった前例に沿って業務を進める経験が積み重ねられています。一方で、「何を良いとするか」「どこまで自分で決めてよいか」といった判断基準は暗黙的であることが多く、目的を自ら設定し、その背景を事実・前提・因果関係から言語化する経験は不足しがちです。

目的は、思いつきではない。背景となる事実・前提・因果関係から生まれる

目的とは単に「何をしたいか」ではありません。「誰の、どの状態を、どう変えたいのか」という明確な問いに答えることです。そして、その目的は、思いつきではなく、なぜその状態を変える必要があるのかという背景にある事実、ずれている前提、そして因果関係の上に成り立ちます。

背景は、関係性を前提にした対話から見えてくる

背景となる事実は、資料や数字だけでは見えてこないことがあります。相手との関係性がなければ、その人の本当の困りごとや不安、前提のずれといった深い部分は把握できません。対話を通じて、「何に困っているのか」「何が判断を止めているのか」を確かめることが不可欠です。

判断経験は、目的と背景をつくる過程で生まれる

目的と背景は、頭の中だけで完結するものではありません。相手との対話、事実確認、前提のずれの発見、因果関係の仮説化、そして小さな判断とその結果からの更新という一連の過程を通じて、判断経験が培われます。AIに目的と背景を渡せる人は、単にAIの操作が上手いだけでなく、こうした関係性の中で事実を確かめ、目的を作り、判断し、その経験を言語化できる人材と言えるでしょう。

必要経験設計とは何か

リクエスト株式会社が提唱する「必要経験設計」は、AIに渡す「目的」と「その背景」を言語化できる人材を育成するための考え方です。これは、仕事の中で意図的に以下の経験を増やすことを目指します。

• 相手との関係性を前提にした対話

• 背景となる事実・前提・因果関係の確認

• 小さな判断とその結果の更新

• AIに伝えるための言語化

AI研修やツール導入、プロンプトの書き方も重要ですが、それだけでは不十分です。AIに渡す目的と背景を構築する経験がなければ、AIの出力が整っていても、組織や相手の判断を動かすことは難しいとされています。

AIに目的と背景を渡すために必要な5つの経験

AIに効果的に目的と背景を伝えるためには、以下の5つの経験が不可欠です。

1. 関係性をつくる経験: 相手の真の困りごとや不安は、信頼関係がなければ見えてきません。
2. 対話を通じて、背景となる事実・前提・因果関係を確かめる経験: 目的は事実に基づき、前提のずれや因果関係を明確にする必要があります。
3. 目的をつくる経験: 「誰の、どの状態を、どう変えたいのか」を具体的に設定します。
4. 小さく判断し、結果から更新する経験: 小さな判断を重ね、その結果から次の行動や判断基準を更新することで、目的づくりが強化されます。
5. AIに伝わる言葉にする経験: 暗黙知を言語化し、相手、背景、事実、前提、因果関係、目的、制約条件、期待する変化を明確に伝えることで、AIは強力に機能します。

10問・約3分で、自社の必要経験の現在地を確認する

今回公開された「必要経験設計 簡易診断」は、社員個人のAIスキルを評価するものではなく、組織の仕事の中にAIに渡せる目的と背景を言語化するための経験があるかどうかを確認するものです。

点数が低い場合も、それは設計すべき必要経験が明確になった状態と捉えられます。また、回答が分かれた設問は、経営層、管理職、現場社員といった立場による事実認識や判断基準の違いを示唆しており、組織の現状を把握する上で重要な情報となります。

必要経験設計 簡易診断 10問

A. 関係性と対話

• ① 相手の困りごと、迷い、不安、責任を確認する対話の機会がある

• ② 相手の反応や、言葉になっていない違和感を、次の判断材料として扱っている

B. 事実・前提・因果関係の確認

• ③ 目的を決める前に、背景となる事実を確認している

• ④ 前提のずれや因果関係を、関係者と確認する機会がある

C. 目的づくり

• ⑤ 誰の、どの状態を、どう変えたいのかを言語化している

• ⑥ その目的が必要な理由を、事実に基づいて説明している

D. 小さな判断と更新

• ⑦ 担当者が自分で判断してよい範囲、相談する条件、優先基準が明確になっている

• ⑧ 行動後の結果をもとに、次に見る事実や判断基準を更新している

E. AIに伝える言語化

• ⑨ AIに依頼する前に、目的・相手・背景・制約条件を言語化している

• ⑩ AIが出したものを、目的と背景に照らして採否・修正している

診断結果の見方｜点数よりも、回答が分かれた設問を見る

合計点による評価は以下の通りです。

• 16〜20点: AIに渡せる目的と背景を言語化する経験が、比較的組み込まれている状態

• 10〜15点: 一部は組み込まれているが、人・管理職・部門による差が出やすい状態

• 0〜9点: 目的と背景を言語化する経験が偶然に任され、AI活用の成果が個人依存になりやすい状態

しかし、最も重要なのは合計点だけではありません。どの領域が低いか、どの設問で回答が分かれたか、そして立場によって事実や判断基準が異なっていないかといった点に着目することが、組織の現状を正確に把握する鍵となります。

詳細版「必要経験設計診断」について

簡易診断で得られるのは組織全体の大まかな傾向です。より詳細な分析を希望する企業・組織向けには、以下の項目を確認できる詳細版「必要経験設計診断」が提供されています。

• 部署別、役職別、経験年数別の傾向

• 目的と背景を言語化できている部門・できていない部門

• 回答差が大きい設問

• 暗黙の判断基準が残っている場面

• 目的づくりが上位者に偏っている場面

• AIに作業は頼めているが、目的を渡せていない場面

• 最初に設計すべき必要経験

• 管理職が部下に判断経験を積ませるための具体策

• 現場社員がAIに渡せる目的と背景を言語化するための実践設計

詳細版診断に関するお問い合わせは、request@requestgroup.jpまでご連絡ください。

リクエスト株式会社 代表コメント

リクエスト株式会社 代表取締役の甲畑智康氏は、AIによってアウトプットの精度と速度が向上した一方で、AIに何を任せるかを決める人間側の経験がより重要になったと述べています。AIに目的を渡すためには、その背景となる事実・前提・因果関係を相手との対話から掴み、言語化する必要があるとのことです。

多くの組織では、目的をつくる経験よりも数値目標と前例に沿って実行する経験が積み重ねられてきたため、AI時代には、目的と背景を言語化できる経験を仕事の中で意図的に増やす必要があると強調されています。

リクエスト株式会社について

リクエスト株式会社は、「より善くを目的に」を掲げ、累計980社・33.8万人（2026年6月時点）の働く人の業務経験データに基づく組織行動科学®を基盤に、8つの研究機関を擁する企業です。組織で働く人の思考と行動が「なぜ起こり、なぜ続くのか」を、事業環境・歴史・経験から解明し、より善く再現するための研究と教育開発を行っています。

同社の詳細については、以下のリンクからご確認いただけます。

• リクエスト株式会社 公式サイト

【会社概要】

• 会社名： リクエスト株式会社

• 代表取締役： 甲畑 智康

• 所在地： 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

• お問い合わせ： リクエスト株式会社 判断デザインラボラトリー E-mail：request@requestgroup.jp

AI Workstyle Lab編集部コメント

リクエスト株式会社が提唱する「必要経験設計」は、AIを単なる作業ツールとしてではなく、戦略的なパートナーとして活用するための重要な示唆を与えています。多くの企業がAI導入に際して直面する「何をAIに任せるべきか」という問いに対し、「目的と背景の言語化」という本質的なアプローチを提示している点が特筆されます。これにより、AIはより高度な意思決定支援や新たな価値創造に貢献し、企業の収益性向上や業務効率化に直結する可能性を秘めていると言えるでしょう。特に、複雑な課題解決を要するR&D部門や顧客対応部門での活用が期待されます。

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