AIで仕事が早く終わった後に残る問いを、職場で話し合うための資料
リクエスト株式会社は、組織行動科学®の公開資料として、対話資料『AIで生まれた時間を、答えの出ない問いに使えるか』を無料で公開しました。形式はPDFで、A4横・全8ページです。一つの仕事場面をたどるイラストと図解に加え、実際の仕事を持ち寄って話すための記入欄を収録しています。
資料が扱うのは、成果をまだ説明できない対話や試行に、組織がどう向き合うかという課題です。AIと一緒に仕事を進めて予定より早く形になり、改善を重ねて使う人にも喜ばれた。それでも「この先も、もっと速く、もっと多くを続けるのだろうか」と立ち止まることがあります。資料は、こうした仕事がうまくいった後にも残る問いを出発点にしています。対象は、AIと仕事を進める担当者、管理職、商品・事業開発や人材育成に携わる人です。
架空例でたどる「分かりやすい」と「必要か判断できる」のずれ
資料では、問いを具体化するための例として、あるチームがAIを使い、新しいサービスの案内と申込フォームを整える場面を取り上げています。案内を読んだ顧客は「分かりやすいですね」と答えましたが、申し込みは進みません。担当者が顧客に使う場面を見せてもらうと、「内容は分かります。でも、自分の仕事に必要なのか、今のやり方を変えてまで使うのかが決められません」という別の迷いが見えてきました。説明が読みやすいことと、自分に必要かを判断できることは同じではありません。チームは「案内を完成させる」仕事を終えていた一方で、顧客が進めようとしている仕事をまだ十分に捉えていなかった、という構図です。
顧客の迷いを詳しく聞く前、チームは申込欄を減らし、説明を短くしていましたが、それでも申し込みは進みませんでした。「どうすれば申し込みやすくなるか」という問いには、申し込む方向へ進めることがすでに前提として含まれていたためです。そこで担当者は、申し込みの前に小さく試せる場を提案します。実際の仕事に当てはめ、使う理由と使わない理由を確かめてもらうためです。もっと説得力のある案内を想定していた上司は、「自分で考えて」と任せながら、自分と同じ方向の答えを期待していたことに気づきます。
この過程では、商品をどう改善するかだけでなく、何を支援する仕事なのか、何をもって部下が考えたと認めるのかも問い直されます。新しい案を採用するかどうかは、顧客の判断に役立つか、運用できるかを試して決めるもので、意外な案であること自体は価値の証明にはならないとしています。
改善が成功しても「だから何なのか」が残る
試せる場をつくった結果、顧客は自分に必要かを判断しやすくなり、担当者も手応えを得たとします。改善の成功として話を終えることもできますが、担当者には「これをもっと速く、もっと多く続けて、その先は何なのだろう」という問いが残りました。この問いにすぐ「次の目標を決めよう」と返すと、本人が立ち止まっている理由を聞かないまま仕事を再開できてしまいます。一方で、壮大な生きがいの話に整えても納得できるとは限りません。資料は、まだうまく言葉にならないものを一緒に確かめる時間が必要な場合がある、と示しています。
成果が見える前の時間をどう扱うか、話し合いの進め方
AIで作業時間を減らせたとき、空いた時間は次の仕事にも、休息にも、これまで手が回らなかった仕事にも充てられます。資料が問いかけるのは、その中に答えの出ない話や小さな試行を置く余地があるかどうかです。話すうちに当初は失敗に見えたことが前提を見直す手がかりになることもあれば、話し続けても手がかりが見つからないこともあり、非効率な時間がそのまま価値になるわけではないとしています。難しいのは、価値があると説明できる前に、その時間を使うかを判断しなければならない点です。資料はこうした時間を一律に増やすことを勧めるものではなく、すぐ成果を示せる仕事だけで時間を埋めているとしたら何が話されなくなるのかを、実際の仕事から確かめるための提案だと位置づけています。
具体的には、「完成したのに相手が進めなかった」「うまくいったのに、何かが残った」といった仕事を一件選び、実際の成果物、相手の言葉、自分が引っかかった箇所を持ち寄ります。立派な振り返り資料に整える前に、同じものを見ながら次のような点を話します。
- 何を終えたつもりだったか。相手は何を進めようとしていたか
- 話してみて、見方が変わった所と、変わらず残ったことは何か。まだ言葉にならないものはあるか
- もう少し確かめるなら、何を誰と見るか。どこで一度区切るか
そのうえで、続ける、確かめ方を変える、いったん置く、のいずれかを、次に使える時間や他の仕事への影響も含めて決めます。次の行動にできない問いまで無理に行動へ変える必要はなく、いったん置く場合も残った問いを短く書き留めておけば、別の経験に出会ったときに戻れるとしています。AIには、出てきた言葉や異なる見方の整理、試せる案の作成を手伝ってもらえる一方、もっともらしい要約を読んで問いが解けたことにしていないかは確かめる必要があるとしています。
関連研究との接点と資料の構成
資料では、デザイン課題に取り組む過程で問題の捉え方と解決案が関わり合いながら変化する過程を論じたDorstとCross（2001）、既存の知識の活用と新しい可能性の探索への資源配分を組織学習のモデルで検討したMarch（1991）を参照しています。ただし、いずれも生成AIで生まれた時間の使い方や、資料の対話の手順そのものの効果を実証した研究ではなく、資料は例と関連研究を手がかりに職場で検討する問いを提案するものだと明記しています。構成は、顧客の迷いと仕事・育成の前提をたどる架空例（2〜3ページ）、改善後にも残る問いと時間の使い方（4〜5ページ）、対話の進め方と記入欄（6〜7ページ）、研究との接点（8ページ）です。リクエスト株式会社は東京都新宿区に所在し、代表取締役は甲畑智康氏です。
出典：組織行動科学®︎
