人間がAIを活かすための訓練「思考を具体化する力が生む競争力」組織行動科学(R) 発売

人間がAIを活かすために必要な思考を社員が身に付ける：Behavior coach(R) XR HRD(R)



この度、芸術と組織行動科学(R)による開発を約910社へ提供するリクエスト株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：甲畑智康）は、AIによる人的資本経営を支援するXR HRD(R)研究センターと共働で、人間がAIを活かすために必要な思考を社員が身に付ける"AI-assisted Coaching"「思考を具体化する力が生む競争力」XR HRD(R)をリリースしました。

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思考を具体化する力は、目標を達成し、組織や個人の競争力を高めるために欠かせないスキルです。抽象的な目標を現実の行動に変換することで、成果を持続させることが可能になります。しかし、多くの人は目標を設定する際に抽象的な表現にとどまり、具体的な行動に移すことが難しいと感じています。具体化のスキルを身につけることで、行動が明確になり、意思決定や課題解決がより効果的に進むようになります。この文書では、思考を具体化するための訓練の重要性とその具体的なアプローチについて解説し、思考を行動に変えるプロセスを体系的に示します。

目次：
- 目標を行動に変える具体的な訓練の重要性
- なぜ思考を具体化できないのか？
- 思考を具体化する人とできない人の違い
- 思考を訓練するポイント
- 人間がAIを活かすために、人間がAIに入力する内容


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1. 目標を行動に変える具体的な訓練の重要性
思考を具体化する訓練は、組織や個人の目標達成能力や競争力を高めるために必要不可欠です。具体化された思考は、単なる目標設定にとどまらず、実行可能な戦略と行動に変換され、成果に直結します。なぜ思考の具体化が必要なのか、その理由を掘り下げて解説します。

目標を現実の行動に変えるため：
目標が抽象的なままでは行動に移せないため、思考を具体化することが求められます。漠然とした目標では、どのような行動を取るべきかが不明瞭であり、目標達成のための道筋が見えにくくなります。たとえば、「売上を上げる」という目標があっても、「どの顧客に何を提案するか？」という具体的な行動の条件設定がなければ、実行に移すことは難しいです。思考を具体化することで、現実的かつ明確なアクションに変換され、効果的な行動が可能になります。

効果的な意思決定を行うため：
思考を具体化することにより、因果関係の理解が深まり、より論理的で根拠のある意思決定が可能になります。具体的な行動条件を設定し、実行するプロセスを通じて、次に何をすべきかが明確になるため、戦略的な意思決定が促進されます。具体化された思考は、仮説立案と検証を繰り返すことで、選択肢を精査し、効果的な解決策を見つけ出す力を養います。これにより、組織全体でより迅速かつ的確な意思決定が可能となり、競争力が向上します。

課題解決能力を高めるため：
思考を具体化する訓練は、問題解決のプロセスを効率化します。抽象的な問題に対して具体的な行動条件を設定することで、解決へのステップが明確になり、課題解決までの道筋が整理されます。たとえば、「顧客満足度を上げる」という目標を、「顧客のフィードバックを定期的に収集し、サービスを改善する」といった具体的な行動に落とし込むことで、実際に満足度を向上させるためのプロセスが明確になります。こうした具体化が、持続的な改善と成長を支える要素となります。

組織全体のパフォーマンスを向上させるため：
思考を具体化することは、目標達成のプロセスを共有しやすくします。個々のメンバーが具体的な行動条件を理解することで、チーム全体の方向性が揃い、一貫した取り組みが可能になります。具体化された目標や行動条件は、各メンバーにとって明確な役割と責任を持たせるため、組織全体のパフォーマンスが向上します。個々の役割が具体的であるほど、協力や連携がスムーズになり、チーム全体の生産性が高まります。

成果を持続させるため：
思考を具体化する訓練は、持続的な成果創出に貢献します。目標達成に必要な行動を具体的に設定することで、成功体験が積み重なり、自信と自己効力感が高まります。これは、さらなる行動への意欲を生み出し、継続的な成果へとつながります。具体的な行動に移すことで、結果がより早く得られ、その結果をもとに次の行動を調整するフィードバックループが形成されます。これにより、改善の速度が速まり、長期的な成功を支える基盤が構築されます。

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2. なぜ思考を具体化できないのか？
多くの人が抽象的な目標に留まり、具体的な行動に移せない背景には、いくつかの深い理由があります。これを理解することで、私たちはより効果的に行動を導き出し、目標達成への具体的なアプローチを見つけることができます。

経験不足：
多くの職場では、上司の指示や既存の手順に従うことが重視され、自ら考え、条件を設定する経験が限られています。たとえば、営業の現場では、「売上を上げる」という抽象的な目標は設定されるものの、具体的に「どの顧客をどのタイミングで訪問するか」「どんな資料を用意するべきか」、さらには「訪問の目的は何か？」といった詳細な条件を考える機会は少ないのが現状です。
具体的な訪問の目的は、顧客との関係性によって異なります。関係が浅い顧客の場合、まずは「信頼を築くこと」を最優先し、「顧客の現状の課題や悩みを丁寧にヒアリングし、最適な解決策を模索する」といった訪問が求められます。この段階では、顧客の仕事がよりスムーズになる支援を提供し、信頼関係の基盤を築くことが上位の目的となります。
一方、すでに信頼が構築されている顧客に対しては、「新商品を紹介し、具体的な提案を行う」「次回の契約更新に向けた話し合いをする」といった訪問が求められますが、これらの行動の背後には「顧客のビジネス全体をより良くし、成長を支援する」という上位の目的があります。具体的には、顧客が新たな市場を開拓できるようサポートしたり、業務効率を向上させる新しいソリューションを提案したりすることです。このような訪問は、単なる取引の継続にとどまらず、顧客が競争優位性を高め、長期的なビジョンを実現するためのパートナーシップを築くことにあります。
このように、「どのような関係性を築きたいのか？」だけでなく、「どのように顧客をより良い状態に導くか？」という視点で条件を設定し、訪問の目的を明確にする経験が不足しています。その結果、抽象的な目標にとどまることが多く、「自分で考え、動く力を育てる場」が十分に整備されていないことが、思考が具体的な行動に結びつかない大きな要因となっています。

スキル不足：
思考を具体化するために必要なスキル、たとえば「観察力」「論理的思考力」「仮説立案力」などが十分に身についていないことも、行動に移せない理由の一つです。これらのスキルは、単に知識として学ぶだけでなく、実践を通じて磨かれるものですが、日常業務の中では十分な訓練の機会が少ないのが現状です。
例えば、顧客対応の場面では、あらかじめ「顧客の業務効率を向上させる」「顧客の売上を支援する」といった状態のイメージがあります。この目的に近づくためには、顧客の反応を観察し、その反応に基づいて次の行動を調整することが前提です。具体的には、「顧客が新しい提案に対してどのような反応を示すか？」を観察し、「その反応の背後には何があるのか？」という仮説を立てる必要があります。
例えば、提案を受けた顧客が「すぐには決められない」といった反応を示した場合、その理由として「提案内容に対する理解不足」や「提案が自分の仕事をよりスムーズにするイメージが湧かない」といった要因が考えられます。この仮説に基づき、「提案内容をわかりやすく再説明する」だけでなく、「提案が顧客の業務にどのように役立ち、具体的に仕事をスムーズに進めるかを示す」といった行動が必要です。
しかし、こうしたスキルを磨く余裕がない現場では、「次に具体的に何をすべきか？」が見えにくくなり、条件設定や行動への結びつきが弱くなります。その結果、思考が漠然としたままになり、行動の焦点が定まらなくなる。
3. 思考を具体化できる人とできない人の違い：特徴とその要因
目標を具体的な行動に変え、結果を生み出す人と、抽象的な目標にとどまり行動に移せない人との違いを理解することで、思考の具体化スキルを向上させることができます。思考を具体化できる人は、目的を動的なイメージや理想の状態として捉えることで、目標達成への道筋を具体的に描き出します。

思考を具体化できる人＝自分で考え行動できる人の要因
因果関係を意識し、仮説検証を行う
- 目的を動的なイメージや理想の状態として捉える。目標を数値やタスクとしてではなく、理想的な状態の変化として考え、具体的な行動の方向性を明確にします。
- 行動と結果の因果関係を正確に捉える論理的思考力が高い。「AをするとBが起きる」という因果関係を意識し、行動と結果の関連を理解しやすいです。
- 仮説を立て、行動の前提条件を明確にし、実行と検証を繰り返す習慣がある。行動の前に仮説を立て、その仮説に基づいて行動を試し、結果に基づいてフィードバックを取り入れるプロセスが確立されています。

思考を具体化できる人は、行動の目的を動的なイメージや理想の状態として捉える習慣があります。彼らは目標を単なる数値やタスクにとどめず、「理想の状態への変化」として考えるため、行動がどのように理想的な状態を生み出すかを理解しやすいです。たとえば、「売上を上げる」という目標を、「顧客が満足し、再注文につながる関係を築く状態」としてイメージし、具体的な行動に落とし込みます。

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思考を具体化できない人の要因
因果関係の意識が弱く、仮説検証を行わない
- 目的を動的なイメージや理想の状態として捉えられない。目標を数値やタスクとしてのみ捉え、理想の状態への変化を具体的に想像できません。
- 行動と結果の因果関係を捉える論理的思考力が不足している。「AをするとBが起きる」といった因果関係を考えるのが苦手で、行動の結果を予測することが難しいです。
- 仮説を立てる習慣がなく、行動の結果を予測することが難しい。仮説に基づく行動を試すことに対する自信がなく、具体的な行動条件を見つけられないため、行動が漠然としたままになりがちです。

思考を具体化できない人は、具体的な行動に移す経験が不足しており、抽象的な目標にとどまりがちです。自分で条件を設定し、行動に移す機会が少ない環境で育ってきたため、目標を具体的なステップに分解する力が弱いです。指示を待つことが習慣化されているため、独自の条件設定が難しく、上司や組織の指示に依存する傾向が強いです。

[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/104/68315-104-43de9c374f0f647bbd48cab697bb1f92-3900x2700.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


まとめ
思考を具体化できる人は、目的を動的なイメージや理想の状態として捉え、行動と結果の因果関係を意識しながら具体的な行動条件を導き出します。一方で、思考を具体化できない人は、経験不足や目的の不明確さ、仮説検証の習慣の欠如によって、抽象的な目標にとどまり、行動の具体化が難しくなります。動的な目的の持ち方を取り入れることで、思考の具体化をより効果的に進めることが可能になります。
4. 思考を訓練するポイント
思考を具体化するためには、次の5つのポイントに焦点を当てた訓練が効果的です。

小さな具体化から始める
初めから大きな目標を考えるのではなく、小さな具体的な行動に分解します。たとえば、「売上を上げる」ではなく、「今週中に1件の新しい顧客を訪問する」と具体的な行動に落とし込んでいく事で、焦点が絞られ、行動しやすくなります。小さな成功を積重ねる事で、自信がつき、次の条件を出すことが自然にできるようになります。

前提条件を意識する習慣をつける
思考を具体化するには、「なぜこの条件が必要か？」「どの条件が達成可能か？」と問いかける習慣をつけます。この前提が明確になると、次の条件設定が容易になります。例えば、「顧客満足度を上げるためには、定期的な顧客フォローが必要」という前提を持つことで、「フォローの頻度をどれくらいにするか？」「フォロー内容をどう具体化するか？」などの追加条件が見えてきます。

原因と結果を考えるトレーニング
思考の中で「AをするとBが起きる」という因果関係を意識し、仮説を立てながら条件を設定します。このように考えると、次の条件が自然に導き出せるようになります。たとえば、「新規顧客を増やせば売上が上がる」という仮説を立て、それに基づき「新規顧客を増やすためにどのようなアプローチが必要か？」を考えることで、具体的な行動条件が出てきます。

理想と現実のギャップを見つける
思考を具体化する際には、「理想の状態と現実の状態はどう違うか？」を常に意識し、そのギャップを埋めるためにどの条件が必要かを考えます。たとえば、「理想的には顧客が自分のサービスに満足しているが、現実にはクレームが多い」という場合、「クレームの原因を分析する」「対応の質を上げる」などの具体的な条件が生まれます。

仮説を立てて検証する力を養う
思考力を高めるためには、「もし、こうしたらどうなるか？」という仮説を立て、それに基づいて条件を出し、実行するプロセスを意識的に行うことが必要です。たとえば、「新しい販売戦略を試すことで売上が上がるかもしれない」という仮説を持ち、それに基づき「どんな戦略が効果的か？」「どの顧客層をターゲットにするか？」などの条件を具体的に考えます。

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5.人間がAIを活かすために、人間がAIに入力する内容

- 価値観「大切にしている事は何か？」
- 考え方「どう考えているのか？」
- 理想とする状態のイメージ
- 事実情報(現象と原因)
- 具体化する条件


AIを活かしていける人を増やすには、
情報の検索、知識の習得が主では無く、
考える経験を定着化していく訓練が重要。
1から5を訓練するタイミングがポイント。

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お問い合わせ:
このリリースに関して、さらに詳細な情報や導入の相談をご希望の方は、以下の連絡先までお気軽にお問い合わせください。

- 担当者: リクエスト株式会社 XR HRD(R)AI運営事務局
- Email: [e-mail]

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Request Co., Ltd.
代表取締役 甲畑智康
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