企業的差距不在於「AI使用量」，而取決於「能判斷的人才數量」（組織行動科學®）

提供組織行動科學®服務的リクエスト株式會社（總公司：東京都新宿區，代表取締役：甲畑智康），以33.8萬人、980家企業的實踐與分析為基礎，結合過去陸續公開的「AI時代留給人的工作」「能判斷的人才培育」「判斷經驗設計」「判斷結構設計」「判斷處理能力」等知識，公開了一份報告，整理出AI時代左右企業成長的本質，不在於導入了多少AI，而在於組織內部是否建立了能培育「會判斷的人才」的結構。 報告下載 d68315-193-5fc68dffd147cd4350cc7c121ed07150.pdfAI時代在企業中持續具有價值的，不是「正確處理的工作」，而是「根據情況做出判斷的工作」 隨著生成式AI的普及，資料製作、資訊整理、制式應對、依照既有規則或過往案例的處理等，過去由人負責的部分工作，今後將更容易被AI替代或輔助。

另一方面，企業現場仍存在AI無法完全填補的工作。 ・每位客戶的差異在哪裡

・每個現場該注意什麼

・部屬為什麼停下來了

・這次有多少前例可用、從哪裡開始需要重新檢視

這些都是需要判斷力的工作。換言之，AI時代決定企業差距的，不是擁有知識的人數，而是能根據情況做出判斷的人才數量。 然而現在，企業內部培養「判斷力」的經驗正在減少 這裡存在一個許多企業尚未充分意識到的問題。 那就是，儘管在AI時代判斷力愈發重要，企業內部培養判斷力的經驗卻正在減少。

リクエスト株式會社根據33.8萬人、980家企業的實踐與分析所進行的調查確認，有82%的企業在工作中的判斷經驗正在減少。

目前發生的不只是單純的人才不足，而是「難以培養出會判斷的人才」的工作結構本身正在擴散。 出於好意推動的改善，結果反而造成了「判斷力難以養成的結構」 為什麼會發生這種情況？

許多企業過去一直在推動效率化、標準化、手冊化、系統化、進度管理強化等措施。這些原本是為了穩定品質，讓任何人都能在一定水準下推進工作。