私たちは、AIと何をつくっていくのか。― 自分の目的と経験から始める「人間とAIの協働原則」を図解11枚で公開
組織行動科学(R)︎
速く終えたい。やり直しを減らしたい。新しいことに取り組みたい。AIへの指示だけでなく、その前後にある確認・判断・結果を、次の仕事に生かす。
980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、組織行動科学(R)の研究・教育開発を行う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、自分の目的と、実際の仕事で得た経験・事実を出発点に、AIと仕事を進めるための「人間とAIの協働原則」を公開します。
五つの原則と六つの確認メモを通じて、何を実現したいのか、なぜそう考えるのか、何を確かめているのかを、AIとの対話と実際の仕事の両方で検討する進め方を紹介します。目的や背景をAIに伝えるだけでなく、その内容も問い直し、実際に起きたことから、次の仕事を見直すための実務提案です。
本リリースでは、会議資料づくりの一例を使った11枚の図解を掲載します。あわせて、詳しい説明と参照資料を収録した全文PDF、補足ページを含む図解版PDFを公開します。
目的を伝える。事実と推測を分ける。AIの案を確かめる。結果から見直す。
すでにAIと仕事を進めている方には、なじみのある内容だと思います。
今回の資料は、これら一つひとつを新しい技術として紹介するものではありません。自分が行っている実践を取り出し、次の仕事や、条件の違う場面で使い直すための資料です。
たとえば、AIと一緒に資料をつくったとき、自分は何を知っていて、何をまだ知らなかったのか。AIの案のどこを採用し、どこを直したのか。その判断を、何に照らして行ったのか。そして、実際に使った後に何が起きたのか。
本資料では、AIへの指示や完成した資料だけでなく、その前後にある、人の経験と判断を扱います。
「目的を伝えた」だけでは、何を目指したかまでは分かりません。「確認した」だけでは、誰の、いつの、何を確かめたかまでは分かりません。「うまくいった」だけでは、完成したのか、時間が減ったのか、必要な品質を満たしたのかまでは分かりません。
そこで、何をしたかに加えて、何をよりどころに考え、どの条件で選び、何が起きたかを、一つの仕事としてつなぎます。
すでに実践している方には、続けたい判断や、条件が変わったときに見直す箇所を整理するために。これから取り組む方には、何をAIと考え、何を実際に確かめるかを整理する入口として。同僚との共同作業や引き継ぎでは、判断の理由と未確認事項を共有する材料として使っていただけます。
同じ書式を使えば、誰もが同じ結果を得られるという提案ではありません。
すでにできていることは、続ける。変わった条件は、確かめ直す。分かったことは、次の仕事へ残す。
そのために、いまの経験から何を持ち帰り、AIと次に何をつくるのかを考えます。
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-bb7d9e30f8a80be4ed8ce8185456ca83-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本資料は実務提案です。図解の場面やグラフは説明用であり、調査結果や改善実績を示すものではありません。
詳しい説明と根拠を読む｜全文PDF・全9ページ
五つの協働原則、会議資料づくりの実践例、六つの確認メモ、仕事を依頼する側が整える条件、研究上の留意点と参照資料を収録しています。
d68315-248-252d25e3e2e1812f082b0ec4f7908e77.pdf図で流れをつかむ｜図解版PDF・全14ページ
本リリースに掲載する図解11枚に、会社情報などの補足3ページを加えています。手元での振り返りや、職場で仕事の進め方を話し合う際にご活用ください。
d68315-248-fb32682f2b0ccb3edf87a2319fc8c5a1.pdf仕事の後の時間を大切にしたい。何度も同じ修正をしたくない。自分の得意なことに、もっと力を使いたい。
本原則では、そうした目的からAIとの仕事を考えます。社会貢献への強い思いや、大きな将来構想を持つことを、参加の条件にはしません。
仕事を選ぶ際の価値観を扱った労働政策研究・研修機構の研究でも、自己成長、専門性、社会貢献、私生活との両立、生活の安定、収入などは、異なる要素として整理されています。これは仕事選択に関する研究であり、AIの使い方や本原則の効果を検証したものではありません。
当社は、目的の違いを人の優劣として扱いません。そのうえで、本人が望むことと、引き受けた仕事に必要な条件を、どう両立させるかを考えます。
たとえば、早く終えたい仕事では、AIで作成時間を短くすることに加え、確認や修正を含む仕事全体のどこに時間がかかっているかを見直します。
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-09ebabab7aeb5b4c8715a00a473a3905-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
会議資料づくりは説明用の例です。AIを使うと必ず修正が増える、という意味ではありません。
同じ「早く終えたい」でも、文章を書くことに時間がかかっている場合と、情報がそろわない場合、提出後の修正が多い場合では、見直すところが違います。
そこで、実際に見たこと、聞いたこと、試したことを手がかりに、目的と背景を整理します。
目的は、今回、何を実現し、何を守りたいか。
背景は、なぜその目的や進め方を考えるのか。その根拠となる事実と、条件や原因についての見立てです。
「前提」は、その仕事が成り立つと見込んでいる条件です。「因果関係の見立て」は、何が何に影響していると考えているかを指します。
ただし、事実が分かれば、目指すことが自動的に決まるわけではありません。また、原因について筋の通った説明ができても、その説明が確かめられたとは限りません。
目的と背景を言葉にするのは、自分の考えを正解にするためではなく、確かめ直せるようにするためです。
[画像3:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-b61897843e8b611f7241902a9e34b027-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
目的や背景が、最初からはっきりしている必要はありません。
一つの出来事、一通のメール、一度のやり直し。「何かが合っていない」という違和感から始めることもできます。分かっていることと、まだ分からないことを分け、AIとの対話で整理します。
自分の経験だけでは足りないところは、他の人の経験、記録、研究、実際の相手との対話によって補います。長年の経験を持つ人だけを対象にした提案ではありません。
また、人間が最初に置いた目的や見立ても、検討の対象にします。
「人間が目的を完成させ、AIが方法を出す」という一方向の使い方だけでなく、目的と背景も問い直し、実際の結果から見直す。その往復を、仕事の中につくります。
[画像4:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-022e4e59e9ffda62b72cf93833f38736-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図中のグラフは説明用のイラストです。成果向上の測定結果ではありません。
自分の目的を尊重することと、仕事に必要な品質や責任を省いてよいことは違います。一方で、必要な条件を満たすために、担当者一人がすべてを抱える必要もありません。
必要な情報を見られるか。確認する時間があるか。相談先が分かるか。どこまで自分で決めてよいか。
仕事を依頼する側と引き受ける側で、こうした条件を確かめます。期限と必要な確認が両立しない場合は、作業範囲、期限、支援のどこを見直すかを相談します。
成果物をつくる人と、結果を確かめる人が別でも構いません。ただし、何が起きたかが、次の仕事を担う人へ戻るようにします。
本人に注意を求めるだけでなく、必要な確認と判断ができる仕事にする。 これを、個人のAIの使い方と併せて提案します。
[画像5:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-c9f92ebf12b21637e5c5bc2059d441ad-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
修正を求める連絡が届いたことは確認できても、その連絡だけで、修正が必要になった原因まで分かるわけではありません。
作る前に条件を確かめていなかったのか。途中で条件が変わったのか。依頼者と作成者で、資料の用途が違っていたのか。確かめる前は、いずれも説明の候補です。
この区別は、AIの出力だけでなく、人が入力する内容にも必要です。自分の解釈を事実として渡せば、その解釈に沿って案が整っても、根拠が増えたことにはなりません。
経験を使わないのではなく、確認したことと、そこから考えたことを分けて使う。 それによって、次に何を確かめる必要があるかを考えます。
[画像6:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-effb14180c5ca0b7ef90f74a3100c53f-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AIとの対話では、自分の案に沿った説明を整えるだけでなく、別の説明や、案が成り立たない条件も検討します。
たとえば、「もっと詳しい資料をつくる」ことを考えていても、その前に「この資料で何を判断するのか」を確かめる必要があると分かるかもしれません。その場合、見直す対象は文章の量だけではなく、資料の目的になります。
ただし、AIに反対意見を出してもらったという理由だけで、十分に検討したとは扱いません。何を根拠に比べ、どの不明点を確かめるかが必要です。
新しい見方へ変えること自体も、目的にはしません。根拠に照らした結果、いまの目的や進め方を維持する判断もあります。
人間がAIの提案に従うのでも、AIが人間の思い込みを整えるだけでもない。提示された説明を、現実に照らして検討する関わり方を目指します。
[画像7:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-9ee49ffbdb4a40866f462efb49c4272b-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AIには、入力された資料や、検索・業務システムとの連携を通じて取得した情報を回答に用いる仕組みがあります。AIを使って、仕事相手や業務について調べられる場合もあります。
一方、相手役のAIが示した反応は、相手本人から得た反応ではありません。生成された予測と、実際の発言・記録・行動から確認できることは、分けて扱います。
重要な内容については、元の資料にその記載があるか、今回の相手・時点・条件にも当てはまるかを確かめます。米国NISTの生成AI向けリスク管理資料も、導入前の評価や運用中の監視において、出力に含まれる出典・引用を検証することを推奨しています。
「AIが答えたか」だけでなく、「その説明は何に支えられているか」を見る。
そのうえで、仕事の重要性と確認の仕組みに応じて、何をAIに任せるかを決めます。
本原則でいう「パートナー」は、AIを人間と同じ責任主体として扱う言葉ではありません。人や組織が判断と影響への責任を担いながら、AIを、検討・比較・表現・問い直しの過程に組み込む関係を指します。
[画像8:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-f8ae3aff2d472bb7cccbe4a0b3493ce9-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
早く終えたかったのか。やり直しを減らしたかったのか。自分の考えを伝えたかったのか。新しいことを試したかったのか。
何を目指したかによって、確かめる結果も変わります。
作成時間だけが減っても、確認や修正に時間がかかれば、全体としてどうだったかを見る必要があります。新しいことへの挑戦であれば、何を試せる形にできたか、何が分かり、何がまだ分からないかも振り返ります。
良かった点だけでなく、変わらなかった点や、関係する人に生じた負担も残します。
完成したことと、目指したことを実現できたことは、別に確かめる。 その結果を、次の仕事で続けることと、見直すことを選ぶ材料にします。
[画像9:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-2c725766e97a0a3d458f42133d3e6de6-1625x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
今回の図解では、一つの会議資料づくりを繰り返し扱っています。目的、背景、事実と見立て、AIとの対話、結果確認が、同じ仕事の中でどうつながるかを示すためです。
会議資料づくりに、唯一の正しい手順を定めるものではありません。必要な条件が既に明らかで、確認が仕組みとして確保されている仕事まで、一から調べ直すことも求めません。
試した結果、確認の負担が大きすぎる、期待した変化がないと分かれば、方法を簡単にする、別の方法に替える、AIを使わないという判断も含めます。
新しい仕事やサービスを考える場合も、案を出して終えるのではなく、実際の人や状況に照らし、続ける・変える・止めることを判断します。
AIを使い続けることではなく、自分が取り組みたいことを、確かめながら進められる形にすることを目指します。
[画像10:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-aa40688f92d80068397a05707cd5f87b-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
進め方を説明するための例です。図中のグラフは実測値ではなく、時間短縮や品質向上の実績を示すものではありません。
何を確かめ、どう考え、何を選び、その後に何が起きたか。
その経過も、AIとの協働で残したいものの一つです。前回の答えをそのまま繰り返すのではなく、条件が変わったときや、別の人が取り組むときに、考え直す材料として使います。
六つの確認メモは、新しい提出書類を増やすためのものではありません。既存の依頼文やメモに、必要な項目だけを加えます。分からないことは、分からないまま残して構いません。
確認の深さも、仕事の重要性や不確実性、誤った場合の影響に応じて変えます。また、AIへ渡す情報は、所属組織のルールと利用環境を確かめ、扱う権限の範囲内で選びます。経験したことだからといって、機密情報や個人情報を無条件に入力するものではありません。
まずは、最近の一仕事について、「自分の目的」と「確認した事実」を書き出す。
すでに整理できている方は、次の仕事で変わりそうな条件と、確かめ直したいことを一つ選ぶ。
そこから、AIと何を考え、次に何を確かめるかを決めます。
[画像11:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-5dbaf0d9a10c288c78f74d04e6ea74cc-1040x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
六つの欄は、採点項目でも必須の提出書式でもありません。図中のグラフは実績値ではありません。画像内の「本編」は、冒頭からダウンロードできる全文PDFを指します。
私がAIと仕事をするなかで大切にしているのは、実際の経験から得た事実を手がかりに、目的と背景を持つことです。そして、それをAIに渡すだけでなく、自分の見立ても問い直すことです。
AIの説明が整っていても、現実と合っていなければ立ち止まる。自分の説明が十分でなければ、記録や相手との対話に戻る。その往復を通じて、AIを、文章をつくる道具としてだけでなく、仕事を共に考えるパートナーとして位置づけています。
私は、この協働を、より善い社会づくりにつなげたいと考えています。ただし、すべての人に同じ使命感を求めたいわけではありません。
仕事を早く終えたい人も、専門性を磨きたい人も、新しいことに取り組みたい人も、それぞれの目的から始められる。その目的を尊重しながら、仕事に必要な責任と、関係する人々への影響を確かめられるようにしたいと考えています。
本人にとって役立つことと、他の人にとっても意味のあることを、どこまで両立できるか。いつも両立するとは限らないからこそ、何が変わり、誰に負担が生じたかを確かめ、進め方を見直す必要があります。「善くしたい」という意思だけで終わらず、実際に起きたことから学ぶ。そのような仕事を増やすことを通じて、社会につなげていきたいと思います。
当社は、
2026年6月29日のリリースで、AIに渡す目的と背景を、経験から得た事実や、前提・因果関係の見立てから言葉にすることを提案しました。
また、
9月13日のアート思考に関するリリースでは、実践の中で行ったことを取り出し、次の仕事に結びつけ、条件の違う場面で使い直すための支援を扱っています。
今回の協働原則は、こうした提案を、一人ひとりの目的から始められる仕事の進め方として組み合わせたものです。
専門用語や手順を増やすことよりも、自分の一仕事で何を確かめ、どう選び、何を次へ残すかを考えるために使うことを重視しています。
-
労働政策研究・研修機構（2024）：『Web提供型の仕事価値観検査の開発』資料シリーズNo.287。仕事を選ぶ際に重視する価値観の区別を参照しています- Microsoft：Retrieval-augmented generation（RAG）in Azure AI Search. 外部の資料や業務情報を回答の根拠として用いる仕組みを参照しています- National Institute of Standards and Technology（2024）：Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. NIST AI 600-1。本文p.31、MS-2.5-003およびMS-2.5-005の、出典・引用の検証とデータの根拠確認を参照しています- Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T.（2024）：When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8, 2293-2303。人間とAIの協働に関する実験研究の統合結果と、その対象範囲を参照しています
[画像12:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-8e6328a13f7c14865bcc3feeaf732d4b-1358x206.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
組織行動科学(R)は、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、経験から明らかにし、より善く再現するための研究・実践体系です。
リクエスト株式会社は、980社・33.8万人の働く人のデータを基盤に、企業で働く成人の研究と教育開発を行っています。
[画像13:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-6e02bcb0ab9312a44a05353ed0f7a79c-1300x350.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像14:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-382dfbcffb597cb5f9b59367e6687da0-1757x615.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
リクエスト株式会社は、組織行動科学(R)を基盤に、企業で働く人の行動、判断、経験形成、組織学習に関する研究と実践支援を行っています。
代表取締役の甲畑智康は、2003年に東京藝術大学美術学部を卒業後、企業の人材育成・組織開発に20年以上携わってきました。芸術における創造の過程と、企業における判断形成の双方を背景に、AI時代の「判断デザイン」「判断経験設計」「判断構造設計Pro」の体系化を進めています。
[画像15:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-583829517edd69a96aa1d48cda1101a4-1012x701.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
会社名：リクエスト株式会社
代表者：代表取締役 甲畑 智康
所在地：〒160-0022 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
公式サイト：
https://requestgroup.jp
会社概要：
https://requestgroup.jp/corporateprofile
お問い合わせ：
https://requestgroup.jp/request
[画像16:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/248/68315-248-8afabbc89d967af496455d93d91b6ec4-1620x1122.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
