AIに作業を頼むことはできる。 しかし、AIに「目的」と「その背景」を渡せている組織は多くありません。 数値目標と前例に沿って実行する経験を積み重ねてきた組織では、目的を自らつくり、その背景となる事実を確認し、前提・因果関係を言語化する経験が不足しやすくなります。 組織行動科学®を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、33.8万人・980社の組織行動データ分析から見えてきたこの課題に対し、AIに渡せる目的と背景を言語化するための「必要経験設計」と10問・3分診断を公開しました。 本リリースの図解資料集をPDFでダウンロードできます。 AIに渡せる「目的と背景」を言語化するための考え方と、10問・3分の簡易診断を、社内共有しやすい図解資料にまとめました。 d68315-201-ec89b6a32991dc6d691bf82d54cb739b.pdf 1. AIに作業は頼める。だが、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」「この内容を要約してください」「この情報を比較してください」「この説明を図解してください」とは頼める。 しかし、本当にAIに渡すべきなのは、作業指示だけではない。 「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」。 ここまで渡せるかどうかで、AIの成果差が生まれる。 2. 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、目標は数値で与えられます。売上。件数。期限。KPI。達成率。 前例は、過去資料、ツール、手順、フォーマット、上司の指示として与えられます。 一方で、判断基準は暗黙です。何を良いとするか。どこまで自分で決めてよいか。どこから上司確認が必要か。どの表現なら通るか。何を外すと問題になるか。これらは明文化されず、職場や現場で作業をする中で自然に身についていきます。 そのため、与えられた目標と前例に沿って実行する経験は積み重なります。 しかし、目的を自らつくり、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やすくなります。 3. 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。これが目的です。 そして、その目的には背景があります。なぜ、その状態を変える必要があるのか。どの事実からそう考えたのか。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。 目的は、思いつきではありません。目的は、背景となる事実・前提・因果関係の上に立ちます。 4. 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、資料や数字だけで見えるとは限りません。相手との関係性がなければ、相手の本当の困りごと、迷い、不安、責任、前提のずれは見えてきません。 相手との対話を通じて、何に困っているのか。どこで止まっているのか。何を言葉にできていないのか。どの前提を当然だと思っているのか。何が判断を止めているのかを確かめる必要があります。 5. 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、頭の中だけでつくられるものではありません。 相手と対話する。事実を確認する。前提のずれを見つける。因果関係を仮説化する。どの事実を先に見るかを決める。誰に何を確認するかを決める。どこまで自分で判断するかを決める。相手に当てて、反応を見る。結果から、次の判断基準を更新する。 この過程そのものが、判断経験になります。 つまり、AIに目的と背景を渡せる人は、AIへの指示が上手いだけの人ではありません。相手との関係性の中で事実を確かめ、目的をつくり、小さく判断し、その経験を言語化できる人です。 6. 必要経験設計とは何か 必要経験設計とは、AIに渡す「目的」と「その背景」を言語化できる人を育てるために、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、判断結果の更新、AIに伝えるための言語化を、仕事の中で意図的に増やす考え方です。 AI研修は必要です。AIツール導入も必要です。プロンプトの書き方も必要です。 しかし、それだけでは十分ではありません。 AIに渡す目的と背景をつくる経験がなければ、AIから出てくるものは整っていても、相手や組織の判断を動かしにくい。だからこそ、必要経験設計が必要になります。 7. AIに目的と背景を渡すために必要な5つの経験 ① 関係性をつくる経験 相手の本当の困りごと、迷い、不安、責任、前提のずれは、関係性がなければ見