提供组织行为科学®的Request株式会社（总部：东京都新宿区，代表董事：甲畑智康）发布了报告「解构与重构学习如何在工作中扎根？从判断的转变曲线与判断经验设计看实践知识的形成过程」。 Request株式会社以980家公司、33.8万名工作者的业务经验数据为基础，持续分析组织中判断、行动和角色转变的实际情况。同时，也累积了在980家企业中，支持负责销售等客户接触点的员工进行角色转变的经验。 随着生成式AI的普及，查找知识、整理信息、参考既有案例、依循缺省进程处理等工作，未来将更易于由AI承担。另一方面，企业现场剩下的是，考量每个客户的差异、每个项目的限制、现场条件的不同、关系人优先级的差异，来决定要确认什么、要重视什么、在多大程度上使用先例、以及从何处改变推进方式的工作。换言之，在AI时代，区分企业优劣的并非知识量本身，而是能够承担判断的人才，在工作中获得多少培养与扎根。 然而，现实中，培养判断力的经验在企业工作中正逐渐减少。Request株式会社针对980家公司、33.8万人进行的分析也显示，随着依循先例进行、以主管确认为前提行动、精确运行缺省进程等作业的合理化，考量条件差异思考、将判断理由语言化、并根据结果更新标准的经验，更容易从工作中流失。 本报告是三月发布的一系列报告的续篇，从判断的转变曲线和实务流程两方面，整理了解构与重构学习如何通过判断经验设计在实务中扎根。 过去的发布中，讨论了「库存型产业所需的判断设计」、「82%企业中判断经验的减少」、「『两种判断』与『两种知识』的划分」，以及...