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AI時代の必須スキル「判断力」を磨く!100問セルフサーベイが無料公開、実践診断も開始

AI時代に求められる「判断力」を可視化

AI時代の判断デザイン100問セルフサーベイの案内

このセルフサーベイは、単に知識を問うものではありません。日々の仕事における判断行動や、判断を支える仕事の条件が整っているかを、100の質問を通して客観的に振り返ることを目的としています。しかも、この100問はすべて無料で公開されており、ご自身で評価・運用できる方は、追加費用なしで継続的に利用できます。

なぜ今、「判断デザイン」が注目されるのか?

「判断デザイン」とは、個人が実際の仕事の中で事実を確認し、目的を明確にし、選択肢を比較検討し、守るべき条件を認識し、結果を確かめて次の判断へとつなげる一連のプロセスを指します。良い行動の背景には良い判断があり、良い判断の前には確実な事実確認があるという考え方に基づいています。

判断力を育む仕事の設計に関する概念体系

意思決定の6段階サイクル

このサーベイの大きな特徴は、AIの利用に関する設問が含まれている点です。AIを単なる「答え」としてではなく、「判断材料」として適切に活用するための視点も盛り込まれており、まさにAI時代に即した内容と言えるでしょう。

また、このサーベイは980社・33.8万人の働く人々のデータを基盤とした「組織行動科学®」の研究・教育開発を行うリクエスト株式会社が提供しています。組織行動科学®とは、組織で働く人の思考と行動が「なぜ起こり、なぜ続くのか」を解明し、より良く再現するための学問です。

組織行動科学の紹介、ロボット

100問セルフサーベイの対象者と活用方法

このサーベイは、管理職や経営者だけでなく、日々の仕事の中で判断を求められるすべての人が対象です。一般社員、担当者、専門職、育成担当、人事、経営企画など、幅広い役割の人々が自身の判断力を点検できます。

100問すべてを回答する必要はなく、ご自身の役割に該当する範囲で回答することが推奨されています。重要なのは、質問をすべて埋めることではなく、「必要だったのに実施していなかった判断行動」や「判断するために不足していた仕事条件」を具体的に見つけることです。

回答方法のポイント

  • Q1~80は過去90日、Q81~100は過去12か月を対象とします。

  • 必要だった仕事を最大3件思い出し、「実施件数/対象件数」で回答します(例:2/3、0/1)。

  • 「N=機会なし」「U=確認不能」「X=役割対象外」「R=回答しない」と区別します。

  • Q61~70では、必要な仕事条件が整っていた件数を回答します。

判断デザイン 100問セルフサーベイ|全設問

A|事実を確かめる Q1~Q10

  • Q1.判断の根拠にした情報について、元の記録・現物・当事者のいずれかに当たって確かめたか

  • Q2.「やる気がない」「厳しい」などの評価を、実際の発言・行動・数値に置き換えて捉えたか

  • Q3.確認済みの事実と、自分の解釈を分けて扱ったか

  • Q4.分かっていないことを、分かったこととして扱わずに明示したか

  • Q5.判断材料にした情報の対象期間を確認したか

  • Q6.数字や割合を比較する前に、母数を確認したか

  • Q7.比較対象どうしで、指標や言葉の定義が同じかを確認したか

  • Q8.一部の事例を全体の話として使う前に、どこまでの対象を見た情報か確認したか

  • Q9.自分の見立てと合わない事実も、判断材料に含めたか

  • Q10.判断した時点の事実を、後からたどれる形で残したか

B|問いを置き、原因仮説を確かめる Q11~Q20

  • Q11.施策を考える前に、目指す状態と実際の状態の差を具体化したか

  • Q12.同じ仕事でも、うまくいった場面といかなかった場面の条件を比べたか

  • Q13.目についた問題を、そのまま原因とみなさず、「なぜ起きたのか」という問いを置いたか

  • Q14.原因を確かめる必要がある場面で、二つ以上の原因仮説を挙げたか

  • Q15.原因仮説ごとに、それを支える事実があるかを確認したか

  • Q16.自分が有力と考えた原因仮説が誤りだと分かる事実・条件を考えたか

  • Q17.仮説が成り立たない事例がないか、実際に探したか

  • Q18.仮説を見分けるために、次に確かめる事実を具体的に決めたか

  • Q19.決めた追加確認を、現物・記録・当事者への確認で実行したか

  • Q20.追加確認の結果が当初の見立てと違ったとき、原因の見立てを見直したか。

C|相手の「要望」ではなく「仕事」を見る Q21~Q30

  • Q21.相手の要望を受けたとき、その要望で何の仕事を前へ進めたいのかを本人に確かめたか

  • Q22.相手が「できた」と判断する完了条件を確認したか

  • Q23.相手が指定した期限について、その日までに必要な理由を確かめたか

  • Q24.相手の仕事が、どの工程で止まっているかを確認したか

  • Q25.自分の仕事の前工程で、何が整っている必要があるかを確認したか

  • Q26.自分の成果物が、次の工程でどう使われるかを確認したか

  • Q27.要望した本人以外に、対応の影響を受ける人を確認したか

  • Q28.相手の仕事を妨げている制約を、推測ではなく本人や関係者に確かめたか

  • Q29.要望どおりに対応すると、本来の目的を損なうおそれがないかを検討したか

  • Q30.初めの問題設定が違うと分かったとき、解くべき問題を関係者と捉え直したか。

D|守る条件を確認し、選択肢を比べて決める Q31~Q40

  • Q31.判断を進める前に、「今回は何を決めるのか」を言葉にしたか

  • Q32.法令・安全・品質など、その仕事で必ず守る条件を確認したか

  • Q33.守る条件を満たさない案を、候補から外したか

  • Q34.案を選ぶ前に、比較する基準を明らかにしたか

  • Q35.実行可能な複数の案を、同じ基準で比べたか

  • Q36.必要に応じて、現状維持・延期・中止も比較する案に含めたか

  • Q37.自分が決めてよい範囲と、承認が必要な範囲を確認したか

  • Q38.相談・承認が必要な条件に当たったとき、実行前に所定の相手につないだか

  • Q39.作業を止める条件に当たったとき、止める・退避するなど定められた初動を取ったか

  • Q40.採用した案を選んだ理由を、見送った案との違いとともに残したか

E|AIを、確認済みの答えではなく判断材料として使う Q41~Q50

  • Q41.AIを使う前に、AIに任せる工程を決めたか

  • Q42.AIへ入力する情報が、社内ルール上、入力してよいものか確認したか

  • Q43.AIに、確認済みの事実と自分の推測を区別して伝えたか

  • Q44.AIが示した原因説明について、別の原因でも説明できないかを検討したか

  • Q45.AIの説明が成り立つ前提を、今回の仕事の条件と照合したか

  • Q46.AIが示した重要な根拠を、元の資料や当事者への確認で確かめたか

  • Q47.AIの案に、現場で守るべき条件の抜けがないか点検したか

  • Q48.AIがそう言ったからではなく、確認した事実を理由に採否を決めたか

  • Q49.AIの出力で確認できない内容を、未確認と分かる形で扱ったか

  • Q50.重要な業務判断にAIを使ったとき、利用した出力と人が確認した内容をたどれるように残したか

F|結果を確かめ、次の判断を更新する Q51~Q60

  • Q51.実行前に、結果を確かめる時期を決めたか

  • Q52.実行前に、何が起きれば狙いどおりかを定めたか

  • Q53.振り返るとき、計画していた行動と実際に行った行動を分けて確認したか

  • Q54.実行後の相手・関係者の反応を、実際の言動で確認したか

  • Q55.自分の作業の完了だけでなく、後工程の結果まで確認したか

  • Q56.期待した成果以外に、不利益や新しいリスクが生じていないかを確認したか

  • Q57.結果の良し悪しとは分けて、判断時点の情報に照らして判断過程を振り返ったか

  • Q58.結果を説明するとき、実際に起きたことと原因の推測を分けたか

  • Q59.学びを、「どの条件なら、何をするか」という次の仮の判断基準にしたか

  • Q60.次の類似場面で、その仮の判断基準を実際に試したか。

G|判断できる仕事条件が整っていたか Q61~Q70

  • Q61.取り組む仕事の目的を、仕事を始める時点で確認できる状態だったか

  • Q62.何を満たせば完了かを、仕事を始める時点で確認できる状態だったか

  • Q63.判断に必要な情報へ、必要な時点でアクセスできたか

  • Q64.標準的な進め方がある仕事では、現行の手順を参照できたか

  • Q65.手順で扱えない例外に直面したとき、参考にできる経験や支援があったか

  • Q66.自分が決めてよい範囲が、任せられる時点で明らかだったか

  • Q67.判断のために事実を確かめる時間が、仕事の中に確保されていたか

  • Q68.決めたことを実行するために必要な資源を、実際に使えたか

  • Q69.相談・承認が必要になったとき、判断期限に間に合う相談先があったか

  • Q70.振り返りを行う時間が、業務として確保されていたか。

H|他者の判断経験を、仕事の中に設計する Q71~Q80

  • Q71.支援を始める前に、誰の、どの仕事場面を支援するかを具体的に決めたか

  • Q72.メンバーが判断に詰まったとき、本人の能力と決めつけず、仕事の条件の不足を確認したか

  • Q73.手順や基礎知識を知らないメンバーには、必要な内容を具体的に教えたか

  • Q74.仕事を任せるとき、本人に経験してもらう判断の箇所を決めたか

  • Q75.任せる判断の大きさを、本人が扱える範囲に調整したか

  • Q76.任せる前に、守るべき条件を本人と共有したか

  • Q77.任せる前に、相談・承認・停止が必要になる条件を本人と共有したか

  • Q78.安全に本人が考えられる場面では、答えを渡す前に本人の見立てを聞いたか

  • Q79.自分の関わりの効果を、感謝や納得の言葉ではなく、その後の仕事上の行動で確認したか

  • Q80.振り返りで残った課題を、本人が次の仕事で試す機会につないだか。

I|経験を、他の人が使える組織の知識にする Q81~Q90

  • Q81.マニュアルを見直すとき、実際のつまずきが生じた作業や判断の箇所を特定したか

  • Q82.手順どおりに進めても結果が違った事例について、条件の違いを残したか

  • Q83.ベテランの判断を共有するとき、結論だけでなく、その人が着目した事実を残したか

  • Q84.事例を共有するとき、その選択をした理由を残したか

  • Q85.共有する判断基準に、使える条件・使えない条件を示したか

  • Q86.現行の手順から、判断事例と実施結果をたどれるようにしたか

  • Q87.他の人が、その判断事例や基準を実際の仕事で使えるかを確認したか

  • Q88.他の人が使った結果を、判断基準の見直しに反映したか

  • Q89.改訂した手順や判断基準は、所定の承認を経てから使用したか

  • Q90.業務上の問題に対し、マニュアル以外の仕事の仕組みも変更対象として検討したか

J|経営判断・幹部育成・人的資本投資につなぐ Q91~Q100

  • Q91.経営上の重要な判断を、まだ決められていない案件も含めて一覧で把握したか

  • Q92.個別案件だけでなく、案件間の優先順位を比較して経営資源を配分したか

  • Q93.重要な判断ごとに、最終的に決める責任者を明確にしたか

  • Q94.不確実性が高い判断では、途中で見直す・止める条件を実行前に定めたか

  • Q95.次の経営を担う人に、権限を限定した実際の経営判断を担当させたか

  • Q96.幹部候補者を評価するとき、本人が判断した部分と上司が判断した部分を分けたか

  • Q97.「自社のどの強みが、誰への価値と成果につながるか」という見立てを、実際の事業結果で確かめたか

  • Q98.人材育成などへの投資について、学んだことが実務で使われたかを確認したか

  • Q99.人への投資から業務成果・企業価値につながる経路について、未確認の部分を明示したか

  • Q100.人への投資による成果だと説明する前に、他の施策や外部環境の影響を検討したか。

自己評価と次へのステップ

サーベイの結果は、総合点や偏差値、合否といった形式ではなく、「対象内全件実施」「未実施あり」「確認不能」「機会なし/役割対象外」「仕事条件の不足」に分類されます。これは、個人の能力全体を評価するのではなく、直近の仕事で「実施しなかった具体的な行動」や「不足していた仕事条件」に焦点を当てるためです。

回答後は、現在の仕事で特に重要だと考える3項目を選び、次の具体的な行動計画を立てます。例えば、「次のどの仕事で試すか」「何の行動を変えるか」「どの条件を誰が整えるか」「いつ、何を事実として確認するか」といった具体的なステップを設計します。安全・品質・法令・情報管理に関わる不足は、他の項目と相殺せず優先して対応することが重要です。

プロによる有料「判断デザイン 実践診断」

「サーベイに回答したものの、結果をどう解釈すればよいか分からない」「多数の未実施項目から優先順位を決められない」といった方のために、有料の「判断デザイン 実践診断」も提供されています。

この診断では、100問の回答に加え、具体的な仕事事例や記録、成果物などを照合し、未実施・確認不能・機会なし・役割対象外・仕事条件の不足を明確に区別します。そして、次に変えるべき3項目を実際の仕事に落とし込むための具体的な支援が受けられます。

個人、管理職、チーム、人事・教育部門、経営・経営企画部門など、幅広いニーズに対応しており、料金は対象人数や確認範囲、実施方法に応じて個別に見積もられます。例えば、「ほぼ全項目を『できている』と回答したが具体例を示しにくい」「本人と上司の評価が異なる」といったケースで特に有用です。

この機会に、ご自身の判断力を深く掘り下げ、AI時代を乗りこなすための確かなスキルを身につけてみてはいかがでしょうか。

リクエスト株式会社について

リクエスト株式会社が運営する8つの研究機関

リクエスト株式会社は、「より善くを目的に」を掲げ、980社・33.8万人の働く人のデータに基づく「組織行動科学®」を基盤に、組織で働く成人の研究と教育開発を行っています。

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