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、図解資料「AIで早くつくれた。その先の仕事は、よくなったか。― AI時代、『アート思考』と『判断デザイン』を一つの仕事でつなぐ理由」全22ページを公開しました。

「やり直しを減らしたい」「相手に役立ちたい」「理由を持って選び、条件が変わっても対応したい」。本資料は、こうした身近な仕事への思いを入口に、AIによる作業の効率化を、その先の仕事の進展と、次に使える判断経験へどうつなぐかを整理したものです。

当社は、2026年9月8日に、実務資料「AI時代のアート思考と判断デザイン」の図解26ページを公開しています。今回は、その実践を背景に、「なぜ、この二つを自分の仕事でつなぐ必要があるのか」を、学術研究・公開調査と日常の仕事の場面から解説します。

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本リリースでは、資料から9枚を抜粋して紹介します。詳しい実践方法、研究の対象と限界、参考文献を含む全22ページは、添付PDFでご覧いただけます。

早く終えた仕事を、受け取った人の側から見直す

最近、誰かに渡した資料や回答を、一つ思い浮かべてください。自分が完成させた時点ではなく、相手がそれを使った後まで振り返ると、何を確かめたくなるでしょうか。
会議資料に限らず、顧客への回答、見積書、引き継ぎ、点検や作業の記録など、自分の仕事を誰かが受け取り、次へ進む場面を手がかりに読める構成です。

P.3

その仕事で「もう少し考えてほしかった」と感じたことがあれば、依頼したときのやり取りにも戻ってみます。言葉にして伝えたことと、伝えずに期待していたことは、どこまで一致していたでしょうか。
当社の既公表資料でも、担当者だけを見直す対象にせず、依頼する側の想定も、実際の仕事と照らして確かめることを重視しています。

P.4

AIの成果を、作成時間だけで決めない

生成AIに関する実証研究では、特定の文章課題での時間短縮や成果物の評価向上、実務でのメール業務の時間短縮などが報告されています。
一方で、生成AIを用いた研究でも、対象となる仕事や課題、使い方、評価指標によって、確認される効果は異なります。
本資料では、これらの数値を「AI全体の効果」としてまとめず、何を対象に、何を測り、どこまで確認できた研究なのかを分けて紹介します。そのうえで、読み手自身の仕事では、速さ以外に何を確認する必要があるかを考える材料にします。

P.5

掲載した研究結果は、それぞれの対象・課題・実施時点におけるものです。最新のAI全般の能力や、日本のすべての職場で同じ効果が生じることを示すものではありません。

「AIの誤りを見つける」だけでは、終わらない

ここで、AIが作成した資料に、事実の誤りが一つもなかった場合を考えてみます。それでも、その資料を使う相手が何を必要としているか、いま何を扱うべきかを、確かめる必要はないでしょうか。
本資料は、出力の正確さを確認することに加えて、その出力を求めた自分たちの仕事の捉え方も、見直す対象にすることを提案します。

P.7

当社が本資料で扱うアート思考は、単に自由なアイデアを出すことではありません。まだ十分に捉えられていない現実を図・文章・試案などにし、その形や他者、実際の状況との応答から、見方・問い・価値仮説をつくり直す実践です。
考えを完成させてから人に見せるのではなく、まだ説明できないところを残したまま、仕事に触れ直してみる。次の図は、相手の説明を聞く場面だけでなく、自分がつくったものを見返す場面にも重ねて読むことができます。

P.8

よいと思ったことを、引き受けられる選択へ

新しい可能性に気づいたとき、その案をすぐに実行したくなることがあるかもしれません。しかし、その変更によって担当や負担が変わる人、別の条件を守らなければならない人からは、異なる問いが返ってくる可能性があります。
ここで必要になるのが、気づきに賛同してもらうことだけではなく、何を根拠に、誰が、どの条件で選ぶかを確かめられる仕事です。

P.9

当社の判断デザインは、判断する本人の考え方だけでなく、必要な情報、選べる範囲、相談する条件、実行後の結果を知る機会など、判断経験が生まれる仕事の状態を扱います。個人の実践を一仕事の設計へ、さらに組織で使える仕組みへつなぐ体系として整理しています。

一つの仕事でつなぐのは、気づきと実行を別々にしないため

見方を見直しても、次の依頼や選ぶ条件に反映されなければ、気づきと実務が離れたままになることがあります。一方、対応を決めて実行しても、その理由と結果を照合する機会がなければ、次に何を確かめ直すべきかを残せません。
本資料では、見方を見直した対象、確認した現実、選んだ対応、実行後の結果を、同じ一仕事としてたどれるようにすることを提案します。

P.10

「一つの仕事でつなぐ」とは、一人がすべてを抱えるという意味ではありません。関わる人が、目的・根拠・条件を共有し、何を引き受け、何を次の人へ渡すかを明らかにすることです。
また、アート思考から判断デザインへ、毎回同じ順番で進む手順でもありません。実行後にわかったことから、最初の見方や問いへ戻ることも含めて扱います。

新しい課題を増やす前に、最近の一件から

すべての仕事を、最初から問い直す必要はありません。目的や基準、手順が明確な仕事では、それらを適切に使い、知識・情報・権限・時間が足りない場合には、その不足を支えることを優先します。
AIも、別の見方や問いの候補、仮の形をつくる補助として使えます。ただし、AIや自分の推測による説明と、相手や現場で確認した事実は分け、採用の条件と結果を確かめる仕事を残します。
最初の一歩は、新しい研修課題を用意することではなく、最近の仕事で実際に使った依頼文と成果物を、一組並べることです。

P.15

本資料の位置づけと、研究の扱い

本資料は、AIと仕事、設計、相手理解、関心に関する公開研究・調査と、当社の既公表資料を接続した実務解説です。図を介した設計における「見ること」の研究、対話による相手理解の研究、関心の発達に関する理論モデルなどを、実践を考える背景として参照しています。
これらの背景研究が、「アート思考」と「判断デザイン」を組み合わせた本資料の職場実践全体の効果を、直接検証したわけではありません。 本資料自体も、その組み合わせによる育成効果や業績向上効果を、新たな比較実験で実証した報告ではありません。
「手戻りを減らす」「相手に役立つ」「次も判断できる」は、実践で目指し、確かめる状態として扱います。見方・問いに何が起きたか、判断・行動がどうなったか、業務の結果と次の活用はどうだったかを分け、一件の好結果だけで方法全体の効果を断定しません。
また、本資料の「アート思考」は、当社が実践・記録・検証のために提示している定義に基づきます。アート思考一般の唯一の定義や、芸術全般の価値を説明するものではありません。

資料概要

資料名：AIで早くつくれた。その先の仕事は、よくなったか。― AI時代、「アート思考」と「判断デザイン」を一つの仕事でつなぐ理由
形式・構成：図解22ページ
- P.1〜P.15：表紙・導入・本編
- P.16〜P.19：研究補論
- P.20〜P.22：参考文献・当社の既公表資料

対象：仕事を担当する方、依頼・承認する方、人材育成・組織開発・AI活用を推進する方など。
参照基準日：2026年9月9日
発行：リクエスト株式会社｜組織行動科学(R)
閲覧方法：本リリースの添付PDFから、全22ページをご覧いただけます。
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組織行動科学(R)について

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。

リクエスト株式会社について

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。



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
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