AI時代のトリプルスキル研修 ～問いを立て、評価し、決断を下す力を磨く（インソース）

対象者

• 業務で生成AIを日常的に活用している社員
• 部下やチームメンバーに仕事での生成AI活用を促しているマネジャー

解決したい課題・悩み

• 「AI」あるいは「AIが得意な人」に仕事を奪われるという不安が現場に広がっている
• 仕事における生成AIと人間の役割分担の在り方を整理し、社内に示したい
• AIで業務が楽になった分、どこに力点を置いてスキルアップを図るべきかを知りたい

研修内容・特徴

• 生成AIの活用が浸透する中でも人間に求められる「問いを立てる力」「妥当性を評価する力」「決断を下す力」の「トリプルスキル」を体系的に学ぶ
• トリプルスキルを実務で連動して発揮される一連の思考プロセスとして整理する点が特徴。生成AIをパートナーとして活用しながら、成果につながる判断と行動を生み出す考え方と視点を身につけられる
• 生成AIと人間の協働イメージが明確になり、トリプルスキルを一つながりで活用し業務課題解決につなげる状態を目指す

プログラム例（1日）

1. AI時代に「人に残る仕事」とは何か
   1. 生成AIの進化とビジネス環境の変化
      【ワーク】一覧にした仕事を「AIに任せる仕事」と「自分が担う仕事」に仕分けるワーク
      ①ますます広がる生成AIの業務領域②迫られる「知的労働」の再定義
   2. 成果を左右する「トリプルスキル（3つの力）」
   3. ３つの力の連動性がカギを握る
2. アウトプットの質を左右する〜「問いを立てる力」
   1. なぜAI時代に「問い」が重要なのか
      ①問題解決力から問題発見力への価値のシフト
      ②問いの質がアウトプットの質を規定する
   2. 良い問いの基本要件とは
      ①目的〜何のために問うのか②範囲〜どこまでを対象とするのか③粒度〜どのレベルの答えを求めるのか
   3. 目的に合わせて質問を設計する
      ①ゴールを見据えた「逆算型質問」
      ②思考を拡げ深める「連鎖質問」
      【ワーク】具体的な状況を描写したケースを読んで、そこでどのような問いを立てるかを考えるワーク
3. 求められるクリティカルな視点〜「妥当性を評価する力」
   1. AIのアウトプットに潜むリスクとは
      ①誤情報や古い情報にもとづいている②バイアスや倫理的問題をはらんでいる③質問者におもねった回答になっている④目的や文脈に合った回答になっていない
   2. 妥当性を評価する基本視点
      ①前提は正しいか②論理に飛躍はないか③他の見方はできないか
   3. 人間にしかできないクリティカルな評価
      ①実用性の観点から評価する②倫理面の観点から評価する③組織の事情を勘案して評価する
      【ワーク】あるテーマのもとに生成AIが提案してきた内容の妥当性をクリティカルに評価するワーク
4. 責任と覚悟が問われる〜「決断を下す力」
   1. 意思決定とは何か
      ①AIに任せられる「判断」と人が担う「決断」②意思決定プロセスにおける人とAIの役割分担
   2. 意思決定を支える3つの要素
      ①経験と知見がものを言う〜前提条件の見極め②極めて主観的な判断基準〜価値観との整合③「有無」ではなく「取るか否か」〜リスクの捉え方
   3. 決断に伴う責任と覚悟
      ①利害調整の考え方②説明責任を果たすということ③決断を引き受ける姿勢
      【ワーク】実例を描写したケースを読んで、どのような思考プロセスで意思決定を下したのかを振り返るワーク
5. 「AI×トリプルスキル」による活用イメージ
   1. あらためて捉え直す３つの力の役割
      ①方向性を定めるための「問い」②答えの質を高めるための「妥当性の評価」③不確実性を引き受けて前に進むための「決断」
   2. 代表的なビジネスシーンでの活用例
      ①企画・戦略立案②業務改善・DX推進③人材配置・育成判断
   3. ３つのスキルが生み出す思考の進化
      【ワーク】自身の業務をトリプルスキルを活用して改善・進化させていくシナリオを描くワーク
6. まとめ

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