仕事の見方を広げる ／ 研究と体験から
考え方が、
仕事で見ること、
選ぶことを変える。
誰の、どんな状態を目指すか。
それによって、確かめる事実も、問いも、使う方法も変わります。
AIと働くときも、何を目指して使い、何を成果として確かめるかが、依頼や判断の基準になります。
| 大切にすること | 確かめること |
|---|---|
| 作成時間を減らす | どこを省き、何をAIに任せられるか。 |
| 相手の判断を助ける | 何を決める会議で、どんな事実が必要か。 |
| 次の仕事へ生かす | 使った相手に何が起き、何を見直すか。 |
資料をつくる、その先へ。
相手が判断できたかまで確かめると、
次の仕事で見直すことが見えてきます。
仕事で一つ試し、相手の反応から、
自分の見方と判断を育てる。
01 ／ 同じ場面を、違う見方で
今、気になる場面から。
まず確かめたいことを選び、別の見方や新しい事実と比べます。
- 1見るところを選ぶ
- 2新しい事実と比べる
- 3仕事で使う問いを持ち帰る
01 ／ 2つの場面
自分の仕事を進める
取りかかる前や、いつもと違うときに。
02 ／ 3つの場面
相手と仕事を進める
話し合う・提案する・任せるときに。
03 ／ 1つの場面
新しい役立ち方を探す
相手の工夫や、想定と違う使い方から。
02 ／ なぜ、考え方が重要なのか
何をよい仕事と考えるかで、
問いも、使う方法も変わる。
ここでは考え方を、何を大切にし、どの事実に注目し、どう判断し、結果から何を見直すかという、物事の捉え方として扱います。
「新しい依頼が届いた」という同じ出来事からも、相手の目的、完成のイメージ、進める条件など、確かめる先は複数あります。何に注目し、何を実現する仕事と捉えるかによって、集める事実や選ぶ行動が変わります。そして、何を問い、何を試すかによって、得られる情報も変わっていきます。
自分の時間に加え、相手が進められることや周囲の負担まで見る。
見聞きした事実と、自分やAIが立てた見立てを照らし合わせる。
案を選ぶ理由と、使った後に確かめる反応を具体的にする。
- 01
目的誰の、どの状態を
相手が使える状態へ
目指すか - 02
注目何を見て
記録の必要な事実へ
確かめるか - 03
捉え方何が起きていると
複数の可能性を比べる
考えるか - 04
行動どの案を選び
一つ選んで、試す
何を試すか - 05
反応何が起き
相手の反応から見直す
何を見直すか
得られた反応から、見るところ・捉え方・目的も確かめ直す。
仕事の知識、時間、権限、道具、周囲の支援も、この往復を支えます。
このつながりは、以下の研究を手がかりにした本ページの実践上の整理です。それぞれの研究が調べた範囲を確かめながら、仕事に当てはめます。
効率を、相手に届く価値へつなぐ。
手順や道具で、自分の負担を減らす。その余力で、相手が仕事を進められる条件を確かめる。作業が終わったことと、相手が使えたことの両方を、成果として見ます。
方法を良くする。価値も問い直す。
今求められる価値を、より確かに届ける。相手の工夫から、新しく役立つ可能性を探る。見えた事実に応じて、続けることと、見直すことを選びます。
連続体験 ／ 選んだ理由を、次の判断へ
経験から、
考え方を育てる。
目的を選び、起きたことと照らし合わせる。残す基準と見直すことを、次の仕事へつなげます。
書かずに、選択肢を選んで進めます。
はじめに目的と理由を選ぶ
その後事実と照らす
次の場面へ別の場面で使う
体験の背景を読むこの体験と、研究との接点＋
後の結果が、判断への評価を変える。
Aiyerほか（2023）の比較の要点
相対的に高い
相対的に低い
結果の違いが、そこへ至る判断の評価にも影響していました。
この体験では、最初に選んだ理由を残し、後から分かった事実と照らします。相手や周囲に起きたことから、次にも使う基準と、確かめ直す条件を考えます。
研究の方法と原典を読む
医療の仮定の場面を使った、事前登録による追試と拡張です。意思決定時の情報が同じでも、後の結果によって判断への評価が変わることが報告されました。
Aiyer, S., et al.（2023）. Outcomes Affect Evaluations of Decision Quality: Replication and Extensions of Baron and Hershey’s (1988) Outcome Bias Experiment 1. International Review of Social Psychology, 36(1), 12.
論文の掲載情報 ↗ · 論文本文（英語）↗
場面が変わったら、どこを比べるか。
次に何をするか
誰が決められるか
資料づくりで考えた基準を、依頼への返信でも使い直す。その際に、共通点と違う条件の両方を見ます。
経験の共通点と、別の場面への応用の研究 ↓
経験を振り返ることと、その後の成績の研究 ↓
一連の場面と選択肢は、これらの知見を手がかりにした当社の実践上の提案です。研究の対象や方法は、各解説と原典から確認できます。
03 ／ 考え方を、自分の経験にする
大切にすることを、
仕事の選択と、その後へ。
考え方は、何を選び、相手に何が起きたかに表れます。創業者の歩み、AIとの協働、次の一回の実践から、そのつながりをたどります。
創業者の歩みから経験が、目的を変える。理念が、判断を支える。稲盛和夫と吉田忠雄の公式記録から、考え方と実践の関係を読む。＋
京セラ創業者 ／ 稲盛和夫
社員の声から、会社の目的を捉え直す。
京セラの公式記録では、1961年、社員11人が待遇と将来の保証を求めました。交渉を経て、稲盛は会社の目的を捉え直し、1967年に従業員の幸福と社会への貢献を経営理念として定めました。
ここから読み取れるのは、考え方自体も、相手の声と現実に向き合う中で形づくられるということです。
京セラの公式記録 ↗YKK創業者 ／ 吉田忠雄
善の巡環を、成果の分け方へつなぐ。
吉田忠裕の回想では、忠雄は「善の巡環」を、付加価値を三者へ分ける方針や、海外で得た利益を現地へ還元する方針へつなげていました。
大切にする考えは、誰に価値を届け、得られた成果をどう分かち合うかという、具体的な選択に表れています。
YKK掲載・吉田忠裕の回想 ↗一人の経験を、組織で使える経験へ。
京セラは事例の検討や討議、社員の実践体験の共有を行っています。YKKは2026年、理念・歴史の研究を実践と人材育成へつなぐフィロソフィーアカデミーを設けました。考え方の共有を、仕事で使い、確かめる機会へつなぐ取り組みです。
これらは企業による歴史・取り組みの記録です。実践を考える材料として読み、経験から学ぶ過程は、対象と方法が明らかな研究も手がかりに考えます。
AIと働くとき速くつくれる力を、誰の何に向けるか。作業の速さ、相手への価値、自分に残る判断の力を確かめる。＋
AIは、情報を整理し、案を広げ、別の見方を比べる協働相手になります。本ページでは、その力を生かすために、誰の何をよくするか、何を根拠に選ぶか、実際の反応から何を見直すかを、人が確かめ続けることを提案します。
項目の並べ方や、比較する切り口を出す。
人員の応援を決めるなら、時間帯別の仕事量を確かめる。
足りなかった事実や、新しく見えた必要を次の報告へ。
何を成果と考えるかによって、AIへの依頼も、集める事実も、完成の判断も変わります。
成果が出ることと、力が身につくことを確かめる。
コンサルタントの実験では、AIで速さと質が改善した課題と、正答率が下がった課題がありました。高校数学の実験では、AI使用中の練習成績と、支援を外した後の試験成績が異なりました。役立ち方は、課題と支援の設計によって変わります。
顧客対応担当者5,172人への導入を分析した研究では、1時間当たりの平均解決件数が増え、経験の浅い担当者ほど改善しました。AIが経験から学ぶことを支える可能性も示されています。Brynjolfssonほか（2025） ↗
自分の仕事で育てる選んだ理由と、起きたことを、次の一件へ。方法を調整する。見ていた事実や、目指す状態も確かめ直す。＋
本ページでは、相手に役立つことを、自分と周囲も続けられる仕事にすることを大切にします。相手が何をできるようになるか、自分や周囲にどんな負担が生じるかまで具体的にし、実際の反応に照らして確かめます。
- 試す前選ぶ理由を持つ
「時間帯ごとの件数が分かれば、応援が必要な時間を相談できる」と予想する。
- 仕事で使う相手の反応を見る
件数は分かったが、難しい問い合わせにかかる時間も必要だと分かった。
- 次の一件見方を更新する
件数に加えて、内容と対応時間を見る。同じ整理が使える条件も確かめる。
方法：時間帯の区切りや、資料の見せ方を調整する。
目的・見立て：応援人数を決める先に、問い合わせた人が必要な回答を得て、仕事を進められる状態を目指す。そのために、回答までの待ち時間や解決したかも確かめる。
相手の工夫から、新しく役立つ使い方が見つかることもあります。そのときは、何を届ける仕事かという目的自体も確かめ直します。
判断する練習を繰り返す研究や、仕事の後の振り返りを扱う研究は、この進め方を考える材料になります。経験から学ぶには、結果を確かめる時間、相談相手、選べる範囲も必要です。
このページの選択体験で、見るところを比べる。実際の仕事で一つ試す。起きたことを確かめ、条件の違う次の一件で使い直す。考え方を、自分の判断として育てていきます。
04 ／ 研究から、仕組みを理解する
考え方は、仕事のどこに働くか。
10本の研究を、比較から読む。
仕事の意味をどう捉えるか。何を見て、どう判断するか。学んだことを次にどう使うか。経験からの学習とAIとの協働も含め、10本の研究で比較された条件と結果を、図からたどれます。仕事で使う問いは、それぞれの知見を踏まえた実践への提案です。
ミニ図と要点から選び、詳しく知りたい研究を開けます。
相手への利益自分への利益質問紙への回答1か月後の
仕事の記録を比較研究 01 ／ 誰に役立つ仕事か仕事が誰に役立つかを知ると、取り組みは変わるか。奨学生への利益を知った群で、寄付の約束件数が増えた。大学の寄付募集担当者33人Grant (2008) · 職場での無作為割付実験研究を読む閉じる
仕事の記録を比較研究 01 ／ 誰に役立つ仕事か仕事が誰に役立つかを知ると、取り組みは変わるか。奨学生への利益を知った群で、寄付の約束件数が増えた。大学の寄付募集担当者33人Grant (2008) · 職場での無作為割付実験研究を読む閉じる
- 対象
- 大学の寄付募集を電話で行う担当者33人。図は実験1。
- 比較したこと
- 奨学生への利益を伝える体験談／自分への利益を伝える体験談／質問紙への回答。
担当者1人あたり・1週間の寄付の約束件数の平均。介入前と、1か月後の各1週間を比較しています。
奨学生への利益を読む
12人 ／ 奨学金が生活に役立った体験談
自分への利益を読む
10人 ／ 仕事がキャリアに役立った体験談
質問紙に答える
11人 ／ 体験談を読む介入は行わない
相手への利益を知った群では、前後の変化が大きかった。
Grant (2008), 実験1・Table 1, p.113。棒の共通範囲は0〜25件。人数は計33人。平均値を示し、開始時の値は群ごとに異なります。
結果から分かること
奨学生の体験談を読んだ群では、寄付の約束件数と金額が増えました。時間による変化は三群で異なり、ほかの二群の前後差は統計的に有意ではありませんでした。
仕事で使うなら
目標の数字とともに、その仕事が相手の何を可能にしたかを、具体的な事実から共有することが考えられます。
この仕事の先で、誰が何をできるようになりますか。その変化を、どの事実から確かめられますか。
適用するときの確認点
小規模な職場研究で、開始時の成績にも群間差があります。長期持続や全職種での効果、何を善い目的とするかまでは、この研究から決まりません。
詳しい方法と、原典を読む
研究の方法
担当者を3条件へ割り当て、体験談を読む群では2話を読んで担当者同士で話しました。受益者本人との対面はありません。前後の業務記録を比較しています。別の2実験ではライフガードと新任の寄付募集担当者を調べ、個人の特性・価値観による違いも検討しています。
Grant, A. M. (2008). The Significance of Task Significance: Job Performance Effects, Relational Mechanisms, and Boundary Conditions. Journal of Applied Psychology, 93(1), 108–124.
DOI: 10.1037/0021-9010.93.1.108
何を見るか選択・学習結果から、
見るところも変わる研究 02 ／ 見るところと、学ぶこと何を見るかと、何を学ぶかは、どう関わるか。見るところと、結果から学ぶことの双方向の関係が示唆された。画像を選ぶ実験・分析対象25人Leong (2017) · 視線・脳活動の計測とモデル比較研究を読む閉じる
見るところも変わる研究 02 ／ 見るところと、学ぶこと何を見るかと、何を学ぶかは、どう関わるか。見るところと、結果から学ぶことの双方向の関係が示唆された。画像を選ぶ実験・分析対象25人Leong (2017) · 視線・脳活動の計測とモデル比較研究を読む閉じる
- 対象
- 分析対象25人。三種類の画像を組み合わせた選択課題。
- 比較したこと
- 注意が選択だけ、学習だけ、両方に関わるモデルなどを比較。
三つの選択肢の構造
顔・名所・道具を組み合わせた画像から、一つを選ぶ課題。記号と絵は、画像の種類と組み合わせを示しています。
得点の手がかりは一つの種類
たとえば「道具」の中の特定の画像が、得点につながりやすい。
選ぶ → 得点の有無を知る
この試行を繰り返す。
顔・名所・道具の
どこを見るか
何を選び、結果から
どの特徴の価値を更新するか
Leong et al. (2017), Figure 1・モデル比較に基づく簡略図。A〜Cは画像の区別を示す記号。矢印は研究が示唆する双方向の関係。
結果から分かること
注意を向ける先が選択と学習の両方に関わるモデルが、行動データをよく説明しました。得点の経験に応じて注意の向け先も変わり、双方向の関係が示唆されました。
仕事で使うなら
結果を振り返る際に『何が起きたか』とともに、『自分はどこを見ていたか』も確かめる方法が考えられます。
相手の反応のうち、見ていたことと、まだ見ていないことは何ですか。
適用するときの確認点
限られた実験課題での計測とモデル分析です。職場の複雑な関係や成果を直接検証したものではなく、注意と学習の因果をあらゆる場面で確定するものでもありません。
詳しい方法と、原典を読む
研究の方法
顔・名所・道具を組み合わせた三つの画像から一つを選び、得点の有無を知る課題。得点の手がかりとなる種類と画像は25試行ごとに変わりました。視線・脳活動・選択を記録し、複数の学習モデルを比較しています。
Leong, Y. C., Radulescu, A., Daniel, R., DeWoskin, V., & Niv, Y. (2017). Dynamic Interaction between Reinforcement Learning and Attention in Multidimensional Environments. Neuron, 93(2), 451–463.
DOI: 10.1016/j.neuron.2016.12.040
同じ問題①②③物体で分類② ＋ ③斜面に注目原理で分類① ＋ ③解き方に注目研究 03 ／ 問題の捉え方と、使う知識何の問題と捉えるかで、使う知識は変わるか。初心者は物体、熟達者は原理を手がかりに分類する傾向。物理の博士課程学生8人・学部生8人Chi (1981) · 熟達者と初心者の比較研究を読む閉じる
- 対象
- 実験1は、物理の博士課程学生8人と、力学を学んだ学部生8人。
- 比較したこと
- 同じ24問を、解き方が似ていると思うもの同士に分類し、理由を説明。
原論文の分類例から
絵は登場する物体の模式図。斜面が登場する②と③も、解くための原理は同じとは限りません。
初心者の分類例
登場する物体・配置に注目
熟達者の分類例
解くための原理に注目
③を何と同じ問題と見るかが、違っている。
Chi et al. (1981), 実験1・Figures 1–2の一部を整理。分類の傾向を示す例で、全員が同じ分類をしたという意味ではありません。
結果から分かること
熟達者は背後にある物理原理、初心者は登場する物体などの表面的な特徴を手がかりにする傾向が示されました。問題の捉え方と知識の整理のされ方が結びついていました。
仕事で使うなら
出来事を『手順』『判断材料』『任される範囲』など複数の観点から見て、必要な知識や支援を探すことが考えられます。
いまの出来事を、何の問題として捉えていますか。別の捉え方はありますか。
適用するときの確認点
物理という特定領域での熟達者・初心者の比較です。知識や経験の違いも含まれるため、考え方だけの独立した効果や、あらゆる仕事への転用は示していません。
詳しい方法と、原典を読む
600人について、同じ結果200人が助かる＝400人が亡くなる表現を変えて、
選択を比較研究 04 ／ 案の示し方と、選択同じ内容でも、示し方で選ぶ案は変わるか。等価な案でも、示し方で選ばれる割合が異なる。仮定の対策を選ぶ152人・155人の二群Tversky (1981) · 異なる回答者群の選択を比較研究を読む閉じる
選択を比較研究 04 ／ 案の示し方と、選択同じ内容でも、示し方で選ぶ案は変わるか。等価な案でも、示し方で選ばれる割合が異なる。仮定の対策を選ぶ152人・155人の二群Tversky (1981) · 異なる回答者群の選択を比較研究を読む閉じる
- 対象
- 学生を中心とする回答者。図では152人と155人の二群。
- 比較したこと
- 結果と確率が等価な対策を、助かる人数／亡くなる人数で提示。
原研究の仮定の課題：対策を取らなければ600人が死亡すると予想される状況で、二つの対策から選ぶ。
助かる人数で示す
回答者 152人
- 確実な案
- 200人が助かる
- 確率で結果が変わる案
- 1/3で600人が助かり、
2/3で誰も助からない
亡くなる人数で示す
別の回答者 155人
- 確実な案
- 400人が亡くなる
- 確率で結果が変わる案
- 1/3で誰も亡くならず、
2/3で600人が亡くなる
200人が助かることと、400人が亡くなることは、この課題では同じ結果。
Tversky & Kahneman (1981), Problems 1–2, p.453。棒は各案を選んだ人の割合（0〜100%）。同じ人の選択前後ではなく、異なる回答者群の比較。
結果から分かること
助かる人数で示した群では確実な案を選ぶ人が多く、亡くなる人数で示した群では確率で結果が変わる案を選ぶ人が多くなりました。選択肢の内容をそろえても、表現によって選ばれ方が異なった点が重要です。
仕事で使うなら
提案を比べる際には、対象・期間・増減の基準をそろえ、得られるものと生じる負担の両方を確かめることが考えられます。
同じ案を、得られるものと必要な負担の両方から見ていますか。
適用するときの確認点
特定の選択課題での結果です。前向きな表現が常によい判断を生むことや、相手に役立つ目的そのものを検証した研究ではありません。
想像する本人に聞く予測を、
本人の回答と照合研究 05 ／ 相手の見方を、本人に確かめる相手の立場を想像すると、相手の考えが分かるか。本人に聞いた項目で、相手の意見の予測が正確に。恋人・夫婦104組の意見の予測Eyal (2018) · 予測の方法を変える無作為割付実験研究を読む閉じる
本人の回答と照合研究 05 ／ 相手の見方を、本人に確かめる相手の立場を想像すると、相手の考えが分かるか。本人に聞いた項目で、相手の意見の予測が正確に。恋人・夫婦104組の意見の予測Eyal (2018) · 予測の方法を変える無作為割付実験研究を読む閉じる
- 対象
- 恋人・夫婦104組。各組の1人が相手の意見20項目を予測。図は実験25。
- 比較したこと
- 自分が最善と思う方法／相手の一日を想像／本人との会話（全項目・半数の項目）。
各組の1人が相手の意見20項目を予測し、本人の回答と照合。7段階の回答で測った、予測と本人回答の平均的なずれ（点）で、小さいほど本人の回答に近いことを表します。
会話した項目
本人の考えについて、新しい情報を得る。
予測の精度が上がった会話していない独立した項目
半数だけ聞く条件で、残りの項目も調べた。
対照群より正確になったとは認められなかったEyal et al. (2018), 実験25・Table 14, pp.564–565。104組。棒は平均絶対差（表示範囲0〜2点）。正答率ではありません。会話では意見を言葉で聞き、その後に数値の回答を予測。
結果から分かること
本人に聞いた群は予測がより正確でした。半数の項目を聞いた群で精度が上がったのは、主に話した項目。想像する指示による精度向上は認められませんでした。
仕事で使うなら
想像した理由を仮説として持ち、判断に必要な条件を本人に確かめる進め方が考えられます。答えやすい問いと場を用意することも、実践上の確認点です。
「きっとこう考えている」と思った点のうち、どれを本人に確かめると、次の対応を決められますか。
適用するときの確認点
測ったのは意見の予測精度で、共感や配慮の価値全般ではありません。職場では、本人が答えにくい条件や、言葉と実際の行動の違いも確かめる必要があります。
詳しい方法と、原典を読む
研究の方法
想像する群は相手の一日を5分で書き、会話する群は5分で指定された項目への意見を聞きました。その後、別の場所で本人の回答と予測を7段階（−3〜+3）で照合。論文全体は25実験ですが、直接質問する条件を比較したのは実験25です。
Eyal, T., Steffel, M., & Epley, N. (2018). Perspective Mistaking: Accurately Understanding the Mind of Another Requires Getting Perspective, Not Taking Perspective. Journal of Personality and Social Psychology, 114(4), 547–571.
DOI: 10.1037/pspa0000115
軍事・消防放射線異なる題材に、
共通する進め方研究 06 ／ 経験の共通点と、別の場面への応用学んだことを、見た目の違う問題にどう使うか。同じ解法の二話を読んだ群で、別の問題に応用した人が多かった。文章問題に取り組む98人Gick (1983) · 先に読む話の組み合わせを比較研究を読む閉じる
共通する進め方研究 06 ／ 経験の共通点と、別の場面への応用学んだことを、見た目の違う問題にどう使うか。同じ解法の二話を読んだ群で、別の問題に応用した人が多かった。文章問題に取り組む98人Gick (1983) · 先に読む話の組み合わせを比較研究を読む閉じる
- 対象
- 98人。全員が二つの話を読み、要約と共通点を書いた実験4。
- 比較したこと
- 同じ解法構造をもつ二話／その構造をもつ一話と無関係な一話。
全員が「二話を読む → 要約・共通点を書く → 別の問題を解く」の順で進みました。
同じ解法構造をもつ二話
51人
どちらも、力を分けて複数方向から同時に集める話。
対応する一話と、無関係な一話
47人
同じ進め方を使う話は、二話のうち一つ。
題材が変わっても、対応する関係
共通の制約 大きな力が必要だが、一方向からまとめて使えない。
力を小分けにし、複数の方向から同時に集める。
小さく分ける
複数方向から、同時に集める
弱い線を複数方向から同時に集める解法を出せるか。
題材の見た目ではなく、制約と進め方の関係を、次の問題へ対応させる。
Gick & Holyoak (1983), 実験4・Table 5, pp.22–23。構造の対応はTable 1, p.7。棒は先の話を使うヒントが出る前の割合（0〜100%）。課題の構造を簡略化して表示。
結果から分かること
ヒント前に対応する解法を出した割合は、同じ解法構造の二話を読んだ群で45%、対応する一話と無関係な一話を読んだ群で21%でした。解法に関わる共通点を表せた人ほど、後の問題も解きやすいという関連がありました。
仕事で使うなら
複数の経験を、目標・条件・進め方で比べる方法が考えられます。見た目が似た事例をそのまま使う前に、結果に関わる条件が今回もそろっているかを確かめます。
二つの経験で、結果に関わった条件と進め方の何が共通しますか。今回も、その条件はそろっていますか。
適用するときの確認点
短時間の文章課題です。両群が共通点を書いているため、比較することだけの効果とは言えません。無関係な話との共通点を探すことが、妨げになった可能性もあります。
前年度の授業と比較1比較と改善の練習2指示を外す3翌年に一部を追跡その後の行動を確かめる研究 07 ／ 判断する練習と、その後比較して次の行動を決める経験は、その後に残るか。指示を外した後も、自ら方法を改善する行動が多く見られた。大学の物理実験・各約130人Holmes (2015) · 前年度の授業との比較・翌年の追跡研究を読む閉じる
- 対象
- 大学の物理実験。介入群・前年度の比較群は各約130人。
- 比較したこと
- データを比べて方法を改善する授業と、従来の授業。
比較と判断を繰り返す授業
測定する → データを比べる → 改善案を選ぶ → 測り直す
分析道具、他の班との相談、評価も含めて支援。
前年度の授業
同じ一連の物理実験に取り組む。
比較に基づいて改善する反復への指示・評価はない。
- 第2週改善するよう促す
比較と改善の練習を、指示とともに行う。
- 第16・17週明示的な指示を外す
介入群の半数超が、改善を提案または実施。
- 翌年別の物理実験で確かめる
進級した約3分の1でも、群間の差が見られた。
Holmes et al. (2015), Figures 1–4・本文の時間順を整理。介入群と前年度の比較群は各約130人。翌年は全員の追跡ではありません。
結果から分かること
指示がなくなった後も、自ら方法を改善したり、データから理論の限界を説明したりする記述が多く見られました。翌年の物理実験に進んだ一部の学生でも差が確認されました。
仕事で使うなら
事実と予想を比べ、次に試すことを自分で選び、その結果を確かめる機会を、支援とともに繰り返し用意することが考えられます。
予想と実際の違いから、次に何を試し直しますか。
適用するときの確認点
前年度の群との比較で、無作為割付ではありません。指導・練習・評価・分析道具を含む授業の結果であり、一つの問いや短い体験だけの効果には置き換えられません。
一件の経験を振り返る
実際の経験他者・記録
比較研究の46標本を統合
研究 08 ／ 経験の振り返りと、次の仕事経験を振り返る機会は、次の仕事にどう関わるか。他者や記録も使って一件を振り返る条件で、成績が良いという平均的な差。個人・チームの46標本、計2,136人Tannenbaum (2013) · 31研究・46標本をまとめたメタ分析研究を読む閉じる
- 対象
- 個人・チームを対象とする31研究、46の独立した標本、計2,136人。医療・教育などの訓練と実務を含む。
- 比較したこと
- 具体的な経験を振り返る取り組みの実施前後、または取り組みを受けない別の群と、仕事・課題の成績を比較。
31研究・46標本を統合。各研究の実施前後、または別の群との比較を用いています。
振り返りを行う条件
本人が具体的な一件を、他者の見方や記録も使って検討し、次の改善へつなぐ。
各研究の比較条件
振り返りを始める前の成績、またはその取り組みを受けない群の成績。
各研究で得た変化や差を、同じ尺度でまとめる
全体では、振り返りを行う条件で成績が良い
平均効果量は d = 0.67。課題ごとに異なる成績の変化や差を、ばらつきに基づく共通の尺度で表した値です。
経験の中身を、本人の記憶に加えて他者や記録からも確かめる。
Tannenbaum & Cerasoli (2013), Table 2。無作為割付のない研究も含み、各取り組みの方法と成績の尺度は異なります。
結果から分かること
全体では、振り返りを行う条件で成績が良いという平均的な差がありました。個人やチーム、訓練や実務でも同じ方向の結果が見られましたが、振り返りの進め方と測定方法は研究ごとに異なります。
仕事で使うなら
一件の仕事で予想したことと実際に起きたことを、相手の話や記録と照らし、次に残す方法と変える方法を決める機会を用意します。責任追及にならず、本人が考えを確かめられる場も必要です。
予想と実際が違ったのはどこですか。他者の見方や記録も使うと、次に残すこと・変えることは何ですか。
適用するときの確認点
多くは無作為割付のない研究で、振り返りだけの因果効果には慎重な解釈が必要です。測った中心は課題・仕事の成績であり、価値観の形成や、短い自己省察だけの効果を直接示すものではありません。
詳しい方法と、原典を読む
18の業務課題別の判断課題AIによる変化を
課題ごとに比較研究 09 ／ AIと進める仕事と、判断AIを使うと、どの仕事でも判断がよくなるか。速さと品質が上がる課題も、正答率が下がる課題もあった。コンサルタント758人・GPT-4を用いた業務課題Dell’Acqua (2026) · コンサルタントを無作為割付研究を読む閉じる
課題ごとに比較研究 09 ／ AIと進める仕事と、判断AIを使うと、どの仕事でも判断がよくなるか。速さと品質が上がる課題も、正答率が下がる課題もあった。コンサルタント758人・GPT-4を用いた業務課題Dell’Acqua (2026) · コンサルタントを無作為割付研究を読む閉じる
- 対象
- BCGのコンサルタント758人。実際の業務に近づけた課題。
- 比較したこと
- AIなし／GPT-4／GPT-4と使い方の説明。AIが対応できる課題群と、対応が難しい別の課題で比較。
各課題で、AIを使わない群と比べました。
AIが対応できる18の課題
案づくり・分析・文章化など
所要時間は25.1%短縮。
品質の評価も向上。
対応が難しい別の判断課題
資料から適切な提案を選ぶ
AIを使う二群を合わせた、
AIなしの群との差。
Dell’Acqua et al. (2026), 本文・Figure 5。課題ごとに測る指標は異なります。
結果から分かること
AIが対応できる課題群では、完了数が12.2%増え、所要時間が25.1%短くなり、品質も向上しました。一方、対応が難しい判断課題では、AI使用群の正答率が平均19ポイント低くなりました。
仕事で使うなら
AIに頼む作業を具体化し、案の出来栄えに加えて、目的に合う根拠と現場の条件を確かめることが考えられます。
AIの案を選ぶ前に、どの事実と条件を確かめれば、相手の目的に合うと判断できますか。
適用するときの確認点
2023年時点のGPT-4と特定の業務課題による結果です。対応が難しい側は一つの課題で、現在の全AI・全業務の成績を表しません。
詳しい方法と、原典を読む
研究の方法
事前の課題で成績を測った後、三条件へ無作為に割り付けました。18の業務課題では完了数・時間・品質を、別の複雑な判断課題では正答率を比べています。
Dell’Acqua, F., McFowland, E., III, Mollick, E., Lifshitz, H., Kellogg, K. C., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F., & Lakhani, K. R. (2026). Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality. Organization Science, online publication March 11, 2026.
DOI: 10.1287/orsc.2025.21838
支援の違う三つの群練習するAIなしで解くその後に残る学びを確認研究 10 ／ AIによる支援と、本人に残る学びAIと解けたことは、その後、自分で使えるか。練習の出来と、AIを外した後の成績は、同じではなかった。高校生約1,000人・数学の練習とAIなしの試験Bastani (2025) · 高校の数学授業で無作為割付研究を読む閉じる
- 対象
- トルコの高校・約1,000人。4回の数学の学習。
- 比較したこと
- AIなし／通常のチャット型AI／教師が用意した解法・誤りへの助言を組み込み、ヒントを返すAI。
同じ授業を受けた後、練習中の支援を三つに分けました。
AIなし
教科書・ノートで練習
その後は資料を使わず試験。
通常のチャット型AI
練習中にAIへ質問できる
AIなしの試験では、
対照群より成績が17%低い。
ヒント中心のAI
教師の解法と助言を組み込む
AIなしの試験では、
対照群と有意な差なし。
Bastani et al. (2025), Table 1、本文。17%は対照群の平均成績に対する相対差で、17ポイントではありません。
結果から分かること
AIを使える練習では両AI群の成績が上がりました。AIを外した試験では、通常のチャット型AIの群は対照群より17%低く、ヒント中心のAIの群は対照群と有意な差がありませんでした。
仕事で使うなら
AIと答えをつくる過程に、自分で案を比べ、理由を説明し、条件が変わった場面で確かめる機会を組み込むことが考えられます。
AIと仕上げた後、選んだ理由と使える条件を、自分で説明して次の仕事に使えますか。
適用するときの確認点
高校数学での短期間の結果です。ヒント中心のAIが、AIなしの群より学習を高めたとは示されていません。職場の判断力や長期の定着は別に確かめる必要があります。
詳しい方法と、原典を読む
研究の方法
授業で復習した後、三条件で練習し、AIを含む資料を使わない試験を行いました。使っている最中の成績と、その後の本人の成績を分けて比べています。
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122.
DOI: 10.1073/pnas.2422633122
研究の知見を、自分の仕事で確かめる。
10本の研究は、仕事の意味、注意、問題の捉え方、選択、相手の理解、別の場面への応用、判断の練習、振り返り、AIとの協働を、それぞれ異なる対象・方法で調べています。本ページの体験は、その知見を仕事で考えるための提案です。
実際の仕事では、知識や担当者、時間、使える道具など、ほかに変わった条件も残しながら、判断の過程と相手に生じた変化を確かめます。新しい事実に応じて、使った見方や方法も更新していきます。
05 ／ 読んだことを、仕事の一件へ
次に、どこを確かめますか。
一度の仕事で、確かめることを一つ選ぶ。試した後の反応から、見方や方法をもう一度見直します。
