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AIを活かす社員の ” 条件設定思考(R)” トレーニング 販売開始 組織行動科学(R)
[25/03/27]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜AI時代に必要な「相手の役に立つ行動仮説」を生む思考力を育む〜
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、「条件設定思考(R)」 の商標を正式に取得し、この度 「条件設定思考(R)トレーニング」 を販売開始することをお知らせいたします。
条件設定思考(R) とは、「仕事＝特定の相手の役に立つ」 という本質を踏まえ、相手の期待値や背景を観察・想定・分析した上で、具体的な行動仮説を生成・実行する思考法です。本トレーニングでは、AIを活用しながら、相手のニーズとその背景に即した最適な条件設定と行動仮説の立案力を磨くことで、組織の本質的な競争力を向上させます。
※ 本プレスリリースの全文Pdf：
d68315-117-090c0d3342f2851ea9c28ccbb75462e2.pdf
※ リクエスト株式会社は、「Behave：より善くを目的に」を掲げ、国内336,000人の組織で働く人達の行動データに基づいた組織行動科学(R)を基盤に、人間の行動と思考を研究開発する5つの機関が連携し、930社以上の企業の人的資本開発を支援する企業です。https://www.requestgroup.jp/
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-b91f3480981707220c88dca12e90393d-2214x463.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-d76ce6a09b93e576a09d10079c43b619-1129x1029.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-c2f8f922b7713e8fa28cf4a206cfed76-1026x296.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
背景：AIを導入しても成果が出ない組織の共通課題
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-4c61d9273eb4e1e5d939faeef0c26c63-1527x623.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
多くの企業でAI導入が進む一方で、「AIを使いこなせていない社員」 という課題が顕在化しています。その根本原因は、社員が 「仕事」と「作業」の違いを経験せず、AIの出力結果を「作業」として扱ってしまうことにあります。
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-2c1de89b2c0af2b13e8114f5266436c1-3535x1791.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「言われた事しかやってくれない」「作業から仕事へ」。この問題は以前からありましたが、生成AIが普及する中で、作業している社員・仕事をしている社員が、明確に顕在化されています。作業をしている社員は、生成AIに問いを続けることができない。
仕事と作業の本質的な違い：
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-50eef67ffc31682f657197d308bd69f0-772x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「仕事」＝特定の相手の役に立つこと
「相手の役に立った経験＝今までよりも良い相手の反応」がトリガーとなり自発になる。
- 相手の期待値・その背景・目的・課題 を観察から想定し、状況に応じた柔軟な仮説を立案・検証。
- 「何のためにこの行動をするのか？」という 「目的の文脈」 を踏まえた思考・行動が求められる。
- 「自分の成果」ではなく、「相手の成果」を創る行動 が前提。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-ce2915663628104641234ab57aa78f06-1479x986.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-89af37cf842e07d22ee55b523445e511-1625x953.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「作業」＝指示されたことをミスなくこなすこと
- 決められた手順をミスなく、効率よく処理する。
- 目的や相手の状況を深く考えず、マニュアル通りの対応で完結。
「できた！」ではなく「終わった」で満足する状態。
相手の反応がより良くなることが無いため、自発にならず、受身が続く。
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-91014cdc5f3671cea80850c61fb49633-1483x986.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AIを活用しても「作業」思考のままでは効果が出ない
AIが生成する提案やデータをそのまま「作業」として扱ってしまうと、「相手の役に立つ行動仮説」 を生むことはできません。
[画像10: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-a658b49d44bb8761aae7c93d18697569-1569x899.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像11: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-ebca3322a18ac252deeff1adaf3df294-1419x1047.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「AIを使いこなせていない社員」＝「作業思考の社員」＝「自分の作業効率思考の社員」＝「条件設定思考(R)が習慣していない社員」
[画像12: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-d4549e8dc1eb6e005d610bc4017b87e0-1165x1051.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像13: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-a9b23512c66e6815fa8ee5ec98594c8c-2877x1433.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
条件設定思考(R)トレーニングの目的
「AIを使いこなす人材」=「相手の役に立つ行動仮説を生む人材」
[画像14: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-02101dfa375df7ce30a18e0184533d75-1579x1023.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AIを活かして成果を上げるには、単なる「効率化」ではなく、「特定の相手の役に立つ」 ための行動仮説を生成し、状況に応じて微調整していくことが求められます。
[画像15: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-b06429143ff3b7a553d342df99bccc9c-1040x694.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
条件設定思考(R)トレーニング では、以下のステップで「AIを使いこなすための条件設定力」を養います。
条件設定思考(R)の3ステップ
1. 相手の立場から条件を観察・特定する
- 相手の期待値、現状の課題、その背景情報を事実から想定
- 「誰の、どんな役に立つのか？」という目的に沿った条件設定
[画像16: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-f969ab7e8793d910de006e606ad40e83-612x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
2. AIの提案を「より善い仮説」に進化させる
- AIが生成する仮説を鵜呑みにせず、相手の状況に応じて仮説を修正
- AIの提案精度を「条件設定思考(R)」で磨き上げる
[画像17: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-203f0e1931048714649651e1bcc41f61-1138x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像18: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-cb592e9f8cd8a96e24896a1e16e24608-752x128.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
3. 行動仮説の検証・フィードバックループ
- 仮説の結果を評価し、次の条件設定を微調整
- 相手の反応がよりポジティブになるまで仮説精度を高める
[画像19: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-73c9dcf1b8eb5efb1ed4b742c2d64cb7-1317x892.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
対象となる社員・リーダー層
AI導入企業のマネージャー・経営層
- AIの活用により、現場の業務フローや戦略仮説を柔軟に改善したい。
- 「お客様の期待に応える行動」をチームレベルで再現可能にしたい。
[画像20: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-122385a577b8e4ec042c803a2698d582-1625x827.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
現場リーダー・若手社員
- AIの提示するデータを「そのまま使う」のではなく、「現場で役立つ条件」を見極め、自ら行動仮説を立案できる力 を身につけたい。
[画像21: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-e81137a705a6a9ff1710b6003511b965-1149x899.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
トレーニングプログラムの特徴
特徴1：AIとの共創で条件設定の精度を高める
- AIが生成した仮説に対し「条件設定思考(R)」で精度を高めながら、現場で使える行動仮説に変換。
- 効果： AIと人間の共創により、「相手に役立つ仮説」 の精度が最大化される。
特徴2：現場で即活用できる「条件設定フレームワーク」
- リアルなビジネスシナリオをもとに、条件設定→行動仮説→検証 というサイクルを繰り返す。
- 効果： 「相手の立場で考える」 思考が習慣化し、AIを使いこなせる人材が育成される。
[画像22: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-62b70b0810057d19cd43496dc9b039ee-1026x296.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
特徴3：仮説精度を高める「フィードバックループ設計」
- 仮説の結果を振り返り、次の行動仮説の条件設定をAIと共に再設計する。
- 効果： 成果につながる条件設定が磨かれ、現場での意思決定スピードが向上する。
[画像23: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-04d6c9aeb1544adfd5e62a23bbfa61dc-2233x2475.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
導入実績・成果
リクエスト株式会社は、約 336,000人 が所属する国内外の大手・中堅企業 930社 に組織行動科学(R) を導入し、「自ら考え行動できる社員が45%増加」 という成果を実現しました。
さらに、AI-assisted Training を活用した仮説生成では、社員の問題解決スピードが 32%向上 したという実証結果も得られています。
[画像24: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-a691623443995076ab4f7cc852f4aa94-1040x682.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
ケース1：営業チームの成果向上
課題：AIが「過去の購買履歴からクロスセルの提案」を推奨したが、成約率が低い。
問題点：
- 営業担当者がAIの提案を「そのまま提示」するだけで、顧客の現状課題を確認せず、条件設定の工夫がなかった。
- AIの提案が「作業」として処理され、「相手の役に立つ提案」 になっていなかった。
条件設定思考(R)の活用：
- 条件再設定： 顧客の事業フェーズ、最近の市場動向、競合製品の導入状況をAIにインプット。
- 仮説検証： クロスセルではなく、現状の顧客の課題解決につながる提案に仮説を変更。
結果：成約率が26%向上。顧客の信頼感も向上し、継続的な取引へとつながった。
ケース2：コールセンターの応対品質改善
課題：AIが「FAQ自動応答の提案」をしているが、顧客満足度が低下。
問題点：
- オペレーターがAIの回答を「そのまま提示」し、「相手の状況を考慮した応対」 をしていない。
- AIの出力結果が「作業」として完結し、「顧客の気持ちを察する」 条件設定ができていなかった。
条件設定思考(R)の活用：
- 条件再設定： 顧客の感情・背景情報・過去の問い合わせ履歴をAIにフィードバック。
- 仮説検証： 「FAQ自動応答の前に、相手の悩みに共感する会話フロー」を導入。
結果：顧客満足度が36%向上し、リピート率も大幅に改善。
ケース3：新規プロジェクトのマネジメント強化
課題：AIが「タスクの自動割り振り」を提案したが、プロジェクトの進捗が遅れている。
問題点：
- チームメンバーのスキル・モチベーション・現在の負荷状況を考慮せず、AIの割り振りを「そのまま作業」として採用。
- 「相手の得意分野」や「課題解決の視点」 を条件に組み込んでいなかった。
条件設定思考(R)の活用：
- 条件再設定： チームメンバーの経験値、過去のプロジェクトの達成率、モチベーションの変動をAIに学習させた。
- 仮説検証： 自動割り振りではなく、「最適な人材への手動アサインとフォロー」 を組み合わせた。
結果：プロジェクトの遅延が解消し、納期遵守率が95%に向上。
条件設定思考(R)トレーニングの導入
条件設定思考(R)のスキルを学び、仮説を現場で試す
目的：条件設定思考(R)のスキルを身につけ、現場の課題解決に活かす方法を学びます。
[画像25: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-e91c5c870be854c121b4be5c039a7b54-725x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
学ぶ内容と実践：
・「相手の立場から考える条件設定フレームワーク」で、「誰の、どんな役に立つのか？」 を明確にする思考法を習得
・AI提案を「より善い仮説」に修正する演習 で精度を高める
・条件設定→行動仮説→実行検証 を繰り返し、成果に結びつける
[画像26: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-a9115b3c81234fa8bf1dcdafc7b7d61b-2497x2435.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
お問い合わせ：
Request Co., Ltd.（リクエスト株式会社）
Human Capital Development XR HRD(R) Team
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会社案内ダウンロード：
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費用目安 ：※要相談
・時間：1回 3時間から4時間
・人数：1回 あたり 10名 以上
・金額：1人あたり 5万円（税別）
※ 国内336,000人の組織で働く人達の行動データ、組織行動科学(R)の知見をベースに、各社の価値観・理念・事業戦略を踏まえた適切なトレーニング用のAI開発もオプションで可能です。
リクエスト株式会社は、「Behave：より善くを目的に」を掲げ、国内336,000人の組織で働く人達の行動データに基づいた組織行動科学(R)を基盤に、人間の行動と思考を研究開発する5つの機関が連携し、930社以上の企業の人的資本開発を支援する企業です。https://www.requestgroup.jp/
[画像27: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-d4565d496dcdb14529d6e86ab33c5b32-2214x463.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像28: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-9c1d12e9f0f800b1dc51999410efee9e-2292x2700.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
お問い合わせ：
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Human Capital Development XR HRD(R) Team
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Request Co., Ltd.
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代表取締役 甲畑智康
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本社：〒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
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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、「条件設定思考(R)」 の商標を正式に取得し、この度 「条件設定思考(R)トレーニング」 を販売開始することをお知らせいたします。
条件設定思考(R) とは、「仕事＝特定の相手の役に立つ」 という本質を踏まえ、相手の期待値や背景を観察・想定・分析した上で、具体的な行動仮説を生成・実行する思考法です。本トレーニングでは、AIを活用しながら、相手のニーズとその背景に即した最適な条件設定と行動仮説の立案力を磨くことで、組織の本質的な競争力を向上させます。
※ 本プレスリリースの全文Pdf：
d68315-117-090c0d3342f2851ea9c28ccbb75462e2.pdf
※ リクエスト株式会社は、「Behave：より善くを目的に」を掲げ、国内336,000人の組織で働く人達の行動データに基づいた組織行動科学(R)を基盤に、人間の行動と思考を研究開発する5つの機関が連携し、930社以上の企業の人的資本開発を支援する企業です。https://www.requestgroup.jp/
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背景：AIを導入しても成果が出ない組織の共通課題
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多くの企業でAI導入が進む一方で、「AIを使いこなせていない社員」 という課題が顕在化しています。その根本原因は、社員が 「仕事」と「作業」の違いを経験せず、AIの出力結果を「作業」として扱ってしまうことにあります。
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-2c1de89b2c0af2b13e8114f5266436c1-3535x1791.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「言われた事しかやってくれない」「作業から仕事へ」。この問題は以前からありましたが、生成AIが普及する中で、作業している社員・仕事をしている社員が、明確に顕在化されています。作業をしている社員は、生成AIに問いを続けることができない。
仕事と作業の本質的な違い：
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-50eef67ffc31682f657197d308bd69f0-772x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「仕事」＝特定の相手の役に立つこと
「相手の役に立った経験＝今までよりも良い相手の反応」がトリガーとなり自発になる。
- 相手の期待値・その背景・目的・課題 を観察から想定し、状況に応じた柔軟な仮説を立案・検証。
- 「何のためにこの行動をするのか？」という 「目的の文脈」 を踏まえた思考・行動が求められる。
- 「自分の成果」ではなく、「相手の成果」を創る行動 が前提。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-ce2915663628104641234ab57aa78f06-1479x986.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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「作業」＝指示されたことをミスなくこなすこと
- 決められた手順をミスなく、効率よく処理する。
- 目的や相手の状況を深く考えず、マニュアル通りの対応で完結。
「できた！」ではなく「終わった」で満足する状態。
相手の反応がより良くなることが無いため、自発にならず、受身が続く。
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-91014cdc5f3671cea80850c61fb49633-1483x986.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AIを活用しても「作業」思考のままでは効果が出ない
AIが生成する提案やデータをそのまま「作業」として扱ってしまうと、「相手の役に立つ行動仮説」 を生むことはできません。
[画像10: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-a658b49d44bb8761aae7c93d18697569-1569x899.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像11: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-ebca3322a18ac252deeff1adaf3df294-1419x1047.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「AIを使いこなせていない社員」＝「作業思考の社員」＝「自分の作業効率思考の社員」＝「条件設定思考(R)が習慣していない社員」
[画像12: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-d4549e8dc1eb6e005d610bc4017b87e0-1165x1051.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像13: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-a9b23512c66e6815fa8ee5ec98594c8c-2877x1433.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
条件設定思考(R)トレーニングの目的
「AIを使いこなす人材」=「相手の役に立つ行動仮説を生む人材」
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AIを活かして成果を上げるには、単なる「効率化」ではなく、「特定の相手の役に立つ」 ための行動仮説を生成し、状況に応じて微調整していくことが求められます。
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条件設定思考(R)トレーニング では、以下のステップで「AIを使いこなすための条件設定力」を養います。
条件設定思考(R)の3ステップ
1. 相手の立場から条件を観察・特定する
- 相手の期待値、現状の課題、その背景情報を事実から想定
- 「誰の、どんな役に立つのか？」という目的に沿った条件設定
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2. AIの提案を「より善い仮説」に進化させる
- AIが生成する仮説を鵜呑みにせず、相手の状況に応じて仮説を修正
- AIの提案精度を「条件設定思考(R)」で磨き上げる
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3. 行動仮説の検証・フィードバックループ
- 仮説の結果を評価し、次の条件設定を微調整
- 相手の反応がよりポジティブになるまで仮説精度を高める
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対象となる社員・リーダー層
AI導入企業のマネージャー・経営層
- AIの活用により、現場の業務フローや戦略仮説を柔軟に改善したい。
- 「お客様の期待に応える行動」をチームレベルで再現可能にしたい。
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現場リーダー・若手社員
- AIの提示するデータを「そのまま使う」のではなく、「現場で役立つ条件」を見極め、自ら行動仮説を立案できる力 を身につけたい。
[画像21: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-e81137a705a6a9ff1710b6003511b965-1149x899.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
トレーニングプログラムの特徴
特徴1：AIとの共創で条件設定の精度を高める
- AIが生成した仮説に対し「条件設定思考(R)」で精度を高めながら、現場で使える行動仮説に変換。
- 効果： AIと人間の共創により、「相手に役立つ仮説」 の精度が最大化される。
特徴2：現場で即活用できる「条件設定フレームワーク」
- リアルなビジネスシナリオをもとに、条件設定→行動仮説→検証 というサイクルを繰り返す。
- 効果： 「相手の立場で考える」 思考が習慣化し、AIを使いこなせる人材が育成される。
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特徴3：仮説精度を高める「フィードバックループ設計」
- 仮説の結果を振り返り、次の行動仮説の条件設定をAIと共に再設計する。
- 効果： 成果につながる条件設定が磨かれ、現場での意思決定スピードが向上する。
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導入実績・成果
リクエスト株式会社は、約 336,000人 が所属する国内外の大手・中堅企業 930社 に組織行動科学(R) を導入し、「自ら考え行動できる社員が45%増加」 という成果を実現しました。
さらに、AI-assisted Training を活用した仮説生成では、社員の問題解決スピードが 32%向上 したという実証結果も得られています。
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ケース1：営業チームの成果向上
課題：AIが「過去の購買履歴からクロスセルの提案」を推奨したが、成約率が低い。
問題点：
- 営業担当者がAIの提案を「そのまま提示」するだけで、顧客の現状課題を確認せず、条件設定の工夫がなかった。
- AIの提案が「作業」として処理され、「相手の役に立つ提案」 になっていなかった。
条件設定思考(R)の活用：
- 条件再設定： 顧客の事業フェーズ、最近の市場動向、競合製品の導入状況をAIにインプット。
- 仮説検証： クロスセルではなく、現状の顧客の課題解決につながる提案に仮説を変更。
結果：成約率が26%向上。顧客の信頼感も向上し、継続的な取引へとつながった。
ケース2：コールセンターの応対品質改善
課題：AIが「FAQ自動応答の提案」をしているが、顧客満足度が低下。
問題点：
- オペレーターがAIの回答を「そのまま提示」し、「相手の状況を考慮した応対」 をしていない。
- AIの出力結果が「作業」として完結し、「顧客の気持ちを察する」 条件設定ができていなかった。
条件設定思考(R)の活用：
- 条件再設定： 顧客の感情・背景情報・過去の問い合わせ履歴をAIにフィードバック。
- 仮説検証： 「FAQ自動応答の前に、相手の悩みに共感する会話フロー」を導入。
結果：顧客満足度が36%向上し、リピート率も大幅に改善。
ケース3：新規プロジェクトのマネジメント強化
課題：AIが「タスクの自動割り振り」を提案したが、プロジェクトの進捗が遅れている。
問題点：
- チームメンバーのスキル・モチベーション・現在の負荷状況を考慮せず、AIの割り振りを「そのまま作業」として採用。
- 「相手の得意分野」や「課題解決の視点」 を条件に組み込んでいなかった。
条件設定思考(R)の活用：
- 条件再設定： チームメンバーの経験値、過去のプロジェクトの達成率、モチベーションの変動をAIに学習させた。
- 仮説検証： 自動割り振りではなく、「最適な人材への手動アサインとフォロー」 を組み合わせた。
結果：プロジェクトの遅延が解消し、納期遵守率が95%に向上。
条件設定思考(R)トレーニングの導入
条件設定思考(R)のスキルを学び、仮説を現場で試す
目的：条件設定思考(R)のスキルを身につけ、現場の課題解決に活かす方法を学びます。
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学ぶ内容と実践：
・「相手の立場から考える条件設定フレームワーク」で、「誰の、どんな役に立つのか？」 を明確にする思考法を習得
・AI提案を「より善い仮説」に修正する演習 で精度を高める
・条件設定→行動仮説→実行検証 を繰り返し、成果に結びつける
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・時間：1回 3時間から4時間
・人数：1回 あたり 10名 以上
・金額：1人あたり 5万円（税別）
※ 国内336,000人の組織で働く人達の行動データ、組織行動科学(R)の知見をベースに、各社の価値観・理念・事業戦略を踏まえた適切なトレーニング用のAI開発もオプションで可能です。
リクエスト株式会社は、「Behave：より善くを目的に」を掲げ、国内336,000人の組織で働く人達の行動データに基づいた組織行動科学(R)を基盤に、人間の行動と思考を研究開発する5つの機関が連携し、930社以上の企業の人的資本開発を支援する企業です。https://www.requestgroup.jp/
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