組織行動科学®︎
～ Quickな問いで、部下の仕事のQualityを引き出す“ Quick-Q ”発表 ～
約338,000人の組織で働く人達の現場観察と定量調査にもとづいた組織行動科学® を約980社へ提供する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、生成AI時代に最も必要とされる「問い返しによる育成技術」を体系化し、新モデル《Quick-Q》を発表しました。
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「1分×週2回の問い返し」で、組織の70%を占める“ふつうの社員”が動き出す――Quick-Qは、そんな再現性ある育成を可能にする革新的なフレームです。
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生成AIが出力を担う今だからこそ、人間にしかできない「問い・意味づけ・信頼構築」の再定義が求められています。
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Quick-Qは、人的資本の活性化と現場の思考力向上を同時に実現する、生成AI時代の中核人材戦略として提案されます。
1. 背景：生成AIの進化が問い直す「育成の本質」
生成AIが情報の分析・業務の出力・行動の選択肢提示を担える時代が到来しました。しかし、職場では以下のような課題が依然として顕在化しています：
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「部下が自分で考えようとしない」
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「ベテランと若手が噛み合わない」
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「AIを導入しても成果が現場に定着しない」
その背景には、“問い・意味づけ・信頼”という、人間にしかできない思考プロセスの空洞化があります。この状況に対し、1分×週2回の「問い返し」によって、人的資本を再活性化する新しい育成モデルを提案します。
2. 生成AIの“有無”によって変わる、育成の本質
生成AIがなかった時代、部下育成の中心は「正しいやり方を具体的に教えること」でした。しかし今は、具体的なやり方の“例”はAIが即座に出力できます。
重要なのは、生成AIの出力を「どう使うか？」「どんな意味があるか？」を部下自身が考えられるように支援すること。
つまり、育成の中心は“教える”から“問い返す”へと大きくシフトしています。
◆ 過去と現在の育成の構造比較
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生成AIがなかった時代 |
生成AIがある今 |
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育成の目的 |
やり方・知識の伝達 |
出力された情報の意味づけ・構造理解 |
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リーダーの役割 |
指示・評価の実施者 |
問いの設計者・意味の伴走者 |
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部下の姿勢 |
指示待ち・受け身 |
主体的選択・構造的解釈 |
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育成の軸 |
スキル伝授・成果管理 |
対話・問い返し・価値の共創 |
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失敗要因 |
属人的な教え方／時間不足 |
AI出力の鵜呑み／思考の飛躍不足 |
この構造変化に対応するためにこそ、問い返しによる新しい育成フレーム＝Quick-Q。
3. 1分×週2回の“問い返し”による短時間接触育成：Quick-Q
本提案で導入するのは、組織行動科学®と応用行動分析（ABA）に基づいた育成モデルです。その核となるのが、「問い返し」を用いた再現性ある短時間接触です。
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忙しい現場でも「1回1分」でスタートできる
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組織の70%以上を占める「ふつうの社員」が対象
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指導でも指摘でもない、問い返しによる思考支援
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AIの出力に対し、人間が“意味の文脈”を接続する構造補助の役割を明確化
なぜ「70%の部下」が変わるのか？
約338,000人の組織で働く人達の現場観察と定量調査から、育成対象の約70%を占めるのは、高いモチベーションも抵抗感もなく、日々を淡々と真面目にこなす“ふつうの社員”であることが判明しています。
この層はOJTや1on1でも埋もれがちですが、実は最も組織文化を左右する“中核ゾーン”です。Quick-Qは、この層に向けた「問い返しによる接触モデル」を設計し、個人の自律的思考とチーム文化の変容を同時に促進します。
4. 他手法との違い：Quick-Q独自の価値
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コーチング |
1on1 |
OJT（従来） |
Quick-Q（本提案） |
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主目的 |
自己実現 |
感情共有・関係形成 |
手法伝達 |
思考力と信頼の育成 |
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対象層 |
自立型人材 |
一部中堅〜若手 |
全層（属人） |
組織の70%「ふつうの社員」 |
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所要時間 |
月1回30分以上 |
月1〜2回 |
日常で変動 |
週2回×1〜3分 |
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必要スキル |
質問技術・共感力 |
傾聴力 |
業務知識 |
「問い返しの型」で再現可能 |
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生成AIとの親和性 |
一部支援 |
関係薄い |
関係薄い |
AI出力＋人間の意味補完に最適 |
他手法が“時間とスキルの壁”に直面する中、Quick-Qは「汎用性と継続性」を両立。
5. Quick-Qの新規性・独自性・学術性
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対象層 |
効果 |
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若手 |
“言われた通り”から“意味を考える”へと変化 |
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中堅 |
AI出力の背景を構造化し、再構成提案が可能に |
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ベテラン |
支援的立ち位置に転換、若手の相談先へ |
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チーム全体 |
“問いによる意味の共創”が組織文化として定着 |
7. 人的資本の再定義：生成AIと人間の“共働”構造
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生成AIが担うのは「出力・行動するための選択肢提示」
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人間が担うのは、「問いの背景づくり・意味の設計・信頼の醸成」
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人間にしか担えない役割 |
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経験の違和感 |
記録されない変化＝事実を拾う（空気・表情） |
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文脈の接続 |
背景・関係性・意図の翻訳 |
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意思判断 |
出力の意味や優先順位を整理・選別 |
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倫理的配慮 |
沈黙や感情への対応、信頼設計 |
8. 結語：1分の問い返しが、未来をつくる
問いは、人間にしか扱えない“意味の道具”です。
AIが出力を担う今だからこそ、リーダーの役割は「問いを立て、共に考え、信頼を築く」ことに移行しています。
1分の問い返しは、部下の自律性を呼び覚まし、関係性を編み直し、組織の未来を変えていきます。
Quick-Qの“Q”には、Quickな問い返し、Quietな現場、Qualityある関係、そしてQuestionによる変容、という意味。生成AI時代の人的資本戦略に、再現性のある「問い返す育成」をご検討ください。
リクエスト株式会社
Human Capital Development XR HRD® Team
E-mail：request@requestgroup.jp
※ 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人の組織で働く人たちの行動データに基づいた組織行動科学®を中核ブランドとし、人間の行動と思考を研究開発する5つの機関が連携。これまで980社以上の人的資本開発を支援してきました。
【会社概要】
社名：リクエスト株式会社
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
代表者：代表取締役 甲畑智康
事業内容：人的資本開発プランニング・生成AI活用支援
ブランド基盤：組織行動科学®
コーポレートサイト：https://requestgroup.jp/
代表プロフィール：https://requestgroup.jp/profile
会社案内ダウンロード：https://requestgroup.jp/download
