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・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、組織の競争力を向上させます。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-0e498bf4547047f945d55524a144439a-1125x1025.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※ リクエスト株式会社は、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2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-dfa65f3883fb481ecace4b78ceb0b069-1602x272.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3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-59f6ee67c2d7a986fb61b3a39a834386-720x720.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」の違いを意識せず、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4: 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 ]
仕事と作業の本質的な違い：
「仕事」＝特定の相手の役に立つこと
- 相手の期待・目的・課題 を観察し、状況に応じた柔軟な仮説を立案・検証する。
- 「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5: 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 ]
「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。
[画像6: 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。
「AIを使いこなせていない社員」＝「条件設定思考(R)が習慣化していない社員」 なのです。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-7851f029eed73670aa9660e885eae3dc-1569x899.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」
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。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。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-d15ea829b7857af1733b7317742ea68b-1040x673.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
条件設定思考(R)の3ステップ
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、背景情報を的確に把握
- 「誰の、どんな役に立つのか？」という目的に沿った条件設定
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提案の精度を「条件設定思考(R)」で磨き上げる
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9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-d3dc1270c91b3c76e699be92427564d1-752x128.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。
- 「相手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。
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。
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。
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10: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-69896fcee0ec7e2d7fb429f5977cc808-722x720.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。
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。
[画像11: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-a134c2097cbd05d80e83ab80c00f88c2-852x394.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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。
[画像12: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-7be5b2bf9ecf2c9578b59bf0a6ebda80-434x343.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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。
[画像13: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-925f80b8c65bba5625c345077ec4d841-407x352.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14: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-3b27c5e6d5154a8ae9cecb61c6fb6bd9-476x577.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15: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-0286f875fef79e08d7533bd8aeb0fca0-1026x296.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像16: 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：
Request Co., Ltd.（リクエスト株式会社）
Human Capital Strategy XR HRD(R) Team
📧 E-mail: request@requestgroup.jp
🌐 公式サイト: https://requestgroup.jp
Request Co., Ltd.
https://requestgroup.jp/corporateprofile
代表取締役 甲畑智康
https://requestgroup.jp/profile
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
会社案内ダウンロード：
https://requestgroup.jp/download
[画像17: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/68315/117/68315-117-f8bb3aadf21e36e04e0ece8bd846b6e5-3900x1526.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
