研究・実践

なぜ、私たちは「なぜ」を問わなくなるのか。

数字、顧客の声、報告、会議の合意、AIの説明を見て、背景まで分かったと思っていないかを問う。見えた情報と理解したことを分け、比較する条件や未確認の事実に目を向け、原因を確かめる問いを置く。

読む前に、使い道を確かめる。

こんなときに使う
数字・報告・顧客の声・AIの説明から、背景まで分かったと思っているとき。
ここで分かること
見えた情報と理解したことを分け、比較条件と未確認の事実へ目を向ける問いの立て方。
最初に確かめる一つ
報告や数字から読み取った説明のうち、未確認の推測はどこか。

自分の仕事で、確かめ直すこと。

  • 報告や数字から読み取った説明のうち、未確認の推測はどこか。
  • 『なぜ』を確かめるために、何と比較し、誰へ何を聞くか。

最近の具体的な仕事を思い浮かべ、必要な問いから考えてみてください。

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なぜ、私たちは「なぜ」を問わなくなるのか。の公開図解
図解を大きく見る出典:リクエスト株式会社の公開リリース

関連する考え方。

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最近の具体的な一件を選び、分かっていることと未確認のことを分けます。実践室で、次に確かめる一つを整理できます。

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次に読む資料

資料ごとの役割と、読む理由から選べます。

  1. 関連する実務解説仕事で見直すことを具体化する

    原因を確かめる前に、施策へ進んでいないか。

    データの差に気づいても、原因を確かめる前に既知の施策へ進んでいないかを扱う。

    データ・実践観察・既存研究による実務整理

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  2. 関連する実務解説考え方の全体像をつかむ

    判断前の事実確認を、日常の仕事へ。

    AIを問い返しの補助として使い、仕事で起きた事実と、なぜそうなったかという問いを、判断する前に置く考え方。

    個人実践モデル・Quick-Q®

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  3. 関連する実務解説参照研究と実務への提案を読む

    何を確かめればよいかを、自分で見つける。

    教わった問いを繰り返すだけでなく、今回の相手や目的、判断条件の違いから、必要な確認を選び直します。

    学習支援と生成AI利用の文献を参考にした実務提案

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たとえば、こんな仕事の場面からご相談いただけます。

  • 育成・任せ方本人に任せる判断と、上司の支援を見直したい。
  • AIを使う仕事生成した資料や返信を、仕事で使う前に確かめたい。
  • 仕事の受け渡し手戻りや確認待ちが生まれる条件を見直したい。

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