聴くチカラ研究所|4DL Technologies株式会社

コンセプチュアルスキルとは|AI時代の課長に必要な「視座を上げて、戻る力」《ANT-B0マネージャー編⑥》

作成者: 荒巻順|2026/09/21 2:59:38

みなさん こんにちは。《聴くチカラ研究所》の4DL Technologies株式会社CCO 荒巻順です。ブログへのご訪問、ありがとうございます。

「管理職にはコンセプチュアルスキルが必要だ」と言われます。

カッツのスキル・アプローチでは、管理職に必要な能力を、テクニカルスキル、ヒューマンスキル、コンセプチュアルスキルという三つの視点で整理します。

このうちコンセプチュアルスキルは、目の前の出来事を個別に処理するだけでなく、全体との関係や構造から捉える力です。

では、生成AIが普及したいま、この力は課長の仕事にどう関係するのでしょうか。

 

目次

  1. カッツ・モデルとは
  2. 課長の仕事は「目の前の問題を解くこと」だけではない
  3. 視座は、上げればいいわけではない
  4. AIは「思考のズーム」を支援できる

 

カッツ・モデルとは

カッツ・モデルは、管理者に必要な能力を三つのスキルで捉える考え方です。

  • テクニカルスキル:担当する業務や専門領域を理解し、実務を遂行する力
  • ヒューマンスキル:他者と協働し、対話し、チームを動かす力
  • コンセプチュアルスキル:個別の事象を全体との関係や構造から捉え、複数の要素をつないで考える力

三つはどれか一つに置き換わるものではありません。課長にとっても実務知識や対人力は不可欠です。そのうえで、現場の出来事を部門や会社の目的につなげて考えるコンセプチュアルスキルが、管理職としての判断に大きく関わります。

では、この力を実務で使うとはどういうことでしょうか。

 

課長の仕事は「目の前の問題を解くこと」だけではない

例えば部下から、

「案件が増えて人が足りません。2名増員してほしいです」

と相談されたとします。

本当に人員不足なのかもしれません。ただし課長には、その報告をそのまま受け取るだけではなく、

  • 案件数が増えたことは事実なのか
  • 今の業務プロセスを変えないことは前提なのか
  • 増員以外に処理能力を確保する方法はないのか

と、一段上から構造を見る役割があります。

これが、私たちが《ANT-B0マネージャー編》で扱う「視座を上げる」という動作です。

 

視座は、上げればいいわけではない

ところが課長が高い視座から、

「本質的には生産性の問題だ」
「経営的には収益性を考えないと」

と言っただけでは、部下は明日何をすればよいのか分かりません。

必要なのは、

上がる → 構造を見る → 戻る

という往復です。

一度抽象度を上げて問題の構造を捉えたうえで、

「では今週、どの業務に一番時間がかかっているか確認しよう」
「増員の前に、処理量を減らせる仕事がないか分けてみよう」

と、現場が考え、動ける言葉まで戻す。

私はここに、AI時代の課長に必要なコンセプチュアルスキルの実務的な姿があると思っています。

 

AIは「思考のズーム」を支援できる

生成AIは、単に答えを出す道具ではありません。

「この問題を一段抽象化すると何が見えるか」
「現場・部門・経営の視座では何が違って見えるか」
「現場が明日動けるレベルまで具体化すると何を確認すべきか」

こうした問いを与えることで、AIは課長の思考のズーム操作を支援できます。

ただし、最終的に判断するのは課長です。

《ANT-B0マネージャー編》は、コンセプチュアルスキルの知識を覚える研修ではありません。

AIを相棒に、視座を上げ、構造を見て、そして現場へ戻る。

その往復を、自分自身の判断を題材に体験するワークショップです。

視座の高い課長とは、高いところに居続ける人ではありません。

必要なときに上がり、必要なときに戻れる人。

AI時代だからこそ、この力が課長の付加価値になるのではないでしょうか。

 

《ANT-B0マネージャー編》について

Microsoft 365 Copilotを導入した。次は、管理職の使い方を変える番です。

《ANT-B0マネージャー編》は、AI時代の「課長の付加価値」を考え直す実践ワークショップです。

マネジメント理論を学ぶための管理職研修でも、Microsoft 365 Copilotの操作方法を覚えるAI研修でもありません。

Copilotを思考支援の相棒として使いながら、見る位置を変え、自分の判断を問い直し、チームへ返す問いを変えていく。その過程を通じて、自分は課長としてチームにどんな付加価値を提供するのか。会社に対して、報酬の対価として何を生み出すのか。を考えるワークショップです。

変えるのは、Copilotに何を答えさせるかではなく、どう考えさせるかです。

《ANT-B0マネージャー編》について相談する

 

関連記事|《ANT-B0マネージャー編》5本シリーズ

 

筆者紹介

荒巻 順|Jun Aramaki

4DL Technologies株式会社 CCO(AI Solution Design 担当コンサルタント)


東京・深川の鉄工所の三代目として、ものづくりの現場を原点に持つ。20歳で家業を承継し、図面、段取り、納期、品質、顧客対応と向き合う中で、「現場の事実から判断軸をつくる」感覚を身につけてきた。

その後、PCサポート業、モバイル業界の顧客接点支援、法人営業部門の人材育成・制度設計を経て、現在は4DL Technologies株式会社で、生成AIを活用した人材育成・組織変革・営業力強化の支援を担当している。

技術者ではない。ただし、技術を「現場で使える状態」に翻訳することを仕事にしてきた。

NTTドコモビジネス関連の法人営業領域では25年以上にわたり、BtoBセールス部門の研修体系、資格認定制度、教材設計、運用支援、効果測定に携わり、延べ40,000人を超える現場の育成支援に伴走してきた。

大企業の内側でキャリアを積んできたわけではない。

深川の鉄工所、中小企業経営、現場支援、法人営業人材育成を経て、組織の外側から日本を代表するエンタープライズ企業の現場と向き合い続けてきた。

組織の作法は、お客様に鍛えられて学んできた。一方で、組織の常識に染まりきったわけではない。

だからこそ、現場にある違和感や前提のズレに対して、「それは本当に正しいのか」「別のやり方はないのか」と問いを立てることを重視している。

エンタープライズ企業の担当者は、多くの場合、自社の問題認識や課題感をすでに持っている。一方で、その見立てが本当に正しいのか、別の捉え方はないのか、組織としてどこまで踏み出せるのかに迷っていることも少なくない。

そのため、商談や設計の場では、あえて反対側の視点や異なる仮説を提示し、発想の幅を広げることを重視している。重要なのは、奇抜な正解を押しつけることではない。組織が受け止められる範囲で視野を広げ、現実的に動ける着地点を共につくることである。

正しいことを言うだけでは、現場は動かない。

どれほど筋の通った設計でも、相手の組織文化や意思決定の作法に翻訳できなければ、定着しない。そのこともまた、現場に教わってきた。

組織とは、人を歯車にするためのものではない。目的・目標・役割・判断基準を揃え、一人ひとりが自分の使命を理解し、自律的に判断しながら全体として動くための構造である。

AI時代において、この組織観はさらに重要になる。

人が自分の使命を忘れ、判断を手放し、与えられた作業だけをこなす存在になった瞬間、その仕事はAIに置き換えられやすくなる。だからこそ、AI活用とは単なる効率化ではなく、人とチームが何を判断し、何を担い、何のために動くのかを問い直す営みである。

鉄工所では、設計図のない仕事は始められない。

AI時代の人材育成も同じである。どんな人材を育てたいのか。何を測るのか。どこにギャップがあるのか。それを定めないまま研修や施策を実施しても、現場は変わらない。

現在は、4DL Technologiesの「ANT-DXA(AI時代のDX人材アセスメント)」を通じて、企業が目指すDX人材像の定義、現状とのギャップ可視化、育成施策への接続を支援している。

また、4DL Technologies独自のLLM駆動アーキテクチャ「4DL-AAS」を設計思想に、Microsoft 365 Copilot、ChatGPT、Gemini、Claude、Dify、Copilot Studioなどの生成AIを、企業の方針・業務文脈・現場判断に接続する支援を行っている。

目指しているのは、AIを使える人を増やすことだけではない。

AIを介して、リーダーを孤独にせず、メンバーを迷子にせず、チームが自ら考え、判断し、動き続ける状態をつくることだ。

・AIを導入したが、現場での活用が広がらない。
・CopilotやChatGPTを入れたものの、使い方が属人化している。
・研修を実施しても、業務変革や組織変化につながっていない。
・DX人材育成を進めたいが、何を測ればよいかわからない。

そうした課題に対し、要件定義から設計、教材開発、運用、効果測定、改善提案まで、企業ごとの文脈に合わせたフルスクラッチ型の支援を行っている。

AIを「便利な道具」で終わらせず、ヒトとチームの判断力・創造力・実行力を高める仕組みに変える。
そのための設計と実装に、現場起点で伴走している。

■4DL Technologies株式会社にご相談いただけるテーマ■
・ANT-DXA(AI時代のDX人材アセスメント)の設計・運用
・AI時代に求められるDX人材像の定義と可視化
・Microsoft 365 Copilot / ChatGPT / Gemini / Claude などの生成AI活用・定着支援
・DX推進部門向けのAI活用人材育成・研修設計
・BtoBセールス部門のAI活用・営業力強化
・生成AIを活用した業務変革・チーム学習・判断支援の設計
・4DL-AASに基づくAIエージェント設計・プロンプト設計支援
・AI導入後の活用状況診断、定着施策、効果測定

「AIを導入したが、現場の変化が見えない」
「DX人材育成を進めたいが、何を測ればよいかわからない」
「研修や施策を始める前に、自社の現在地を可視化したい」
「Copilotや生成AIを、個人の便利ツールではなく組織の実行力につなげたい」
そう感じているDX推進部門・人材育成部門・営業企画部門の方は、ぜひ一度ご相談ください。