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。
Copilotをはじめとした生成AIに、
「ラテラルシンキングで10案出してください」
と頼むと、たくさんのアイデアが返ってきます。
普段なら考えない案が混ざることもあります。では、これで課長の発想力は高まったと言えるのでしょうか。
ここでも、「AIに思考法を指定すること」と「管理職の思考を広げること」は、少し分けて考えた方がよさそうです。
ラテラルシンキングは、既存の前提や定石に縛られず、別の切り口から問題を捉え直す思考法です。日本語では「水平思考」と呼ばれます。
ロジカルシンキングが、置かれた前提の中で筋道を整理するのが得意だとすれば、ラテラルシンキングは「そもそも、その前提の置き方でよいのか」「別の見方はないか」と横へずらすことに向いています。
管理職にとって重要なのは、単に奇抜なアイデアを増やすことではありません。見慣れた問題設定から一度外れ、判断に使える新しい視点を得ることです。
例えば売上が落ちているチームに対して、AIへ「斬新な打ち手を20個」と頼めば、施策はいくらでも出てきます。
しかし、その中から何を選ぶかには、
という判断基準が必要です。
発想だけを広げても、判断基準が変わらなければ、結局いつもの案を選びます。
ラテラルシンキングの価値は、珍しいアイデアを出すことだけではありません。
「そもそも問題設定が違うのではないか」
「顧客ではなく、社内プロセスから見たらどうか」
「今期ではなく、来期の構造から見たらどうか」
と、見る位置そのものを動かすことにあります。
このときAIは、アイデア生成機ではなく、別の視座を一時的に借りる相手として使えます。
さらに管理職には、広げた発想をそのまま現場へ投げない責任があります。
「面白いからやってみよう」ではなく、
「この案は何を変えるのか」
「今の条件のどこを外すのか」
「まず小さく試すなら何をするのか」
まで具体化して初めて、チームが動けます。
《ANT-B0マネージャー編》で扱うのは、発想法の暗記ではありません。
AIで視点を広げ、課長自身が判断し、現場が動ける粒度まで戻す。
ここまでを一つの思考動作として扱います。
AIはアイデアを大量に出せます。
だからこそ課長の価値は、アイデアの数ではなく、どの視点を採用し、何を現場へ返すかにあるのではないでしょうか。
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。
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。