Our Perspective

当社が考える問題解決スキル育成のあり方についてご紹介します。

AI時代の問題解決スキルとは

AIの進化は、問題解決を「簡単」にしたのか

生成AIの進化によって、情報収集や整理、分析、資料作成のスピードは飛躍的に向上しました。適切に使えば、これまで数日かかっていた作業が、驚くほど短時間で形になります。企業が「AIを使いこなせる人材」を求めるのは自然な流れです。

一方で現場では、次のような状況が起きています。

Triasleadは、このギャップの本質を、AIの限界ではなく人間側の問題解決スキルの在り方にあると考えています。私自身、25年以上にわたり企業の意思決定や変革の現場に関わる中で、同じ構図を繰り返し見てきました。AIが普及するほど、この差はむしろ鮮明になります。

AIが得意なこと、そして限界

AIは、問題解決の「前半」を強力に加速します。

これらは、もはや人間だけで行う理由がありません。AIを使わないことは、問題解決のスピードを意図的に落とす行為です。

しかし、AIが出力する情報や資料が、そのまま意思決定や実行につながるとは限りません。見た目が整っているほど、かえって見落とされがちですが、**意思決定に必要なのは「情報」ではなく「判断できる形」**です。

現場では、ときに**「AIで作った資料」は経験者ほど一瞬で違和感を覚える**ことがあります。理由は単純で、資料の体裁ではなく、意思決定に耐える条件――文脈、評価軸、優先順位、そして責任の所在――が欠けていることが多いからです。

AIは、課題の背景にある業界特有の事情、組織文化、過去の経緯、利害関係、そして意思決定の場に固有の「作法」までを完全に理解することはできません。その結果、見た目は整っていても、判断を前に進めない資料が生まれてしまいます。

AI時代に、より重要になる人間の役割

AIが普及すればするほど、人間に求められる役割は明確になります。

それは、問題解決の「後半」――問い・検証・判断・実行――を担うことです。

Triasleadは、AI時代の問題解決を次の4つで捉えています。

良い問い（課題設定）を立てること

課題の背景にある文脈を理解し、解決すべき論点を具体化する。目的・スコープ・制約条件・評価軸・時間軸を定義する。

AIの出力を検証し、評価すること

情報の正確性や抜け漏れだけでなく、整理の枠組みが意思決定に資する形になっているかを見極める。必要なら問いや構造そのものを作り替える。

判断を促すストーリーを構築すること

限られた時間で意思決定者が判断できるように、結論・根拠・示唆を接続し、選択肢と評価軸を明確化する。

人を動かし、実行につなげること

意思決定で終わらせず、関係者を動かし、実行を設計し、成果につなげる。紙の計画書だけでは人は動かない。

これらは、AIが代行できない領域であり、人間が鍛え続けるべき実践スキルです。

なぜ、問題解決スキルは座学では身につかないのか

問題解決のフレームワークや手法は、書籍やセミナーで学ぶことができます。しかし、それだけで実践できるようになるケースは多くありません。むしろ「分かった気になる」ことが最大の落とし穴です。

実際の業務には、正解がありません。文脈や制約条件が毎回異なり、先入観や組織の力学が判断を歪めます。だからこそ、問題解決スキルは「理解」ではなく、実課題に向き合い、試行錯誤と反復を通じてのみ定着するスキルです。

これは、問題解決を本業とするコンサルタントであっても同じです。一定の型を学んだだけで一人前になることはなく、数年単位での試行錯誤とフィードバックを通じて、ようやく現場で使える技術になります。

意思決定で終わらせず、関係者を動かし、実行を設計し、成果につなげる。紙の計画書だけでは人は動かない。

これらは、AIが代行できない領域であり、人間が鍛え続けるべき実践スキルです。

TriAsleadが提供する価値

Triasleadが目指しているのは、問題解決を「知っている人」を増やすことではありません。

を、組織の中に着実に増やすことです。

そのために、Triasleadは問題解決スキルを「座学で学ぶもの」ではなく、実課題を用いて反復し、個別フィードバックを通じて磨くものとして設計します。AI時代だからこそ、問題解決スキルは一部の専門職のものではなく、すべてのビジネスパーソンに求められる基礎能力になっています。