第3段階：メンタリング・AI活用 運用ルール
#1. この仕組みのねらい
この仕組みには、2つの目的がある。片方だけでは失敗する。
| 目的 | 内容 |
|---|---|
| ① 教育コストの削減 | 人に聞かなくても解決することを、AIで処理する |
| ② 考える習慣の定着 | いきなり答えを人に求めず、自分で調べ、考える手順を挟む |
②が本来の目的である。①だけを狙うと、「聞くな」という突き放しになり、本人は孤立し、質問が消え、問題が水面下に潜る。AIは、質問を減らす道具ではなく、質問の質を上げる道具として使う。
#2. AIファースト原則
#2-1. 質問の3ステップ
わからないことに出会ったら、必ず次の順序を通す。
① 自分で調べる
マニュアル・過去の資料・過去のやりとりを確認する（目安10分）
↓ 解決しない
② AIに聞く
前提・やりたいこと・試したことを添えて質問する（目安20分）
↓ 解決しない、または判断が必要
③ 人に聞く
AIの回答と、自分の考えをセットで持ち込む#2-2. 30分ルール
①②に使う時間は、合計30分を上限とする。
30分考えて解決しないなら、それは人に聞くべき問題である可能性が高い。時間を区切らないと、「自分で解決しなければ」と抱え込み、半日を溶かす人が出る。抱え込みは、質問より高くつく。
本人に伝える言葉：「30分やって解決しなかったら、すぐ持ってきてください。それは聞くべき質問です」
#2-3. 人に聞くときの型
③で人に持ち込むときは、次の4点を添えてもらう。足りない場合は、何を足せばよいかを具体的に伝えて戻す。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 1. やりたいこと | 何を達成したいのか |
| 2. 詰まっていること | どこで、どう詰まっているのか |
| 3. 試したこと | 自分で調べたこと、AIに聞いた結果 |
| 4. 自分の考え | 「自分はこうしたほうがよいと思う」という案 |
4が最も重要である。 案がなくても構わないが、「案が出せなかった」ことも含めて言語化させる。差し戻しは冷たく行わず、「4だけ考えてから、もう一度来てください」と、何を足せばよいかを明示する。
#3. AIに聞くこと／人に聞くこと
#3-1. AIに聞いてよいこと（まずAI）
- 用語・仕組み・一般的なやり方の確認
- 文章の下書き、言い回しの検討、誤字チェック
- 手順の確認（「〇〇するにはどうすればいいか」）
- エラーや不具合の原因の当たりをつける
- 資料・議事録の要約、たたき台づくり
- 自分の考えの整理（「こう考えているが、抜けはないか」）
#3-2. 最初から人に聞くこと（AIを経由しない）
次の3種は、AIを経由させない。ここを曖昧にすると事故が起きる。
| 分類 | 具体例 |
|---|---|
| 顧客・金銭・契約に関わる判断 | 見積り、値引き、納期の約束、契約条件、クレーム対応 |
| 会社としての方針・優先順位 | 何を優先するか、やるかやらないか、対外的な表明 |
| 本人の心身・人間関係 | 体調不良、働き方の悩み、人間関係のトラブル、待遇の相談 |
3つ目を明記しておくことが重要である。「まずAIに聞け」というルールが、しんどさを言い出せない空気を作ってはならない。
#3-3. AIに入れてはいけない情報
| 分類 | 例 |
|---|---|
| 顧客の個人情報 | 氏名、住所、電話番号、メールアドレス |
| 契約・機密情報 | 契約書の実物、価格表、未公開の案件情報 |
| 社員の個人情報 | 給与、評価、健康状態 |
| 認証情報 | ID、パスワード、APIキー |
聞きたい内容にこれらが含まれる場合は、固有名詞を伏せて一般化して聞く。それができないなら、人に聞く。
#4. AIへの質問の書き方
新人はAIへの質問が下手である。質問の仕方そのものを教える。
#4-1. 質問テンプレート
【前提】
私は〇〇の業務を担当しています。今は△△という状況です。
【やりたいこと】
□□を実現したいです。
【試したこと】
・〜を確認しましたが、〜でした
・〜を試しましたが、〜になりました
【聞きたいこと】
〜について、考えられる原因と対処を教えてください。#4-2. 良い質問・悪い質問
| 悪い質問 | なぜダメか | 良い質問 |
|---|---|---|
| 「エラーが出ました」 | 前提も内容もない。一般論しか返らない | 「〇〇の作業中に△△というエラーが出ました。直前に□□を変更しました。原因の候補を教えてください」 |
| 「メールの書き方を教えて」 | 状況が不明 | 「納期が3日遅れることを、お客様に伝えるメールの下書きを作ってください。相手は〜な方で、初回の遅延です」 |
| 「これでいいですか」 | 判断基準がない | 「〜という目的でこの手順を考えました。抜けやリスクがあれば指摘してください」 |
#4-3. AIの回答をそのまま使わない
AIの回答は「たたき台」であり、「正解」ではない。 次を必ず本人に守らせる。
- 回答をそのまま提出しない。必ず自分で読み、内容を理解してから使う
- 事実（数字・固有名詞・手順）は、必ず一次情報で裏を取る
- 自社のルールと違うことを言われたら、自社のルールが優先する
- 「なぜそうなるか」を説明できないものは、使わない
最後の項目が重要である。説明できないものを提出させない。 これを許すと、AIを使って考えない習慣がつく。ねらいの逆になる。
#5. メンタリングの運用（6ヶ月目〜）
#5-1. 隔週1on1（30分）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 頻度 | 隔週1回、30分。曜日・時間を固定する |
| 目的 | 進捗管理ではなく、支援が必要なタイミングを見つける |
| 進め方 | 業務の話は10分まで。残り20分は本人の状態・関心・将来の話 |
| 記録 | templates/02_1on1面談シート.md に、決めたことだけ記録する |
この面談を進捗確認に使わない。 進捗は報告シートで見る（40_報告運用ルール.md）。ここで進捗を詰めると、本人にとって「詰められる場」になり、本音が出なくなる。
#5-2. 1on1で聞くこと
- 最近、うまくいっていることは何ですか
- 逆に、引っかかっていることはありますか
- 今の仕事量は、多い・ちょうどいい・少ない、のどれですか
- AIに聞いて解決したこと・解決しなかったことはありますか
- 私（教育担当）に、やめてほしいこと・してほしいことはありますか
最後の問いは答えにくいが、続けて聞くことに意味がある。半年続けて初めて本音が出ることもある。
#5-3. 支援が必要なサイン
次の兆候が出たら、面談頻度を一時的に戻す（週1回に）。
- 報告の提出が遅れ始める／内容が薄くなる
- 質問が急に減る（詰まっていないのではなく、諦めている可能性）
- 完了報告はあるが、成果物の質が落ちている
- 遅刻・欠勤が増える
- 「大丈夫です」が増える
サインが出てから理由を問い詰めない。 「最近どうですか」から始め、話す準備ができるまで待つ。
#6. エスカレーション基準
本人が判断せず、必ず上に上げるべき事項を明文化する。迷ったら上げる、を原則とする。
| 種類 | 判断 | 期限 |
|---|---|---|
| 顧客からのクレーム・苦情 | 即エスカレーション | 気づいた時点ですぐ |
| 納期に間に合わない見込み | 即エスカレーション | 遅れが見えた時点（起きてからではない） |
| 金額・契約条件の変更依頼 | 即エスカレーション | 回答する前 |
| データの消失・誤送信 | 即エスカレーション | 気づいた時点ですぐ |
| 前例のない依頼 | エスカレーション | 着手前 |
| 自分の担当外への影響 | エスカレーション | 影響が見えた時点 |
| 手順どおりに進まない | まずAI・調べる（30分ルール） | 30分経過後 |
「悪い報告ほど早く上げる」ことを、評価上プラスに扱う。 早い報告を叱ると、次から報告は来なくなる。この制度が続くかどうかは、ここで決まる。
#7. AI活用が定着しているかの確認
四半期に1回、次を確認する。
- 人への質問に、「試したこと」と「自分の考え」が添えられているか
- AIの回答をそのまま提出している場面がないか
- 30分ルールが守られているか（抱え込みが起きていないか）
- 逆に、AIに聞くべきでないことをAIに聞いていないか
- 教育担当への質問件数は、半年前と比べて減っているか
- 質問の質は上がっているか（件数だけを成果としない）
最後の2項目はセットで見る。件数が減っても質が上がっていなければ、単に聞かなくなっただけである。 それは改善ではなく、悪化のサインとして扱う。