見立てと回答本文を分けない
分析結果には、判断根拠とした回答箇所を対応づけます。本人・管理者が元の回答まで戻って確かめられます。
分析手法人物を決めつけず、
人物を決めつけず、
回答に表れた判断を見る。
トイノアは、正解を当てるテストでも、文章の上手さを競う診断でもありません。仕事に近い状況への回答から、今回確認できた判断材料を、固定された8つの視点で整理します。
3つの原則分析結果を、育成に使える
分析結果を、育成に使える
検証可能な材料にする。
無理に点数を付けない
判断材料が十分に確認できない観点は、能力不足と断定せず「判断材料不足」として追加確認の対象にします。
人事判断を自動化しない
AIの分析だけで採用・昇格・降格を決めず、育成対話と経験設計の補助材料として扱います。
10の仕事シナリオ知識の再生ではなく、
知識の再生ではなく、
仕事上の判断を自分の言葉で。
特定の業界知識を正解として問うのではなく、管理職・リーダーが遭遇しやすい状況を扱います。回答者は、最初に確認すること、判断基準、関係者への働きかけを記述します。
- 01重要な業務・取り組みの遅れ
- 02短期成果と中長期価値
- 03組織全体の成果
- 04業務負荷の偏り
- 05期限対応と再発防止
- 06教育・引継ぎへの投資
- 07仕組みや手順の変更
- 08不完全な情報での意思決定
- 09異なる立場の意見対立
- 10成功事例の横展開
8つの判断視点「視座」を一つの上下で表さず、
「視座」を一つの上下で表さず、
判断の範囲を8方向から確認する。
成果の捉え方
誰のどの成果を中心に置き、どこまで自分が関わるか
時間の見通し
目先の対応と先々の影響をつなぎ、実行順序を考えるか
影響の見通し
判断が誰やどの業務へ、どう波及するか
原因と仕組み
事象を原因、制約、仕組み、再発条件まで掘り下げるか
価値へのつながり
仕事を利用者、組織の目的、品質、安全へつなげるか
立場の違いの調整
異なる目的、制約、期待を整理し、合意へつなげるか
判断の組み立て
根拠、選択肢、基準、相談、責任、見直しを組み立てるか
学びの応用
経験から学びを取り出し、別の状況へ調整して活かすか
AI分析の流れAIは結論を決めるのではなく、
AIは結論を決めるのではなく、
固定基準に沿った整理を補助する。
仕事シナリオへ回答
正解を選ぶのではなく、自分ならどう確認し、判断し、動くかを記述します。
回答根拠を抽出
結論だけでなく、回答本文のどこを判断材料として読んだかを残します。
8つの視点で整理
固定された基準で、現在確認できる判断の広がりと深さを可視化します。
目的別レポート
本人には振り返りを、管理者には対話と支援の手掛かりを届けます。
次の育成対話へ
次の問いと実践行動を決め、研修後や1on1のフォローへ接続します。
AIが行うこと
- 回答本文から根拠候補を抽出する
- 8つの視点ごとに確認できた材料を整理する
- 強み、次に扱う視点、追加で聞く問いを文章化する
AIだけでは決めないこと
- 人物全体の能力・性格・将来性
- 採用・昇格・配置・降格の可否
- 回答に書かれていない実務上の事実
結果の読み方
点数より先に、根拠と不足材料を見る。
回答根拠
どの言葉からその見立てを行ったかを確認します。
確認できた範囲
今回の回答で十分な材料があったか、暫定か、保留かを見ます。
本人の認識
実務上の事実や本人の意図と、レポートの読みが合うかを対話します。
次の実践
次回までに試す行動と、上司が提供する支援を一つ決めます。
分析上の限界
結果は、今回の回答時点のスナップショットです。
- 文章に書かれていない経験や行動は分析できません。
- 結果は職場での実績、周囲からの観察、本人との対話とあわせて解釈します。
- 再実施時の点数差だけで成長を断定せず、経験・行動・支援の変化を確認します。
- AI出力には誤りや見落としの可能性があるため、重要な判断には人による確認が必要です。
分析の考え方を、固定サンプルで確かめる。
登録不要の固定サンプルで、回答、8つの視点、本人向け・管理者向けレポートまで体験できます。
デモではAI分析を実行せず、実在しない人物・企業の固定サンプルを使用します。