11:05-11:25
管理職"だけ"が悪いのか？離職を防げない組織に共通する構造的な壁
管理職になりたい人はごく少数、離職の75%は本来防げたはずなのに、なぜ管理職は動けないのか。プレイング過多・教育なき登用・働き方改革のパラドックスという3つの構造から、その本当の原因を解き明かします。
11:25-11:45
部下のやる気は"3つの欲求"で決まる ― 心理学とデータで見極めるマネジメント
管理職の離職課題に対し、心理学の「3つの欲求」と適性検査データを活用したマネジメント手法を解説します。登壇者自身のデータを具体例に、個性を活かす1対1のアプローチをお伝えします。
11:45-12:05
なぜ管理職は不調を我慢してしまうのか？「相談される側」のコンディションを組織で守る方法
なぜ管理職は不調を抱えても我慢してしまうのでしょうか。組織構造に潜む要因を紐解き、不調の手前で自らのコンディションを整える実践法と、予防が管理職本人とチームにもたらす効果を解説します。
12:05-12:25
『わかる』で終わる組織と、『動ける』組織を分けるものとは
組織課題が見えても、管理職を"やらされ役"のままにしていては改善は進みません。当事者として巻き込み、担当・期限・進め方まで明確にしながら実行に導く、管理職を起点にした組織改善の進め方を解説します。
12:25-12:45
なぜあの管理職は"特別なこと"をしていないのにチームが機能するのか
優秀な管理職の強みは特別な行動ではなく、小さな行動への即時の称賛や先回りの声かけといった小さな積み重ねです。管理職がかかえる"見えないヒトマネジメントタスク"をAIで代替する方法をご説明します。
12:45-13:05
伸び悩む管理職をどう育てるか？研修では届かない「適応課題」へのアプローチ
研修を受けても管理職の行動が変わらないのはなぜでしょうか。その原因を「適応課題」という視点から読み解き、コーチングを活用した効果的な育成手法を解説します。
13:05-13:25
LINEとAIで実践！「管理職がいるから定着する組織」のつくり方
特定の管理職を責めても離職は防げません。本講演では「対話のコツ」やLINEを掛け合わせた離職予兆とAIを用いた的確な関わり方による、管理職を主役にした「人が定着する組織」のつくり方を解説します。
13:25-13:45
勘と経験頼りのマネジメントから卒業する 〜データで管理職を育てる仕組みづくり〜
「あの人だから」で終わらせない。属人化したマネジメントから脱却し、データで管理職の課題を可視化する、再現性のある管理職育成の仕組みと実践方法をご紹介します。
13:45-14:05
企業成長に繋がる管理職強化システム 〜マネジメントレベルを見える化し行動変容を実現する〜
社会や市場環境の変化が激しく、将来の予測が困難な時代において、
企業変革のセンターピンとなる「管理職の変革/育成」に注力する企業が増えています。その中で、研修等の定性的な支援のみではなく、システムを活用し、データに基づいた、育成システムを採用する企業も多いです。
本講演では、「管理職強化」のために必要なポイントをデータやシステムの視点で徹底解説します。
14:05-14:25
"早く正確な"離職検知を可能にする、人事データとAIの活用方法とは
多角的な人事データをAIが分析することで、離職の初期兆候を可視化します。多忙を極める現場管理職の負荷を軽減しながら、早く正確に離職の予兆を捉える手法を解説します。
14:25-14:45
管理職の負荷を下げるAIを活用した対話（1on1）支援の新常識
対話の重要性が高まる一方で、管理職の負荷は増え続けています。AIを活用した対話の準備・実施・振り返りを支援するアプローチで、管理職の負荷を抑えながら、対話の質と継続性を高める実践方法を紹介します。
14:45-15:05
従業員の離職防止・モチベーション向上を実現する最適な人事制度設計の方法
人事制度設計の中でも特に【若手従業員の離職防止／エンゲージメント向上】に繋げるための手法について、人事ポリシー・等級・評価・報酬それぞれのポイントを押さえながら解説します。
15:05-15:25
AI時代のマネジメントスキルとは？～AIという新たな部下を迎える新時代の組織マネジメント～
AIエージェントの普及に伴い、AIはツールから「部下」へと変化します。全社員に求められるAIのマネジメントスキルと、彼らを束ねる管理職に必要な新時代の組織管理術やその養い方を共に学びます。
15:25-15:45
管理職研修が"AI前提"の会社と、そうでない会社の差
日本のAI活用は「時短」止まり、管理職研修も同様です。評価や育成で「何をAIに渡し、何を残すか」。AI時代に生き残る組織と淘汰される組織の決定的な差となる、管理職の「4つの新スキル」を徹底解説します。
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