ダブルループ学習とは

クリス・アージリス（Chris Argyris）とドナルド・ショーン（Donald Schön）が提唱したシングルループ学習・ダブルループ学習の概念は、組織学習の分野に大きな影響を与えた。

**シングルループ学習（Single-loop Learning）**とは、問題が起きたときに「どうすれば問題を解決できるか」を考え、解決策・手段・方法を変える学習のことだ。「エラーが出た→修正した」という、比較的浅いフィードバックループによる学習である。

**ダブルループ学習（Double-loop Learning）**とは、問題の解決策を変えるだけでなく、「なぜその問題が繰り返し起きるのか」「自分たちの前提・方針・価値観に問題はないか」を問い直す、より深い学習のことだ。

名称の「ダブル」は、解決策を変えるループに加えて、前提・価値観を問い直すもう一つのループが加わることを指す。

具体例で理解する

シングルループ的な対応

「営業チームの目標達成率が下がっている。アプローチ方法を変えてみよう」→ トークスクリプトや訪問頻度を改善する。
ダブルループ的な問い直し

「そもそも今の営業目標の設定方法は正しいか？」「『数字達成』を最優先にしている価値観が、チームの疲弊や長期的な顧客関係の劣化を招いていないか？」→ 目標設定の仕組みや組織の価値観ごと見直す。

ダブルループ学習は、「問い直す」という不快感を伴う。自分たちの前提が間違っているかもしれないと向き合うことは、心理的に難しい。しかしそれなしには、同じ問題が構造として繰り返される。

組織のダブルループ学習を阻む要因として、アージリスは「防衛的ルーティン（Defensive Routines）」を挙げている。これは、恥ずかしさや脅威を感じさせる情報を隠したり、前提を問い直すことで生まれる不快感を避けようとする組織の無意識の行動パターンだ。

心理的安全性が低い組織では、ダブルループ学習はほとんど機能しない。「前提を疑う意見」や「不都合な事実の指摘」が歓迎されない文化では、人々は表面的な改善だけを提案するようになる。

ダブルループ学習を可能にする実践のひとつが、深い振り返りだ。特に、自分の前提・思い込み・価値観を問い直す問いを持った振り返りは、ダブルループ的な内省につながる。

「なぜ自分はその判断をしたのか」「その判断の背景にある考え方は、今も正しいか」という問いを習慣的に持つことが、組織・個人ともにダブルループ学習の入口になる。

ビジネスStockrでは、AIがこうした「前提を問い直す問い」を振り返りの中に取り入れることで、シングルループにとどまらない深い内省をサポートします。