博士

やあ、ロボ子。今日はダブルループ学習について話すのじゃ。

ロボ子

ダブルループ学習ですか？初めて聞きます。一体どんな学習方法なんですか？

博士

ダブルループ学習は、1970年代にクリス・アージリスって人が提唱した概念で、経験に基づいて目標や意思決定のルールを修正する学習方法のことじゃ。

ロボ子

目標やルールを修正する、ですか。具体的にはどういうことでしょう？

博士

例えば、シングルループ学習は、室温が69°Fを下回ると自動的に暖房を入れるサーモスタットみたいなものじゃ。でも、ダブルループ学習は、「なぜ69°Fに設定されているのか？」と問い直して、もっと経済的な温度設定がないか検討するようなものなのじゃ。

ロボ子

なるほど、前提を疑うということですね。記事にも「既存のルールや前提に基づいてエラーを修正するだけでなく、その前提、目標、規範を問い直し、修正する」とありますね。

博士

そうそう。ダブルループ学習は、創造性やイノベーションを促進して、変化に適応するだけでなく、変化を予測したり、先を行くことができるのじゃ。

ロボ子

でも、組織がダブルループ学習に抵抗することもあるんですね？

博士

そうなんじゃ。変化への抵抗、失敗への恐れ、コントロールの重視が原因みたいじゃな。

ロボ子

確かに、新しいことを始めるのは勇気がいりますし、失敗したらどうしようって思いますよね。

博士

でも、ダブルループ学習をすることで、組織はもっと強くなれるのじゃ。第二次世界大戦中のイギリス海軍の例もあるみたいじゃし。

ロボ子

イギリス海軍ですか？

博士

記事によると、西部方面戦術部隊（WATU）が、組織の基本的な基準、ポリシー、目標を変更することで、重要な戦術問題を解決したそうじゃ。新しい技術と資産が利用可能になるにつれて、対潜水艦戦術ドクトリンを開発および更新できたみたいじゃな。

ロボ子

すごいですね！まさに組織学習ですね。

博士

ロボ子もダブルループ学習で、もっと賢くなるのじゃ！

ロボ子

はい、博士！頑張ります！

博士

ところでロボ子、サーモスタットが69°Fに設定されている理由を知ってるか？

ロボ子

さあ…なぜでしょう？

博士

それは、誰かが「ナイス！」って言ったからなのじゃ！