【AI搭載HBDI診断】ハーマンモデルで思考の特徴を分析
HBDI（ハーマンモデル）は、個人の思考特性を4つの領域に分類する診断です。
本記事では、HBDIの概要と、AIを活用して思考のクセを分析するメリットについて紹介します。
- 1. 数字やデータに基づいて判断することが多い
- 2. 問題解決では論理的な整理から始める
- 3. 議論では根拠を重視する
- 4. 効率的で合理的な方法を好む
- 5. 感覚的な説明より論理的な説明の方が納得できる
- 6. 物事の因果関係を考えるのが好きだ
- 7. 結論よりもプロセスを重視する
- 8. 曖昧な表現に違和感を覚える
- 9. 計画を立ててから行動する
- 10. 決まったルールや手順に従う方が安心する
- 11. 整理整頓が得意だ
- 12. 期限を守ることを最優先に考える
- 13. スケジュール通り進むと安心する
- 14. コツコツ継続する作業が苦にならない
- 15. 突発的な変更はストレスになりやすい
- 16. 仕組み化・マニュアル化が得意だ
- 17. 人の気持ちを汲み取るのが得意だ
- 18. チームの雰囲気を大切にする
- 19. 共感しながら話を聞くことが多い
- 20. 人の役に立っている実感が重要だ
- 21. 感情を無視した判断に違和感を覚える
- 22. 相談されることが多い
- 23. 人間関係の調和を優先しがちだ
- 24. 相手の立場で物事を考える
- 25. 新しいアイデアを考えるのが好きだ
- 26. 直感的にひらめくことが多い
- 27. 枠にとらわれず発想したい
- 28. 未来志向で大きなビジョンを考える
- 29. 常識や前例に縛られるのが苦手だ
- 30. アイデア同士を組み合わせて考える
- 31. 新技術やトレンドに強く惹かれる
- 32. 全体像を俯瞰して考えることが多い
- 【HBDI診断】ハーマンモデルとは？
- AIのHBDI診断で思考のクセを分析するメリット
- HBDI診断が求められている理由
【HBDI診断】ハーマンモデルとは？
HBDI（Herrmann Brain Dominance Instrument）は、脳の働きをもとに「思考の傾向」を4象限に分類した理論です。
仕事や教育、組織開発など幅広い分野で活用されています。
HBDIが4象限に分ける理由
ハーマンモデルは、脳の情報処理の特徴を下記の通りに分類しています
- 論理・分析
- 構造・計画
- 感情・共感
- 想像・創造
思考の偏りや得意分野を把握しやすくするために作られています。
4象限の特徴
- A象限（論理・分析）
数値、事実、データを重視する傾向。分析や問題解決が得意。 - B象限（計画・手順）
手順、整理整頓、リスク管理を重視する傾向。計画性に優れる。 - C象限（感情・協調）
人間関係、コミュニケーション、共感を重視。チームワークで力を発揮。 - D象限（創造・直感）
発想、未来志向、イメージ思考を重視。クリエイティブな領域が強い。
HBDIが注目される理由
- 自分の思考傾向を客観視できる
- チーム内の役割分担が明確になる
- コミュニケーション改善につながる
- 新しい視点を取り入れるきっかけになる
AIのHBDI診断で思考のクセを分析するメリット
HBDIの考え方を、AIに組み合わせて診断することで、従来の自己診断よりも客観性と再現性が高まります。
1. 客観的な視点で判断できる
人は自己評価にバイアスが入りやすいため、AIの第三者的な分析によって思考の偏りをより正確に把握できます。
2. 回答内容から細かなニュアンスまで読み取れる
AIは文章の傾向、選択肢のパターン、言語的特徴など、複数の要素を同時に解析できます。
そのため、従来の診断以上に“深い分析”が可能です。
3. 診断後の行動指針を自動生成できる
HBDIのタイプごとに、AIが改善案や仕事の進め方の提案を作成できます。
例：
- A象限が強い人 → データ分析中心の働き方が向く
- C象限が弱い人 → コミュニケーション改善の具体策を提示
こうした「診断→解決策提示」の流れを自動化できる点は、AIならではの強みです。
HBDI診断が求められている理由
自己理解ニーズの高まり
近年、転職、副業、キャリア形成の意識が高まり、「自分の強み・弱みを知りたい」という需要が増えています。
HBDIのようなフレームワークとAI診断は、このニーズに合致しています。
パーソナライズされた情報の価値向上
AIによってユーザーごとの状況に合わせたフィードバックを提供できるため、従来のテンプレ型診断以上の満足度を得やすくなっています。