「従業員は、もっと研修を望んでいるわけではありません。必要な時にすぐ答えが得られることを求めているのです。」
この指摘は、Panopto最近開催したウェビナー「学習の未来は『さらなる研修』ではなく、『誰もがアクセスできる知識』と『AI』にある」の中で提示されたものであり、組織が学習と人材開発について抱く考え方に疑問を投げかける議論の口火を切った。
エクイファックス（Equifax）の学習・人材管理担当シニアディレクターであるケイティ・キャンベル博士、フォーカル・ポイント（Focal Point）のビジネスコーチであるビル・ソデマン博士、ファブリック（Fabric）の人事担当副社長であるジリアン・モールトン、Panopto）のシニア・ラーニング・ストラテジストであるインナ・ホーヴァスらが登壇したこのディスカッションでは、ある単純な真実が掘り下げられました。それは、現代の職場が抱えているのは「研修の問題」ではなく、「アクセス（利用）の問題」であるということです。
あらゆる業界において、従業員が苦労しているのは、知識が不足しているからではありません。最も重要な場面で知識を見つけ出せなかったり、活用できなかったりするためです。そして、AIがあらゆるワークフローに組み込まれるにつれ、この課題と機会はかつてないほど大きなものとなっています。
コースからコンテキストへ：アクセスの重視への転換
長年にわたり、企業は「学習」を「研修コース」と同義と見なしてきました。体系化されたモジュール、修了証、学習パスが、人材開発（L&D）戦略の主流を占めていました。しかし、ケイティ・キャンベル博士が指摘したように、「今日のプロフェッショナルが求めているのは、問題に直面したまさにその瞬間に、その問題を解決することなのです」。
彼女が「ChatGPTを使うのと同じように、自分の組織のプラットフォームも、必要な時に手っ取り早く解決策を得るために使えばいいじゃない？」と付け加えると、聴衆は「なるほど」というように笑った。
その言葉は、すでに進行中の変革の本質を的確に捉えていた。即座に答えが得られるこの時代において、従来の研修モデルは、しばしば遅すぎたり、業務の流れからかけ離れていたりするように感じられる。組織は、長くて直線的な学習プログラムを設計するのではなく、情報が探しやすく、文脈に沿っており、実践に活かせるようなシステムを構築しなければならない。
ビル・ソデマンが指摘したように、「人々は、行きたい場所に行くためにショッピングモール内の同じドアを通ることはなくなり、もはやモールに入ることもなくなるだろう」。企業内研修という「囲い込まれた庭」は、従業員が好奇心と関心に基づいて自らの道を切り拓く、オープンなエコシステムへと移行しつつある。
所有権と知識の新たな構造
そこで浮上した中心的なテーマは「所有権」でした。組織において、知識の真の「所有者」は誰なのでしょうか？IT部門、人事部門、それとも人材開発部門なのでしょうか？
ジリアン・モールトンは、これを「自由」と「能力の向上」の問題として捉えた。「AIを活用したカスタマイズにより、私たちは真の能力向上に一歩近づいています」と彼女は述べた。「かつてL&D（学習・開発）は、コンテンツの維持管理や、最新の状態への更新、コンプライアンスの遵守が中心でした。しかし今では、知識をより未来志向で、よりパーソナライズされたものにし、従業員が実際の業務で本当に必要としているものに近づけることが求められています。」
その自由には複雑さが伴います。特に金融や医療のような規制の厳しい業界ではなおさらです。ケイティ・キャンベル博士は、柔軟性を追求するためにコンプライアンスを犠牲にすることはできないと認めつつも、両者は互いに排他的なものではないと指摘しました。「課題はバランスです。規制の整合性を維持しつつ、合理的な範囲で自律性を確保することです。」
こうした変化し続ける環境において、知識は特定の部門が独占するものではなく、組織全体で共創され、共有され、絶えず更新されるものです。AIを賢く活用すれば、それは散在する専門知識を、誰もが利用可能な「生きた知識」へと変える、組織をつなぐ架け橋となるのです。
人間とAIのパートナーシップ：チームメイトとしてのテクノロジー
3人の講演者全員に共通していた考えがあるとすれば、それはAIを「代替」ではなく「パートナー」として捉えるべきだということだった。
「人間とAIの連携こそが、最高の学びを生み出すのです」とジリアン・モールトンは語った。「経験豊富な専門家が判断力と状況理解力を持ち込み、新入社員が技術的な熟練度をもたらすとき、そこには計り知れない可能性が秘められています。両者が協力してAIを活用すれば、情報を統合し、パフォーマンスの向上を加速させることができるのです」
ビル・ソデマンはこの考えをさらに発展させ、テクノロジーを「チームメイト」と見なすという新たな概念に言及した。「AIは人間に取って代わるために存在するのではない。チームを強化する、はるかに大きな全体の一部なのだ」と彼は説明した。
実用例はすでに数多く存在しています。AIツールは、個人に合わせた学習プランを作成したり、議論の内容を要約したり、関連するマイクロラーニング教材を提案したり、さらには練習のための「安心できる場」を提供したりすることも可能です。キャンベル氏が述べたように、「上司と練習するのは気が引けるものですが、AIと練習するならそうではありません。まずAI相手に失敗を経験しておけば、いざ本番の場面に臨むとき、より良いパフォーマンスを発揮できるでしょう」。
「AIが学習における心理的安全性を高める」というこのテーマは、強く共感を呼んだ。AIは、人間を学習の場から排除して自動化を進めるのではなく、フィードバックをより迅速かつプライベートで支援的なものにすることで、学習体験をより人間味のあるものにすることができるのだ。
業務の流れの中で学びを構築する
このウェビナーで特に実践的な議論の一つは、業務から切り離されたものではなく、業務の流れの中で行われる学習をどのように設計するかという点に焦点を当てたものでした。
ビル・ソデマン氏は、従業員がLinkedIn Learningのようなプラットフォームにますます惹かれているのは、まさに、短時間で手軽に、必要な時にすぐにアクセスできるからだと指摘した。しかし、同氏は、重要なのはコンテンツの形式だけではなく、その構成にあると主張した。
「従業員が業務ツールを使うのと同じくらい自然に操作できる学習システムが必要だ」と彼は述べた。「CRMであれ、ヘルプデスクツールであれ、動画管理プラットフォームであれ、従業員がすでに使用しているシステムにAIが直接組み込まれてこそ、真の意味での『その場での学習』が実現するのだ。」
ケイティ・キャンベルは、次のような鮮やかな例えを挙げた。「それは、今住んでいる家に新しいスマートな増築部分を加えるようなものです。その技術が生活をより便利にし、複雑にしないのであれば、人々は自然とそれを受け入れるでしょう。」
要点：学習用ツールはワークフローに自然に溶け込む必要がある。従業員が「研修を受けている」という意識をあまり持たなければ持つほど、実際に学習に費やす時間は増える。
重要な指標の測定：修了率からパフォーマンスへ
ここ数十年にわたり、L&Dチームは修了率や参加率といった指標について報告を行ってきた。パネリストたちは、そのような時代は終わったという点で意見が一致した。
「私たちは、重要なことではなく、測定しやすいことだけを測っている」とソデマンはきっぱりと言った。「修了したからといって、能力があるとは限らない。真の評価基準は実績だ」
キャンベル氏は、ビジネス成果に即した取り組みの必要性を強調した。「AIの有無にかかわらず、ビジネス成果を念頭に置かずに学習イニシアチブを始めるべきではない」と彼女は述べた。彼女の上司の「人事と人材開発は、利益を生み出す部門のように機能すべきだ」という信条は、聴衆の心に強く響いた。
モールトンは、自らが率いるチームが経営幹部と直接対話することで、評価基準をどのように再定義したかを説明した。「私たちは各部門の責任者にこう尋ねます。『御部門のメンバーにとっての成功とはどのようなものですか？ 成約件数の増加ですか？ 買収後の統合の迅速化ですか？』 私たちが重視すべきは、単に誰かがコースを修了したかどうかではなく、こうした指標に合致しているかどうかなのです。」
この変化は明らかです。AIとデータ豊富なプラットフォームが普及した現代において、学習担当チームはついに、知識と成果を結びつけることができるようになりました。学習活動と売上実績、顧客満足度、あるいは製品イノベーションを結びつけるダッシュボードは、もはや遠い夢ではなく、標準的な手法になりつつあります。
L&Dの役割の再定義：管理職から変革のリーダーへ
会話は内省的な方向へと向かった。AIが職業そのものを変革していく中で、現代においてL&Dの実務者であるとはどういうことなのだろうか。
「私たちにはこれまで以上に多くのことが求められており、その多くは公式な職務範囲を超えている」とキャンベルは振り返った。「しかし、それはおそらく、L&Dが単なる対応者ではなく、変革の推進役になりつつあるからなのかもしれない。」
モールトンもこれに同意し、この職業は「管理業務」から「志」へと進化しなければならないと主張した。「単に依頼を受けるだけでは、時代に取り残されてしまう。今日求められていることだけでなく、将来ビジネスが必要とするものを先を見据えて構築していくために、我々は主体的に行動しなければならない。」
ソデマン氏はさらに、最近目にした中で最も優れた人材開発（L&D）の取り組みは、コンプライアンスではなく「ワクワク感」に焦点を当てていると付け加えた。「チェンジマネジメントは、組織がどこへ向かっているのか、そしてその中で自分自身がどのような道を歩んでいくのかについて、人々の心を躍らせるものだ」
その意味で、AIは人々の学び方を変革しているだけでなく、L&Dリーダーが戦略家、データの解釈者、そして部門横断的なイノベーションの架け橋としてリーダーシップを発揮する方法も変革しつつある。
アクセス革命：追随ではなく、主導する
「L&DはAI革命を主導しているのか、それとも必死で追いつこうとしているのか」という問いに対し、パネリストたちは楽観的な見方を示した。
「今こそが私たちの出番です」とモールトンは語った。「AIの導入はもはやCIOだけの役割ではなく、CHROも主導するようになっています。これは、人事（HR）や人材開発（L&D）部門が前面に立ち、責任あるイノベーションとはどのようなものかを示す絶好の機会です。」
ソデマン氏は、AIが組織内の縦割り構造を打破しつつあると指摘したが、それはL&Dが部門横断的な取り組みの調整を支援する場合に限られると述べた。「誰もが熱意を持って実験を重ねているが、必ずしも一致団結しているわけではない。L&Dこそが、全員が同じ方向に向かって力を合わせるための架け橋となり得るのだ」と彼は語った。
人事、IT、業務部門、そして経営陣の連携こそが、AIを単なる流行語から、持続可能で人間中心の競争優位性へと変革するための鍵となるかもしれない。
今後の展望：生きたシステムとしての学習
議論の終わりには、学習とはもはや教室やLMSの中で行われるものではないということが明らかになった。それは生き生きと進化し続けるシステムであり、そのシステムが支える組織と同じくらい迅速に適応していかなければならない。
パネリストたちは、学習の未来は次の3つの原則によって形作られるという点で一致した：
- 蓄積よりもアクセス。知識は、コースやフォルダの中に閉じ込められるのではなく、業務の流れの中で活用できるものでなければならない。
- 自動化よりもパートナーシップ。AIは人間の洞察力を補完するものであって、それに取って代わるものではない。
- 活動量よりも成果。重要なのは、従業員がどれだけの研修を修了したかではなく、その学習がビジネス成果にどのような変化をもたらすかです。
司会者がセッションを締めくくる際、彼女は次のような力強い言葉を繰り返しました。
「学びの未来はすでにここにあります。ただ、まだ均等に普及しているわけではないのです。知識を誰もが利用でき、見つけやすく、最も必要な時に役立つものにするのが、私たちの役割です。」
コンテンツが溢れかえっている現代において、その使命こそが、あらゆる組織が築き得る最大の戦略的優位性となるかもしれない。
