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AIでL&Dを変革する：LIFOWのためのアクセス可能な知識インサイト

11月5, 2025

"従業員はより多くのコースを求めているのではなく、必要な瞬間に答えを求めているのだ"

Panoptoが最近開催したウェビナー「The Future of Learning Isn't More Training - It's Accessible Knowledge + AI（ラーニングの未来はトレーニングを増やすことではなく、アクセス可能なナレッジとAIを増やすことだ）」で提起されたこの事実は、学習と能力開発に関する組織の考え方を問う会話の基調となった。

エクイファックスのラーニング＆タレントマネジメント担当シニアディレクター、ケイティ・キャンベル博士、フォーカルポイントのビジネスコーチ、ビル・ソデマン博士、ファブリックの人材担当副社長、ジリアン・モールトン氏、パノプトのシニア・ラーニング・ストラテジスト、インナ・ホルバス氏によるディスカッションでは、「現代の職場はトレーニングの問題ではなく、アクセスの問題に苦しんでいる」というシンプルな真実が探求された。

業界を問わず、従業員が苦労しているのはコンテンツが不足しているからではない。従業員が苦労しているのは、最も重要なときに知識を見つけられなかったり、適用できなかったりするからだ。そして、AIがあらゆるワークフローに織り込まれるようになり、この課題と機会はかつてないほど大きくなっている。

コースからコンテクストへ：アクセスへのシフト

長年、組織は「学習」を「コース」と同一視してきた。構造化されたモジュール、修了証、学習パスが、L&D戦略の主流であった。しかし、ケイティ・キャンベル博士が指摘するように、「今日、プロフェッショナルが期待しているのは、問題に直面したときに、その問題を的確に解決してくれること」である。

ChatGPTを使うのと同じように、組織のプラットフォームを使って、必要なときに素早く解決策を得ればいいじゃない」と付け加えると、会場は知っているような笑いに包まれた。

そのコメントは、すでに進行中の変革の核心を捉えていた。即座に答えが得られる時代において、従来のコース・モデルは遅すぎ、仕事の流れから離れすぎていると感じることが多い。組織は、長く直線的な学習プログラムを設計する代わりに、情報が見つけやすく、文脈に即しており、実行可能なシステムを構築しなければならない。

ビル・ソッドマンが言うように、「人々は、行きたい場所に行くためにモールの同じドアを通ったり、モールに入ったりすることはもうない」。塀に囲まれた企業内学習は、好奇心と関連性に導かれながら、社員が自ら道を切り開く開かれた生態系へと変わりつつある。

所有権と知識の新アーキテクチャ

中心的なテーマとして浮かび上がってきたのは「所有権」である。それはIT部門なのか、人事部門なのか、それともL&D部門なのか？

ジリアン・モールトンは、それを自由とイネーブルメントの問題だとした。「AIのカスタマイズによって、私たちは真のイネーブルメントに近づいています。「かつてのL&Dは、コンテンツを維持し、最新でコンプライアンスに準拠したものにすることでした。今、それは知識をより未来に向け、よりパーソナライズされたものにし、従業員が実際に仕事で必要とするものに近づけることです」。

特に金融やヘルスケアのような規制のある業界では、その自由は複雑さを伴う。ケイティ・キャンベル博士は、柔軟性のためにコンプライアンスを犠牲にすることはできないが、この2つは相互に排他的なものではないと認めた。「課題はバランスだ。規制の完全性を保ちつつ、理にかなったところで自主性を提供することだ

この進化する状況において、知識は部門が所有するものではなく、組織全体で共同創造され、分散され、継続的に更新されるものである。AIは、思慮深く使用されれば、散在する専門知識をアクセス可能な生きた知識に変える結合組織となる。

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人の講演者の考えをひとつにまとめるとすれば、AIは代替品ではなく、パートナーとしてとらえるべきだということだった。

「ジリアン・モールトンは、「最高の学習は、人間とAIのパートナーシップによって起こります。「経験豊富なプロフェッショナルが判断力と文脈をもたらし、新入社員が技術的な流暢さをもたらすことで、大きな可能性が生まれます。一緒にAIを使って情報を統合し、パフォーマンスを加速させることができるのです。

ビル・ソッドマンは、チームメイトとしてのテクノロジーという新たな概念に言及しながら、こう続けた。「AIは人に取って代わるものではなく、チームを強化するためのより大きな全体の一部なのです」と彼は説明した。

実用的なアプリケーションはすでにたくさんある。AIツールは、パーソナライズされた学習パスを生成し、ディスカッションを要約し、関連するマイクロラーニング・リソースを提案し、さらには練習のための「安全な空間」を提供することができる。キャンベルが言うように、「上司と練習するのは気後れするものだが、AIと練習するのは気後れしない。まずAIでミスを犯すことができれば、本番に臨んだときにもっと良くなっているはずだ」。

AIが学習の心理的安全性を拡大するというこのテーマは、強く共鳴した。AIは、学習から人間を自動化するのではなく、フィードバックをより即時に、個人的に、そして支援的にすることで、その経験を人間的なものにすることができる。

仕事の流れに学びを組み込む

ウェビナーで最も実用的な議論のひとつは、仕事から切り離すのではなく、仕事の流れの中で起こる学習をいかにデザインするかということに焦点を当てたものだった。

ビル・ソッドマン氏は、LinkedInラーニングのようなプラットフォームは、まさに一口サイズでジャスト・イン・タイムにアクセスできるため、従業員はますます惹かれていると指摘した。しかし、重要なのはコンテンツの形式だけでなく、アーキテクチャだと彼は主張した。

「従業員が仕事道具を操作するのと同じように、自然に操作できる学習システムが必要です。「AIが、CRMであれ、ヘルプデスクツールであれ、ビデオ管理プラットフォームであれ、従業員がすでに使っているシステムに直接組み込まれるとき、真の瞬間学習が起こるのです。

ケイティ・キャンベルは、「すでに住んでいる家に、新しいスマート棟を追加するようなものです。すでに住んでいる家に新しいスマート棟を追加するようなものだ。

要点：学習テクノロジーはワークフローに溶け込まなければならない。社員が「トレーニングをする」ことを考えなければ考えるほど、実際に学習する時間が増える。

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重要なことを測定する：完成度からパフォーマンスへ

何十年もの間、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してきた。パネリストたちは、その時代は終わったという点で意見が一致した。

「私たちは簡単なことを測るのであって、重要なことを測るのではありません」とソドマンは単刀直入に言った。「完成度と能力はイコールではない。本当の尺度はパフォーマンスだ

キャンベルは、ビジネスに沿った成果の必要性を強調した。「AIであろうとなかろうと、ビジネスの成果を念頭に置いて学習イニシアチブを始めないのであれば、始めるべきではありません」。彼女自身の上司のマントラが聴衆の心に残った：「人事と学習は、プロフィット・センターのように運営されるべきだ」。

モールトンは、彼女のチームがビジネスリーダーを直接巻き込むことで、測定をどのように再定義したかを説明した。「私たちは部門長に尋ねます：あなたの部下にとって、成功とはどのようなものですか？より多くの取引を成立させることですか？買収後の迅速な統合？コースを修了したかどうかだけでなく、それらの指標に合わせるべきなのです」。

AIとデータ豊富なプラットフォームの時代において、学習チームはついに知識をインパクトにつなげることができるようになった。学習活動を営業成績、顧客満足度、製品イノベーションに結びつけるダッシュボードは、遠い夢ではなく、標準的な慣行となりつつある。

L&Dの役割を再定義：管理者から変革リーダーへ

会話はまた内省的なものになった。AIが専門職そのものを変容させるなか、今日、L&Dの実務家であることは何を意味するのだろうか？

「とキャンベルは振り返る。「しかし、それはL&Dが単なる対応役ではなく、変化の推進役になりつつあるからかもしれません」。

モールトンもこれに同意し、プロフェッショナルは管理から向上心へと進化しなければならないと主張した。「依頼を受けるだけでは、遅れをとってしまう。私たちは、ビジネスが今求めているものだけでなく、次に必要とするものを積極的に構築していく必要がある」。

ソデマンは、最近見た最高のL&Dは、コンプライアンスではなく、エキサイトメント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、組織がどこへ行こうとしているのか、そしてその中での自分自身の旅について、人々を興奮させるものだ。

その意味で、AIは人々の学習方法を変えるだけでなく、戦略家、データ翻訳者、部門横断的なイノベーションのコネクターとして、L&Dリーダーがどのように指導するかも変えている。

アクセス革命：追いつくのではなく、リードする

L&DがAI革命をリードしているのか、それとも遅れを取らないように奔走しているのかという質問に対して、パネリストたちは楽観的だった。

「今がその時です」とモールトンは言う。「AIの導入は、もはやCIOだけでなく、CHROも主導している。HRとL&Dが一歩前に出て、責任あるイノベーションがどのようなものかを示す大きなチャンスなのです」。

ソドマンは、AIが組織内のサイロを壊しつつあるが、それはL&Dが部門を超えた取り組みを調整する手助けをしている場合に限られると指摘した。「しかし、それはL&Dが部門を超えた取り組みの調整を支援した場合に限られる。L&Dは、全員が同じ方向に向かって漕ぎ出すための架け橋になることができるのです」。

人事、IT、オペレーション、そしてリーダーシップのコラボレーションが、AIをバズワードから持続可能な人間中心の優位性へと変える鍵になるかもしれない。

先を見据えて生きたシステムとしての学習

ディスカッションが終わるころには、学習はもはや教室やLMSで行われるものではなくなっていることは明らかだった。学習は、生きた、進化するシステムであり、学習がサービスを提供する組織と同じように迅速に適応しなければならないものなのだ。

パネリストたちは、学習の未来は3つの原則によって定義されるだろうと合意した：

蓄積よりアクセス。知識は、コースやフォルダーの中に閉じ込めるのではなく、仕事の流れの中で利用できなければならない。
自動化よりパートナーシップ。AIは人間の洞察力を増幅させるものであって、それに取って代わるものではない。
活動よりもインパクトを。重要なのは、社員がどれだけのコースを修了したかではなく、その学習がどのようにビジネスの成果を変えるかである。

「学習の未来はすでにここにある。ただ、まだ均等に分配されていないだけです。知識をアクセスしやすくし、見つけやすくし、最も重要な時に役立つようにするのが私たちの仕事です」。

コンテンツが氾濫する世界において、その使命は、組織が築きうる最も戦略的な優位性かもしれない。