AIの進化により、人事部門は今まさに大きな転換点を迎えています。定型業務は自動化され、採用や管理から、戦略や人材開発の中核へと役割をシフトし、単発の研修ではなく、リアルタイムで進化するスキル構築が求められる時代へと突入しています。一方で、データ活用やガバナンスの重要性も急速に高まっています。人事部門は消えるのではありません。テクノロジーと融合し、企業の成長を牽引する存在へと再定義されていくのです。

急速に変化するビジネス環境では、従来型のラーニングテクノロジーはもはや十分ではありません。AIの進化により、企業は戦略と必要スキルを迅速に結びつけ、VRやシミュレーションで実践的な学習を大規模に提供できるようになりました。さらに、AIはコンテンツ作成の効率化や意思決定のスピード向上にも貢献します。これからのL&Dには、AIを活用しながら人と組織の変化に適応し続ける、新しい学習モデルへの進化が求められています。

AIが働き方を大きく変える時代、競争力の差を生むのはAIそのものではなく「人材」です。急速に変化するスキル環境の中で、企業にはスキル可視化やAIによる個別学習などを活用した人材育成が求められています。AIは仕事を奪うのではなく、生産性の基準を引き上げ、成長とイノベーションの機会を広げます。未来を勝ち取るのは、最先端のAIを持つ企業ではなく、学び続ける人材を育てる企業です。

企業の学習投資は、重複するコンテンツや使われないサブスクにより「高コスト・低効果」に陥っています。Degreedはこの課題を、①コンテンツ重複をAIで可視化し削減、②Open Libraryで基礎学習を標準化、③AI×専門家で戦略に沿ったパスウェイを迅速に構築、という3ステップで解決します。無駄な支出を減らし、学習を「コンテンツ購入」から「能力開発投資」へ転換する方法を提案します。

AIの進化により、人事部門は「業務支援」から「戦略的な人材リーダー」へ転換を迫られています。従来のキャリアラダーは限界を迎え、スキルやタスク単位で柔軟に成長できる「キャリアシステム」への移行が加速します。さらに人事部門はプロダクト部門のように、ユーザー視点で素早く改善を回す姿勢が不可欠になります。変化の時代に勝つ鍵は、学び続ける力＝学習のアジリティ。人と組織の未来を形づくる主役は、人事部門です。

学びの本質は「知識量」ではなく「実践で何ができるか」です。成長は座学や完了率では生まれず、挑戦・反復・フィードバックの循環から生まれます。鍵を握るのはマネージャーです。AIを活用すれば、安全な環境での実践や即時フィードバックをパーソナライズでき、育成のスピードと質は飛躍的に向上します。学びを日常業務に組み込むことで、チームとリーダーは共に進化していきます。

2030年に向けてZ世代が労働力の中核を担う中、企業競争力は「人材の早期戦力化と定着」をいかに実現できるかにかかっています。AIを活用したパーソナライズドラーニングは、個々のスキル・経験に即した学習を可能にし、生産性向上と離職率低下を同時に実現します。学習を戦略資産として再設計できるかが、変化の時代を勝ち抜く分水嶺となります。

AIを導入したのに、現場が変わらない。研修を実施しているのに、行動が変わらない。こうした悩みを持つ企業は少なくありません。 LENS2026では、その原因が「AIではなく人と組織にある」と明確に語られていました。本記事では、日本企業にとっての示唆を整理します。

学習科学は、人が「どう学び、どう使えるようになるか」を科学的に解き明かし、企業の人材変革を加速させる強力な武器です。AI時代、スキルの陳腐化は加速し、効果的なアップスキリングが競争力を左右します。関連性・実践性・自律性といった成人学習の原則に、AIによるパーソナライズや体験学習を組み合わせることで、学びは受動的な知識習得から、成果に直結する行動へと進化します。学習科学を活用することが、変化に強い組織をつくる鍵です。

AIはL&Dを根底から変える――。Josh Bersin氏などが参加したDegreed主催ウェビナーでは、学習の定義が「コース提供」から「業務に組み込まれた能力開発」へ進化する現実が語られました。AIは人材の新たなOSとなり、L&Dは働き方と成長を設計する役割へ転換することが求められるといいます。2026年に向け、習熟までの時間を軸に、AIネイティブな能力開発エコシステムへの転換が不可欠であることが、5つの示唆として示されています。

AIの進化とビジネス変化が加速する中、L&Dは「研修」から「変革の基盤」へと進化しています。2026年に向け重要なのは、特定のスキルではなく“新たな能力を構築し続ける力”です。スキルフレームワーク、AIによる学習体験の再設計、能力可視化、振り返りの高度化など7つのトレンドを通じ、人と組織の適応力を高めることが、これからの競争力を左右します。

AI投資が加速する一方、多くの企業は成果を実感できていません。原因は“スピード至上主義”と“人が追いつけない現実”のギャップにあります。本来効率化をもたらすはずのAIも、従業員が使いこなせなければ意味がありません。だからこそ、鍵となるのは“人”を中心に据えた学習設計です。AIによるパーソナライズ、双方向学習、プロセス再設計を通じて、スキル習得の速度と質を両立し、持続的なROIを実現する道が開かれます。

急速に変化する時代、スキル開発の鍵は「役割への期待の明確化」です。Degreedは、企業内の役割への必要スキルの可視化から不足スキルの特定、最適な学習コンテンツの自動提案までを一気通貫で実現します。従業員は自分に必要な成長ポイントを正確に把握でき、管理者はAIで大規模な運用を効率化できます。個々に最適化された学習体験が、組織全体のスキル変革を加速します。

高度にパーソナライズされた学習体験を実現する「アダプティブラーニング」。AIが個人のスキルや役割に合わせて最適な学習内容を自動生成するので、無駄な検索や不適切な教材に時間を費やす必要はもうありません。リアルタイム評価、役割別パスウェイ、即時フィードバックにより、学習は「業務の流れの中」へシームレスに溶け込みます。新製品トレーニングからスキル習得まで、必要な能力を最速で身につける未来型の学びが、すでに始まっています。

急速に変化する業界ニーズに応えるため、Degreed Open Libraryが大幅に拡充しました。AIと専門家が共同設計した150の新しいパスウェイが医療・金融・製造・テクノロジーなど主要分野で、最重要スキルを効率的に習得できる環境を提供します。信頼性の高い学習科学に基づく構造で修了率も向上。導入企業ではコスト削減やコンテンツ品質向上も実現しております。2026年には500以上のパスウェイへ拡大を予定しています。迅速・低コスト・高品質なスキル習得を実現する次世代の学習基盤です。

従業員が意欲的にトレーニングに参加し、高い修了率を達成しても、それだけでは学習効果を証明できません。経営陣が求めるのは「知識が定着し、業務で使えるか」という確かなエビデンスです。そこで力を発揮するのが、Degreed MaestroのAI生成「クイズ」機能です。プラットフォームに直結しているので、補修の判断や成果報告に必要なデータを即座に提示できます。

AI時代に必要なのは「上手なプロンプトの書き方」ではなく「文脈」です。DegreedのMCP（Model Context Protocol）は、学習者のスキル・役割・目標などのリアルタイムな文脈をAIに提供し、学習体験をパーソナライズします。まるで学習のGPSのように、最適な教材・コーチング・スキル向上ルートを提示します。これにより、企業は習熟の高速化、活用率向上、信頼できるデータ管理を実現できます。学習をビジネス成果へ直結させる仕組みがMCPです。

Degreedにインターン参加した人のブログです。Googleスライド派で、PowerPoint未経験だった参加者を支えたのが、Degreed Open Libraryのパスウェイでした。デザインの黄金律から効率UPツール、発表テクニックまで、実践的な学びが満載だったようです。

AIが学習の常識を塗り替える――Degreed創業者David Blakeが語る「AI時代の学びの再定義」。パーソナライズ化と適応性を備えた「アダプティブラーニング」が、企業と個人のスキル開発を変革します。AIによる自動クイズ生成やスキルマッピング、MCPによる文脈理解など、Degreedが描く未来の学習体験がいま動き出しています。

ミレニアル世代の管理職が、AI時代の学習推進を担う鍵であることを描いたブログです。経験よりも好奇心とテクノロジー活用力で成長してきた彼らは、AI学習ツールの導入を「制度」ではなく「文化」として広める存在。AIによるパーソナライズドラーニングを現場レベルで浸透させるには、まず彼らのリーダーシップを活性化することが重要だと説いています。