コンサルティング会社では、社員の専門性こそが「製品」であり、スキル構築は事業を支える重要なインフラです。世界約15,000人を擁するZS社は、限られた予算で成果を高めるため、L&D改革を推進。競争力を生む3つのケイパビリティに施策を集中させ、スキルを人材配置や経営判断の共通言語として活用しています。さらに、Degreed Maestroによる「My Virtual Coach」を導入し、自社の価値観や文脈に沿った対話型コーチングを実現。AIで業務の摩擦を減らしつつ、人間の判断を中心に据える――焦点、スキル、AIを一体化した学習基盤が、企業の新たな競争優位性を生み出します。

ソフトウェア契約の更新を、値上げ交渉だけの「形式的な手続き」にしていませんか？Degreed Maestroは、ベンダーとの対話を想定した音声ロールプレイ、適切なトーンの検討、社内関係者の優先事項の整理を支援する“交渉準備のコーチ”としても活用できます。財務部門・調達部門・事業部門・IT部門の異なる視点を一貫したメッセージにまとめ、契約が現在のニーズと価値に見合うかを改めて評価できます。その入念な準備が、価格や契約条件の改善、サービスの有効活用、そして有意義なコスト削減につながるのです。より良い契約更新に必要なのは、劇的な交渉術ではなく、次の重要な対話に備えるための質の高い準備なのです。

AI時代の人材開発を阻むのは、時間がかかるオンボーディング、複雑で高コストなHRテック、AIスキル不足、研修品質のばらつきです。AIロールプレイ、学習基盤とスキルデータの統合、全社規模のAI教育、個別最適化された学習環境によって、この壁を突破している先進企業の導入事例を紹介します。必要なのは研修を増やすことではなく、学びを事業成果につなげる「スマートなインフラ」です。人間のコーチングとAIを掛け合わせ、ビジネスが人材を必要とする前に、活躍できる人材を育てる——それが未来の人材戦略です。

AIの登場によって、企業の学習は「一律・事前設計型」から「必要な瞬間に、必要な人へ届ける」時代へと大きく転換しようとしています。本ブログでは、2027年以降の学習の未来として、①実践を重視した体験型コンテンツ、②一人ひとりの知識や状況に応じてリアルタイムに変化するパーソナライズ学習、③仕事の直前・最中に役立つ状況適応型のオンデマンド学習という3つのトレンドを紹介します。AIは学習コンテンツを提供するだけでなく、個々の課題や業務に合わせて最適な学習体験そのものを生成する存在へと進化します。従来の「コースを受講する学習」から、「仕事をしながら学ぶ学習」へ ── その未来像を、Degreed AI Labsでのプロトタイプ開発をもとに展望します。

AI導入のプレッシャーが高まる今、L&D部門には「とりあえずAI」を選ぶのではなく、自社に本当に必要なソリューションを見極める力が求められています。本ブログでは、派手なAI機能に惑わされず、自社戦略との整合性や既存システムとの連携、サポート体制、将来性までを含めて評価するための5つの重要ポイントを解説します。さらに、ベンダーのデモで確認すべき質問例も紹介し、後悔しないAI学習プラットフォーム選定の進め方を分かりやすくまとめています。AI時代の投資を成功へ導くための実践的なガイドです。

AIが一人ひとりに合わせてリアルタイムで学習コースを生成する――そんな未来が現実になりつつあります。本ブログでは、AIとの対話を通じて、受講者の知識レベルや目的に応じてコンテンツや図解、クイズ、振り返りまでをその場で自動生成する「ダイナミックコース」の実験を紹介します。従来のアダプティブラーニングのように事前に用意された分岐ではなく、会話に応じて学習体験そのものを構築する点が最大の特徴です。AI時代のパーソナライズ学習の未来を感じられる注目の実験です。

多くの企業では、複雑化したHRシステムや分断されたデータがAI活用の足かせとなり、コスト増加やスキルの可視化不足、意思決定の遅れを招いています。本ブログでは、HRテクノロジーの統合によってデータを一元化し、AIの効果を最大化する重要性を解説。AstraZeneca社、Pernod Ricard社などの成功事例を交えながら、コスト削減だけでなく、スキルベースの人材育成やAI変革を加速させるためのポイントを紹介します。AI時代に競争力を高める鍵は、「複雑さ」ではなく「シンプルさ」にあります。

AI時代において、学習はもはや「支援部門」の役割ではありません。ペルノ・リカール社は、スキルを企業共通の言語としてWorkdayとDegreedを連携させ、採用・社内異動・人員計画・事業戦略までを支える「スキルファースト」な組織へと変革しました。全社でスキルデータを活用することで、学習投資の最適化や能力ギャップの可視化、AIによる人材マッチングを実現し、60万ユーロのコスト削減も達成。本ブログでは、L&Dをビジネス変革の中心へ押し上げるための実践的なアプローチと、スキルデータを競争力へ変えるためのヒントを紹介します。

AI学習への投資は必要だと分かっていても、経営陣の承認を得るのは簡単ではありません。本ブログでは、L&D部門がAI導入を「学習施策」ではなく「ビジネス投資」として提案するための考え方を解説します。リーダーシップ開発や営業力強化、スキル評価など、売上や採用コスト削減といった経営KPIに直結するユースケースを示し、ROIを数値で証明することが承認への近道です。さらに、IT・人事・事業部門・経営陣を巻き込む進め方も紹介します。

製薬業など規制業界では、コンプライアンスを守りながらAI活用を推進し、その投資対効果を示すことがHRITリーダーの大きな課題となっています。本ブログでは「研修を修了したか」だけではなく、「実務でAIを活用できる状態か」という“人材の準備状況”を可視化する重要性を解説しています。HCM、学習プラットフォーム、AIツールを連携し、スキル・資格・学習データを統合することで、コンプライアンスとイノベーションを両立する新しいHRITのあり方を提案します。AI時代に競争力を高めるための、人材データ基盤づくりのヒントが得られる内容です。

「知っている」だけでは成果は生まれない---。 重要な商談や面談、難しいフィードバックなど、本番で初めて実践する流れでは、失敗のリスクが高まります。本ブログでは、AIロールプレイを活用して、安全な環境で何度でも実践・改善を繰り返せる新しい学習手法を紹介します。即時フィードバックや心理的安全性により、自信と実践力を効率的に高められます。さらに、営業だけでなく、マネジメントや採用、メンタリングなど幅広い業務への活用事例や、導入企業で営業育成期間を大幅に短縮した実績も解説します。

AI導入に成功する企業と失敗する企業の差は、実は“技術”ではなく“人と仕組み”にありました。IBM社によれば、期待通りのROIを実現できているAIプロジェクトはわずか25%。多くの企業がPoC止まりで終わる中、Yara社、HubSpot社、Pearson社、GSK社といった先進企業は、「AIを入れる」ではなく、「働き方・学び方そのものを再設計する」ことで成果を生み出しています。

Focus London 2026で最も印象的だったのは、「AIをどう使うか」ではなく、「AI時代に人材開発部門をどう再設計するか」という議論でした。L&Dの新しい役割について考察します。

「2時間後の重要会議に準備は間に合うのか？」Degreed AI Labsが実験するのは、そんな“待ったなし”の状況に対応する新しい学習体験です。AIロールプレイシミュレーションは、会議相手や目的を入力するだけで、複数のAIステークホルダーとのリアルな模擬会議を生成します。質問、反論、割り込みまで再現し、本番さながらの緊張感の中で練習できます。さらに、話し方や説明の明確さ、資料の有効性までリアルタイムでフィードバック。従来の「事前に学ぶ」研修ではなく、“必要な瞬間に、必要な学びを生成する”——AIネイティブ時代のオンデマンド学習の可能性を示す、Degreedの先進的な実験です。

変化が“例外”ではなく“日常”になった今、企業に求められるのは一度きりの研修ではなく、「変わり続ける力」を育てる仕組みです。本ブログでは、DegreedのAI「Maestro」が、スキル可視化・対話分析・ロールプレイを通じて、組織変革を“再現可能で拡張できるプロセス”へ進化させる方法を紹介します。営業改革や新任リーダー育成などの実例を交えながら、AIが“知識”を“行動”へ変える最前線を描きます。変化に追いつくのではなく、変化を推進する組織へ――そのヒントが詰まった内容です。

学習コンテンツは“量”より“成果”の時代へ。多くの企業では、膨大な学習コンテンツが乱立し、重複・古い情報・リンク切れによって「選べない」「信頼できない」状態に陥っています。その結果、従業員は学習を避け、企業はROIを測れず、せっかくの投資が埋もれてしまっています。Degreedが提唱する“コンテンツの嵐”から脱却する3ステップを紹介します。CEOが求めているのは大量のコンテンツではなく、“次の成長に備えた人材”なのです。

AIが仕事を加速させる一方で、人材育成は追いついていない――。Degreed LENS 2026で語られたのは、そんな「激化の時代（The Age of Intensification）」の現実でした。企業はAIへの巨額投資にROIを求める一方、真の課題はテクノロジーではなく「人材の準備不足」にあります。本ブログでは、AI時代に求められる新しい学習モデル、効率ではなく「効果」を重視する組織づくり、安全な実践環境の重要性などを紹介します。AIに置き換えられない創造性・判断力・リーダーシップこそが、これからの競争力になる――。未来を決めるのは、テクノロジーではなく「人」の変革です。

AIが学び方を変えても、価値の源泉は人にあります。Degreedの調査では、2026年に求められるスキルの多くがリーダーシップやコミュニケーションなどのヒューマンスキルでした。AIやデータ分析の重要性は高まる一方、共感や判断力は代替されにくいのです。これからの企業の競争力は「ヒューマンスキル×AIリテラシー」の融合で決まります。AIを活かし、変革を導くのは人間です。

AIは今やビジネスの中核となり、学習の在り方も大きく変えています。従来の静的な研修では、急速に進化するスキル需要に対応できません。本ブログでは、人間とAIの協働による新しい学習モデルに焦点を当て、リアルタイムなフィードバックやシミュレーションを通じて成長を加速させる方法を解説します。

変化が当たり前の時代、企業の目標はもはや固定されたゴールではありません。急速なテクノロジー進化により、従来の人材開発や変革手法は限界を迎えています。本ブログは、そんな状況を打破する鍵として「適応力」に注目。個人の変化を軸にしたADKARモデルを活用し、変革を“定着する仕組み”へと進化させる方法を解説します。さらに、AIを活用した体験型学習やリアルタイムなスキル把握により、組織全体で変化に追随し続けるアプローチを提示します。変革を一過性で終わらせず、持続的な競争力へとつなげる実践的なヒントが詰まった内容です。