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DISCE
2024年9月12日読了時間: 10分
貴社ビジネスに必要なスキルを知り、成長させるために
スキルは、ワークフォース変革の推進、パーソナライズされた能力開発の拡大、組織のアジリティ(俊敏性)の向上、従業員のパフォーマンスの向上など、ビジネスにプラスの影響をもたらすカギです。
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2024年9月5日読了時間: 9分
ラーニングのROIを伝える方法
学習プログラムがスキル、生産性、収益、または経営層にとって重要なその他の指標を向上させることを示さなければなりません。貴社組織における学習と能力開発(L&D)の最高のROIを追跡し、伝える最良の方法を見つける方法を説明します。
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2024年8月29日読了時間: 5分
社内の人材流動化:見落としがちなスキルのAIを活用した発掘
AIが推論によってスキルデータのギャップを埋め、人材発掘の幅を広げることができるという仮説を立て、ある職種の新しい社内募集に必要なスキルのリストを作成し、AIを使って人材を発掘できるかを実験したブログです。
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2024年8月22日読了時間: 6分
生成AIがL&D部門をどう変えるか
生成AIがL&D部門を変えられるかどうかは問題ではありません。変わらざるを得ないのです。アナリストのJosh Bersin氏らが登場するウェビナーでは、今仕事の世界で起こっている2つの大きな破壊的要因、スキルとAIに焦点を当てています。ぜひご覧ください。
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2024年8月15日読了時間: 12分
マネージャーをスキルのコーチに変える方法
今日、多くの企業の経営陣にとって、スキルへの取り組みは最重要課題であり、多大な時間とリソースを投じている企業もあります。企業の重要なスキル目標を達成するために、L&Dがマネージャーをより良いスキルのコーチにする理由と方法を説明します。
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2024年8月8日読了時間: 3分
最新の実験:会話AIでのスキルレビュー
AIとの会話の中でスキルアセスメントを実施するという実験のブログです。今までDegreedはSkill Reveiwというアンケート形式のアセスメントがありましたが、この実験内容はその進化系になりそうです。
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2024年8月1日読了時間: 8分
AIが支援する職場におけるスキルの流暢さ
AIが仕事の進め方を変えるのは事実ですが、長年の経験で培われたワークライフの事実は変わらないと信じています。従業員はテクノロジーの力を借りずに、スキルや専門知識を活用する必要があります。スキルの流暢さ(skill fluency)と名付け、詳細を説明します。
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2024年7月25日読了時間: 6分
ラーニング部門がAI実験を飛躍させる方法
もし会社の経営層やラーニング部門が、啓発的なAI実験を試してみたことがないのであれば、今こそ始める時です。AIラボを立ち上げ、稼働させるためのいくつかの方法を見てみましょう。
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2024年7月11日読了時間: 10分
L&Dを従業員体験のヒーローに
外部採用を通して思うような人材が獲得できなくなってきているHR部門を担当する経営層に向けて解決策を提示するためのアクションプランが紹介されています。
閲覧数:38回

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2024年7月4日読了時間: 7分
AI生成コンテンツ:企業はいかにしてドロ沼を回避するか
AIの能力には目を見張るものがありますが、注意が必要です。AIが生成する意味のないコンテンツも爆発的に増えることで、高品質で信頼たりえる情報源を見つけることが難しくなります。AI生成コンテンツが増えることで予想される、職場での具体的な課題を見てみましょう。
閲覧数:46回

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2024年6月27日読了時間: 7分
The Shift:スキルファーストのコミュニティ
私たちは今、仕事の世界でスキルファースト主義という大きな過渡期を経験しています。そこでDegreedは、スキルのパイオニア、業界アナリスト、実践している人達が集まり、他の人へ戦略や経験を共有できたりするコミュニティThe Shiftを立ち上げました。
閲覧数:63回


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2024年6月20日読了時間: 11分
タレントマーケットプレイス、LXP、何から始めるべきか?
LXPを最初に導入すべきか、それともタレントマーケットプレイスを先に導入すべきか?これは、企業の経営陣がよく尋ねるタレントマネジメントに関する質問です。LXPとタレントマーケットプレイスがそれぞれどのように職場の問題解決に役立つのか、また、どのように連携できるのかを詳しく見ていき
閲覧数:87回

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2024年6月13日読了時間: 9分
L&Dのための会話音声AI
OpenAIはChatGPT-4oを発表しました。AIと口頭でチャットすることが、テクノロジーと接する普通の方法になるでしょう。では、それはL&Dにとってどのような意味を持つのでしょうか?
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2024年6月6日読了時間: 9分
70-20-10の学習モデルを超えて
Charles Jennings氏が70-20-10の学習モデルを1990年代に生み出して以降、無数の組織がこの比率に従ってL&Dリソースを分割してきました。その枠組みを超えた学習環境を整えることが今必要とされ、かつ可能になっています。
閲覧数:70回

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2024年5月30日読了時間: 9分
学習のためのチャットボットは、ゲートウェイ、ガイド、目的地?
質問があるとき、あなたは何を頼りにしますか?数年前、それは Google だったかもしれません。今日、ChatGPTは従来の検索エンジンからその座を奪っています。これはラーニングテクノロジーにとって何を意味するのでしょうか?
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2024年5月23日読了時間: 8分
スキルのためのAIを使ったタクソノミー:キャリア目標のための行動可能なステップ
最初はコンピテンシーフレームワークでした。次にスキルタクソノミー(スキル分類法)。どちらも、構築するのが難しく、最新の状態を維持するのが難しいという同じ問題を抱えています。AIはこのことに役に立つのでしょうか?それを探ってみましょう。
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2024年5月16日読了時間: 9分
L&Dがスキル開発を避け、それが間違いである4つの理由
このブログでは、L&D担当者がスキル戦略を無視したりする最も一般的な理由を紹介します。その後、あなたと貴社チームがスキル開発に向けて小さな一歩を踏み出しやすくなるよう、アドバイスを提供します。
閲覧数:63回

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2024年5月9日読了時間: 10分
職場で学ぶ時間:賛同を得ることは会社のリレー
L&D担当者は、どうすれば従業員に十分な学習時間を与えることができるのでしょうか?
しかし、まず職場における学習時間に対する一般的な考え方を再定義すれば、全体的に受け入れやすくなります。
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2024年4月25日読了時間: 7分
新しいテクノロジーを検証するDegreed Experiments
L&Dの課題に対する新しいテクノロジーの適合性を探ることを目的としたブログシリーズDegreed Experimentsをスタートします。実践的なプロトタイプを通して、何がうまくいき、何がうまくいかないのか、そしてその過程で遭遇する新たな疑問について、皆さんと共有していきます。
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DISCE
2024年4月18日読了時間: 9分
コンテンツのキュレーションと作成:L&Dにとってどちらが良いのか?
AIがコンテンツのキュレーションと作成をかつてないほど容易にしていますが、その一方で人間の役割もまた重要になっています。ここでは、学習のために、コンテンツの作成とキュレーションのどちらを選ぶべきか、また、努力とROIを最大化するためにキュレーションをどのように行うべきかについて説
閲覧数:60回
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