効果的なアップスキリングとは、単にトレンドを予測する以上のものだと考え、人材の成長のための永続的なロードマップを作成するために、DegreedとPearson社は、新たなパートナーシップ締結を発表しました。

人材の決定にスキルを優先させるには、多くの場合、複数の方法でスキルのバリデーション（検証）が必要です。そのため、Degreedは、HackerEarth、iMocha、Workera、Skillableとの新たなスキルバリデーションパートナーシップを締結しました。

2024年10月2日に行われたDegreed Visionイベントでは、スキル、オートメーション、AIを中心としたこの新しい現実を実証しました。AIによる新機能が実際にデモされ、迅速かつ大規模なパーソナライズされた学習は、これまで以上に可能になりました。

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

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？

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

10年以上前にラーニングエクスペリエンスプラットフォーム（LXP）は世に現れ、当時はコンテンツ連携統合システムとして始まったかもしれませんが、今日ではラーニングエコシステムの要であり、ビジネスの成果を引き出すためのスイッチとなっています。このような進化を念頭に置いて、2024年の

大きな課題には戦略的な解決策が必要です。新年を迎え、各企業のラーニング部門が集まってプランニングしていることは間違いありません。会話はおそらくラーニングエクスペリエンスプラットフォーム（LXP）のメリットに話題は移るでしょう。「10年前には導入しなかったのに、今必要なのか？」「L

2023年はL&Dにとって長く予測不可能な年でした。世界中のラーニングチームは、経済と生成AIの進歩を懸念し、2023年をスタートしました。Degreedは革新的なアイデア、リサーチ、ソリューションでL&Dを支援し続けてきました。そこで、2023年のL&Dに関するニュース、レポー

多くの企業で、大きな契約をする前の入札プロセスは必須です。入札プロセスが、夢のラーニングソリューションとの間で立ちはだかると、苛立ちを感じたり、意気消沈することさえあります。しかし、正しく行われれば、その後の重要なツールになります。

先進的なラーニングテクノロジーを利用している企業は、全体の20％にも満たないことをご存知でしたでしょうか？もし貴社がラーニングテクノロジーを前進させていない80％の一社であるならば絶望する必要はありません。あなたには選択肢があります。

学習予算が削減され、スキル格差が拡大している今、企業には単に良いこと、有益なことだけをしている余裕はありません。多くの企業が学習予算に関して3つのよくあるミスアラインメントを犯しています。

Degreedは常にパートナーシップを誇りに思っていますが、SAP®との関係は特に喜ばしいものです。なぜでしょうか？それは、私たちが協働する製品連携がお客様にもたらす価値のためです。

チームワークが夢を現実にする。あまりにもよく言われますが、この言葉には英知があります。そしてこれは、Degreedのパートナー企業とのチームワークに関しては特に当てはまります。

単なる製品のリストではなく、各要素がどのように相互作用しているのか、理想のラーニングテクノロジースタックをイメージできますか？これはエコシステムマッピングと呼ばれるもので、エコシステムの規模にかかわらず非常に重要です。

Degreedは、お客様が直面する課題に正面から取り組むよう努めています。Microsoft Teamsとの連携統合は、エンゲージメントの課題に取り組むクライアントを支援する方法の代表例です。

旅行業界をグローバルにリードするSaaSソリューションプロバイダーであるIBS Software社は、従業員が利用可能な学習コンテンツにアクセスするための、より直感的な方法を提供するという課題をいかに解決したのか最新のDegreedケーススタディをお読みください。

学習者のエンゲージメントの低さ、パーソナライズされた学習の欠如、満たされないスキルギャップなど、今日のL&Dにおける痛みのほとんどは、より大きな体系的な問題、すなわち制約の多いラーニングテクノロジーのエコシステムに起因しています。