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。

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。

「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。

「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。

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。

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。

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。

Degreed Maestro の会話型AIの最も魅力的な点の1つは、双方向の、パーソナライズされた、アダプティブな学習体験を生み出す能力です。しかし、音声がすべての学習タスクに理想的なインターフェースであるとは限りません。その点を踏まえてDegreedでは新たな実験が行われています。

企業内ラーニングアカデミーは、今までにないほど重要になっています。このブログはDegreedアカデミーを使った典型的な事例を具体的に紹介しています。

実践的で応用可能な能動的な学習から良い成果が得られることが分かっています。学んだ内容を確実に定着させるためにDegreedはDegreedアカデミーというコホートラーニングを支援するモジュールを提供しています。

DegreedのAI実装への取り組みが一部発表され、Degreed Maestroとしてプレリリースされます。先日のVision2024でも発表されましたが、非常にインパクトがあります。AIとの会話を通してのスキルアセスメントが個別に実施可能になります。

AIの世界では常に新しいことが起こっていますが、AIエージェントは、ビジネスに携わる誰もが備えておくべきトレンドです。AIエージェントとは何か、そしてそれが学習にどのような意味を持つのかについて詳しく見ていきましょう。

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。

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。

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？

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。