学習戦略の真の目的は、ビジネス成果に直結することです。DegreedのAIを使った実験ラボでは、AIを活用して従来の学習コンテンツを再構築し、リアルタイムに適応する学習体験を実現しています。ナレッジソースの活性化、再利用可能な学習資産への変換、そして動的なパーソナライズ体験を通じて、L&Dを「コンテンツ中心」から「成果を生む体験中心」へと進化させます。

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。

人材開発の需要がますます高まる中、人事担当者の60％は、膨大なオンラインコンテンツの量に従業員が圧倒され、従業員の義務感や長期的なキャリアパスへの期待だけに頼ることはできないといっています。そこで必要になるのがAIによるサポートです。

Degreedは、AIを活用した新しいコンテンツキュレーション機能を開発しています。この高度なマルチエージェントキュレーション機能により、いわゆる一般的なコンテンツライブラリへの依存度を低減し、従業員の特定のニーズに合わせて、関連性が高く、信頼性があり、専門家が厳選した学習教材を

個別のコーチングは、イノベーションの加速、組織の機敏性向上、優秀な人材の育成を促進し、重要なスキルを効率的に高めます。ただし、個別対応が求められ時間とコストがかかるため、規模拡大が難しい課題があります。この問題を解決する手段として、DegreedのプラットフォームAIであるDeg

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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？

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。

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。