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。