AI学習の革命はすでに始まっているが、多くの企業はまだ準備が整っていない
- DISCE
- 2 日前
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ウェビナー「The AI-Powered Revolution in Learning + Talent Development（AIがもたらす学習と人材開発の革命）」から得た5つの重要なポイント
AIに関する話題は単なる誇大宣伝ではありません。L＆D（学習と人材開発）の分野は、ここ数十年間で最も重要な変革の真っ只中にあり、その変化は誰もが予想していた以上に急速に進んでいます。この緊急性が、Degreedが主催する3部構成ウェビナーシリーズの第1弾「The AI-Powered Revolution in Learning + Talent Development」の基調を決定づけました。本シリーズでは、AIが組織のスキル構築、人材のエンパワーメント、将来の計画の立案方法をどのように再構築しているかを探求します。
本セッションでは、業界を代表する二大リーダー、Josh Bersin氏（グローバルアナリストであり、The Josh Bersin CompanyのCEO）とHeather Stefanski氏（McKinsey社のChief Learning and Development Officer）が登壇。DegreedのChief Product OfficerのNikki Helmerが進行役を務め、AIが現在実現していること、ラーニング部門リーダーの対応策、そして2026年に向けた強靭で未来対応型の人材育成に必要な要素について議論を深めました。
L&D分野で最も優れた知性を持つ方々は、単にLMSにチャットボットを追加すればいいというような話をしていません。HRやL&D、そして将来を見据えた労働力を構築しようとするあらゆる企業の下で、基盤がどれほど根本的に変化しつつあるかについて警鐘を鳴らしているのです。
核心はここにあります。AIは単に学習を強化するものではありません。組織が能力を構築するルールそのものを書き換えているのです。今すぐ対応しなければ、2026年は厳しい現実をもたらすでしょう。
以下に、本セッションから得られた5つの重要な示唆と、それらが2026年の計画サイクルに与える意味をまとめます。
ポイント＃1：学習は静的モデルから動的コンテンツシステムへ移行
長年にわたり、学習戦略はJosh Bersin氏が「パブリッシングモデル（静的モデル）」と呼ぶものに焦点を当ててきました。ラーニング部門はコンテンツの出版社のように運営され、コースを制作・タグ付け・配布していました。成功指標は参加率（出席率、修了率、クリック数）で測定されていました。
しかし、AIにより新たなパラダイムを迫っています。
『ダイナミックなコンテンツシステムを中核的な学習体験として活用する、革新的な新たなアプローチについて話しています。』とBersin氏は述べています。
AIにより、組織は単にコース数を増やすだけにとどまらず、実際の労働力や組織のニーズに基づき、アダプティブ（適応的）にスキル開発をマッピング・測定・加速させることが可能になります。この仕組みでは、成功指標は従業員がどれだけ学んだかではなく、実際に新たな業務を遂行し、新たな能力をより速く習得できるかどうかで測られます。
2026年のプランニングへの示唆
学習組織は、コースカタログの拡充よりも能力構築を優先すべき
AI搭載ツールは低付加価値業務（タグ付け、検索、基礎的なコンテンツ作成）を自動化する傾向が強まり、L&Dチームは戦略的設計に注力できるようになる
スキルデータが人材戦略の基盤となる。
ポイント＃2：AIは人材のための新たなオペレーティングシステムを創出する
ウェビナーでの議論が浮き彫りにした本質的な真実、AIがもたらす変革の規模を組織はようやく理解し始めたばかりです。
Bersin氏は、AIが従来のL&DとHRのワークフロー（コンテンツ作成、スキル特定、職務設計、さらにはコーチング）を流動的でアダプティブな（適応性の高い）システムへと統合しつつあると指摘しました。AIは企業が人材を理解する方法を再定義しています。ジョブディスクリプション、役割、キャリアラダー、コンピテンシーなど、かつて直線的だったプロセスが根本的に変化しています。これは、仕事における「学習」の捉え方、そしてその機能が人材の流動性、パフォーマンス、ビジネス戦略とどう統合されるかについて、私たちの考え方を大きく転換することを求めています。
AIは、仕事、スキル、チーム、学習、あらゆるものを動的なものに変えています。
Bersin氏は『AIは、仕事の定義、チームの構築、人材パイプラインを計画する方法を変えます。』と明快に述べました。
これは単なるツールの導入ではありません。人材システム、仕組みの再構築なのです。
2026年のプランニングへの示唆
人材戦略と学習戦略は、サイロを打破し一体となって機能しなければならない
組織はAI導入に関する強固なガバナンスを必要とし、特に正確性、公平性、透明性を確保することが求められる
AIは、過去に変革に寄与したモバイルやクラウドと同様に、ラーニングプラットフォーム全体に組み込まれた標準、基盤となる存在となることが予想される
ポイント＃3：L&Dは単なる学習領域から脱却し、働き方の設計へと移行すべき
Stefanski氏は、ラーニング部門リーダーにとって最も変革的な課題を示唆しました。L&Dは、提供するコンテンツで自らの存在意義を定義するのを止め、代わりに人材開発とキャリア加速の戦略的設計者として再定義すべきだというのです。
Stefanski氏は、ラーニング部門の従来のアイデンティティが企業の足を引っ張っていると主張しました。コース構築ではなく、働き方の設計、人材体験の形成、従業員が日々使用するワークフローへの影響力行使に注力すべきです。
Stefanski氏によれば、最も大きな転換点の一つは、ラーニング部門が狭い意味での「学習」から脱却することです。『我々が果たすべき役割を真摯に考えるならば、仕事の設計やテクノロジーの設計に参画する必要がある』と彼女は述べています。
これは単なる言葉遊びではありません。目的の構造的な再定義なのです。McKinsey社は現在、L&Dを「development organization」と呼称しています。その使命はキャリアの加速、パフォーマンスの向上、そして仕事の進め方の形成にあります。
2026年のプランニングへの示唆
L&Dチームは、パフォーマンス、キャリアの流動性、働き方を軸に自らのアイデンティティを再定義する必要がある
単なるコンテンツ作成は、L&Dチームにとって、もはや主要な仕事ではない
L&Dの役割は、すべての学習資産を所有することではなく、開発体験を調整することへと移行すべき
部門リーダーが自問自答する内容は、「どのような研修を構築すべきか？」から「人々が仕事を通じて学ぶように、仕事をどのように再設計すべきか？」へと変わる
ポイント＃４：AIが組み込まれたツールを活用し、学習を業務に統合する
Stefanski氏の最も示唆に富む主張の一つは、L&D部門の時間の70%を、実際のパフォーマンスが行われるワークフロー内に費やすべきであり、コース開発に費やすべきではないというものでした。これは「ラーニングテクノロジー」の真の意味を再定義します。もはやモジュール構築やコンテンツの推奨が目的ではなく、日常業務の流れの中にスキル構築を可能にするツールを組み込み、従業員がその効果を即座に実感できる環境を整えることが重要となります。
具体例として、Stefanski氏はMcKinsey社の「Lilly」という取り組みを紹介しました。これはPowerPointに直接組み込まれたAI搭載のストーリーテリングコーチです。コンサルタントがクライアント向けスライドを作成する際、「Lilly」は物語の構造、明瞭さ、説得力について、既に使用している実際のツール内でリアルタイムにガイドします。
この「学習と業務の統合」がもたらす成果は、戦略的スキルの習熟までの時間を加速させる能力であり、組織に多大な価値を提供します。Stefanski氏は、習熟までの時間短縮を証明するユースケースの特定と指標の確立を提唱しています。これはL&Dの究極の指標であり、真のビジネス価値を証明するものだと彼女は考えています。
2026年のプランニングへの示唆
パフォーマンス加速のため、AI駆動型エージェントとワークフロー統合ツールを優先的に導入すべき
学習を業務に組み込む設計において、プロダクト、エンジニアリング、オペレーション部門と緊密に連携すべき
修了率や満足度スコアではなく、「習熟までの時間」を究極の指標として採用すべき
ポイント＃5：学習の未来はAIへの対応ではなく、AIネイティブな能力開発エコシステム
本ウェビナーを通じて一つのテーマが明確になりました。AIは単にラーニングテクノロジーを変革するだけでなく、学習そのものに対する私たちの期待をも変革しているということです。次の時代に繁栄する組織とは、L&Dの目的について根本的に異なるビジョンを受け入れる組織となるでしょう。
この新たな時代において、ラーニングエコシステムはもはやAIによってサポートされる単なるコースライブラリとして機能するだけではありません。それ以上に、スキル、ワークフロー、人的つながりを中核に据えた、AIネイティブな能力開発エコシステムへと進化するのです。
AIネイティブのエコシステムでは、
スキル構築は、従業員が日常的に使用するツール内で実現されます。AIエージェントが、必要な瞬間にコーチングやプロンプトを提供し、習熟度を加速させます。
学習は、インテリジェントに組み込まれたパフォーマンスサポートを通じて提供されます。AIが、必要な瞬間に適切なガイダンス、フィードバック、実践機会を提示します。
デジタルパスウェイは、手動でキュレーションされたコンテンツではなく、AIによって完全にパーソナライズされます。
これはちょっとした変化ではありません。学習の本質、その存在場所、そして推進主体について再考することを求めます。
そして組織には、コースやコンテンツの所有、日常業務から切り離された「学習イベント」である研修を中心とした旧来のモデルを手放す大胆さが求められます。能力開発が業務そのものの基盤に組み込まれる仕組みへの移行が不可欠です。
2026年のプランニングへの示唆
AIを活用したワークフロー・役割・人材育成の再構築に注力し、レガシーシステムやプロセスの後付け改修に注力しない
コンテンツ作成への支出を、AIエージェント、ワークフローコーチ、業務フローに学習を組み込み型パフォーマンスツールなどのテクノロジーへ転換すべき
人材開発部門の役割を企業変革において高め、能力とパフォーマンスの戦略的推進役となるべき
AIの技術的導入だけでなく、文化的影響へのプランを立てるべき。リーダーには新たなコーチングスキルが、チームには変化への対応支援が、従業員にはAIが自身の成長を「代替するのではなく支援する」仕組みの明確化が必要となる
展望：2026年以降への示唆
Helmer氏、Bersin氏、Stefanski氏が共有した知見によれば、2026年は漸進的な更新や新たなラーニングテクノロジーによって定義されるものではありません。むしろ、組織が学習を「コンテンツ」ではなく「能力開発」「業務」「文化」を中心に再設計する意欲によって特徴づけられるでしょう。
2026年のラーニング・タレント戦略を策定される際には、以下の点を最優先課題としてご検討ください。
1. L&Dを「能力開発組織」として再定義する
従業員への情報提供からキャリア加速へのミッションへと転換を図ります。「どのような学習プログラムを構築すべきか？」という問いを「人材をより速く成長させる仕事・ツール・体験をどう設計するのか？」へと転換します。
2. コース拡充ではなくワークフロー学習へ投資する
パフォーマンスが発揮される業務プロセスにコーチング、フィードバック、ガイダンスを組み込むAIツールを優先します。将来の学習効果の70%はここで創出されます。
3. 適応性の高い労働力と人材モデルを構築する
固定的な役割や長期的なキャリアパスは、スキルベースの流動性と柔軟なチーム構造へと移行しつつあります。
4. AIによるデジタルラーニングのパーソナライズと自動化を推進する
手動でのコース作成は、規制やコンプライアンスが本当に必要な場合に限定します。AIにパーソナライズされた学習パスとアダプティブな実践を生成させ、L&Dチームが人間にしかできない戦略的業務に集中できるようにします。
5. 習熟度を最重要指標として採用する
修了率・出席率・満足度を超えた評価を再考すべきです。今問われるべきは「重要な業務において、従業員がどれほど速く卓越した能力を獲得できるか」です。この転換により学習効果はビジネス成果と直結し、AIが組み込まれたツール活用の最大の機会が生まれます。
学習におけるAI革命について詳しく知る
2026年は、組織が単なるラーニングシステムの検討から脱却し、能力開発エコシステムの検討へと移行する年となるでしょう。学習を業務に組み込み、AI駆動のパーソナライゼーションと高インパクトな人的体験のバランスを取り、人材開発を戦略的パートナーとして再定義する年となるのです。
ラーニングテクノロジーは、「ちょっと使うもの」ではなく、「日常的に体験するもの」へと変化します。Nikki Helmer氏、Josh Bersin氏、Heather Stefanski氏の対話は、AIが仕事の未来をどう形作るかについての、より広範で継続的な議論の一部です。
貴社組織が2026年の戦略を策定中ならば、今こそ学習の可能性を再構想し、AIがそのビジョンをいかに実現するかを考える時です。その方法については、「The AI-Powered Revolution in Learning + Talent Development」およびシリーズ内の他の2つのウェビナーをオンデマンドでご覧ください。
Patricia Gallagher
Monday, December 22nd, 2025
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