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学習のためのチャットボットは、ゲートウェイ、ガイド、目的地?


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。チャットボットが即座に答えを提供してくれるのに、なぜリンクをクリックする必要があるのでしょうか?


ますます、チャットボットがオンライン活動の出発点になっています。SNSアプリ、検索エンジン、ブラウザ、電話など、どこにでも出現しています。


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?



ゲートウェイ、ガイド、目的地


学習者の行き先を考えることで、チャットボットがラーニングテクノロジーにどのようにフィットするかを見てみましょう。新しいスキルを身につけるにせよ、旅行先のホテルを見つけるにせよ、体験はゲートウェイ、ガイド、目的地で構成されています。


ゲートウェイは学習の旅が始まる場所、ガイドは旅を導くナビゲーター、そして目的地は学習者が最終的にたどり着く場所です。


例えば、休暇での旅行を予約する場合、Google検索(ゲートウェイ)から始まり、Kayak(ガイド)でオプションを比較し、ホテルのウェブサイトで部屋を予約します(目的地)。


同様に、従業員がラーニングジャーニーで使用するリソースをマッピングすることもできます。多くのDegreedクライアントのラーニングテクノロジーエコシステムは、ゲートウェイ、ガイド、目的地の組み合わせから構成されています。


Degreedクライアントの場合、学習者は電子メール、モバイルアプリ、ブラウザ拡張機能、Microsoft Teams、イントラネットなどのゲートウェイを使用して学習を開始します。そのゲートウェイから学習ガイドであるLXPにつながります。そしてLXPは、LMS、Coursera、LinkedIn Learning、その他のコンテンツプロバイダーなどの最終的な目的地につながります。


もちろん、学習者は常に目的地からスタートできるわけではありません。ラーニングテクノロジーにおいてゲートウェイが重要なのはこのためです。ゲートウェイは、学習者が今いる場所で触れることができ、利便性を最大限に高めながら、学習者を別の場所に誘導します。


学習者が必要なものにたどり着けるように、ガイドが選択肢(時には何千もの選択肢!)を見て比較し、キュレーションされたパーソナライズされたレコメンデーションを提供し、アクセス権(権限、承認、許可、統合)を管理します。


学習者が最終的にたどる道は、ユースケースによって異なります。そして、ユースケースに応じて、チャットボットはゲートウェイ、ガイド、目的地の役割を果たすことができます。さらに分解してみましょう。



職場での学習:学習用チャットボットのユースケース


1. 業務に関連する具体的な問題の解決


Excelの関数の書き方を忘れた?あるいはCRMの更新方法のリマインダーを探している?エンタープライズチャットボットを利用すれば、すぐに回答を得ることができます。質問と回答、ブレーンストーミング、コンテンツ生成、または要約作成に関しては、チャットボットが最終的な目的地である可能性が高いです。

Excelでの職場学習用チャットボットの例


2. コンプライアンス研修の完了


職場での学習のもう1つの一般的なユースケースは、コンプライアンス研修です。皆さんはどうかわかりませんが、私はコンプライアンス研修のリマインドが必要です。(積極的に聞こうとは思いませんが。)そのような通知とともに、自分の割り当てられた状況を確認し、トレーニングにアクセスする必要があります。


チャットボットは、コンプライアンス研修のもう一つの入り口として機能するのでしょうか?技術的には可能です。このような使い方は実際にありえるでしょうか?いいえ。

ラーニングプラットフォーム上での必須トレーニングのステータス一覧の例


なぜなら、ほとんどの従業員はコンプライアンス研修のこと自体を覚えていないか、質問するのが面倒だからです。チャットボット技術に必要なものは何でしょうか?それは、プロンプトです。そして、これは企業が学習にチャットボットを使用する際の一般的な制限で、必ずチャットボットに尋ねなければなりません。


3. キャリアへのナビゲート


新入社員であろうと昇進したばかりの状況では、自分が何がわからないかもわかりません。この状況では、ガイドが必要です。そして、チャットボットが常に最良のガイドになるとは限りません。


良いガイドになるためには、チャットボットはあなたや会社、職務や役割についてよく知っていなければなりません。たとえあなたがすべての情報を提供したとしても、チャットボットのテクノロジーは学習者を外部のリソースに誘導するのに苦労することがよくあります。


チャットボットとは異なり、LXPのようなラーニングシステムは、複雑なキャリアへのナビゲートをすることができます。ラーニングシステムでできることは次のことです。


  • 受講登録管理と通知送信

  • さまざまな補完的システムやアプリケーションとの連携

  • 複雑なスキルに対応したマルチステップガイダンスの提供

  • 学習する必要のあるものを理解するためのレポート作成


このシナリオにおけるチャットボットの役割は何でしょうか?正しくプログラムされていれば、チャットボットはLXPのような学習ガイドへの入り口として機能します。また、チャットボットが一般的なアドバイスや励ましの言葉を提供することで、補助的な目的地として機能することもできます。


一般的な内容しか回答しない例



4. 新しいスキルの構築


アップスキリングとリスキリングはこれまで以上に重要であり、継続的なエンゲージメント、実践、コラボレーションが必要です。例えば、AIについてより深く学ぶためには、概念について議論し、応用する機会が必要です。そして、私がChatGPTに「AIについて知る必要があることをすべて教えて」と催促しても、そのような実践やコラボレーションは提供されません。

Degreedラーニングアカデミー


アカデミーは、新しいスキルを身につけるためのガイドであり、目的地です。なぜでしょうか?アカデミーは複雑なラーニングジャーニーを調整し、実践とフィードバックのためのワークフローを促進し、コホートとのコラボレーションを管理するからです。


チャットボットはどうでしょうか?チャットボットはサポートと補完の役割を果たすことはできます。チャットボットは、ロールプレイや振り返り、フィードバックの機会を提供し、あなたの体験に組み込まれた多くのサードパーティの目的地の1つになることができます。


5. 能力開発の機会を探る


チャットボットのインターフェースは、尋ねない限りアイテムを提示せず、単に一方方向なテキスト情報を提示し、チャットボットはおそらく必要な情報にアクセスできないため、会社での能力開発機会を見に行ったり、フィルタリングしたり、探索したりするのに理想的ではありません。


ラーニングシステムやタレントシステムは、利用可能なものを表示し(あなたが尋ねる必要はありません)、適合性を判断するためにあなたに関するデータ(あなたのスキルなど)を使用するためのより良い環境です。


ラーニングシステムで能力開発の機会を探る例


しかし、チャットボットは個人的な内省のための効果的なツールです。チャットボットに自分の興味を伝えるだけで、目標やプラン、考えたこともないようなキャリアの選択肢を考える手助けをしてくれます。また、内省した後は、チャットボットを会社のタレントシステムへの入り口として利用し、どのような学習機会があるかを確認することができます。



学習用チャットボットには限界がある


チャットボットはラーニングジャーニーに新しい機能をもたらしますが、すべてを行うことはできません。チャットボットに関する興奮にとらわれがちですが、その限界について改めて説明する価値があります。


常に尋ねる必要がある チャットボットは、ガイダンスや推奨事項をあまり提供しません。何を聞けばいいのかを常に考えなければならないという状況は、人によってはチャットボットの利用をためらわせます。


ルーティングとナビゲーションが不足 AIは(間違っていたとしても)答えを提供することで満足してもらうことを目指していますが、ユーザーが他の場所にナビゲートするのを支援するのが得意ではありません。チャットボットは検索結果へのリンクがうまくなってきていますが、企業内リソースのアクセスや許可の要件を克服するのは容易ではありません。


以下は、GPT-4o(OpenAIの最新モデル)に本の要約を尋ねた例です。このモデルにはWebを検索する機能があるにもかかわらず、最初はそれを拒否し、代わりに全く正しくない答えを見せています。最新のモデルは非常に限られたネイティブツールの中でさえ、リクエストのルーティングに苦労しています。



ユーザーに関する知識が薄い チャットボットは、何をするように促されたかを把握し、それらのプロンプトに応答するために訓練されたデータを使用します。GPT-4oのような新しいモデルは、チャット履歴に基づいてユーザーに関する基本的な記録を更新していきます。しかし、そのデータには、業務や学習アプリケーションによって取り込まれた最新のアクティビティや情報はおそらく含まれていません。


特化したワークフローは不可能 ある学習は単純な回答という形で完結しますが、他の学習はチャットボットでは提供できない調整された体験を必要とします。このような複雑なワークフローには、特定のコンテキスト、コントロール、通知が必要です。最も先進的なアプリケーションは、ラーニングシステムでマルチモーダル、マルチステップの学習体験を強化するために、生成AIを埋め込み始めています。

全てはできない: チャットボットにはL&Dに限界がある

チャットボットを使用する際には、以下を覚えておいてください:

ガイダンスを得るには、まず質問する必要があります。

制限された会社内のシステムとはうまく連携しません。

業務や学習アプリからデータを収集するのは得意ではありません。

単純な回答は簡単に得られますが、複雑な調整はそうではありません。



チャットボットはL&Dにとってますます重要に


チャットボットは何でもできるわけではありませんが、LXPやCRMのような特殊なエンタープライズアプリケーションへの重要なゲートウェイになりつつあります。


社内にラーニングリソースやライセンスプロバイダを持たない企業にとって、チャットボットは外部のラーニングリソースのガイドとして機能します。ラーニングエコシステムを持つ企業にとって、LXPはあらゆるL&Dのガイドの役割を果たします。


また、チャットボットは、詳細なスキル開発のためのすべてのコンポーネントをサポートしているわけではありませんが、迅速な回答を得るために、チャットボットはますます利用されるようになっています。


最終的には、エンタープライズチャットボットとラーニングシステムの両方との連携が必要になります。どちらか一方がなければ、完全ではないでしょう。


エンタープライズチャットボットとラーニングシステムの統合を検討したい場合は、ぜひご相談ください。



 

By Taylor Blake, May 16, 2024

 

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