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  • 執筆者の写真DISCE

L&Dの成長の痛みを感じている場合はラーニングエコシステムに注目

更新日:2023年11月22日


2023年、L&Dのリーダーは大変な状況です。経営陣はますます多くのことを期待し、その期待に応えるために利用できるラーニングテクノロジーソリューションは市場に無限にあるように見えます。当然ながら、多くの課題が深刻な成長の痛みにつながります:

  • 学習者のエンゲージメントの低さ

  • パーソナライズされた学習の欠如

  • 満たされないスキルギャップ


これらは、L&Dとビジネス成果(業績)の関連性が曖昧になりがちですが、今日のL&Dにおける痛みのほとんどは、より大きな体系的な問題、すなわち制約の多いラーニングテクノロジーのエコシステムに起因する症状です。


ラーニングテクノロジーのエコシステムが制約されているのです。相互接続された、変化に富んだ、制限のないエコシステムが、今日の最も一般的なL&Dの成長の痛みをどのように軽減するのかを探ってみましょう。



ラーニングエコシステムとは何でしょうか?


正確な定義がわからない?ご心配なく。基本的なことを説明し、理解を深めていただきましょう。すでにご存知の方(あるいはエコシステムの愛好家)は、この先を読み飛ばしてください。


ラーニングエコシステムは、人、コンテンツ、テクノロジー、文化で構成されています。これらの要素がうまく機能していれば、従業員の入社から退社まで、総合的な学習環境を調和して作り上げることができます。テクノロジーはコネクターです。企業の重要な学習ニーズを解決するために、プロセスやソリューションがどのように機能しているかを詳しく説明します。


これは今に始まったことではありません。実際、Degreedをはじめとする多くの人々が、何年も前からラーニングエコシステムについて話してきました。しかし、この話題にもかかわらず、多くのL&D組織が取り組んでいる課題であるのは、切り離され、バラバラになり、制限されたエコシステムに起因する問題があるからです。



問題その1:学習者のエンゲージメントの低下


学習者のエンゲージメントが低下している場合、相互に繋がっておらず、手に負えないエコシステムが原因である可能性があります。


ラーニングテクノロジーの市場は未成熟で、その混沌はラーニングテクノロジーのエコシステムにも容易に浸透してしまいます。新しいツール、プラットフォーム、ベンダーが毎日のように登場し、連携統合の課題が山積しています。そのため、コンテンツベンダーと契約したり、特定の問題に対してさまざまなベンダーと提携したりしているうちに、ベンダーやツールが無計画でバラバラの状態に陥ってしまいます。これらのリソースを整理し、簡単に運用できるようにするアプローチがなくては、良いことが多すぎると悪いことになるという、逆説的に問題を悪化させるだけです。


例えば、4つの異なるテクノロジーソリューションを使用し、それぞれが従業員に現在のスキルセットを入力するよう求めているとします。実際に従業員が4つの異なるソフトウェアソリューションに自分のスキルをそれぞれ入力するでしょうか?1つの課題は、各ソフトウェアの入力プロセスが異なること、もう1つは、各ソフトウェアのスキル分類が異なることを考慮すると、さらにその可能性は低くなります。または単に面倒くさいと敬遠されるかもしれません。コンテンツやツールがバラバラだと、従業員の体験が悪くなり、エンゲージメントが低下します。


解決策:エコシステムを合理化し、相互につなげる


調査によると、従業員は学習とアップスキリングを望んでいます。エンゲージメントが低いということは、従業員が学びたくないということではなく、学びの旅で障害にぶつかっているということです。こうした障害には、経済的な問題、アクセスの問題、時間的問題、そして迷路のような学習体験などがあります。


様々なテクノロジーが同じ基準でやり取り、データを共有することで、合理的でスムーズな学習体験が可能になることはご想像の通りです。相互接続されたエコシステムでは、テクノロジープラットフォームやツールは、スキルリスト、スキルタクソノミー(スキル分類法)、学習の全体的な進捗などのデータを共有することができます。例えば、採用プロセスで人事が収集したスキルデータは、そのプラットフォームから別のプラットフォームへ自動的に共有することができます。魔法のような話に思えるかもしれません。


エコシステムを相互接続するための具体的な戦略は、適切なベンダーに焦点を当てることです。例えば、ラーニングエクスペリエンスプラットフォーム(LXP)を評価する最低限の基準は、コンテンツ(社内の独自コンテンツ、サードパーティの有償コンテンツ、ウェブ上の無料コンテンツなど)を発見してつなげるための単一の場所でなければならないということです。ですから、貴社のパートナーが優秀なベンダーであれば、合理化は容易なはずです。


現在のエコシステムを相互接続するための具体的なテクノロジーについては、当社Degreedの無料のホワイトペーパー「ラーニングテクノロジーのエコシステム構築(日本語)」をダウンロードしてください。



問題点その2:パーソナライズされた学習体験ができない


パーソナライズされた学習ができないのであれば、ラーニングテクノロジーのエコシステムを多様化する時期が来ていると言えます。


L&Dに共通するもう一つの成長の痛みは、パーソナライズされた学習への需要に応えられるかです。Fosway社のアナリストであるDavid Perring氏によると、『より良い、よりパーソナライズされた学習へのニーズは、減少するどころか、加速している』とのことです。しかし、パーソナライズされた学習は、企業が多様な学習ニーズをサポートすることを必要とします。このようなニーズには、目的に応じたコンテンツ、柔軟なプラットフォーム、適応性のある学習環境などが含まれます。


解決策:貴社のエコシステムを多様化する


パーソナライズされた学習体験を提供することは、複雑で高価に聞こえますが、シンプルなエコシステムの変化、つまり多様化に行き着くのです。多様化とは、エコシステムの隙間を埋めることであり、適切なラーニングテクノロジーツール、プラットフォーム、またはベンダーを相互に接続することを意味します。パーソナライゼーションを拡大するには、人々が好むさまざまな学習方法にマッチするテクノロジーを追加することを検討します。これは、アダプティブラーニングプラットフォーム、データ連携、モバイル学習、ゲーミフィケーション、バーチャルリアリティなどを、企業組織の特定のニーズに基づいて追加することを意味します。



問題点その3:スキルギャップの未解消


企業のスキルギャップを埋めるには、まずラーニングテクノロジーのエコシステムのギャップを埋める必要があります。


多くの企業が、企業や部門のスキルギャップを特定し、そのギャップを埋めることに苦労しています。以前は、多くの企業が外部から新しい人材を採用することで、このギャップを埋めていました。しかし、外部からの人材採用は、コストが高く、時間がかかりすぎ、持続不可能であることが、次々と明らかになっています。そのため、企業は社内からのリスキリングや、ギグやインターンシップを通じた人材の借り入れというアプローチを取ることが増えています。


多くのビジネスリーダーは、深いアップスキリングとリスキリングという重要な学習ニーズに応えるため、L&Dに目を向けています。Fosway社のアナリストであるPerring氏は、『ラーニングプラットフォーム市場もシフトしており、多くの組織が「スキルベース」を求めている』と説明しています。このシフトは、ほとんどの既存のラーニングテクノロジーエコシステムが、アップスキリングやリスキリングの深い要素を欠いていることを意味します。



現在、ほとんどのレガシーなラーニングテクノロジーエコシステムは、オンボーディング、パフォーマンストレーニング、必須学習という学習ニーズのみを満たしています。つまり、従業員のエンゲージメントを促進し、深いアップスキリングとリスキリングを可能にするラーニングテクノロジーソリューションを見つける必要があるのです。


解決策:多様化し続ける


重要な深いアップスキリングとリスキリングのニーズを満たすために、最も期待されるソリューションは、コラボレーションやプロジェクトベースの学習をサポートする長期的なプログラムです。Josh Bersin氏のようなこの分野の多くの専門家は、こうしたスキル構築プログラムを人材アカデミー、アカデミー、ケイパビリティアカデミーと呼んでいます。ここでも、適切なラーニングテクノロジーツール、プラットフォーム、ベンダーを見つけることが重要です。深いスキルを身につけるには、ベンダーによる包括的なソリューションを検討する必要があります。



問題点その4:学習体験の多様化と拡大が難しい


自社にエコシステムの問題があることはすでに分かっているけれども、それを解決するのに苦労している場合、制限的なエコシステムに悩まされている可能性があります。


例えば、新しいゲーミフィケーションアプリをエコシステムに追加したいとします。あなたは、LMSやLXPなどの主要ベンダーにいくつかの優れた検討案を提示します。連携統合に取り組むように依頼すると、彼らは「(将来的に)検討します」と言ったり、単に断ったりします。これが、制限の多いエコシステムの実態です。


解決策:制限のないベンダーと協力する


多くのベンダーは、オープンなエコシステムであることを謳っていますが、利用できる連携統合機能(フラットファイルフィード、Webフック、APIなど)や新しい機能の開発に取り組む能力が制限されている場合があり、そのエコシステムの中でできることが制限されています。エコシステムが制限されていると感じるなら、他の新しくエキサイティングなラーニングテクノロジーソリューションとの連携に意欲的なベンダーに乗り換えるのも一つの方法です。


ベンダーの意欲を測る手っ取り早い方法は、そのベンダーが長年にわたって実際に開発してきた連携数を評価することです。また、コンテンツプロバイダーだけを見てはいけません。様々なHCM、LMS、タレントインテリジェンス/マーケットプレイスソリューションも含めて確認してください。制限のないベンダーは、ラーニングエコシステムを超えて、より大きなHRテクノロジースタックに手を広げていくでしょう。



L&Dの成長の痛みを過去のものにする


大きな一歩を踏み出し、自社の問題に目を向けると、L&Dが抱えるほとんどの問題(選択肢の多さ、パーソナライゼーションのギャップ、学習者のエンゲージメント低下、スキル開発の課題など)が、エコシステムの制限に起因していることに気づきます。これらの問題を克服し、生き残るためには、学習者のエンゲージメントとパーソナライゼーションを解き放ち、自社のあらゆるスキルギャップを埋めるのに役立つ、相互接続された、変化に富んだ、制限のないエコシステムが必要です。


相互接続され、多様で、制限のないラーニングテクノロジーのエコシステムを構築する方法を知りたい方は、戦略と実用的なヒントをまとめたホワイトペーパー(日本語)をご覧ください。


 

By Hillary Gamblin, May 23, 2023

 

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