AIを活用した最新の学習手法が、4つの一般的なビジネス上の課題をどのように解決できるか
予算会議や経営陣の議論の場では、人材開発に関する次の4つの課題が繰り返し取り上げられています。ほとんどの組織は、依然としてその解決策を模索している状況です。
新加入社員の研修サイクルは、ビジネスのペース（そしてもちろん成長のペース）に比べて遅すぎる。
HRテックのエコシステムは高価かつ複雑化しているが、依然として人材の能力に関する包括的なデータを提供できていない。
従来の能力開発では、AIスキルのギャップを十分に迅速に埋めることができない。
企業内トレーニングは、組織全体で一貫性がなく、効果的とは言えない。
これらすべては、AI時代における同じ根本的な問題、すなわち「ビジネスが目指すべき方向」と「従業員がそこに到達できる速度」との間のギャップに帰着します。すでにそのギャップを埋めた組織もいくつかあります。彼らが取った対策は以下の通りです。
課題その1：オンボーディングでは、従業員が十分な生産性を発揮するまでの時間が長すぎる
新加入社員が貢献できない日々が続くことは、企業にとってコストとなります。営業主導の組織において、そのコストには明確な数値が伴います。それは、売上パイプラインの枯渇と、成約件数の低迷です。
グローバルなテクノロジーおよびビジネスサービス企業であるTEKsystems社では、従来、新加入営業担当者が最初のサービス商談を成立させるまでに36～40ヶ月を要していました。欠けていたのは、実践的な営業トレーニングでした。営業リーダーは15～40名の直属の部下を管理しており、新加入営業担当者が迅速に自信をつけるために必要な頻度でコーチングを行うことは困難（かつコストがかかる）ことでした。
商談を迅速に進めることは、TEKsystems社にとって収益面での差別化要因でした。
『当社として分かっていることは、ビジネス案件の進行速度を一定のペースに保ち、見込み客の選定段階まで進めることができれば、案件を獲得できる確率が60％高まるということでした』と、TEKsystems社のChief Talent and Learning OfficeであるChris Harry氏は述べています。
このギャップを埋めるため、TEKsystems社は、Degreed MaestroのAIロールプレイを営業研修プログラムに組み込みました。新加人営業担当者は、エレベーターピッチ、反論への対応、課題発見質問、見込み客とのフルコールという4つの具体的なスキルを練習しました。彼らは、各自のスケジュールに合わせて、各体験を必要なだけ何度でも繰り返すことができました。
『アスリートやミュージシャンなど、あらゆる分野の人々が取り組むのと同じように、スキル向上のための「ジム」のような環境を作り出すことができます。これは、人間同士のつながりを築くための準備を整える練習環境なのです』と、Harry氏は述べました。
これらの各メンバーは、4つのロールプレイ体験すべてを通じて、合計で約1時間を費やしました。その結果は明白でした。
参加から6ヶ月以内に、所属する新加入営業担当者の25％がサービス商談を獲得しました。以前の基準では36～40ヶ月かかっていました。今回のプログラム開始前の6ヶ月以内にこのマイルストーンを達成した新加入営業担当者は一人もいませんでした。
『全体として、驚くべきフィードバックが寄せられました。彼らの自信が高まったのです』と、TEKsystems社の組織開発Program ManagerであるStefanie Kuehn氏は述べました。『彼らは安全な環境でロールプレイを行うことができました。つまり、上司やメンターが聞き耳を立てることなく、自由に練習できたのです。』
繰り返すことができ、かつ批判されることなく、従業員が本番の場面を迎える前に、練習できると、適応が早まり、肝心な場面でより良いパフォーマンスを発揮できるようになります。営業担当者はすでに練習を重ねてから現場に臨むため、コーチの時間はより価値の高い対話に振り向けられるようになります。
その結果、新加入社員の習熟が早まり、マネージャーのコーチングの質が高まり、全員の事務的な負担が軽減されます。
課題その2：テクノロジーエコシステムは複雑化・高コスト化しているにもかかわらず、依然として必要なスキルデータが把握できない
長年にわたり、多くの組織はテクノロジープラットフォームやツールを蓄積してきました。それぞれは当時としては理にかなったものでした。しかし、それらが総合されると、維持コストが高く、操作が難しく、かつ相互連携が不十分なHRテックスタックが形成され、従業員ができることについて、明確で実用的なデータ像を描き出すことができませんでした。
変化が絶え間ない現代において、これは持続可能な状況とは言えません。
世界をリードする酒造企業の一つであるPernod Ricard（ペルノ・リカール）社は、消費者の期待、規制、サプライチェーンの需要が絶えず変動するダイナミックな市場で事業を展開しています。現状維持は、選択肢にはなり得ませんでした。
『当社のビジネスは変化しており、その変化は絶え間なく続いています。従業員にも迅速に変化をもたらす必要があります。従業員が現在どの段階にあり、どのような成熟度を持っているかを理解し、未来へと導いていく必要があるのです』と、Pernod Ricard社のHRテック責任者であるLouis Bosche氏は述べています。
Pernod Ricard社には学習体験や能力開発の機会は用意されていましたが、それらのリソースは断片的で重複したプラットフォームに分散していました。従業員は機会自体を熱望していましたが、見つけるのが難しく、成果を測定することも困難でした。
この問題を解決し、同時にスキルベースの企業を構築するため、Pernod Ricard社はDegreedと提携し、Workdayとネイティブに統合された統一された学習ハブを構築しました。双方向の連携により、従業員がスキルの習熟度を更新すると、そのデータは両システムでリアルタイムに更新され、人材に関する意思決定に即座に活用できるようになりました。導入後、組織全体の従業員の70％以上が、Workday上に15以上のスキルを登録しました。これには、従来は関与を促すのが難しかった従業員層も含まれています。
その結果、HRテックエコシステムがシンプルになり、実質的なコスト削減が実現しました。
『Degreedは、従業員のスキルに関連するあらゆる情報を一元的に管理し、その体験を提供するためのワンストップソリューションとなりました。Workdayと同様に、機能面でも言語面でも一貫した運用が可能になりました』と、Pernod Ricard社のLearning and Employee Engagement担当プロダクトオーナー、Anna Gosteva氏は述べています。
重複するプラットフォームの廃止だけで、60万ユーロのコスト削減を実現しました。さらに大きな変化は、統一されたスキルデータが、今やビジネス成果に直接結びついていることです。
かつてL&D（学習・開発）のダッシュボードにのみ存在していたスキルインテリジェンスは、今や各部門のリーダーや経営幹部の手に渡り、人材配置や異動に関する実質的な意思決定に活用されています。
課題その3：従業員がスキルやAI能力を十分に迅速に習得できない
IDC analyst briefによると、2026年末までに、企業の90％が深刻なスキル不足に直面することになります。つまり、AIリテラシーやAI関連の能力を大規模に育成する方法を確立した組織こそが、真の競争優位性を獲得することになるのです。
2つのグローバル企業が、この重要なアップスキリングに先手を打つとはどういうことかを示しています。
Capgemini（キャップジェミニ）社は、36万人の従業員全体にAIリテラシーを迅速に浸透させる必要がありました。そのために、同社はわずか10週間でDegreed上に「生成AI Campus」を立ち上げ、数千もの学習プラン、パスウェイ、厳選された学習リソースを展開しました。それ以来、15万人以上の従業員がこのアカデミーを利用し、5万件の認定資格が授与されています。
Capgemini社は、本来なら数年を要する取り組みを、市場のスピードに合わせて推進しました。その結果、チームのAIアップスキリングにより新規顧客契約が3,200万ユーロに達しました。
一方、経営コンサルティングおよびテクノロジー企業であるZS社にとって、従業員のスキルこそが製品そのものであり、専門知識（特にAIのような新興技術におけるもの）は、引き続き競争上の差別化要因となっています。同社は、単にAIスキルのコンテンツを作成するだけでなく、学習ワークフローそのものにAIを組み込むことで、スキル構築に相補的なアプローチを採用しました。
ZS社チームは、Degreed Maestroを使い、社内で構築した「My Virtual Coach」を活用し、従業員が重要な会議に備えたり、相反するフィードバックに対処したり、マネージャーからの能力開発に関する洞察に基づいて行動したりできるよう支援しました。
また、ZS社はDegreedのスキルデータを活用し、学習活動を具体的なビジネス上の期待値と結びつけ、能力開発を定義された7つのコンピテンシー領域のいずれかにマッピングしています。つまり、従業員がどのような業務に取り組んでいても、それが会社の実際のニーズに直結するということです。シンプルかつ的を絞ったアプローチです。
両企業組織から得られる教訓は、AI能力を大規模に構築するには、AIの習熟度やアップスキリングを測定可能にし、ビジネス目標と具体的に整合させるための、綿密に設計されたインフラが必要だということです。
課題その4：グローバル規模でのトレーニングに一貫性と効果が欠けている
トレーニングプログラムを展開すること自体は一つのことです。しかし、数十の職種、地理的拠点、スキルレベルにまたがる数千人の従業員に対して、パーソナライズされたトレーニングプログラムを展開することは、はるかに複雑な作業です。それにもかかわらず、ビジネスの成功にとっては、はるかに重要なことでもあります。
世界第9位の規模を誇る銀行、Crédit Agricole銀行は、世界中の市場で15万人の従業員を擁して事業を展開しています。業界や市場の変化が同時に起こる中で、その従業員全員の知識やスキルを最新の状態に保つには、講師主導のグループ研修や固定的なコースライブラリが提供できるものとは根本的に異なるアプローチが必要です。それが、Crédit Agricole銀行の企業内大学であるIFCAMの役割です。
『私たちは、複数の課題と変化に同時に立ち向かわなければなりません』と、IFCAMの最高責任者であるGuillaume Lefebvre氏は述べています。『技術格差。行動様式の格差。人口構成の格差。競争力のギャップ。さらには、地政学的な要因や社会変革までもが加わっています。これは課題ではなく、チャンスなのです。』
この課題に取り組むため、同社には人事システムと連携する単一の学習システム（この銀行の場合はDegreed）が必要でした。この統合により、学習効果の向上だけでなく、従業員の異動の円滑化も促進されることになります。
これまでに2万人の従業員がDegreedの利用を開始しており、IFCAMチームは7万人を目標に取り組みを進めています。『導入した従業員は、全員が満足しています』とLefebvre氏は語りました。『彼らは、このプラットフォームのおかげで得られる膨大な情報と学習の潜在的な価値を認識しています。また、コスト、認知能力、時間といった面での最適化によるメリットも実感しています。』
現在、各国の現地支店から、Lefebvre氏のチームによる支援を受けて独自のアカデミーを設立したいという要望が寄せられています。こうした連携により、地域レベルに至るまで学習とトレーニングの質が向上し、人材の変革が促進されています。これにより、絶えず変化し続けるビジネスのペースに、従業員が追いつくことができるのです。
『従業員とAIの間の障壁は、それほど高いものではないと私は考えています』とLefebvre氏は述べました。『限界などありません。経験とトレーニングのおかげで、年を重ねれば重ねるほど、私たちは賢くなれるのです。』
AIを活用した学習のためのインフラ構築
これらの組織はいずれも、コンテンツやトレーニング時間を増やすことで問題を解決したわけではありません。より優れたデータが生成され、よりパーソナライズされた体験を可能にし、ビジネス成果に直接結びつく学習エコシステムという、よりスマートなインフラを構築することで問題を解決したのです。
いずれのケースにおいても、AI主導の従業員学習は、学習を効果的にする人間的な要素を置き換えるものではありませんでした。むしろ、それらを強化したのです。TEKsystems社の営業担当者は、依然として人間のコーチと協力していますが、今ではMaestro上で実践的なシミュレーションを行えるため、対面でのコーチング会話がより深いものになっています。Pernod Ricard社のL&Dチームは、依然として戦略的な意思決定を行っていますが、今では必要なスキルデータが手元にあるのです。ZS社の従業員は、依然として人間の判断力を活用していますが、Maestroのおかげで、AIコーチングの会話におけるフィードバックを最大限に活用できるようになっています。
こうした4つの企業内の一般的な課題は、おそらく一般的ではなくなるでしょう。これらをいち早く解決した組織（TEKsystems社、Pernod Ricard社、Capgemini社、ZS、Crédit Agricole銀行など）が、今日の厄介な問題が一切ない未来の職場環境を形作っていくことになるでしょう。
ビジネス/事業が必要な人材を欲する前に、準備の整った人材を育成できる時が来たのです。
Emily Gerson
Monday, June 29th, 2026
