職場におけるAIは、予想を超えて学習を変革
- DISCE
- 10月16日
- 読了時間: 7分
ChatGPTが市場に登場したとき、ビジネスリーダーたちは変化の到来を直感しました。現在、92%の企業が今後3年間でAIへの投資を増やすことを計画しています。そして、AIは、従業員が学ぶべき内容と学習方法の両面で、学習を大きく変えています。
職場において、AIは学習の提供やコンテンツ作成を加速させるだけではありません。リーダーが重要なスキルを特定し、大規模かつパーソナライズされた学習を実現し、L&Dの効果を測定・検証することで、企業全体でのスキル向上を加速しています。これにより、「学習がどのように行われるのか、従業員がなぜそれに取り組むのか、そして組織がどのように設計すべきか？」というように職場の学習の根本的な構造が変化しています。
学習の目的は「スキルを学ぶ」から「学び方を学ぶ」へ
AIの普及によって私たちの思考力が衰えているというニュースを見たことがありますか？これは教育と労働力の両方で懸念されています。Degreed社のVP of Product Management for Skills and AIであるNicole Helmerもこの問題を認識しています。
『AIがより複雑な意思決定を担うようになると、従業員は問題解決能力をAIに依存し、深い思考能力が弱まる可能性があります。』とHelmerは述べています。『時間が経つと結果として、効率的ではあるが思考を伴わない「浅い労働経済」につながる可能性があります——従業員は超効率的ですが、知的受動的で、真の問題解決に参加せずにタスクを実行するだけです。さらに、クリティカルシンキングがAIに委ねられると、それはコモディティ化され、同じツールにアクセスできる誰でも利用可能になります。』
人事部門とIT部門のリーダーにとって、このリスクを軽減することは、学習の質を維持するためだけでなく、労働力の生産性とイノベーション能力を守るためにも不可欠です。
職場におけるAIがスキル要件を再定義している明確な例の一つが、AIにとって最も有用なスキルの一つであるコーディング（プログラミング）の分野です。
かつては未来の必須スキルとされていたコーディング自体が、現在AIの標的となっています。
ベンチャーキャピタリストで元Facebook幹部であるChamath Palihapitiya氏のような一部のテクノロジーリーダーは、コーディングを学ぶことを完全に諦めるよう人々に呼びかけています。『エンジニアの役割は、18ヶ月以内に監督的な役割に限定されるでしょう。』と彼はツイートしました。彼は子供の親たちに、子供たちを哲学、心理学、歴史、物理学、英語の文章作成に取り組ませるよう助言しました。
MIT Computer Assisted Programming GroupのリーダーであるArmando Solar-Lezama氏は最近、『バグの特定やコードの論理的推論といった基礎的なスキルは、今のAIにはまだできない』と述べました。他のリーダーたちも、プログラミングのようなスキルの未来についてより楽観的ですが、それでも労働者がAIを職場で最大限に活用し、就職市場で競争力を維持するためには、他のクリティカルシンキングスキルが必要になると同意しています。
コーディングは注目される例ですが、この変化はマーケティング、財務、オペレーションなど、AIがますます複雑な知識労働を自動化する中で、幅広い分野に及んでいます。
Pearson社のCHRO、Ali Bebo氏は、Degreed 2025 LENSセッション「Future-Proofing HR: The Impact of AI and Emerging Technology」で次のように述べています。『学び方を学べば、それは何倍もの効果をもたらします。スキルの習得がはるかに早くなるため、それはまさに成長の加速装置となります。』
AIは、従業員が学ぶ「内容」を変えている
AIが職場に急速に浸透する中、従業員はAIやデータスキルとともに、認知スキルや人間的スキルも向上させています。他のどのスキル群よりも、従業員は生産性スキルの向上に力を入れています。
Degreedの2024年のデータによると、従業員が業務の効率化のために活用している生成AIスキルの学習は、20%近く増加しています。一般的な生産性スキルはさらに人気が高いです。しかし、本当に驚かされたのは、ウェルビーイングスキルが50%増加したことでした。
当初、この傾向をどう解釈すべきか分かりませんでした。しかし、学習による継続的な認知負荷が日常業務の一部となっている中、従業員はメンタルヘルスを維持しないと、学習が停滞するリスクがあります。
『生産性、ウェルネス、学習の融合が起きるでしょう。』とHelmerは言います。『AIは学習を日常業務に統合し、認知負荷と個々の状況のバランスを調整できるようになります。例えば、AIシステムがあなたの精神的疲労を検知し、短い休憩を提案したり、コンテンツの形式を変更したり、空き時間にタスクをスケジュールしたりするイメージです。学習の未来は、スケジュールに組み込む必要があるタスクではありません。それは、パフォーマンスとメンタルウェルネスを向上させる形で、生活の流れに組み込まれるようになります。』
ウェルネスと生産性スキルに加え、従業員はより人間的なスキルへの需要も高めています。従業員がAIに知識を求めたりタスクを完了させたりできる場合、学習は知識の習得から、クリティカルシンキングや意思決定に重点が移ります。
AIとデータスキル（スプレッドシート、データサイエンス、機械学習、Pythonの活用など）は少なくとも10%増加しました。しかし、リーダーシップスキル（管理、共感、イノベーションとアジリティに必要な意思決定など）の成長もほぼ同程度でした。
職場におけるAIは、私たちの認知負荷の一部を引き継ぐかもしれませんが、高度な認知スキルや人間中心のスキルを置き換えることはできません。
組織が適応する中で、人間のスキルを強化することは、従業員の成長だけでなく、リーダーシップパイプラインの回復力と長期的なビジネスアジリティのためにも不可欠になっています。
AIは従業員の「学び方」を変えている
AIは、重要なスキルニーズを特定し、学習効率を向上させるのに役立ちますが、需要の高いスキルは常に変化する目標です。急速に進化するAI技術に対応するため、スキルギャップを先取りするには継続的な学習が不可欠です。従業員は、AIを学ぶ能力だけでなく、学習を継続する能力にも自信を持つ必要があります。
『従業員には知識だけが必要なわけではありません。』とHelmerは言います。『AIを活用したスピード感のある職場では、認知的および感情的なエネルギーを管理するための意図的な戦略とツールが必要です。学習は、このバランスにおいて重要な役割を果たし、従業員に複雑さを乗り切るスキルを身につけさせ、認知的回復力を育みます。学習を身体的な運動のように日常的な習慣にすることで、組織は従業員がタスクを効率的に実行するだけでなく、AI主導の世界で繁栄するために必要な深い思考力、適応力、問題解決能力を育成することができます。』
認知的回復力を大規模に支援するためには、従業員のニーズに動的に適応し、パフォーマンスとウェルビーイングの両方を最適化する統合されたラーニングシステムがますます必要になります。そして良いニュースは、この人材課題を生み出している同じ技術が、解決策にもなり得るということです。
Degreedはすでにその道を進んでいます。自動化されたナッジとAIコーチは、従業員が業務の流れの中で学習するのを支援しています。必要なときに必要な小さなレッスンと現実のプロジェクトは、従業員に過度の負担をかけたり、生産的な業務から彼らを引き離すことなく、学習を継続させるのに役立っています。
AIが学習を変革する中、L&Dは新たな焦点を得る
今日、重要なのは新しいスキルに焦点を当てるだけではありません。表面的な改善では不十分です。未来に対応するためには、従来の学習モデルを解体し、AI、レジリエンス（回復力）、そして絶え間ない変化によって形作られる労働力に適合するように再構築する必要があります。
良いニュースは、企業がAIを活用して、それが生み出す課題自体を解決できることです。『AIは学習を変革するだけではありません。より個人に最適化され、没入型で、戦略的な学習を実現します。さらに、生産性とウェルネスとの境界線を曖昧にしていくでしょう。』とHelmerは述べています。
Kathryn Casna
Friday, July 18th, 2025
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