人工知能 (AI) は、もはや一時的な流行ではありません。あらゆる業界で AI を活用したソリューションやツールを簡単に見つけることができ、企業が事業を運営する上で AI が不可欠な役割を果たすようになっています。人材開発 (L&D – Learning & Development) 分野における AI の役割も例外ではありません。
AI に関するいくつかの事実と数字が、これを裏付けています。
- マッキンゼーが実施した調査では、2,395 人にインタビューを行い、そのうち 1,151 人が、組織に少なくとも 1 つの AI を活用した機能または機械学習システムを導入したと回答しています。
- PWC のレポートによると、2030 年までに、世界の GDP は AI ベースの活動により 14％ 増加し、約 15.7 兆米ドル増加すると予測されています。
- Statista のレポートでは、企業の 84％ が、AI が継続的に革新を続けているため、AI に投資すると述べています。
- 別の Statista のレポートでは、AI 技術市場は 2023 年に約 2,000 億米ドルの価値があり、2030 年までに 1.8 兆米ドル以上に成長すると予想されています。
- Gartner は、2025 年までに、ベンチャー キャピタル投資家の 75％ 以上が、データ分析やその他の情報に AI を活用したツールを使用すると報告しています。
これらの数字はすべて、AI 技術があらゆる業界にとって不可欠になりつつあることを示しています。Forbes によると、AI は企業が顧客と学習過程の理解を深めるのに役立ちます。企業は、顧客のニーズと要件に基づいて、さまざまなセグメントに対してポリシーとサービスを実装できます。
たとえば、Amazon は AI 技術を使用して顧客の要件を理解し、サイトで買い物をするときに何百ものデータポイントに基づいて推奨事項を追加しています。e コマースは AI 活用の代表例ですが、人材開発 (L&D) 分野も大きな可能性を秘めています。
AI は人材開発 (L&D) 分野をどのように変えたのか?
AI が L&D 分野にもたらした変革の 1 つは、トレーニング教材の効果を最適化し、トレーニング方法を見直したことです。いくつかの例を以下に示します。
1. 学習ギャップの把握
AI は、ビッグ データ ソースを計算して組み合わせて、個人の知識におけるスキル ギャップを特定できます。そして、これらの異なるデータに応じて学習者プロファイルを作成し、全体的な学習体験を向上させ、従業員に新しいスキルを教えることができます。
AI は、全員に同じトレーニング教材を提供するのではなく、コンテンツをパーソナライズして、従業員が必要とする特定のスキルに焦点を当てることができます。スキル ギャップを特定することで、コース コンテンツが関連性があるものになり、従業員のエンゲージメントと生産性を維持できます。
AI は、業界のトレンド、求人市場データ、個々のスキルを分析してスキル ギャップを特定し、適切な学習パスを推奨し、継続的に学習計画を立てることができます。これにより、企業はトレーニング イニシアチブを新たなスキル需要に合わせて調整し、従業員が職務を遂行する上で必要な能力を習得し、進化する求人市場で競争力を維持できるようにします。
企業が従業員の知識ギャップを特定できれば、より簡単かつ費用対効果の高い方法で従業員をトレーニングし、専門知識を習得させることが可能です。企業のトレーニングは、企業にとっての強みとなり、従業員は新しいことを学び、すでに時代遅れのものに時間を費やすことがなくなるため、エンゲージメントを維持できます。
2. 個別学習スタイル
業界に関係なく、人々はさまざまな学習プロセスを使用し、情報を保持する方法も異なります。L&D トレーニング コースで AI を使用すると、従業員のさまざまな学習スタイルを考慮してプログラムを開発できます。L&D で AI を活用することで得られる主なメリットの 1 つは、この適応型学習のパーソナライズです。パーソナライズされた学習体験は、学習者と企業の時間を節約するのに役立ちます。
AI は、バッジ、リーダーボード、報酬などのゲーミフィケーション要素を学習体験に組み込むことで、モチベーションとエンゲージメントを高めることができます。さらに、AI アルゴリズムは、個々の学習者プロファイルに基づいてパーソナライズされた課題と問題解決演習を生成し、批判的思考、創造性、問題解決スキルを育成できます。
AI 搭載の言語学習プラットフォームは、インテリジェントな言語指導、発音矯正、自動翻訳サービスを提供できます。これらのシステムは、音声認識、自然言語理解、機械翻訳技術を活用して、言語とコミュニケーション スキルの開発を促進できます。
さらに、AI 学習プラットフォームは、学習教材、トレーニング ビデオ、その他の種類のコース コンテンツ、従業員の好みなどを保存するように構築できるため、企業はオンデマンドでトレーニング コースを提供できます。このような学習プラットフォームでは、管理者は従業員の進捗状況を追跡できます。
AI を VR および AR テクノロジと統合して、没入型でインタラクティブな学習体験を作成することもできます。VR シミュレーションは、練習とスキル開発のための現実的なシナリオを提供でき、AR オーバーレイは、リアルタイムのガイダンスと情報を提供して、実践的な学習とパフォーマンス サポートを強化できます。
3. 知識の活用
企業は従業員向けの L&D プログラム開発に多額の資金を投資していますが、The Modern Corporate Learner が説明しているように、従業員はあまり時間を費やしたがらないのが現状です。MAISE Center の別の調査では、L&D プログラムを修了する従業員はわずか 15％ でした。
AI を活用した L&D プログラムは、学習プロセスを自動化しながら、トレーニング プログラムのエンゲージメントと強化を改善することで、この問題を解決できます。生成 AI は、トレーニング コンテンツを特定のニーズに合わせて調整できます。また、従業員向けのトレーニング プログラムをパーソナライズすることで、完了率を高め、知識を強化することができます。さらに、ビデオ制作および編集ツールに AI システムを使用すると、ビデオ コンテンツ作成者はプロセスを自動化し、ワークフローを合理化し、高品質の教育ビデオを効率的に配信できます。
4. 24 時間体制のサポート
従業員が自分のペースでオンライン学習する場合、質問があることはよくあります。チャットボットを活用した AI 技術を使用すると、従業員はトレーニング全体を通してすぐに回答を得ることができます。
会話型 AI を統合した結果、質問解決に遅れがなくなり、従業員はトレーナーが質問に答えるのを待たずにトレーニング コースを進めることができます。
AI アルゴリズムは、学習者の進捗状況を継続的に評価し、パフォーマンスを適応的に評価できます。クイズのスコア、完了率、エンゲージメント指標などのデータを分析することで、AI はリアルタイムのフィードバックを提供し、改善点を特定し、さらなる L&D のためのパーソナライズされた介入を提案できます。
5. 即時フィードバック
L&D 向けに開発された AI ツールには、即座に解答用紙をチェックし、パフォーマンスを測定および評価し、結果を詳しく分析して個人に関するその他の情報を収集する機能があります。テストは、人工知能として機能する AI ツールによって分析され、学習者のスキルと深層学習能力を考慮したパーソナライズされた評価を提供します。これにより、人的エラーの可能性を排除しながら、より正確なパフォーマンス結果が得られます。
6. 洞察の取得
L&D に人工知能を使用すると、学習管理システム (LMS) データを利用できます。このデータから、従業員のパフォーマンスやその他の分析の理解に役立つフィードバックが得られます。これらの詳細は、学習コンテンツの有効性、改善方法、従業員の学習パターンとテクニックを特定し、トレンドを把握するのに役立ちます。
AI アルゴリズムは、学習者データを分析し、コース教材、学習リソース、および学習パスを開発するためのトップレベルの洞察を提供できます。AI 搭載のレコメンデーション システムは、新しい関連コンテンツや新しいトピックを提案できるため、新しい学習機会がもたらされ、学習者の体験が向上し、L&D 分析からの継続的な開発を促進されます。
L&D における AI の未来
大企業から中小企業まで、ほとんどの企業がすでに L&D 向け AI への投資を開始しています。トレーニング プログラムの効率を高めることは、エンゲージメントの向上、コストの削減、従業員の知識の定着率の向上に役立ちます。オンデマンドでコース教材にアクセスできるため、従業員は自分のペースで学習でき、的を絞った推奨事項は、チームや部門の全体的なカリキュラムの改善に役立ちます。AI 技術への適切な投資により、従業員と雇用主の両方にとって L&D のプロセス全体を大幅に改善できます。
MadCap による学習の強化
AI ツールは、高度なコンテンツ管理システムと統合するとさらに強力になります。さまざまな形式のテクニカル ドキュメントを作成および管理する必要がある企業にとって、MadCap Flare は理想的なソリューションであり、複数のプラットフォームでヘルプ ファイルや製品マニュアルを効率的に作成および公開できます。
MadCap 製品と AI コンテンツ管理と組み合わせることで、作成とコラボレーションから配信まで、コンテンツ開発ライフサイクル全体を管理し、シームレスで効果的な学習体験を実現できます。
この資料は、MadBlog で 2025 年 2 月 18 日に公開された「The Impact of AI in Learning and Development in 2025」の日本語参考訳です。
This blog first appeared on the MadCap Software website. MadCap Software is the leading software provider for end to-end documentation solutions.
