オンラインによる学習が拡がっている今、新たに「AIラーニング」という学習手法が注目されています。AIラーニングは、従来のオンライン学習とどう違い、どのような効果があるのでしょうか。

 

AIラーニングとは

AIラーニングとは、AI技術を正しく学習シナリオに取り入れることで「学び」を「業績」につなげる学習手法です。これまでの業務を単に効率化するだけでなく、受講生中心のアウトプット重視の学び方を強化することで、より短期間にこれまで以上のパフォーマンス向上を可能にします。

 

なぜ今AIラーニングなのか

今、世の中は大きく変化しています。その変化に対応して競争優位性を高めていくためには、新しい知識を身に付けたり、イノベーションを生み出したりすることが必要です。

さらに、コロナであることや働き方改革などにより、リモートワークや短時間労働など、働き方が変わっています。これは、私達は、新しい知識・スキルを新しい働き方と学び方の中で身につけなくてはいけなくなったことを指しています。そして、この点に加えて、「スピード」という視点が加わってきています。変化のスピードと変化が激しいため、知識・スキルもこれまでよりも短期間で習得する必要があるのです。

 従来のオフライン中心かつアナログ的な方法ではこれに対応するのには限界があります。

AIラーニングという新しい学習手法は、これを可能にするものです。個別に最適化された学びをいつでもどこでも得られ、効率的かつ効果的にスキル習得を実現することができます。

 

学習にAIを活用するメリット、効果は？

学習にAIを活用することのメリットは以下の3点です。

 

 

効果を高める

「わかる」を「できる」にするためには「練習（アウトプット）」そして「フィードバック」の２つが大切です。

例えばプレゼンテーションの練習をする際に、自分で発表した動画を提出する場合、練習は提出した時点で終了してしまいます。AIが例えば、デリバリースキル（表情、スピード、明瞭さなど）や、話すべき内容が入っているかについて即時に特定してフィードバックしてくれれば、学習者は何がうまくいっていて、何がうまくいっていないかを理解、把握することができます。

また即時フィードバックは、自分の立ち位置を理解できるだけでなく、積極的な自己練習を促し、練習回数も増やすことができます。まさにリアクションがあることで、もっとアクションを起こしたくなるのです。

 

効率を上げる

練習後、何ができていて、何ができていないのか、フィードバックを受けることはとても大切です。ただ、人がする場合、どうしてもタイムラグができてしまいます。

AIであれば即時フィードバックで、すぐに本人に振り返る機会を提供することができます。PDCAサイクルを何回も行うことが可能になるため、学習効率を圧倒的に高めることができます。

 

スケーラビリティーを実現する

理想的な学びは、個別に対応して丁寧なフィードバックをすることです。しかし人が実施するとなるとその工数には限界があります。AIが練習相手となることで、これまでのトレーナーの生産性の課題をクリアし、大規模に実施することができます。

 

学習デザインに沿ったすべてのシーンでAIを活用

 

効果的に学びを提供するためには、学習をデザインすることが必要です。テクノロジーありきでとり入れてもうまくいきません。テクノロジーを導入するうえで大切なことは、学習の科学に基づく適切な学習デザインです。

例えば、複雑でわかりづらい業務フローをシステム化すると、無駄も含まれてしまいます。成果に向かってデザインされた学習に沿ってAIを採り入れることで、相乗効果が生まれ、効果的かつ効率的になります。

成果に結びつける学習デザインは

 

 

のステップから成っています。UMUでは、上記全ての領域でAIを取り入れることで、効果と効率を最大限にしています。

以下、その内容についてご紹介します。

 

① Assessing（測定）

人が行う評価と比べて優れているところは、基準に対して常に評価が一定であることです。「AIスコアリング」の機能を使うと、自由記述の課題を、キーワードをもとに自動で採点することができます。人が採点すると労力がかかることも、AIを活用することで繰り返しできることもメリットといえるでしょう。また、動画によって話す人の表情やスピードからも常に一定の評価を行います。常に現在地を測定することができるため、受講者のモチベーションにつなげることができます。

 

② Training（学習／指導）

学習効果の高いコンテンツ作りにおいて鍵となるのは、デュアルチャンネルという考え方です。デュアルチャンネルとは、人は、聴覚と視覚の両方を使った学び方の方が学習効果が高まるというものです。「AI字幕」の機能では動画に自動的に字幕をつけることができ、「AI音声スライド」の機能ではパワーポイントと画像を投稿するだけで自動的に字幕づくりの動画を作成することができます。これにより、効率的に聴覚と視覚の両方を使う学びを提供できるのです。

 

 ③ Practicing

「AIエクササイズ」という機能を使うと、プラクティス（練習）に対して即時フィードバックを得られます。従来、人対人で行っていたロールプレイングを、画面に向かって行うことで、表情、明瞭さ、スピード、キーワードの使用などから判断し、すぐにフィードバックされます。スクリプトを読み込ませることで、話し方だけでなく論理構成や内容の正しさも含めて点数化されるため、理論的にフィードバックを受けてスキル向上につながります。

 

④ Learning

「AIリコメンド」の機能により、個別最適化された学習コンテンツがリコメンドされます。これをアダプティブラーニング（適応型学習）といいます。

 様々な企業が、AI技術を取り入れた学習支援の機能をサービスとして展開しています。それにより何ができるようになるのかはもちろん大切ですが、もっとも大切なことは、しっかりと学習の科学や学習シナリオに沿っているかどうかです。

  

UMUで提供するAIラーニングで使われている技術

 UMUが提供しているAIサービスのメインとなる技術は、VC（ビジュアルコンピューティング）、ASR（自動音声認識）、NLU（自然言語処理）、KG（ナレッジグラフ）の４つです。

 

 

VC（ビジュアルコンピューティング）

人の動きを検知する技術です。ボディランゲージの評価を行い、ジェスチャートレーニングに活用されます。

 

ASR（自動音声認識）

音をテキストとして認識する技術です。AIエクササイズやチャットボットなどに使われていて、セールスやマネージャーのロールプレイングトレーニングに活用されます。

 

NLU（自然言語処理）

音声を単語として認識する技術です。セールス上大切なキーワードをしっかりと話しているかを検知することができます。動画コンテンツに字幕をつける際にも「自動音声認識」と組み合わせて使われています。

 

KG（ナレッジグラフ）

ナレッジグラフとは、さまざまな知識（ナレッジ）を体系的に連結し、グラフ構造で表した知識のネットワークのことを指します。この技術を駆使することで、言葉の関係性などから、書かれている・話されている内容の理解度を測定することが可能です。uShowなど内容の理解度も踏まえたプレゼントレーニングに有効です。

 

UMUではこれらの技術を組み合わせて、学習シナリオをどのように支援できるかという視点で機能を開発しています。「わかる」から「できる」にするために、どのような学習体験をAI技術を使って実現するかが非常に重要になってきます。

 

 

AIラーニング導入を進めるうえでの留意点とステップ

 AIラーニングを含めたテクノロジーの導入には、新しいものや慣れていないものへの抵抗があることも多いでしょう。どのような段階を経てクリアしていくとよいか、そのステップをご案内します。

取り入れる前提として、テクノロジーがあるから使うのではなく、成果を明確にして、その道のりをデザインしたうえで活用することが大切です。テクノロジーがすべてを解決するわけではなく、学習の科学とテクノロジーを組み合わせることで、より効果的かつ効率的に成果を提供できるのです。

 

ステップ1

まずは、日頃からテクノロジーに興味を持てるような学習環境や機会を、多く企業内で持つことから始めます。新しいもの、見たことのないものに対して拒否反応が出てしまうことは当たり前のことです。ことあるごとに触れる機会を作り、面白いと感じる状態を創ることが重要です。

 

ステップ2

学習を提供することでどのような結果を導き出したいかを定義します。そのうえで、バックキャストするかたちで、「アセスメント」「良質なコンテンツ学習」「たくさんの練習とフィードバック」など成果に結びつく学習シナリオに基づいて学習をデザインします。

 

ステップ3

学習シナリオのなかで、AIテクノロジーを組み込むことでより効果的かつ効率的にスケーラブルな学習提供が可能かについて検討します。その際に、しっかりと日常の仕事のワークフローにつながるような仕組みづくりや、つまづいたときにサポートする体制を構築することが大切です。特に慣れるまで伴走することが鍵となります。

上記を徹底的に繰り返すことで、段々と習慣化してテクノロジーをうまく取り入れながら学ぶ文化にまで発展させていくことができます。

 

UMUは、このようにAIテクノロジーを提供するだけでなく、成果を定義し、学習の科学に基づくシナリオのサポートとその定着化まで支援することが可能です。

 

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