デビッド・ジェームズ、360Learningのチーフラーニングオフィサー – インタビューシリーズ

360Learningは、ラーニングマネジメントシステム（LMS）とラーニングエクスペリエンスプラットフォーム（LXP）の要素を組み合わせたクラウドベースのラーニングプラットフォームです。コラボレーティブラーニングに焦点を当てており、社内エキスパートがコンテンツを作成し、学習者にフィードバックを提供し、ピアインタラクションを可能にし、スキルギャップを浮き彫りにしています。自動化ツールは、コンプライアンストレーニング、オンボーディング、スケーラビリティを管理するのに役立ちます。一方、AI機能は、ラーニングパスをパーソナライズするのに役立ちます。世界中の何千ものチームによって使用されており、組織が「内部からスキルを身につける」ことを支援することを目的としています。

あなたは、ディズニーのタレント、ラーニング、組織開発ディレクターを務めた後、360Learningのチーフラーニングオフィサーになりました。ディズニーでの経験から得た教訓は何ですか？特に、AIドリブンの環境でラーニングと開発をスケールする際に、どのような教訓が得られましたか？

ディズニーでは、スケールはビジネス上の問題に近づくときにのみ機能することを学びました。トレーニングのためにトレーニングするだけでは不十分でした。パフォーマンスを駆動する必要がありました。その考え方は私に残っています。特に、AIの出現とそれが職場に与える影響の時代に、テクノロジーに関係なく、原則は同じです。ビジネスが何を必要としているかを最初に理解し、次にそれを解決するラーニングを設計する必要があります。

ラーニングと開発ポッドキャストのホストとして、ゲストから得た最も驚くべき、または議論されていない洞察は何ですか？それらはラーニングと開発についてのあなたの考え方をどのように変えましたか？

ポッドキャストのゲストから得た最も驚くべきテーマの1つは、ラーニングと開発チームがすでにワークフォースに存在する知識をどれほど軽視しているかです。リーダーは私に、最も効果的なラーニングは購入したものではなく、内部から浮き彫りになったものであると繰り返し伝えています。もう1つのテーマは、コンテンツライブラリへの焦点を減らし、パフォーマンス結果に合わせてスキルベースの戦略にシフトすることです。

あなたは定期的に出版し、ラーニングと開発の分野でインフルエンサーとして認められています。思索的リーダーシップ（執筆、話し手）と実践的なプログラムの配信（パフォーマンスアカデミーなど）をどのようにバランスをとっていますか？どのようなトレードオフがありますか？

思索的リーダーシップと配信は、同じコインの2つの面です。執筆と話すことで、エマージングチャレンジに接続され、ラーニングと開発コミュニティに接続されます。一方、パフォーマンスアカデミーなどのプログラムをリードすることで、ラーニングと開発の実践者の日常的な課題に根ざしています。トレードオフは時間ですが、相互の交差は両方を強化します。話し合いとコミュニティとのやりとりから得た知識は、製品やサービスに反映されます。

360Learningが今、ラーニングと開発パフォーマンスアカデミーを作成するきっかけは何でしたか？特定の市場の信号やクライアントからの要望がありましたか？

ラーニングと開発チームがROIを証明するという圧力は増加しています。AIの圧力とスキルの半減期が5年以下に短縮しているためです。これは、今日学んだものが2年以内に古くなってしまうことを意味します。ラーニングと開発チームは、どのようにしてそれに追いつくことができるでしょうか？同時に、多くのラーニングと開発機能はまだ反応的または「必要」ではなく、戦略的であると見なされています。ビジネスは、ラーニングと開発チームがパフォーマンスアクセラレータであることを必要としています。測定可能なインパクトを駆動するのではなく、単にコースを提供するのではなく、戦略的に動作する必要があります。私たちは、チームにそれを行うためのスキルを与えることを望んでいます。

アカデミーは、まさにそれを行うのを支援します。ラーニングと開発の専門家に、戦略的になるために必要なツールを与えます。ビジネス上の洞察力、AIの知識、実践的なツールを与え、戦略と価値を証明するために必要なものを与えます。私たちは、その影響を見て興奮しています。

アカデミーには、AIに関する2つのコースが含まれています。「基本的なAIの原則」と「ラーニングと開発のワークフローにAI戦略を組み込む」です。組織がこれらのコースを使用してラーニングと開発の実践を変更する具体的な例は何ですか？

これは、オンボーディングで実践される可能性があります。オンボーディングは、ラーニングと開発の重要な側面です。新しい従業員に一般的なモジュールのライブラリを渡すのではなく、ラーニングと開発チームは、AIを使用して役割に必要な正確なスキルをマッピングし、経験豊富な同僚がコンテンツを作成し、検証するためのコラボレーティブラーニングを埋め込むことができます。私たちの基本的なAIの原則コースは、実践者にこれらのツールを使用するための自信を与え、AI戦略コースは、それらをワークフローに統合する方法を示します。

測定可能なビジネス価値を示すために、ラーニングと開発の実践者が最も効果的、または最も利用されていないメトリックまたはアプローチは何ですか？

最も利用されていないメトリックは、ビジネスパフォーマンス自体です。コース完了率はまだ業界全体で依然として使用されていますが、これは全体的な影響を示すことができません。代わりに、リーダーシップがすでに気にかけているKPIを追跡します。たとえば、セールスコンバージョン、生産性への時間の短縮、エラーレDUCTIONなどです。ラーニングをビジネス結果に直接リンクすると、ROIは明らかになります。

360Learningは、スケーラビリティを犠牲にしたり、偏見を増やしたりすることなく、AIを使用してラーニングをパーソナライズすることをどのように見ていますか？

鍵は、AI駆動のスキルマッピングを人間のバリデーションと組み合わせることです。AIはパターンを浮き彫りにし、パスを推奨できますが、サブジェクトマターのエキスパートは、関連性とコンテキストを提供します。これにより、スケーラビリティを損なうことなく、ラーニングがパーソナライズされます。

スキルが急速に変化している（スキルの半減期は5年以下である）という事実を考えると、ラーニングと開発のリーダーは、組織内で継続的なラーニングまたは「再スキル化サイクル」をどのように構造化する必要がありますか？

継続的なラーニングは、1年に1回のプログラムではありません。リーダーは、より短い再スキル化サイクル、たとえば12〜18ヶ月ごとを考慮する必要があります。これは、ビジネスの優先事項の変化に直接結びつく必要があります。たとえば、ビジネスが新しい市場に拡大したり、AI駆動のツールを導入したりする場合、再スキル化サイクルはそれらのニーズに直接対処する必要があります。

AIは、市場データ、ジョブロール、内部スキルプロファイルをスキルオントロジーを通じてスキャンし、重要になる前にエマージングギャップを強調することで、これをより実際的に入手可能にします。しかし、実際の作業は、ラーニングと開発がそれらの洞察を日常業務にどのように統合するかです。つまり、学習をワークフローに埋め込み、人々が仕事を一時停止して「トレーニングを受ける」のではなく、役割の一部として継続的にスキルを身につける必要があります。これは、エピソード的なラーニングイベントから継続的な反復開発への移行です。うまく行えば、これらのサイクルは従業員を最新の状態に保ち、組織を混乱から守るのです。

組織がラーニング/トレーニングのためにAIに急速にジャンプするときに直面する最大のリスクまたは落とし穴は何ですか？（例：過大な約束、低い採用率、倫理的な懸念）

組織がAIを使用する際に直面する最大の落とし穴は、機能を過大評価すること、コンテキストのないツールを押し付けること、採用をサポートしないことです。AIは、解決策ではなく、エナブラーとして導入される必要があります。現実の仕事に接続しない場合、人々はそれを使用しません。さらに、急ぐと、従業員が監視されている、判断されている、または置き去りされていると感じる場合、信頼を損なう可能性があります。

AIツールを導入する際に、ラーニングと開発が包括的であることを保証する方法は何ですか？たとえば、デジタルリテラシーの低い人やリソースの少ない場所の人々が置き去りにならないようにするにはどうすればよいですか？

包括性は、デジタルリテラシーのレベルが異なることを認識することから始まります。トレーニングは、人々がいる場所で、シンプルで実用的でなければなりません。若いデジタルネイティブを、より経験豊富な同僚とペアにすることで、ピアラーニングも役立ちます。これは、私たちがコラボレーティブラーニングの強力な支持者である理由の1つです。AIツールをそのようなサポートなしにロールアウトすると、ギャップを拡大するのではなく、縮小することになります。それは、後でさらに多くの問題を引き起こすことになります。

5年後、AI、パフォーマンス、ビジネスとの整合性に関して、チーフラーニングオフィサーの役割はどのように進化するでしょうか？

チーフラーニングオフィサーの役割は、トレーニングに重点を置くのではなく、パフォーマンスをオーケストレートすることに重点を置くよう進化しています。AIは管理タスクを自動化し、チーフラーニングオフィサーと彼らのチームが、スキルを戦略と整合させ、影響を証明し、テクノロジーの倫理的な使用を導くことに重点を置くことができます。役割は、提供されたトレーニングの量によってではなく、ビジネス成長をどれだけ明らかに駆動し、人々を雇用可能に保つかによって判断されます。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。読者がもっと学びたい場合は、360Learningを訪問するか、ラーニングと開発ポッドキャストを聞いてください。