生成AI時代に人材育成はどう変化するのか？ — いま企業が見直すべき「学びの前提」

なぜ企業における「学習の方法」を見直す必要があるのか？

生成AIの出現に伴い、企業を取り巻くビジネス環境が急速に変化しています。たとえば、World Economic Forum（WEF）が2025年に発表した報告では、主にAIをはじめとする情報処理技術によって、2030年までに多くの企業が再構築される見通しであり、86％の企業がビジネス変革を予測しているとのことです。

こうした変化の中、「AIリテラシー」、「生成AI活用能力」、「デジタルとヒューマンスキルの両立」といった新しいスキルの重要性が急速に高まっており、AI を使いこなしつつ、人的スキルも高めることが求められるようになっています（参考）。

このような時代には、従来のような「一度きりの研修」、「座学中心」、「知識インプット重視」といった人材育成モデルでは、もはや不十分であり、学習そのものの前提を見直す必要が生じているのです。

生成AIの普及で、「知識獲得」よりも「実践・行動変容」が価値を持つ理由

生成AIの登場と普及により、従来の企業研修の目的そのものが変化しています。

AIを使えば、単なる知識や情報へのアクセスは、より効率的に行えるようになった現在、真の価値を生むのは、「AIを使って現実の業務や意思決定に応用できる実践力」、「人間ならではの判断力、創造性、コラボレーション力」であり、こうした能力の育成が急務となっているのです。

実際、最新の調査でも、AIの浸透によって「AIに代替されにくいスキル」、つまり「AI と補完関係にある人間的なスキル」の重要性が高まっていることが示されています。

こうした中、生成AIやエージェント型 AI を活用した学習・研修が、個人の学びと企業の人材育成を両立させる手段として注目を集めています。これは、AI を使えば、個々の学習者の習熟度を測定し、その人に応じた次の教材や課題を提示する、「個別最適化（パーソナライズ）」された学びのデザインが可能になるためです（参考）。

「知識を与えて終わり」ではなく、「学んだことを実務で使い、行動変容につなげる」という、「実践と定着」こそが、今後の人材育成の中心になると考えられます。

忘却／転移／文脈依存――学習理論が示す「座学中心研修の限界」

では、なぜ従来型の研修（座学・集合型）には限界があるのでしょう？これは、人間の「学びの仕組み」に根ざした問題でもあります。

忘却（エビングハウスの忘却曲線）

人は学んだ内容の多くを短期間で忘れてしまうことは、古くからの研究でも示されています。人は、何かを学んでも「1日後で約74％、1週間後にはさらに多くを忘れてしまう」のです。だから、座学で一度研修をして終わり、といったやり方では、知識を定着させることは困難です。

学習転移（learning transfer）と文脈依存学習（context-dependent learning）

研修という限定的な環境であれば、そこで学んだことを行うことができても、実際の職場・現場でそれを応用・転用するには、単なる暗記では不十分です。教育科学でいう「学習転移（learning transfer）：学んだことをそれが実際に使われる状況で適用すること」が生じるには、そのための特別な学習設計が必要とされます。

また、研究では、何かを学習した状況と実際にそれを応用する状況が大きく異なると、学んだ内容が転移される可能性が大きく低下することが示されています（参考）。

このように、学習理論の観点から見ても、座学・一過性・インプット重視の研修には構造的な限界があるのです。

従来型研修の限界

このように、従来の企業研修には、以下のような構造的制約があります。

• 一度きり／単発 → 忘却されやすい
• インプット（知識の説明）中心→ 実務で使われず、学びが形骸化
• 集合研修／座学中心 → 個人の習熟度や業務実態を反映しづらい
• 現場との乖離 → 学んだことを「現場で使う設計」になっていない

こうした研修は、形としては実施されていても、「ただやっただけ」の「儀式的研修」になりがちであり、本質的な行動変容やスキル定着、社内変革にはつながりにくく、結果として「研修はやっているが、人は変わらない」ことになってしまうのです。

だから今、「学びの前提」を変える必要がある —研修ではなく「ラーニングデザイン（学習設計）」が鍵となる

生成AI時代に求められるのは、以下のように学びを個人と現場につなぐ『学習の設計』です。

● 継続的／反復的な学び：一度きりではなく、複数回、段階的に、かつ現場で使う設計。

● 実践と応用を前提にした学び：学んだことをすぐ業務で使い、小さな成功体験を積ませる。

● 個別最適・モジュール化・柔軟性：受講者の習熟や業務状況に応じて学びを最適化。

● 人間らしいスキル（創造性・判断・協働・学び続ける力）へのフォーカス：AI では代替しきれない、むしろ「AI × 人間」の価値を最大化。

こうした設計を実現する手段として、生成AIを活用した新しい人材育成ツール・プラットフォームが注目されています。弊社が代理店を務める reflectは、その選択肢のひとつです。ただし重要なのは、「AIツールを入れたから終わり」ではなく、「学びの設計を根本から見直すこと」です。「研修をやった感」で終わるのではなく、「現場で成果を出す人材の育成」を目的とする必要があります。

reflect（リフレクト）が支援する「実践につながる学び」

IPイノベーションズは、研修会社として20年以上にわたり「現場で人が変わる」学習設計を支援してきました。その中で、reflect というAI人材育成プラットフォームの可能性に注目し、販売代理店として提供を開始しています。「単にツールを導入したら終わり」ではなく、学習に関する長年の知見に基づき、行動変容を促す効果的な学習設計に基づく導入支援サービスを提供いたします。

AI人材育成プラットフォームreflect の特徴（リフレクト社の動画・資料より）

• 自分の業務・課題に即した「問い」が AI によりカスタマイズされる
• 反射的に答えるのでなく、「考える習慣」をつくる
• 行動変容のステップを可視化できる
• 毎日短時間で取り組めるため、忙しい現場でも継続できる

機能の詳細は、リフレクト社のホームページをご参照ください。

reflect は「研修の代わり」になるものではありません。

むしろ、研修での学びを「現場の実践につなぐ」ための行動変容支援ツールです。 従来の研修が苦手とする「現場での定着」を補い、AI時代の学びに不可欠な「継続的・個別最適・実践中心」の学習を後押しします。

まとめ：今こそ「学びの前提」をアップデート！生成AI時代の人材育成は「研修」から「学習設計」へと進化

• AIの普及により、企業研修の焦点は、「知識」から「行動変容」へと移行
• 従来型研修の限界は学習理論からも明らか
• AI時代は、継続的・個別最適・実践につながる学びが必要
• AIベースの人材育成ツールが、研修と現場をつなぐ新しい選択肢になっている

生成AIという変化の波により、企業の人材育成は「質的転換」を迫られています。

単なる“研修の見直し”ではなく、“人材育成の前提条件をアップデートする”タイミングが到来しているのです。

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reflectの導入をご検討中の方や、詳しい資料をご希望の方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
貴社の課題や目的に合わせたご提案をさせていただきます。

メールでのお問い合わせ：reflect@ipii.co.jp
サービス紹介はこちら：https://www.ipii.co.jp/service/reflect/

Written by : 遠藤