eラーニングの今とこれから

このようにAIをはじめとした先進技術を取り入れながら、eラーニングはこれからもさらなる進化を遂げていきます。

しかし、私たちが目指すこれからの進化は、目先の教育の枠や、定型業務の自動化・効率化の枠をさらに超えていきます。

私たちは、世の中の課題が「教育（学び）で解決すべきもの」なのか、それとも「業務改革で解決すべきもの」なのかを見極め、これからのeラーニングシステム（LMS）やeラーニングを通じて最適な価値を提供していきます。それは単なる学習管理を超え、以下の2つのアプローチで組織の発展を支えるプラットフォームへの進化です。

• 業務支援（学びを伴うAI活用）： 人が行う業務をAIが隣でサポートし、同時に教育的な観点を取り入れることで、実務を通じた「人の成長」を促進します。
• 業務代行（人が行わないAI活用）： 人の手を介さず、AIがそのまま業務を完結させます。教育観点をあえて入れず、仕組みとして業務を自動化します。

私たちが目指すのは、この「業務支援」と「業務代行」の最適なバランスを見据えながら、組織の持つ「スキル」と「学び」を深く融合させていくことです。

そのための第一歩として、私たちは組織の中に眠る多様なスキルや、ハイパフォーマーの知見を可視化し、私たちが培ってきた豊富な教育コンテンツや各企業がもつ教育コンテンツと有機的に結びつけるアプローチを進めています。

蓄積された学習ログと先進技術を重ね合わせることで、システムは単なる学習管理の枠を超え、「今のスキル」と「未来に必要な可能性」のギャップをなめらかに繋ぐ存在へ。一人ひとりの個性や組織の課題パターンに応じた最適なレコメンデーションを可能にしていきます。

ゆくゆくは、「今、どの業務をAIが支え（代行し）、どの学びを人が深めるべきか」を迷いなく導き出せるプラットフォームへ。

データとAIの力で、一人ひとりの本質的な成長と、組織の確かな成果を同時にデザインする未来へ向けて、これからのeラーニングを私たちが進化させていきます。

ただし、eラーニングやAIが進化し、学習の個人最適化や業務の自動化が進むほど、皮肉にも組織は「個」に分断されやすくなるという懸念もあります。

一人ひとりが画面の中で学びも業務も完結できるようになる一方で、お互いの顔が見えづらくなり、「困った」と素直に言える環境や、それに気づいて「助けに来てくれる人」がいるという、組織の信頼関係の土台が弱まってしまうリスクを孕んでいるのです。

人が最も「学びたい」と強く動機づけられるのは、まさに実務で「困ったとき」です。そして、その困りごとを周囲に安心して表明できる関係性があってこそ、本当の学びと成長は促進されます。

だからこそ、次世代のeラーニングにおけるテクノロジーは、単なる効率化の道具であってはなりません。

業務を改革し、効率化・自動化する一方で、それによって生まれた余白を使い、組織内の「信頼」や「つながり」をむしろ強固にしていく方向へと機能すべきだと私たちは考えます。