あなたのスキルは、どれほど時代遅れになっているだろうか。
TalentLMSの新たな調査によると、回答者のほぼ半数（47%）が、過去5年間で自分のスキルの一部が陳腐化したと答えた。
管理職は個人として業務を担う従業員よりも、自身のスキルギャップに気づきやすい傾向があった。だが、その認識があるからといって、どう対処すべきかを理解しているわけではない。未来を予測するのは難しい。管理職の38%は、今後1年でチームにどのスキルが必要になるのかを把握することに難しさを感じていると回答した。
過半数（70%）が、役割や責任が変化するにつれて、従業員にとってより機動的なスキルの実践が不可欠だと同意している。しかし、それが自身の組織で実際に行われていると答えた割合は、わずか16%にとどまった。
AIが働き方を変え続けるなか、スキルを維持し続けることは、管理職にとっても、彼らが率いるチームにとっても継続的な課題である。筆者は、TalentLMSの親会社であるEpignosisのCEO、ディミトリス・ツィンゴスに話を聞き、これらの調査結果が学習と人材開発に何を意味するのかを議論した。以下がその内容である。
管理職のスキルギャップ
TalentLMSの「Speed-to-Skill」レポートによると、管理職の21%が、自分のスキルは過去1年だけで時代遅れになったと答えた。同じ回答をした従業員は10%にすぎない。
「管理職は実務から離れるにつれて、実践の機会が減っていく。そして、スキルを最新の状態に保つのは実践だ」とツィンゴスは言う。「答えは、リーダーとしての仕事に加えて、管理職にさらに実務をさせることではない。学習を仕事の一部として扱うことだ」
「学び続ける能力は、陳腐化しない優位性であり、管理職が最も失う余裕のないものだ」
ツィンゴスは、管理職はAIによってスキルが衰えやすい立場にあると警告する。「AIへの依存が強まるほど、実践不足によって不可欠なスキルを失う可能性がある」と彼は言う。重要なのは、適切なバランスを取り、できる限り仕事の現場に近いところに身を置き続けることだという。
「AIがもたらす価値のためにAIを活用すべきなのは間違いない。だが管理職は特に脆弱だ。実務から距離があることで、そうしたスキルを最新に保つのが難しくなるからだ」とツィンゴスは語る。
推測に頼る仕事
データの中で最も目を引く点の1つは、従業員が将来どのスキルを必要とするのかを把握していない管理職の多さである。実質的に、彼らは手探りで進んでいる。「管理職の36%は、AIがチームのスキルニーズを急速に変化させるなかで、それについていくのに苦労していると答えている」とツィンゴスは言う。
「そのような環境では、新たなスキルニーズを見つけてから行動に移すまでの距離を縮められる組織が優位に立つ」
そのためには、職場の計画をもはや固定的な予測として扱ってはならないとツィンゴスは考える。「仕事がこれほど速く変化しているときに、12カ月後に必要になる正確なスキルを名指ししても、不確実性は消えない。むしろ、確実であるかのような誤った感覚を生みかねない」と彼は指摘する。
その代わりに、管理職には、スキルを特定し育成するための、より反応性の高い方法が必要だ。たとえば次のようなものだ。
- チームから意見を集める
- どのスキルが最も重要かを定期的に見直す
- 事業ニーズの変化に応じて学習の優先順位を調整する
「AIは、この緊急性をさらに高めている」とツィンゴスは言う。
独学する従業員
調査は、実践を通じて学ぶことが標準になりつつあることを示している。回答者の半数超が、新しいスキルは主に自分で試行錯誤しながら身につけていると答えた。
これは両刃の剣である。多くの従業員が自らの成長に主体性を持っているのは素晴らしいことだが、可視性の欠如や人材力のばらつきにつながる可能性がある。
筆者自身の組織にも、自ら学ぶ文化がある。事業が成長するなかで、従業員は変化する責任を担う能力を高めるため、主体的に取り組んできた。とはいえ、スキルトレーニングを自動操縦に任せてよいという意味ではない。
「自分で試行錯誤しながら学ぶことは、多くの場合、レジリエンスの表れだ。率直に言えば、職場で有益な学びの多くはそうして起きる」とツィンゴスは言う。「従業員は、変化するツール、新たな問題、新たな期待にリアルタイムで向き合っている。あるアプローチを試し、調整し、もう一度試し、仕事そのものを通じて学んでいく」
筆者と同様に、ツィンゴスも、実践を通じて人々が学ぶことを解決すべき問題だとは考えていない。懸念すべきなのは、どのスキルが習得されているのかを誰も把握していない状態で、それが起きる場合だと彼は言う。
「企業にとっての機会は、そうした自律的な学びをより意図的なものにすることにある。従業員に実験のためのツールを与え、成長を実際の役割に結びつけ、その過程でフィードバックを提供することだ」と彼は言う。「AIはその支援の強力な一部になり得る。人をプロセスから取り除くのではなく、仕事の流れの中で学び、アイデアを試し、より良い意思決定をするのを助けるのだ」
もちろん、学習を会社の研修中にしか起きないものとして区切ってしまう危険もある。「仕事を通じて自然に起こる学びを取り除いてはならない」とツィンゴスは強調する。「それを、学ぶ本人にとっても会社にとっても価値あるものにする必要がある」
見えないスキル
個々の従業員の学習を完全に本人任せにする最大のリスクの1つは、可視性の欠如である。「能力は伸びているのに、誰にも見えていない。そして、見えないものは、配置することも、報いることも、積み上げることもできない」とツィンゴスは言う。「従業員は自分でスキルを磨き続けている。しかし管理職がその能力を認識できず、事業が必要とするものに結びつけられないなら、その成長は見えないまま、使われないままになる」
従業員がいわば「秘密の」スキルを身につけているとき、何が起きるのか。「私たちは、自分たちのチームがすでに身につけつつあるスキルを、外部に探しに行ってしまう。採用しようとしている人材のどれほどが、実はチーム内にすでに存在し、ただ見えていないだけなのだろうか」
これこそが、学習は仕事により近い場所にとどめなければならないというツィンゴスの信念の最も強い根拠である。「学ぶことと実践することの境界が消え続けるなかで、学習ツールは現代企業の中核的資産になる」と彼は語る。
最優先事項は学習か、仕事か
現在の仕事と将来の仕事に向けたスキルトレーニングを両立させることは、常に課題であり、データもそれを裏づけている。TalentLMSによれば、回答者の44%は、仕事上の優先事項によって学習が後回しにされ続けている。
「44%の人が、仕事によって学習が後回しにされ続けていると言うなら、それは学習が『本当の仕事』を終えた後にするものとして扱われているということだ」とツィンゴスは言う。
「締め切りは常に次々と来る。顧客からの要望も、優先事項も次々に来る。学習がその戦いに単独で勝たなければならないのなら、毎回負ける」
つまり、時間がないだけでなく、優先順位も低いということだ。
ツィンゴスは、その代償はすでに表れていると考えている。TalentLMSの「Learning Debt」レポートでは、従業員の41%が、自分の役割の変化のスピードが、会社の研修能力を上回っていると答えている。
「学ぶことと実践することの境界が曖昧になり続けるなかで、最も速く進む企業は、仕事と並行して能力を育てるのではなく、仕事そのものを通じて能力を育てる企業になる」と彼は言う。「それはリーダーシップの選択だ。事業が必要とするスキルを人々が身につけるための時間、ツール、支援を与えるという選択である」
模範を示して率いる
企業のスキルギャップを縮めるには、継続的に成長する文化が不可欠だ。「時代に遅れずについてきた管理職は、今も学び続けており、それをチームの標準にしている」とツィンゴスは言う。「そうした管理職は、人々が実験し、質問し、知っていることを共有し、仕事そのものを通じてスキルを築く余地をつくる」
これは、AIを思慮深く使うことも意味する。「AIが人間と同等、あるいはそれ以上にこなせる仕事を見極め、そのうえで人間の時間を、最も必要とされる意思決定、人間関係、問題解決へと振り向けるべきだ」とツィンゴスは言う。
最後に、有効なリーダーは、学ぶ姿勢を自ら示して率いる。「管理職が学び、実験し、適応している姿を目に見える形で示すとき、彼らは単に変化についていっているだけではない。ある意味で、仕事が変わるにつれて、その職務と自分自身を再発明しているのだ」とツィンゴスは言う。
「彼らはチームが新しいテクノロジーの単なる利用者になるのではなく、より強い問題解決者となり、次に来るものを設計する人材になるのを助けている」
