ティモシー・J・ジャルディーノ博士はmyWorkforceAgents.AIの創設者である。
何十年もの間、学習・人材開発（L&D）のリーダーたちは同じ課題と格闘してきた。それは、各学習者が真に成功し成長するために必要なパーソナライズされた指導を失うことなく、組織全体に研修をスケールさせる方法だ。
私たちの多くは、職場にも現れた伝統的な教育モデルの下で育った。そこでは学習者が講師のスタイル、ペース、教え方に合わせる必要があった。しかし今日、エージェンティックAIツール（生成AIを活用したインテリジェントなデジタルエージェント）は、この方程式を根本から覆している。L&DがエージェンティックAIによってサポートされると、すべての学習者は、無限の忍耐力と精度を持ち、彼らの目標、ペース、学習スタイルに適応するパーソナライズされたコーチを持つことができる。
この新たなレベルは単なる技術的アップグレードではない。これは職場での学習の再定義だ。初めて、パーソナライゼーションとスケーラビリティが、ほぼ誰もがアクセスできる同一のソリューションに共存できるようになった。
静的コンテンツからインテリジェントコーチへ
昨日の学習システムはコンテンツを提供していた。明日のエージェンティックAIはつながりを提供する。これらのデジタル学習エージェントは単に情報を押し出すだけではない。彼らは実際に、質問に答え、複数の方法で概念を説明し、重要なアイデアを強化し、理解度を継続的に評価することで、学習者と関わる。彼らはユーザー固有の個別化された学習スタイルに適応しながら、指導するだけでなくコーチングを行う。
例えば、従業員が新しいポリシーに苦戦しているとしよう。彼らはAIコーチに「もっと簡単な言葉で説明してくれる？」「私の役割に関連する例を挙げてくれる？」「そもそもなぜこのルールが存在するの？」といった質問をするかもしれない。コーチは即座に応答し、理解に達するまで対話を続ける。
エージェンティックAIコーチは、新入社員の製品関連知識のギャップをリアルタイムで検出できる。このツールは、ターゲットを絞ったマイクロレッスンを提供し、顧客シナリオをシミュレーションし、習熟するまで練習を繰り返す。これらすべてを、マネージャーや同僚を現場から引き離すことなく行える。
例えば、中間管理職が初めての取締役会での報告に備えている場合、彼らはAIコーチと練習し、明確さ、トーン、ペースについてリアルタイムのフィードバックを受けることができる。また、会社の文化に沿った難しい質問への対応のプロンプトも提供できる。
これらの例では、コーチはユーザーがコンテンツを理解するために必要な回数だけ、即座に、忍耐強く対応する。それは単なる学習ではなく、真の理解だ。
これがHRとL&Dリーダーにとって意味すること
エージェンティックAIの台頭は、HR（人事）と人材開発リーダーにとって新たな可能性と責任をもたらす。以下にいくつかの利点を示す：
• パーソナライズされた学習の旅：もう一律型のコンテンツは必要ない。役割、スキル、願望に合わせた個別のパスを作成できるようになった。
• 業務の流れにシームレスに組み込まれた学習：生産性を妨げることなく、必要なときに必要な場所でジャストインタイムのガイダンスを提供する。
• スケーラブルなリーダーシップ開発：すべての意欲的なリーダーに、リアルタイムで成長をガイドするデジタルエグゼクティブコーチへのアクセスを提供できる。
• 公平なアクセス：エージェンティックAI技術は、場所や可視性に関係なく、すべての従業員に対して、成長と定着を促進する一貫した高品質の開発機会を提供することで、公平な競争の場を作り出せる。
• 感情的インテリジェンスを備えた学習：インテリジェントなAIコーチは、混乱や躊躇のシグナルを検出できるようになった。このような場合、より人間中心で効果的な体験のために提供方法を調整する。
エージェンティックAI導入を導く5つの質問
HRとL&Dチームにとって、エージェンティックAIをどこから始めるべきかは難しく感じるかもしれない。そこで、準備状況を明らかにし、前進への道筋を描くために、以下のチェックリストを適応させることを検討してほしい：
1. 現在のシステムはパーソナライゼーションとスケールにおいてどのような不足があるか？
この質問により、今日の一律型プログラムと明日の超個別化されたパスウェイの間のギャップを特定できる。学習者とマネージャーにアンケートを実施して、行動を起こすために必要なデータを取得することから始めよう。「従業員は研修が彼らのユニークなニーズを満たしていると感じているか？」「リーダーはスケーラビリティのボトルネックを認識しているか？」といった質問をしてみよう。
2. どの学習の瞬間が適応型の対話型サポートから最も恩恵を受けるか？
すべての研修が初日からAIを必要とするわけではない。代わりに、オンボーディング、コンプライアンス、リーダーシップ開発など、パーソナライゼーションが最大のROIを生み出す可能性のある瞬間を優先しよう。
3. AI駆動型学習を安全かつ倫理的にサポートするインフラはあるか？
エージェンティックAIはデータで動作するため、リーダーはシステムがプライバシー、統合、コンプライアンス要件を処理できることを確認する必要がある。導入前に、テクノロジースタック、セキュリティプロトコル、ベンダーポリシーを見直すことを検討しよう。
4. 正確性を確保し、バイアスを軽減し、エージェントの行動をどのように管理するか？
AIは不完全だ。ベストプラクティスは、コンテンツの正確性のためのガードレール、AI行動を監査する方法、機密性の高いケースを人間にエスカレーションするプロセスを確立することだ。透明性のあるガバナンスはシステム全体の信頼を促進する。
5. コース修了率以外に、成功を測定するための指標は何か？
指標ベースの世界では、修了がゴールではなく、能力がゴールであることを思い出す必要がある場合がある。能力習得までの時間、パフォーマンスの向上、従業員の自信、キャリアの流動性などをKPIに含めることを検討しよう。何を選択するにせよ、それがビジネス成果に直接結びついていることを確認しよう。
理解の未来
過去には、エグゼクティブやエリート学生だけがパーソナルコーチにアクセスできた。今や、すべての学習者がそれを持つことができる。学習コーチとしてのエージェンティックAIは、L&Dを一回限りの知識移転から、共感、精度、スケールを持って提供される継続的でカスタマイズされた学習へとシフトさせることができる。
問題は、エージェンティックAIが学習を変革するかどうかではなく、あなたの組織がその変革をリードするのか、それとも世界があなたを追い越すのを待つのかということだ。
これは学習と開発における新しい章というだけでなく、プレイブック全体の書き換えなのだ。
