従来型のインストラクショナルデザインは遅く、費用もかさむ。一般的なカリキュラムにはデザイナーの労働時間が160〜320時間必要で、コストは5万ドル（約750万円）以上にのぼり、受講者が1人でも目にする前に、ニーズ分析、ステークホルダーレビュー、改訂サイクルを何週間もかけて進めていく。AI搭載の学習ツールの第1波はスピードの課題に挑み、その大部分を解決した。だが同時に、見た目は整っているものの学習科学の裏づけに乏しく、職場での行動変容につながらないAI研修の「スロップ（低品質コンテンツ）」も生んだ。欠けているのは、単にコンテンツを速く作るだけでなく、より良い学習を生み出すAIツールである。エビデンスに基づく神経科学の原則に沿ってあらゆる設計判断を下しつつ、タイムラインを数週間から数時間へと短縮する存在が求められている。
TTECホールディングス（NASDAQ: TTEC）は、テキサス州オースティンに本社を置く、カスタマーエクスペリエンス領域のグローバルなテクノロジー・サービス企業である。1982年に創業し、6大陸で事業を展開。従業員は5万人超で、金融サービス、ヘルスケア、テクノロジー、通信といった分野の主要ブランドにサービスを提供している。過去15カ月で、同社のラーニング部門は業界の注目を集めるものを作り上げた。「Learning Wizard Suite」と呼ばれる、AI搭載のインストラクショナルデザイナーツールである。Learning Wizard Suiteと、その背後にある考え方を知るために、筆者はTTECのグループ・バイスプレジデント兼最高学習責任者（Chief Learning Officer）であるジュリー・ストーン氏にインタビューする機会を得た。
AIによるディスカバリー、カリキュラム設計、コーチング
Learning Wizard Suiteは、TTECのCoaching Wizard、Discovery Wizard、Curriculum Wizardという3つのAI搭載ツールからなる独自システムであり、学習科学に根ざした完全な研修カリキュラムを、連携して設計する。
Coaching Wizardは、他のすべての土台となる行動面の基盤を確立する。KPIからQAスコアカード、現場のコーチングメモまで、3つの階層にわたるクライアントのパフォーマンスデータを取り込み、パフォーマンスへの影響、エラー頻度、認知的複雑性、コンプライアンスリスクに基づき、あらゆる行動を0〜5で評価する「Behavioral Gap Identification（BGI）」のスコアリングシステムを生成する。ストーン氏はこのアウトプットを、クライアントごとに最適化された「オーダーメイドのスキルと行動のタクソノミー」だと説明した。これらのタクソノミーが、Discovery Wizardにはどのギャップを探すべきかを、Curriculum Wizardにはどこに演習時間を集中させるべきかを示す。
Discovery Wizardは、既存のクライアントカリキュラム、または生のパフォーマンスデータを分析し、詳細な設計図を作成するところからプロセスを開始する。3つのエンジンを順に動かす。行動ギャップをスコア化するBGI Engine、16の原則のうちどれを活性化すべきかをマッピングするLearning Science Engine、コスト最適化のための制作レベルを推奨するFidelity Engineである。再設計プロジェクトでは、Asset Reuse Engineも起動し、既存の研修アセットをすべて評価して、残す・変換する・置き換えるの判断を下す。
Curriculum Wizardは、Discovery Wizardの設計図を受け取り、完全に構造化されたカリキュラムを生成する。2つのトラックで動作する。Track Aはゼロからの新規プログラムを構築し、Track BはDiscovery Wizardが再利用対象としてフラグを立てた既存アセットを取り込んだ再設計カリキュラムを作成する。いずれの場合もアウトプットには、日別のシーケンス、アクティビティ設計、知識確認、演習、そして各モジュールに対する学習科学のカバレッジスコア（測定可能）が含まれる。「カリキュラム全体を作る。何日間で、アクティビティの順序はどうするのか、知識確認や試験はあるのか」。ストーン氏はそう語った。
品質を担保する16の学習科学原則
ストーン氏は、コンテンツを作ることと学習を生み出すことの違いを明確にする。「AIは効率だけの話ではない。品質でもなければならない」と彼女は言う。「私たちは、カリキュラムで構築するものがすべて、エビデンスに基づく学習原則を用いていることを確認している」。その原則には、複数の文脈で概念を繰り返し再提示する「間隔反復」や、フィードバックループを組み込んだ「意図的練習」などが含まれる。Learning Wizard Suiteは、生成するあらゆるカリキュラムに16の学習科学原則を体系的に適用し、従来のインストラクショナルデザインでは到底及ばない、測定可能な品質スコアを生み出す。
このシステムはまた、研修設計における最も古い問題の1つも解消する。それは主観的な優先順位付けである。従来のインストラクショナルデザイナーは、経験やステークホルダーの力学に基づいて、どのスキルに最も焦点を当てるべきかを決めてきた。そのため、リソース配分を正当化しにくい。
最大88%のコスト削減
効率化の効果は驚くべきものだ。TTECを含む多くの組織で、従来のインストラクショナルデザインはカリキュラム1本あたり4〜8週間を要する。Wizard Suiteは同じ作業を4〜8倍のスピードで完了し、開発時間を75〜88%削減しながら、追跡しているあらゆる指標で品質を向上させた。この成果によりTTECは13カ月で外部の業界アワードを5つ受賞している。たとえば、Brandon Hallの「Best Advance in Generative AI Learning」ゴールド賞、Stevie Awardsの「Customer Service Training Practice of the Year」ゴールド賞などである。
数値は、この変化をいっそう際立たせる。TTECの社内ROI分析によれば、従来はディスカバリーと設計に約1週間を要していた、医療系コールセンター（エージェント500人）の新規カリキュラムが、Learning Wizard Suiteによってわずか2時間で完了した。時間は95%削減されたことになる。再設計プロジェクトでは、Asset Reuse Engineが既存の研修アセットをすべて評価し、「そのまま再利用」「変換」「廃止」「置き換え」の4カテゴリに分類する。最近の医療分野の案件では、プラットフォームが245の研修アセットをレビューし、その大半が再利用または改善可能である一方、重複する資料は廃止すべきだと判断した。既存コンテンツの58%を維持し、18%を削除することで、再設計の取り組みはコストを72%削減した。その結果、開発は劇的に高速化し、支出は大幅に抑えられ、カリキュラム全体の一貫性も高まった。
インストラクショナルデザイナーを高度な仕事へ解放する
人員削減について問われると、ストーン氏は論点を置き換えた。「インストラクショナルデザイナーの人数を減らして運用できるようになるか？ はい。だが、それ以外にできるようになったことがある。彼らの焦点を『一度作って終わりの研修クラス』の作成から移し、私たちが真のスキル熟達にはつながらないと分かっているそのやり方ではなく、エンドツーエンドのジャーニー全体を構築できるようにしたのだ」と彼女は語った。
いま、デザイナーたちはより高次の問いに時間を使っている。「このジャーニーのどこで、さらにスキルを積み上げられるよう支援するのか。いつAIコーチを投入するのか。いつ人間のコーチを投入することが重要なのか」。ストーン氏はそう話す。AIが制作作業を担い、人間が判断を担う。
次に来るもの：真に適応型の学習
ストーン氏の次の優先事項は、TTECの研修を個々人に完全に適応させることだ。Khan Academyのようなプラットフォームに着想を得たアプローチである。狙いは、各人がすでに知っていることを評価し、開始地点に合わせて調整された自己ペース学習を提供し、授業スケジュールではなく「準備ができたとき」に修了できるようにするシステムだ。「従業員が担う業務を作り替えることにとどまらず、私たちが本当に成し遂げるべき仕事は、誰かが最高のポテンシャルを発揮できるようにすることだ。そのために驚くほどの価値を得ている」と彼女は語った。
AI研修ツールがあふれる市場で、TTECのLearning Wizard Suiteが際立つのは、人間的な洞察に基づいて構築されているからだ。研修の目的は教材を作ることではなく、現実の人々が現実のスキルを身につけるのを助けることにある。同様のシステム開発を検討する同業者に向けた彼女の助言はシンプルだ。人材開発（L&D）における深い専門性と、AIの技術力の両方が必要になる。Wizard Suiteが機能するのは、AIを使っているからではない。エビデンスに基づく学習設計とAIを組み合わせているからである。コンテンツ制作の自動化に業界が突き進むなか、TTECは異なるものを築いた。学習そのものを加速させるシステムである。
Kevin KruseはLEADxの創業者兼CEO。基調講演、マネージャー向けAIワークショップ、マネージャーの効果性と効率性を高めるすぐに使えるプロンプトとコパイロットを提供している。
