オンラインeコマース大手のアリババは、何年も前から自然言語処理で取扱商品の説明を生成しており、Googleの親会社であるAlphabet社は、2009年の時点で人工知能（AI）を使った自動運転車の開発を開始しています。さらに最近では、Chat GPTの普及に伴い、Coca-Cola社やSnapChat社が自社のビジネス展開にAIを取り入れることを発表しています。
好きでも嫌いでも、AIはなくなりません。広がっているのです。ビジネスやL&Dのリーダーとして、人材育成の取り組みを強化するためにAIをどのように活用できるかを理解し始める機は熟しているのです。
AIは、2008年のiPhoneのように、仕事と生活を根底から覆すテクノロジーとなるのでしょうか？すべての兆候は「イエス」を示しています。数年後（あるいは数ヶ月後！）には、トレーニングプログラムの作成や、正確で網羅されたスキル分類法の作成に、ジェネレーティブAIが使われている可能性が高いのです。
『今日、私たちはスプートニクの打ち上げのような瞬間に直面しています。第4次産業革命、つまりAI、ロボティクス、クラウド技術、IoTといったテクノロジーの導入により、何千もの企業や何百万人もの労働者が、再発明された世界で競争するための能力を失っています。』と、（日本にも来ていただいた）DegreedのChief Learning StrategistのAnnee Bayeuxは述べています。
AIを正しく使えば、L&Dプログラムやイニシアチブをより効果的に、学習専門家をより生産的に、そして人材開発部門全体をより効率的にすることができます。このブログ記事（L&DにおけるAIの活用方法に関するシリーズの第1回目）では、AIを活用して勝てるスキル戦略を策定する方法をご紹介します。
AIがスキル戦略を強化する4つの方法
L&Dの中で刺激的な響きではないかもしれませんが、スキルデータの整理は、あらゆるラーニングプラットフォームと戦略にとって重要な要素です。継続的な学習とスキル開発への要求が高まる中、従業員のスキル、知識、経験について包括的かつ最新の視点を提供することが重要となっています。
ここでは、近い将来、スキルデータの整理と管理にAIモデルを活用できるようになると思われる4つの主要な方法をご紹介します。
1. スキルの分類法（スキルタクソノミー）を生成する
階層的クラスタリング、LDA（Latent Dirichlet Allocation）、Word2Vec、トランスフォーマーモデルなどのAIモデルを使用して、包括的かつ階層的なスキル分類法（スキルタクソノミー）を生成することができます。これらのモデルは、スキルを正規化し、構造化されたタクソノミーに分類することで、従業員の能力に関する明確で一貫性のある概要を提供します。
このような概要があれば、スキルギャップの特定、トレーニングの優先順位付け、従業員開発の努力とビジネス目標との整合性が容易になります。また、タクソノミーを使って学習コンテンツやリソースを分類・整理することで、従業員が必要な情報を見つけやすく、アクセスしやすくなります。
2. スキルのマッピングとスキルギャップの分析
畳み込みニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワーク、トランスフォーマーモデルなどのAIモデルは、スキル分類を作成するだけでなく、コーディング活動、学習履歴、プロジェクト文書、その他の関連情報を分析して、各従業員の詳細なスキルプロファイルを作成することができます。この情報は、従業員が組織のスキルニーズを満たすためにキャリア開発を計画する際に利用できます。Eightfold.AI社やPhenom社などのDegreedのパートナー企業は、人のスキルと役割のマッチングのプロセスを自動化するのに役立ちます。
3. スキルトレンドの予測
トピックモデリング、時系列分析、リンク分析、グラフニューラルネットワーク、トランスフォーマーモデルなどのAIモデルは、スキルの傾向を分析し、将来のスキルニーズを予測するために使用することができます。モデルは、求人情報、トレーニングプログラム、学習者のスキルプロファイルなどを分析し、Watershed社のような学習分析プラットフォームを通じて、最も需要のあるスキルや専門性を特定することができます。
AIモデルが提供する情報は、職場の学習戦略を立て、労働力を将来的に強化するのに役立ちます。将来的に需要のあるスキルを特定し、そのスキルで従業員をアップスキリングまたはリスキリングすることで、労働力、ひいては組織全体が将来の仕事に関連するスキルを備えていることを確認することができます。
4. スキルに応じた学習リソースの推奨
現在、Degreedのプラットフォーム内で、AIを活用した個人に合ったラーニングリソースを推奨する仕組みを提供しています。AIモデルは、スキルベースのリソースを従業員に推奨するために使用されます。このモデルは、従業員のスキルプロファイルと学習履歴を分析し、個人の能力開発ニーズに合致する新しいスキル領域を提案します。また、オンラインコース、タレントアカデミー、書籍、ポッドキャストなど、新しいスキルを習得するために利用できるリソースを提案するために使用することもできます。
Degreedでは、学習体験を向上させる洞察力のある包括的なソリューションの提供を支援するために、AIを使用する新しい方法を継続的に模索しています。私たちDegreedの最新の取り組みには、OpenAIのGPTモデルと他のAIアルゴリズムを組み合わせて、スキルの分類を統合し、スキルの評価を洗練し、人々のスキルに基づいて関連する洞察を抽出することが含まれます。すべて、人々が学習目標を達成するのを助けることを目的としています。
AIモデルは、スキルデータを整理し、パーソナライズされた魅力的な学習体験を実現するための強力なソリューションを提供します。AIの力を活用することで、従業員のスキル開発、キャリア開発の計画、急速に変化する仕事の世界での最先端を維持することを支援することができます。
もっと学ぶ準備はできていますか？
スキル戦略に根ざしたアップスキリングが、L&Dチームの真のビジネス価値創造にどのように役立つかをお話ししましょう。
ブログ著者のFei Sha氏は、DegreedのDirector of Data Science & Machine Learningです。By Fei Sha, April 6, 2023
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