目を閉じて、理想のラーニングテクノロジースタックをイメージできますか？単なる製品のリストではなく、各要素がどのように相互作用しているのかということです。
これは、私たちがエコシステムマッピングと呼ぶものです。エコシステムの規模にかかわらず、エコシステムマッピングは非常に重要です。
マッピングは、計画企画者、エンジニア、そして今やL&Dにとって、試行錯誤を重ねた方法論です。マッピングができれば、それを見て、見直し、完成させることができます。この繰り返しは、将来のプランを立てるのに役立つだけでなく、L&Dの成長を阻害する要因の多くを見つけるのにも役立ちます。
ラーニングエコシステムのマクロとミクロの要素をすべて検討し、正確なマップを作成すると、L&Dチームは以下のことができるようになります。
現在のエコシステムの強みと改善の機会を特定できる
経営層に説得力のある青写真を提供でき、IT部門との関係を強化できる
L&Dエコシステムを知る
プランがあろうとなかろうと、貴社にはラーニングテクノロジーのエコシステムがあります。実のところ、ほとんどのエコシステムは計画されてできたものではありません。ある1つのソリューションを追加し、また別のソリューションを追加し、そして直近の問題を解決するためにさらに別のソリューションを追加していくことで、エコシステムは時間とともに有機的に発展していくからです。
このようなとき、新しいテクノロジーが既存のテクノロジーとどのように相互作用するかを考慮しないことがよくあります。そうしてしばらくすると、全体的の接続性が後回しにされたテクノロジースタックになってしまいます。冗長性、行き詰まり、データの穴、その他の盲点など、ちょっとした混乱をもたらすのです。
意図してそこにたどり着いたわけではなく、ただ問題を解決していただけなのです。これは悪いことではありません。人は問題を解決するものです。しかし、このプロセスを通じて、より大きな課題を生み出す可能性があります。
では貴社が持っている現在のエコシステムがどのようなものか見てみましょう。
エコシステムマッピングはどこから始めるべきか
健全で中規模なL&Dエコシステムについて考えてみましょう。この例は、貴社のテクノロジースタックよりも大きいかもしれませんし、小さいかもしれませんが、一般的なガイドとインスピレーションとして、以下のステップを進めてください。
1. すべてのソリューションのリストを作る
全てのものを網羅する
特に従業員の能力開発のために購入したシステムをリストアップします。そして、従業員が学習体験のために広く使用しているシステム、必ずしも学習用に設計または意図されていないソリューションも含めることを忘れないでください。例えば、SharePointは当初、プロジェクト中のファイル共有、コラボレーション、生産性向上のために設計されましたが、SlackやMicrosoft Teamsのような他のツールと同じように、ラーニングエコシステムで役割を果たすことができます。
リストは終わりがないように見えますか？このステップに圧倒されそうになったら、IT部門に連絡を取ることから始めるのがよいでしょう。多くの場合、彼らはリスト、場合によっては関係図さえ持っています。あるいは、テクノロジーソリューションをカテゴリーに分けてみるのもよいでしょう。下の図は、テクノロジーのさまざまなレイヤーと、すでに連携提携している可能性のある一般的なベンダーを示しています。
2. つながりを見つける
リストのソリューション間の関係を示す
これを手作業で行うこともできますが、上で述べたITアーキテクチャの図は、このステップの便利なチートシートとして役立ちます。本格的なITアーキテクチャの図はあなたのニーズには過剰かもしれませんが、エコシステム全体の情報の流れやリソースやアクティビティの相互依存関係を検討するのに役立ちます。そして、それこそがこのステップで必要なことなのです。リスト内のさまざまなシステムが、どのように連携統合され、互いに通信し合っているかを示すのです。
3. ハブを特定する
ソフトウェアの中枢を見つける
これらのつながりを描くことで、主要な中枢として機能するいくつかのソリューションを発見することができます。これらのソリューションは、学習者を誘導し、データを生成・収集し、エンゲージメントを促進します。また、学習者があらゆる経験にアクセスする主要な手段である可能性もあります。これらは、貴社のハブ、つまりコアソフトウェアです。これらのコアソフトウェアは、エコシステムの成功に不可欠な存在です。
4. マップを洗練させる
エコシステムマップの改訂版を描く
ソリューションを列挙し、関係性を追加し、ハブを特定した時、エコシステムマップは混沌として見えるかもしれません。比喩的なもの、リアルなもの、デジタルなものを含め、真っ白なキャンバスに、新たなバージョンを清書してください。整理整頓するために、ソリューションのハブを中心に配置していきます。もちろん、システム間のつながりを示すために、矢印や分かりやすい記号を入れることを忘れないでください。
これで、現在のラーニングエコシステムの実用的なマップができます。
エコシステムマッピングを使って改善の機会を特定する
現在のエコシステムマップの清書が手元にあれば、いくつかの問題が目に飛び込んでくるかもしれません。また、より深い分析が必要なものもあるでしょう。しかし、どのような方法で発見したとしても、エコシステムマッピングの素晴らしさは、共通の問題をいかに効果的に特定できるかということです。一般的に言って、注意すべき共通の問題がいくつかあります。
Gap：ギャップ
ミッションクリティカルなソリューションが欠けていないか？
ビジネスの目標や求められる成果はめまぐるしく変化しているため、L&D戦略、ツール、ソリューションは容易に遅れをとってしまいます。ビジネスニーズと目標を特定し、現在何が満たされていないかを確認しましょう。ギャップを特定できれば、その時持っているテクノロジーソリューションがその解決策になるという保証はないかもしれませんが、テクノロジーの進歩は非常に速いので、改めて確認してみないとわかりません。
例
トレーニングや日々の学びのためのツールは提供できているが、深いアップスキリングのためのリソースが不足している場合。また、リーダーシップアカデミー、コーディングブートキャンプ、認定プログラムなどのリソースを提供しているとしても、それらはサイロ化され、多くの人が手作業で管理する必要がある場合。
いくつかの指標にはアクセスできるが、すべてにはアクセスできない場合。例えば、コンテンツプラットフォームやLMSは、教室に座っている時間や画面を見ている時間に基づいて、同じようなレポートを作成するかもしれません。これらの指標は規制や法的要件を満たすために必要ですが、実用的な洞察を提供するには不十分です。貴社のデータは、従業員のアップスキリングやその他の重要なKPIを示すことができていますか？
Redundancies：冗長性
ソリューションを合理化できているか？
複数のソリューションが同じサービスや機能を実行し、独自の付加価値がない場合など、冗長性がある場合です。冗長性を探すと同時に、不要になったサービスを実行しているソリューションも特定します。しかし、精査の際には注意が必要です。システム的な重複と冗長性は違います。重複の中には、避けることが不可能なものもありますが、それはそれで構いません。
例
インストラクター主導のバーチャルトレーニングセッションを円滑に進めるために、複数のビデオ会議ツールに費用を支払っている場合。MS Teams、Zoom、WebEx、Google Meetが本当にすべて必要か？
Adobe Captivate、Articulate 360、Camtasia Studioなどコンテンツオーサリングツールに個別で料金を支払っている場合。
似たようなコースカタログを持つ複数の有償コンテンツプロバイダーに対して料金を支払っている場合。利用率が最も低いプロバイダーを解約することができるかもしれません。
ある2つのソリューションは冗長に見えるが、実際には別々のニーズや視聴者にサービスを提供している場合。
Disconnects：断絶
学習者の体験は簡単でシームレスか？
高度に機能するエコシステムであれば、従業員が1つのシステムやソリューションから別のソリューションに簡単に移動できるはずです。しかし、時には特定のソリューションや機能に論理的または連続的にアクセスできないことがあります。多くの場合、連携統合できていない、または不適切なシステム構成、または単に利用できないシステムが起因しています。
例
学習のためのアクセスポイントが複数ある場合。コンテンツプロバイダーに直接アクセスしたり、LXP経由でアクセスしたり、複数のアクセスポイントを持つことは問題ありませんが、何が利用可能で、どのようにアクセスするかを従業員に推測させなければならないことは問題です。
従業員は、新しい役割への「適合性」を分析するソリューションを使用しているが、次のステップや解決策は提供されていない場合。
Data Pits：データの穴
情報はすべてのシステムを自由にやり取りできているか？
データの穴は、エコシステムの中核システムの間で重要なデータを共有できていない場合に発生します。例えば、そのデータにアクセスするためには、特定のソリューションにログインする必要があったり、そのソリューションでしかデータを適用・分析できない場合です。
例
ある従業員が推奨されるブートキャンプに参加する場合、LMS、LXP、またはアカデミープラットフォームに情報をそれぞれ手動で入力する必要がある場合です。この情報には、修了日、プログラムの費用、習得した具体的なスキル、スキルの習熟度スコアなども含まれます。
従業員に職務プロフィールの入力を依頼しているが、そのデータは他のソリューションと共有されていない場合。専門的なプロフィールは重要なので、このように情報がサイロ化されていると、従業員に現在のスキルを複数のシステムに手入力するよう求めることになりかねません。これは決して楽しい経験ではありません。
エコシステムの弱点を把握するために、より詳しい情報が必要な場合は、「L&Dの成長の痛みを感じている場合はラーニングエコシステムに注目」をご覧ください。
ベンダーのエコシステムを分析する
エコシステムマップを整理できたあなたは、貴社L&Dエコシステムの現状と改善策を知ることができます。エコシステムは複雑であり、貴社のエコシステムは決してサイロの中に存在しているわけではありません。エコシステムを完全に理解するには、俯瞰で見たり、詳細を見たりすることが必要です。
まず、ベンダーやプラットフォームを俯瞰で見て、それらが他とうまく連携統合されているかどうかを理解しましょう。なぜかというと、もしベンダーのエコシステムが制限的であれば、それは本質的に自社のエコシステムの能力を制限することになるからです。L&Dベンダーのエコシステムとして優れた資質を見てみましょう。
ベンダーのエコシステムで見るべきもの
ラーニングテクノロジーにとって破壊的な今の時代において、目的を持って構築され、複数の製品を持ち、連携統合が容易で、先進的であるベンダーとパートナーになることは助けになります。ラーニングテクノロジーのエコシステム内のツールやテクノロジーを接続し、整理するために、スタックの最上位に位置する適切なベンダーを見つけることができれば、あなたの仕事はより簡単になります。
それはどのようなものでしょうか？健全なベンダーエコシステムの例を探すのに遠くを探す必要はありません。Degreedにはエコシステムの「オタク」がたくさんおり、私たちは常に自分たちのエコシステムの健全性をマッピングし、評価しています。私たちだけがベンダーエコシステムではありませんが、私たちDegreedエコシステムマップは本当に素晴らしいものです。
私たちのエコシステムを健全で成功したものにしていることは、どのベンダーのラーニングエコシステムにも当てはまります。そのようなラーニングテックエコシステムベンダーは、
多様で広範なプロバイダーを含めることができます
データの共有、収集、連携統合ができます
企業内学習の未来に焦点を当てることができます
多様で広範なプロバイダーと協業する
その人の友達を見れば、その人のことがよくわかるのと同じように、貴社のベンダーとパートナーシップにも同じことが当てはまります。ある意味では、コンテンツプロバイダーが貴社のエコシステムを多様で包括的なものとして数えるのと同じくらい簡単なことです。DegreedのLXPプラットフォームにとって、これはコンテンツプロバイダー、バッジプロバイダー、アセスメントプロバイダーに限ったことではありません。HCM/HRIS、タレントインテリジェンスやキャリアナビゲーション、コーチングとメンタリング、高度なデータ分析と洞察などのベンダーも含まれます。
ベンダーの提供するソリューションがどのようなものであれ、株のポートフォリオのように、テクノロジーベンダーのエコシステムが多様であればあるほど、貴社のシステムを貴社に有利なように適応させ、成長させることが容易になります。
貴社がテクノロジーベンダーのエコシステムの20％しか活用できていない場合は、明日何が必要になるかは予測できないかもしれません。成長の余地は必要であり、その成長を容易にするために、頼りになるテクノロジーベンダーパートナーのエコシステムを信頼すべきです。
自問してみてください： 今後2～3年の貴社の目標に基づき、学習とスキルの目標を達成するためにパートナーシップを組めるベンダーと連携していますか？
例
具体的な例として、Degreedのマップを見てみましょう。特にコンテンツ、バッジ、アセスメント周りに関して、Degreedは100を超えるプロバイダーと提携しています。
なぜこれほど多くのベンダーやプロバイダーと提携しているのでしょうか? 私たちは、会社ごとにニーズが異なり、そのニーズを解決できるベンダーは限られていることを認識しています。また、従業員は学習体験に多様性を求めており、学習者が必要とする多様性を提供することはベンダー1社ではできません。このような理由から、私たちは他のベンダーと連携することで、お客様が何かを犠牲にすることなく、すべてを手に入れることができるようにしています。
データの共有、収集、連携統合
スキルデータはL&Dの将来にとって非常に重要です。はっきり言って、私たちが話しているデータは、以前からの一方通行の連携統合を超えたものです。アップスキリングには、基本的な従業員データを別のシステムに単に送るだけのソリューションだけでは不十分なのです。顧客の要望による新しい標準は、プロバイダー同士の真の双方向データ交換です。
つまり、従業員の全体像を把握でき、スキルもその一部となるよう、システム間のデータフローを促進する、制限のないエコシステムが必要なのです。そのためには、重要なスキルデータを収集するテクノロジーソリューションとの連携統合を優先するベンダーと協力することです。たとえ貴社が今日「スキルアジェンダ」の準備ができていないとしても、今データを収集することで、将来その日が来たときに成功するための準備を整えることができます。
自問してみてください：ベンダーのエコシステムは、検索結果やトレーニング完了統計だけでなく、より多くのデータの交換を可能にできますか？
例
Degreedのエコシステムマップを見ると、当社がデータを優先していることがわかります。Degreedは、Workday、SAP、Filtered、Eightfoldなどと直接接続して連携し、現在の従業員のスキルを測定して、従業員がどこを伸ばす必要があるかについてのガイダンスを提供します。Degreedは、Workday、SAP、Filtered、Eightfoldなどの主要パートナーとの唯一のLXPです。
将来のために積極的に考え、行動する
テクノロジーベンダーは、常に学習とアップスキリングに取り組んでいるので、現在および将来の問題解決について真剣に考える必要があります。たとえ貴社が5年先に起こるかもしれないL&Dの問題について考え始める準備ができていなくても、ベンダーとしてはそうあるべきです。
今、ラーニングテクノロジー業界は、スキルベースの未来（SBF：Skills-Based Future）を解決しようと躍起になっています。まだ答えの出ていない問題が山積している中、必要な答えやソリューションを得るための道筋を描く手助けをしてくれるベンダーが、エコシステムには必要なのです。もしかしたらあなたが思っているよりも早く、それは貴社の戦略的優先事項になるかもしれません。
自問してみてください：貴社のベンダーは、将来のニーズを予測していますか？
例
将来について考え、解決することによって、Degreedは現在、LXPだけでなく、一連のツールを提供しています。Josh Bersin氏のような専門家は、L&Dにおいて深いスキル構築ソリューションに重点を置くシフトを予測し、彼は特にケイパビリティアカデミーと呼ばれるソリューションを推進しています。このようなL&Dのニーズの高まりとシフトを見て、DegreedはLearn Inというベンチャーのラーニングアカデミープラットフォームを買収しました。現在、私たちはお客様にDegreedアカデミーとして提供しています。
Degreedでは、未来について考え、地震を感知するような方法で未来を予測しています。私たちのエコシステムと成長し続ける製品群が、私たちの積極的なビジョンを証明しています。繰り返しになりますが、例としてDegreedを挙げていますが、これは、Degreedがすべてであると言っているのではありません。将来を見据えたベンダーに何を求めるべきかを示しているだけです。
貴社ベンダーのエコシステムとの「連携」
このセクションを要約すると、自然な成長のために設計されたエコシステムは、コンテンツプロバイダーのようなポイントソリューションと、大規模またはニッチに焦点を当てた大小のプラットフォームベンダーを含むものです。現在の貴社のエコシステムマップを見てください。あなたが特定したハブソリューションを思い浮かべてください。エコシステムを改善するプランを立てる際には、ベンダーに注意を払い、精査してください。将来のために適切なパートナーと組んでいますか？
重複する社内エコシステムとの連携
これまでベンダーのエコシステムを俯瞰で見てきましたが、今度は詳細を見ましょう。L&Dのエコシステムは、より広範なHRエコシステムのサブセットである可能性が高いです。そして、HRエコシステムは、全体的なITエコシステムのサブセットです。貴社の様々なエコシステムの間には自然な流れがあり、それぞれが次のエコシステムをサポートし、強化する必要があります。自然界のエコシステム（生態系）と同じように、孤立したエコシステムはほとんど存在しません。このことを知ることは、貴社経営層が評価し、期待するような方法で、エコシステムの目標を解決することを考えることができるようになるため重要です。
将来のプランを確定する際には、それらのプランがHRエコシステムやITエコシステムと連携統合され、整合されていることを確認してください。実際、まだIT部門にL&Dテクノロジーマップの問い合わせをしていないのであれば、今すぐそれを行いましょう。IT部門と強力な協力関係を築き、夢のエコシステムを構築しましょう。大規模なラーニングテクノロジーの変更にはIT部門のサポートが必要であり、経営層にエコシステムのプランを提示する前に、今IT部門のサポートを得るのが最善です。
しかし、それは単にITフレンドリーなサポートの問題ではありません。最近のRedThread社のレポートでは『L&Dは、イネーブリングの観点から考え始める必要がある』と説明しています。L&Dチームがラーニングテクノロジーを使って能力開発リソース、プログラム、データをまとめることができたら、あとは従業員や各部門が学習体験を自ら構築、開発、共有することになります。IT部門とHR部門は、社内の誰もが学習し、アップスキリングできるようなエコシステムの構築を支援する上で重要な役割を果たします。L&Dの追求に活用できるシステムやツールを貴社内で発見することもできるでしょう。
L&Dがきっかけを提供した後は、スキルを身につけ、プロフェッショナルとして成長するためのインスピレーションや方向性は、誰でもどこからでも得ることができます。そして、それを可能にするためには、L&Dの管理者やIT部門の負担を軽減し、様々な切り離されたテクノロジーを結びつける方法を見つけ出す必要があります。
エコシステムの将来を強くアピールする
エコシステムのマッピングには、慎重な思考とプランニングが必要です。現在のエコシステムがどのようなものかを知り、将来に向けてより良いエコシステムを夢見、構築することができます。それだけでなく、この示唆は、エコシステムを改善し、L&D部門以外の人脈を構築して、全員が参加できるようにするためのヒントを与えてくれます。(さらに、経営層の印象に残る素晴らしい青写真を手に入れることができます！）。
経営層に感銘を与えるラーニングエコシステムをプランニングするのに役立つ詳細なガイド「ラーニングテクノロジーのエコシステム構築」をダウンロードしてください。
By Degreed, July 18, 2023
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