生成AIが学習機会を奪う時代

学習とは、「自ら学ぶこと、人から習うこと」の2字を合わせた熟語です。学ぶとは一説によればまねぶ、真似ることからきていると言われています。
生成AIは、その真似る事が最大の強みであり、生成AIが社会に浸透してくると初学者、会社の新入社員であれば仕事上で真似る機会が減り、知識習得だけでは得られない要素が出てくると考えられています。
これからの時代、学び方をどのように変化させれば良いのでしょうか？

解決アプローチ

AIの導入と業務自動化が進む中で、新入社員や初学者が失う可能性のある「実務経験」や「学びの場」を補う方法については、複数の視点から考える必要があります。これらの問題に対応するため、実際に企業や教育機関で行われているアプローチを元に、可能な対策を検討します。

メンターシッププログラムの強化

実務経験の機会が減少することにより、新入社員や初学者は業務に対する理解や専門性を深める機会を失いがちです。これを補うためには、経験豊富な社員がメンターとして、実務経験の代わりになる知識やスキル、企業文化を伝えるメンターシッププログラムが有効です。メンターからの直接的なフィードバックやアドバイスを通じて、実践的な学びを提供することが可能です。

シミュレーションとケーススタディ

AIによる自動化が難しい複雑な意思決定プロセスや、人間の感情や倫理観が求められる業務領域をシミュレーションやケーススタディを通じて学習する方法があります。これにより、実際の業務環境で直面する可能性のある問題解決や、難しい判断を要求される状況を模擬体験することができます。また、チームで取り組むことで、協働やコミュニケーションスキルも養うことが可能です。

プロジェクトベースの学習

実際の業務プロジェクトに近い形式で学習するプロジェクトベースのアプローチも有効です。学習者が実際にプロジェクトを計画し、実行し、評価する過程を通じて、実務に近い経験を積むことができます。この方法では、単に知識を習得するだけでなく、問題解決能力やチームワーク、プロジェクトマネジメントスキルなど、実務で必要とされる多様な能力を身につけることができます。

定期的な研修とワークショップ

新入社員や初学者向けに、定期的な研修やワークショップを提供することで、AIによる自動化が進んでも、継続的に学習し、スキルアップを図ることができます。これらの研修では、最新の業界動向や技術、ビジネススキルなど、幅広いテーマを取り扱い、学習者の知識の更新と能力の向上を促します。

まとめ

AIの進化とともに、新入社員や初学者の学習機会をどのように提供していくかは、企業や教育機関にとって重要な課題です。AI技術の適切な活用と人材育成のバランスを考えながら、継続的な学習とスキルアップの機会を提供することが、本人にとっては将来のキャリア発展、企業にとっては組織強化に繋がります。