投稿者 global-ai-media 
2023年のChatGPT登場以降、人事・人材開発（L&D）領域でのAI活用は急速に進展しています。2025年に向けて、グローバルでは単なるツールの導入を超え、従業員の学習体験そのものを再定義する動きが加速しています。本稿では、最新のトレンドを踏まえつつ、日本の雇用慣行や組織文化において、AIによるリスキリングや人材育成をどう設計すべきかを解説します。
生成AIが変える「学ぶ」ことの定義
HR Diveの記事でも触れられている通り、2023年時点でのChatGPT活用は、ブレインストーミングや実験的なタスク補助といった「個人の生産性向上」に主眼が置かれていました。しかし、2025年に向けての大きな潮流は、生成AIが組織的な学習（L&D：Learning and Development）の中核インフラへと進化することです。
従来、企業内研修といえば一律のeラーニングや集合研修が主流でしたが、LLM（大規模言語モデル）の進化により、従業員一人ひとりの理解度や職種に合わせた「パーソナライズされた学習」が現実的なコストで可能になりつつあります。AIがメンターとなり、リアルタイムでフィードバックを行う仕組みは、もはやSFではなく実務実装のフェーズに入っています。
日本特有の「OJT文化」とAIの親和性
日本企業、特に製造業やサービス業の現場では、長らくOJT（On-the-Job Training）が人材育成の柱でした。「背中を見て覚える」文化は暗黙知の継承に有効である一方、指導役となるベテラン社員の負担増や、指導の質のバラつきという課題を抱えています。
ここに生成AIを組み込むアプローチが注目されています。例えば、社内Wikiやマニュアル、過去の日報データをRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用いてAIに学習させ、新人がいつでも質問できる「AIアシスタント」を配備するケースです。これにより、指導役の時間を奪うことなく、基本的な業務知識の習得を効率化できます。日本の現場が持つ「質の高い現場データ」は、AIの回答精度を高める上で大きな資産となります。
「ハルシネーション」と教育リスクの管理
一方で、学習・教育分野でのAI活用には、業務効率化以上の慎重さが求められます。生成AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」は、教育においては致命的なリスクとなります。誤った知識や安全手順を新人が学習してしまえば、事故やコンプライアンス違反に直結するからです。
したがって、教育用AIの導入においては、以下の2点が重要になります。
第一に、AIの出力に対する「Human-in-the-loop（人間による確認）」のプロセスを必ず挟むこと。第二に、AIが生成した教材や回答の元データが最新かつ正確であるかを担保する「データガバナンス」の徹底です。AI任せにするのではなく、教育担当者がAIを監督するという新たな役割分担が求められます。
リスキリングと従業員のエンゲージメント
「AIに仕事を奪われる」という不安を持つ従業員に対し、AIを「自身の能力を拡張するパートナー」として位置づけるリスキリング施策も重要です。単にプロンプトエンジニアリング（AIへの指示出し技術）を教えるだけでなく、AIを使ってどのように自社の課題を解決するかという「課題設定能力」を育むことが、日本企業の喫緊の課題です。
また、AIによるスキル可視化が進むことで、ジョブ型雇用への移行を模索する日本企業にとっては、個人のスキルギャップを特定しやすくなるという副次的なメリットも期待できます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのトレンドと日本の実情を踏まえると、意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
- 「点」ではなく「線」での導入：
ChatGPTを単体で導入して終わりにするのではなく、既存のLMS（学習管理システム）や社内ナレッジベースと連携させ、業務フローの中で自然に学べる環境を構築する。 - 日本独自のガバナンス基準の策定：
著作権法や個人情報保護法への対応はもちろん、社内用語や不文律（商習慣）をAIにどう教え込むか、あるいは教えないかという線引きを明確にする。 - 「AIリテラシー」自体を必須スキルへ：
全従業員に対し、AIのメリットだけでなく、リスク（バイアスや誤情報）を正しく理解させる教育を最優先で行う。これがすべてのDXの土台となる。
2025年は、AIを「導入した企業」と「使いこなして人を育てた企業」の差が明確に表れる年になるでしょう。技術そのものよりも、それを扱う「人」のアップデートに投資することが、結果としてAI活用のROI（投資対効果）を最大化します。