仕事の流れの中で学ぶ：2026年に従業員研修をシームレスにする方法

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仕事の流れの中での学習とは

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仕事の流れの中で学習を実装する方法

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内容はシンプルで使いやすいものにしてください。ヘルプセンターに追加したり、チームチャンネルに固定したり、人々が日常的に使用するスプレッドシートにリンクしたりすることもできます。

4。マネージャーによる学習支援

マネージャーは調子を整えるのを手伝います。誰かが助けを必要とするタイミングを見極め、適切なリソースを共有する方法を知るように訓練する必要があります。

たとえば、チームメンバーが新しいツールに苦労している場合、マネージャーは後で完全なトレーニングに参加するように依頼する代わりに、簡単なウォークスルービデオを共有するかもしれません。これにより、時間を節約し、仕事をスムーズに進めることができます。

5。何がうまくいっているかを測定する

毎日のタスクに学習を追加したら、その進捗状況を追跡しましょう。以下を見てください。

• コンテンツを使用している人の数
• 複数回使用している場合
• 時間の経過とともにパフォーマンスが向上しているかどうか
• どのようなフィードバックが寄せられているか

例えば、Slack で短いガイドを共有していて、それが頻繁に見られるなら、それが役に立つという良い兆候です。しかし、誰も使わなければ、適切な場所に配置されていないかもしれませんし、理解するのが難しすぎるかもしれません。

課題とよくある落とし穴の克服

学習を仕事の流れに取り入れるのは簡単そうに聞こえますが、必ずしも簡単ではありません。物事を遅らせるような現実的な課題があります。最も一般的な問題への対処方法は次のとおりです。

従来のL&Dからの変化への抵抗

多くの学習・開発（L&D）チームは、体系的な研修プログラムに慣れています。短時間の、その場しのぎの学習に変更すると、リスクを感じたり、慣れていないと感じたりすることがあります。「本当の」トレーニングではないのではないかと心配する人もいるかもしれません。

これを支援するには、小さなことから始めてください。フォームのエラーを減らしたり、ツールの使用方法を改善したりするなど、簡単なヒントや動画で実際の問題をどのように解決できるかを示してください。結果を共有しましょう。時間が経つにつれて、人々はその価値に気づき始めるかもしれません。

過負荷にならずにコンテンツの関連性を維持

コンテンツが多すぎると、人々を混乱させる可能性があります。役に立たなかったり、更新されていなかったりすると、使用をやめてしまいます。今必要なことに集中しましょう。

定期的にチームと話し合ってください。どんなタスクが難しいか?何が変わっているのか？コンテンツは短く有用なものにし、頻繁に確認しましょう。

柔軟性のあるバランス構造

明確な学習目標のような構造だけでなく、人々が独自の方法で学習できる十分なスペースも必要です。計画されたコンテンツとオンデマンドのヒントを組み合わせて提供してみてください。

たとえば、Teams に毎週ヒントを投稿すると同時に、人々が助けを必要とする場合に備えて検索可能なライブラリも用意しておくことができます。

経営陣の賛同を得る

リーダーは、「すでに機能しているものを変更する理由は何か」と尋ねるかもしれません。学習を成果につなげるのに役立ちます。インザフロー学習がどのように時間を節約し、ミスを減らし、新入社員がより早くスピードを上げるのに役立つかを示しましょう。

短いレポート、実際の例、またはチームメンバーからの引用を使用してください。

覚えておくべき簡単なチェックリストは次のとおりです。

• 小さく始めて、すぐに成果を出しましょう
• コンテンツに焦点を絞って最新の状態に保つ
• 計画学習とオンデマンド学習の組み合わせ
• 明確な結果を経営陣と共有する

これらの手順は、順調に進み、学習を日常業務の一部にするのに役立ちます。

今後のトレンド:仕事の流れの中での学習の次は何か

仕事の流れの中での学習は急速に拡大しており、将来的にはそれをよりスマートで役立つものにする方法がさらに増えるでしょう。注目すべき 4 つのトレンドをご紹介します。

AI によるハイパー・パーソナライズド・ラーニング

AI (人工知能) は 自分に合った学習環境を作り出すお手伝いをします。すでに知っていること、取り組んでいること、もっと上手くなりたいことを追跡できます。そして、次に学ぶべきベストなことを提案してくれます。

たとえば、クイズに間違って答えた場合、AIは短い動画やガイドをすぐに勧めてくれます。また、新しい役割を始める場合は、あなただけの学習パスを構築することもできます。

データを使った予測的スキルアップ

一部のツールでは、データを使用して、すぐに必要になるスキルを推測するようになりました。彼らはあなたがどのように働いているか、どのようなプロジェクトが予定されているか、あなたの分野でどのようなスキルがトレンドになっているかを調べます。

これにより、チームは後で追いつくのではなく、準備を整えることができます。Deloitte（2023）のレポートによると、予測システムは従来の計画よりも早くスキルギャップを減らすことができます。

AR/VR を使ったリアルタイム学習

AR (拡張現実) と VR (バーチャルリアリティ)リスクの高い仕事や複雑な仕事でも、実践して学ぶことができるようにします。たとえば、現場作業員は、機械を修理する間、段階的な指示が表示されるスマートグラスを着用している場合があります。

この種の学習は、ヘルスケア、航空、製造業などの業界ですでに使用されています。

ラーニング・アナリティクスのさらなる活用

ラーニングアナリティクスとは、データを利用して何がうまくいっているのかを理解することです。人々が最もよく利用するレッスン、苦労している点、学習がパフォーマンスにどのような影響を与えるかがわかります。

これにより、L&D チームは、改善すべき点、削除すべき点、時間を費やすべき点など、より適切な選択を行うことができます。

結論

学習は邪魔なものであってはなりません。仕事の一部であるべきです。 仕事の流れの中での学習 従業員の生産性、エンゲージメント、ビジネス目標への取り組みを維持しながら成長できるよう支援します。

学習内容を日常のワークフローに組み込み、スマートツールを使用することで、企業は将来を見据えた従業員を確保し、継続的改善の文化を育むことができます。

小さなことから始めて、機敏さを保ちましょう。最高の学習は、期待していなかったとき、つまり仕事の最中に生まれることが多いのです。