【社労士解説】「学びの質」が変わる時代に、今こそ必要な教育とは～AIが答えを出す時代に、人が鍛えるべき『判断の筋肉』～
「知識がなくてもできます」——そんな言葉が、今や珍しくなくなりました。
ツールは整い、テンプレートは揃い、AIが手順も文言も提案してくれる。結果として、表面上は業務が回ってしまう。社労士や人事労務の世界も例外ではありません。
ここで起きている変化は、「学びが不要になること」ではありません。「学ばなくてもアウトプットが出る」状態を先に作ることができることです。基礎の理解や、例外への対応力、リスクの嗅覚が、仕事のフローから抜け落ちやすくなっている部分もあるかと思います。
新年度が始まり、新しい教育体制や計画を進められている方も多いかと思います。本稿では、このような「AIやテクノロジーが先に答えを出してくれる」時代に、今こそ必要な教育はどのようなものなのかを解説します。
１．今の時代、何を学ぶべきか
２．経験の場を、意図的に設定する
３．学びを「個人の努力」から「チームの仕組み」へ
４．具体的な「学びのプロセス」の変革方法
５．まとめ
■今の時代、何を学ぶべきか
薬の成分や作用機序を説明できなくても、この患者に今この薬が必要かどうかは判断できるーー
重要なのは、説明する力と、品質を見極める力は別物だということです。
AIが手順と説明を示してくれるようになるほど、人間に残るのは「何を良しとするか」「どこで止めるか」「責任をもって線を引くか」という判断です。これからの時代に求められるのは、まさにこの「判断力」であると思います。
そしてこれは社労士等の専門家だけでなく、人事労務分野等の専門分野に携わる人にとって、非常に重要な要素です。
■経験の場を、意図的に設計する
判断力は、知識の習得だけでは育ちません。壁にぶつかり、自分で考え、答えを出し、それを人にぶつけてみる、この繰り返しの中でしか鍛えることはできません。この過程を経ずに得た判断力は、実際は自分の力にはなっていない、という方が正しいかもしれません。
失敗にはストレスが伴う。思うような反応が得られないこともあります。それでも失敗が許される今のうちに、場数を踏むことに価値があります。AIがさらに精度を上げた未来では、人が「判断を求められる場面」はむしろ増えていくでしょう。だからこそ、今のうちに判断の経験を積んでおく必要があると考えます。
■学びを「個人の努力」から「チームの仕組み」へ
学ぶ環境自体は、今や豊富になってきています。動画も記事もコミュニティも教材、そしてAIもある、組織の中で研修や明確な事例がなくても、多くの情報を得る事ができるようになりました。ただ自律的な学びが尊重され強制力は弱まっている部分もあります。結果として、学びに対するモチベーションの差がそのままスキルの差になっていく、そのような時代にもなっています。
だからこそ、学びを個人任せにしない仕組みが必要です。判断のプロセスを記録する、レビューの場を設ける、ケースを蓄積し振り返る、チェックの観点を言語化する、こうした仕掛けを、チームの構造として埋め込む必要があります。
AIは「答えを出す道具」ではなく、「学びの速度を上げる道具」として使う。手順を覚える時間を短縮し、その分、判断を鍛える時間を確保する、これが今の時代に求められる学習や教育ではないでしょうか。
■具体的な「学びのプロセス」の変革方法
判断する力、いわゆる「判断の筋肉」を鍛えていくために、学びのプロセス自体を変えていくことが重要です。
汐留社会保険労務士法人は株式会社PeopleX様とのパートナープログラムに参画し、組織風土の改革や、従業員の採用、育成、定着、一気通貫での個人の成長支援を行っております。
例えば「PeopleX AIロープレ」というサービスを活用し、これまで課題提起させていただいたような、「判断の筋肉」を鍛えるための学びのプロセスの変革が可能です。
「PeopleX AIロープレ」を活用することで、今まで体験や経験のしたことがない場面、業務をコンテンツとして作り出すことができ、実践的なトレーニングや疑似体験を行うことで、「判断力」を鍛えることが可能となります。
「知識のインプット」だけでは得ることができなかった体験や実践を機会として提供できるようになり、またどうしてもOJT等で経験をしたことがあるメンバーに頼らざるをえなかった「経験の伝達」をAIが補うことによって育成が効率化され質も高まります。今までは研修等で知識を提供し、それから実践的な体験や経験を積ませるという形で進められていた教育の在り方が、知識のインプットもAIが手助けし、さらに体験や経験の機会もAIが作り上げるということができるようになり、学びの質が大きく変わります。
ぜひ新しい教育の活用にご興味を持っていただけましたら、汐留社会保険労務士法人にお問い合わせください。
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■まとめ
AIの進化等を含め、様々な外部環境の変化により、「誰も経験したことがない」「誰も教えることができない」というような場面も増えてきています。「誰も教えてくれない時代」に備えるとは、教え方を増やすことだけではありません。学びが自然と発生する、仕事とチームの構造をつくること、それが、2026年の今、私たちに求められている教育の姿ではないかと思います。
AIを活用した学びや体験の支援により、人間としての「判断の筋肉」を鍛えていく、そのような教育や育成を引き続き支援していきたいと思います。
