学習と開発におけるAIエージェントの活用：よくある質問にお答えします

人工知能（AI）の登場により、学習・開発（L&D）の分野は劇的な変化を遂げました。AIはコース作成、ローカライズ、公開の迅速化を実現しましたが、専門家たちは依然としてこれらのツールを効果的に活用する実践的な方法に苦慮しています。 AIエージェントの導入により、L&Dの専門家たちは、品質を維持しながらより多くの成果を上げる手段として、これらのデジタルチームメイトを現在のプロセスにどう組み込むかについても模索している。

本記事では、L&D専門家が今日抱える最も差し迫った疑問の数々に回答します。最近のウェビナープロンプトから公開まで： AIエージェントがL&D業務を自動化する方法」で得られた知見を基に回答します。本ウェビナーは、Cognotaの最高学習責任者（Chief Learning Officer）でありATDヒューストン名誉会長のデビー・リチャーズ氏、およびSmartcatのL&D製品マーケティングディレクターであるジュヌヴィエーヴ・カルボーヌ氏が登壇しました。

• 生成AIはコンテンツ作成を加速しますが、書式設定、ローカライズ、公開といったL&Dの広範なワークフロー課題は解決しません。

• AIエージェントは学習ワークフロー全体を自動化し、複数言語でのコンテンツ作成と配信の両方を加速します。

• L&Dチームは、価値を証明するために繰り返し可能なワークフローを1つから小規模に開始し、その後組織全体で自動化の取り組みを拡大すべきです。

• デジタルチームメイトとして機能するAIエージェントは、手作業を削減し、コラボレーションを強化し、学習成果を直接ビジネスインパクトに結びつけます。

テキスト生成プラットフォームなどの生成AIツールは、間違いなくこれまで以上に迅速にコース概要、スクリプト、コンテンツを作成できます。しかし、これらのツールは学習・開発（L&D）ワークフローに対する包括的な解決策を提供するには不十分な場合が多いのです。学習イノベーションの専門家であるデビー・リチャーズが説明するように：

生成AIツールは、プロセス全体を加速させるというより、むしろ摩擦をワークフローの他の段階に移すことが多い。デビーは次のように付け加える：

「AIが私たちに追い風を与えてくれたようなものですが、ゴールラインにはまだ近づいていません。」

L&Dの専門家は、真に拡張可能なワークフローを実現するためには、コンテンツ作成だけでなく、ローカライズ、書式設定、および公開にも対応するソリューションを必要としています。

AIエージェントは、学習・開発（L&D）分野におけるエンドツーエンドの自動化を実現するよう設計されており、複数のタスクをシームレスに処理するプロジェクト実行者として機能します。メッセージング最適化の経験を持つストラテジスト、ジュヌヴィエーヴ・カルボーヌは、これらのエージェントがもたらす変革的な性質を強調しています：

「AIエージェントは単一のタスクで時間を節約するためだけにあるのではありません。成果全体を加速するために存在します。 例えばモジュールを構築し5言語で提供するという目標を与えれば、その間の全工程を処理します。もはやあなたがワークフローを推進する必要はありません。エージェントこそがワークフローそのものなのです。」

ある専門家が1つの草案を提出すると、その日の終わりまでに磨き上げられたコースが複数言語で公開される——AIエージェントがこの未来を実現します。デビーは次のように説明します：

ファイルの書式設定や翻訳といったタスクを統合することで、AIエージェントは煩雑で複数のツールを必要とするワークフローを、スピードと一貫性を重視した効率的で直感的なプロセスへと変革します。

従来のワークフローでは、断片化された一連のツールと手作業のステップが頻繁に用いられ、チームは非効率性に足を引っ張られることが少なくありません。デビーはこの点を例を用いて説明します：

一方、AIエージェントはこれらのプロセスを単一プラットフォーム内でタスクを一元化することで効率化します：「複数の異なるツールから、単一の出力管理へと移行するのです。」

企業組織には、厳格なセキュリティ対策、多言語コンテンツの必要性、高い拡張性への要求など、特有の要件がしばしば存在します。AIエージェントは、こうした課題に対処するために特別に設計されています。Genevieveによれば：

「エージェントは安全な環境下にあり、すべてに監査証跡が有効化されています。お客様のデータはすべてお客様のドメイン内に留まります。」

デビーはさらに、AIエージェントの企業向け特化性を強調している：

「万能を目指しているわけではありません。学習・開発（L&D）タスクに特化しています。ゼロからトレーニングする必要はありません。学習モジュールの構成方法を既に理解しており、複数の言語でコンテンツを生成します。」

これらの特長により、AIエージェントは信頼性が高く、拡張性があり、安全なソリューションを必要とする企業チームに最適です。

AI導入を成功させる鍵は、小規模から始めて段階的に拡大することにあります。デビーは、PDFをコースに変換するといった、再現性が高く価値の高い単一のワークフローを試験導入することを提案しています。このアプローチはリスクを最小限に抑えつつ、概念実証を示すものです。デビーは次のように説明しています：

「小さなことから始めましょう。テストできるワークフローを一つ選びます——繰り返し可能で価値の高いもの、例えばPDFをコースに変換するといった作業です。それを使って価値を証明します。結果が見えたら、そこからスケールアップできます。全てを一度にやろうとするのではなく、自信を築き、早い段階で成果を示すことが重要です。」

ジュヌヴィエーヴはまた、AIエージェントが初期段階であっても即座に利益をもたらし得る点を強調している：

「結果と成果を自動化しているのです。AIエージェントはあなたのチームの一員となり得ます。」

AIエージェントは、L&Dチームをしばしば足止めする反復的なタスクの最小化に優れており、専門家がより価値の高い業務に集中できるようにします。ジュヌヴィエーヴ・カルボーヌは、あるグローバル製薬企業における事例研究を共有しました。そこでは専門家の業務負荷が70%削減されました：

「初期のパイロット段階でも、チームは即座に測定可能な成果を実感しています——時間の節約、翻訳コストの削減、ボトルネックの減少です。当社が協力したあるグローバルチームでは、専門家（SME）の作業負荷を70%削減し、翻訳コストも同率で削減しながら、地域間の一貫性を向上させました。これがAIエージェントがもたらす業務効率化の具体例です。」

別の事例では、ある製造会社が製品発売に向けた多言語トレーニングを効率化した。ジュヌヴィエーヴは次のように述べた：

「彼らは非常に高い品質を維持しながら、翻訳コストを70%削減することができました。」

これらのボトルネックを解消することは、時間とコストを節約するだけでなく、研修の実施と組織目標との整合性を高めることにもつながります。

チームが3言語でも20言語でもトレーニング資料を必要とする場合、AIエージェントは複雑さを増すことなく高品質な翻訳を保証します。

タスクの自動化を超えて、AIエージェントは直感的な「デジタルチームメイト」として機能することで、チーム間のより良い協働を促進します。ジュヌヴィエーヴはこの概念を次のように説明しました：

「AIエージェントは単なるツールではありません。ワークフロー内の重労働を担う、組み込みのチームメイトのような存在です。これにより、L&Dチームはすべてを手作業で行う状態から、大規模な学習を実際に調整する段階へと移行できます。ゲームを変えるのはプロンプトではなく、このプロセスなのです。」

デビー・リチャーズはまた、AIエージェントに明確な目標を与えることの重要性を強調している：

「エージェントは指示ではなく目標を与えられた時に最高の働きをします。成功の姿を明確に示せば示すほど、彼らのパフォーマンスは向上します。これは協働です——人間を置き換えるのではなく、エージェントに人間と共働する方法を教えるのです。」

AIエージェントは、作成からローカライズ、公開までのワークフロー全体を効率化するスケーラブルで効率的なソリューションを提供することで、学習・開発業界にパラダイムシフトをもたらします。時間と労力を節約し、一貫性を確保することで、チームがより迅速に効果的なトレーニングを提供することを可能にします。AIツールの検討を始めたばかりでも、すでに自動化をテストしている場合でも、AIエージェントのパイロット運用を検討し、その可能性を解き放つことをお勧めします。

Smartcat Agentsは、企業の学習・開発における厳しい要件を満たすために特別に設計されています。 セキュアなインフラストラクチャ、多言語対応機能、直感的な操作性を備えたSmartcat Agentsは、グローバルチームが研修プログラムを作成・提供する方法を革新しています。多言語ローカライゼーションの自動化、マイクロラーニングコースの作成、企業全体の研修拡大など、Smartcat Agentsはワークフローにシームレスに統合され、時間とコストの削減を実現し、効果的な学習ソリューションの提供に集中できるよう支援します。