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AIコーチングで人材育成!その効果と成功のカギ

企業の新たな人材育成策として注目されるAIコーチングについて詳しく解説します。また、AIと人間のコーチングを組み合わせることで、効率を向上させパーソナライズされた成長支援が可能になります。AIコーチングのメリット・デメリットを具体的に紹介しています。

また、ラーニングプラットフォーム「UMU:ユーム」のAIコーチング機能の活用例も紹介しています。

目次[非表示]

  1. 1.AIコーチングとは
  2. 2.AIコーチングのメリットとデメリット
    1. 2.1.メリット
      1. 2.1.1.パーソナライズされたコーチング
      2. 2.1.2.いつでもどこでも
      3. 2.1.3.効率性
    2. 2.2.デメリット
      1. 2.2.1.感情の理解
      2. 2.2.2.データをベースにしたシステムの限界
      3. 2.2.3.AIバイアス
  3. 3.人によるコーチングのメリット・デメリット
    1. 3.1.メリット
      1. 3.1.1.感情的理解
      2. 3.1.2.コンテクスト(文脈)の理解
      3. 3.1.3.人間としての経験
    2. 3.2.デメリット
      1. 3.2.1.アクセス性と時間の制約
      2. 3.2.2.主観性と定性的なフィードバック
      3. 3.2.3.一貫性の欠如
  4. 4.リアルとデジタルの融合
  5. 5.AIコーチングによるスキルアップなら「UMU:ユーム」
    1. 5.1.UMU:ユームがよく使われるシーン
  6. 6.まとめ

AIコーチングとは

AIコーチングは、パーソナライズされたアドバイスや教育を提供することを目的としたシステムやサービスのことを指します。これは、人工知能(AI)や機械学習といったテクノロジーを利用して行われます。

AIコーチングは、大量のデータを収集し分析します。その結果を元に、ユーザーが目指す目標に向かって役立つ情報やフィードバックを提供します。AIコーチングは、学習や自己成長の側面でも非常に有効なツールであり、一人一人の能力アップ、スキルアップに貢献してくれます。

また、AIコーチングを利用することで、自己成長に必要な習慣を身につけたり、目標達成のための計画を立てたりすることが可能となります。AIコーチングはユーザーの行動や傾向に基づいてフィードバックを提供し、ユーザーが自己理解を深め、自己改善のアクションプランを作成できるよう支援します。

それにより、ユーザーは自分自身の強みや弱み、特徴やクセを理解し、それに基づいて自己成長の道筋を描くことができるようになります。このように、AIコーチングは学習や自己成長における個々のニーズと目標に合ったサポートを提供することで、ユーザーの能力向上を促進します。

▼ ビジネスにおけるコーチングの意味合いについては、下記の記事でコーチングの神様と言われるマーシャル・ゴールドスミス博士の教えも交えて解説しています。

  ビジネスにおけるコーチングとは?コーチングの神様と呼ばれるマーシャル・ゴールドスミス博士の教えも紹介【本人動画有】 この記事では、企業のパフォーマンス向上戦略として注目を集めるコーチングについて取り上げます。主に、企業の成長と従業員の自己実現を目指す中で、組織全体のパフォーマンスを向上させ、企業体質の変革を成功させる手段としてのコーチングの役割を明らかにします。さらに、この分野で長年にわたり活躍するトップクラスコーチであるマーシャル・ゴールドスミス博士の教えを紹介し、彼が提唱する「フィードフォワード」などの具体的なアプローチも紹介します。全てのビジネスリーダーまたは組織の成長を切望する方々にとって貴重なヒントになることでしょう。 株式会社LDcube


AIコーチングのメリットとデメリット

メリット

パーソナライズされたコーチング

AIコーチングは大量のデータを解析してユーザーの行動やパフォーマンスを評価します。これにより、客観的で精密なフィードバックと助言を提供できると同時に、進捗や結果を具体的に把握しやすくなるというメリットがあります。

AIコーチングにより学習者個々人に合わせたフィードバックを得ることができ、学習者の状況に合わせた能力開発につなげることが可能です。
 

いつでもどこでも

AIコーチングは24時間365日いつでも利用が可能で、時間や場所に制約されることなくコーチングを受けることができます。周りに先輩や上司などがいなくてもAIコーチングを活用してスキルアップすることが可能です。
 

効率性

AIは大量のデータを高速に処理することができるため、複数のユーザーに同時にコーチングを提供できます。これにより、一対一のコーチングに比べて大量のユーザーを効率良くサポートできます。
 

デメリット

感情の理解

AIコーチングはテクノロジーに基づいているため、人間の感情や感情的なニュアンスを理解する能力に限界があります。そのため、コーチングを行う状況やシーンによっては対応できないこともあります。
 

データをベースにしたシステムの限界

AIコーチングはデータを理解し、そのデータに基づいて指導を行います。ですが、データが存在しない観点や予測不能な新規性や創造性を持つ状況に対応するのは難しいです。AIは既存の情報やパターンから学習しますので、新しい問題や状況に対応するという点では限界があります。
 

AIバイアス

AIはその学習データに基づいて結果を出力します。そのため、学習データが偏っていたり不完全であったりすると、その結果がバイアス(偏り)を含む可能性があります。これはコーチングの公正性や効果に影響を及ぼす可能性があります。
 
▼ 人材育成におけるAI活用についてはこちらも参照ください。

  人材育成をAIで効率化する方法!学習プラットフォーム選びの秘訣 業務の効率化や質の向上などを目的に、AI技術が企業で取り入れられています。近年では、人材育成の分野でもAI技術が活用されるようになり、研修や個人学習などに役立てられています。 人材育成におけるAIの用途としては、研修コースの作成やコンテンツの作成、学習者のスキル評価などがあります。実際に人の手でこれらの業務を遂行する場合は時間と手間がかかりますが、AIであれば即座に対応することが可能です。 企業で教育・研修担当者をされている方のなかには、「人材育成にAIを活用できるか知りたい」「人材育成の質を高められるソリューションを選びたい」と考えている方もいるのではないでしょうか。 この記事では、人材育成をAI技術で効率化する方法や、学習プラットフォームにおけるAI機能の選び方について詳しく解説します。 株式会社LDcube


人によるコーチングのメリット・デメリット

メリット

感情的理解

人間のコーチは、学習者が何を感じているか、どのような心理的状態にあるか、ということを深く理解することができます。これは目の前の人の表情や声のトーン、言葉遣い、身ぶり手ぶりなど微細な情報から引き出すことができます。AIがまだ達成していないこの能力は、コーチングの過程で極めて重要であり、学習者が自己を理解し、成長する手助けとなります。
 

コンテクスト(文脈)の理解

人間のコーチは、学習者が直面している問題や課題が、その人の人生全体、またはその人が存在する各種の文脈(文化、社会、組織など)とどう関わっているかを理解することができます。これにより、学習者が抱える問題や課題を、より広い視野でとらえ、適切なアドバイスや支援ができます。
 

人間としての経験

コーチ自身も人間であるため、その人間としての経験と感情が、学習者とのエンパシー(共感)を生むことがあります。そして、その経験や感情から、学習者が抱える問題や課題を理解し、解決策を提供するための視点を提供します。また、コーチは多くの場合、特定の分野での長期的な経験と専門的な知識を持っています。そのため、コーチは具体的なアドバイスや実践的なスキルを学習者に提供し、その成長を直接的にサポートすることができます。
  

デメリット

アクセス性と時間の制約

人間によるコーチングは、時間と場所の制約があります。一つ一つのセッションはスケジュール調整し、コーチと学習者が都合を合わせる必要があります。また、コーチが1度に対応できるクライアントの数にも限りがあります。そのため、人間によるコーチングは料金が高くなりがちで、特に一対一のコーチングは時間と専門的な知識が必要であるため、そのコストが高額になる可能性があります。
  

主観性と定性的なフィードバック

人間のコーチは自らの見解や主観性を持ち、これがフィードバックに影響を及ぼします。特に、フィードバックが定量的な指標に基づかず、定性的なものである場合、その解釈やフィードバックの有用性はコーチと学習者の間で乖離が生じることもあります。また、人間のコーチは利他的であるとはいえ、自身の経験、視点、そしてそれらが形成するバイアスから完全に自由であるとは言えません。このバイアスは、コーチが受け入れる視点や提案する解決策に影響を及ぼす可能性があります。
 

一貫性の欠如

複数のコーチが一つのチームや組織を担当している場合、各コーチのアプローチやアドバイスに矛盾が生じる可能性があります。その結果、混乱や進捗の遅れ等といった問題が引き起こされることもあります。

リアルとデジタルの融合

実際の人間によるコーチング(リアルコーチング)とデジタルによるAIコーチングを融合させて、より効果的な育成支援を行う方法について、具体的なアプローチを詳しく説明します。

教育・学習のコーチングを考えてみましょう。AIを用いた学習システムやアプリは、パーソナライズされた学習環境を提供することができます。AIコーチングの技術を使用すれば、学習者一人一人のパフォーマンスに対して、フィードバックを提供することが可能で、これにより最適なトレーニングを提供したり、特定の項目に絞って練習したりすることができます。

それと同時に、人間のコーチはよりパーソナルな接触を通して学習者をサポートする役割を果たします。人間のコーチは学習者の感情を読み取り、学習意欲や困難な状況に対処するために必要な感情的な支援を提供します。また、AIがまだ完全に理解することができない複雑な問題や独自のスキル、知識に対する洞察力や指導を提供します。

つまり、人によるコーチングとAIコーチングを組み合わせることで、人によるコーチングが提供できる深い理解と対人関係、それにAIが提供する大規模なデータ分析とパーソナライズされたサポート、これらの強みを最大限に活用しながら、各々のデメリットをうまく補うことができます。これにより、効果的な育成支援を実現できます。

AIコーチングによるスキルアップなら「UMU:ユーム」

ラーニングプラットフォーム「UMU:ユーム」もAIによるコーチング機能を実装しています。PCやスマホに向かってプレゼンテーションの練習などを行うと、AIがデータ処理してさまざまなフィードバックを提供してくれます。事前にキーワードを設定しておくこともでき、自身のプレゼンテーションの中でキーワードの出現率がどれくらいかなどもフィードバックしてくれます。

  AIコーチング|LDcube UMUのAIコーチング機能はカメラに向かって話している様子をAI が解析。 動画撮影後に即時「表情」や「話のスピード」などの観点をAI即時フィードバック。 ​​​​​​​受講生の「練習」を促し、学びを成果につなげます。 株式会社LDcube


UMU:ユームがよく使われるシーン

UMU:ユームがよく使われるシーンとしては、営業パーソン向けのセールストレーニングのシーンが多いです。営業パーソンのセールストークやプレゼンテーションの練習にUMUのAIコーチング機能がよく活用されています。

外出先にいることが多い営業パーソンでも時間と場所を選ばずに練習し、AIによるコーチングを受けることが可能です。AIコーチングの際に提出した動画は先輩や上司、他の学習者に共有することも可能です。それにより、AIによるフィードバックと上司や先輩という人間によるフィードバックの融合が実現できます。

これまでの人によるフィードバックは同じ時間、同じ場所という同時性が求められましたが、動画を経由することで、時間と場所を選ばずに人によるフィードバックのやり取りも可能となりました。

▼ AIを活用した学習プラットフォームはUMUが最適です。

  【研修担当者必見】UMUが通常のeラーニングよりも優れている点や魅力を紹介 企業で働く従業員の研修目的で、オンライン学習プラットフォームの導入が進んでいます。 オンライン学習プラットフォームは時間や場所を問わず学習できることが特徴であり、パソコンをはじめ、スマートフォンやタブレットなどの通信端末を用いて実施されます。 現状では『eラーニング』が主流ですが、近年新たなオンライン学習プラットフォームとして『UMU(ユーム)』の活用が増えています。 UMUは、AIをはじめとした最先端技術を取り入れたオンライン学習プラットフォームであり、学習者のパフォーマンス向上を目的としています。 この記事では、UMUの特徴や魅力、eラーニングよりも優れている点などについて詳しく解説します。 株式会社LDcube


まとめ

AIコーチングで人材育成:その効果と成功のカギ!について解説してきました。株式会社LDcubeでは、ラーニングプラットフォーム「UMU:ユーム」のAIコーチング機能を活用した人材育成の支援を行っています。

特にセールスパーソン育成と親和性が高く、ご利用中のお客さまからは高い評価をいただいています。営業パーソンの育成や早期戦力化のためのオンボーディングプログラムの構築などに「UMU:ユーム」を活用してみてはいかがでしょうか。


▼ UMUについてはこちらから資料をダウンロードできます(所要時間1分)

  AIを活用したデジタル学習プラットフォーム 「UMU」ご紹介資料 「知らない」から「知っている」、さらにそれを「できる」に変え、学習の質を高めるとともに生産性(パフォーマンス)に転化できる学習プラットフォーム「UMU(ユーム)」ご案内資料です。 株式会社LDcube

▼ 営業研修のDXについての詳細資料はこちら!前編・後編合わせて70ページで徹底解説

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