AI時代の人材開発を再定義するシリーズ

第6回：研修を実施しても人は変わらない？

～ 学びのイベントではなく、変化の起点へ ～

企業や自治体において、多大な予算と時間を投入して実施される研修施策。その成果は多くの場合、「計画通りに実施できたか」「受講者アンケートの評価が高かったか」といった当日の指標で測られている。

しかし、経営層や現場のリーダーが真に求めているのは受講実績ではなく、現場における行動変容であり、組織の業績や価値創造への寄与である。

研修当日にどんなに理解や納得が得られたとしても、職場に戻れば従来のやり方や多忙さに引き戻される。研修の本当の成果は、研修室の中ではなく、その後の職場で生まれる。研修を実施したことと、人が変わったことは同じではないという冷徹な現実から、人材育成の再設計を開始しなければならない。

研修内容が現場で実践されない理由を語る際、受講者の意欲不足や情熱の欠如だけに原因を求めるべきではない。また、単なる「忘却」だけで説明することも不十分である。

現場には、新しく学んだ行動を阻害し、元の行動へ戻そうとする強力な力学が働いている1。

• 日常業務の忙しさ：突発的な対応や目前の納期に追われ、新しいやり方を試す心理的・時間的余裕が失われる。

• 従来の習慣の引力：意識せずともこなせる過去の慣行の方が、短期的には身体的・精神的負荷が少ない。

• 上司や同僚の期待と無関心：「研修は研修、現場は現場」という暗黙のプレッシャーや、新しい取り組みに対する周囲の冷ややかな反応。

• 職場のルールや評価制度：研修で推奨された試行錯誤やチャレンジが、短期的な業績評価や既存のKPIと噛み合っていない。

• 失敗への不安と思い出すきっかけの欠如：多忙な日々の中で学んだ内容を思い出す機会がなく、失敗のリスクを冒してまで試す動機が生まれない。

人が変わらないのではない。元に戻る力の方が強いのである。この力学を無視して受講者の意志力だけに期待する研修設計は、構造的に失敗を内包していると言わざるを得ない。

受講者からの「分かりました」「明日から実践します」という言葉は、学びの到達点ではなく、変化の入口に過ぎない。

人間が新たな知識を獲得し、それを意識せずとも自然に行使できる「習慣」の領域に達するまでには、複数の認知段階が存在する。株式会社アイル・キャリア代表取締役の五十嵐康雄氏が数多くの研修現場で用いてきたNLP（神経言語プログラミング）の「学習の5段階」は、この能力深化のプロセスを明瞭に示している。

• レベル1：無意識的無能（できていないこと自体に、まだ気づいていない状態）

• レベル2：意識的無能（できていないことや、学ぶ必要性に気づいた状態）

• レベル3：意識的有能（意識し、考えながらであれば実践できる状態）

• レベル4：無意識的有能（反復した結果、意識しなくても自然にできる状態）

• レベル5：意識的無意識的有能（自然にできることを言語化し、他者へ説明・指導できる状態）

一日の研修プログラムが到達できるのは、受講者に自身の不足を自覚させ（レベル2）、解くべき課題と実践方法を理解させる（レベル3の入り口）ところまでである。

しかし、現場で成果を生むのは、レベル3から「無意識的有能（レベル4）」、さらには自らの実践を組織知化する「意識的無意識的有能（レベル5）」へと至る継続的な反復訓練である。研修はできていないことに気づき、意識して実践を始めるきっかけにはなるが、自然にできる状態へ進むには研修後の反復と振り返りが不可欠となる。「分かった」と「できる」の間には実践があり、「できる」と「続く」の間には仕組みが存在するのである。

学んだ内容が現場で活用され、個人の行動や組織成果につながるプロセスは「研修転移（Transfer of Training）」と呼ばれる1。研修転移を成立させるためには、研修当日の講義や教材だけでなく、研修前・研修中・研修後を一貫した体験として統合設計する必要がある。

• 研修前（問いを持つ）：なぜ学ぶのかという目的を理解し、自分や職場の課題を言語化する。上司と事前に面談し、研修後に期待される行動を共有しておく。

• 研修中（決める）：単に知識を受け取るだけでなく、自らの業務に当てはめて考え、対話を通じて深める。研修の終盤において、現場で実践する行動を自分自身で決断する。

• 研修後（試す・続ける）：職場で小さく行動を試し、その結果を振り返る。上司や同僚と対話しながら改善を重ね、得られた気づきをチーム全体へ共有する。

研修の品質とは、講師の登壇スキルや教材の分かりやすさだけで決まるものではない。研修前に問いを持ち、研修中に決め、研修後に試すという一連の流れが、現場業務の中に組み込まれているかどうかにかかわっている。

研修を「一度きりの教育イベント」から「継続的な学習の循環（Learning Loop）」の起点へと再定義することが求められる。

完成された答えを持ち帰らせるのではなく、現場で学び続ける循環を動かし始めることこそが研修の本来の目的である。

1. 学ぶ：研修を通じて新しい視点やフレームワークを獲得する。

2. 試す：職場に戻り、リスクの少ない小さな単位で実践する。

3. 振り返る：実践した結果何が起きたか、何がうまくいき何が阻害要因だったかを内省する。

4. 共有する：振り返りから得た気づきや成功・失敗の事例を、上司やチームメンバーと共有する。

5. 改善する：周囲からのフィードバックや対話をもとに、行動パターンを修正する。

6. 再び試す：改善された新しいやり方を現場で再度試行し、無意識の習慣へと定着させる。

この循環（Learning Loop）が回転し始めることで、学びは個人の頭の中にとどまらず、職場全体の習慣や知識へと変化していく。

従来の研修転移における最大の壁は、研修後の「個別の実践フォローにかかる膨大なコスト」であった。人事が受講者全員の日常業務に寄り添い、個別の試行錯誤に伴走することは現実的に困難であった。

しかし、生成AIをはじめとするテクノロジーの進歩により、研修後の個別伴走を一定程度まで広げることが可能となっている。AIは教材作成や要約といった作業の効率化にとどまらず、研修後の実践を支えるパートナーとして機能する2。

• 実践計画の個別化：受講者個々の業務文脈に合わせた具体アクションの策定支援。

• タイムリーな想起の促進：適切なタイミングで学んだ概念や決意をリマインドする問いかけ。

• 実践記録の整理と内省支援：日々の試行錯誤のログを構造化し、客観的な振り返りの問いを提供。

• 対話の準備：上司との1on1やチームミーティングに向けた報告内容の整理。

• 組織知の蓄積：現場で生まれた成功事例や工夫をデータベース化し、組織全体で共有可能な状態にする。

ただし、AIだけで人の行動変容が完結するわけではない。自らの行動を決断し、現場で勇気を持って試し、失敗から学びを得る主体は常に人間である。そして、その挑戦を温かく見守り、承認し、必要なリソースを提供する上司や同僚の存在、ならびに実践を適切に評価する組織風土は、テクノロジーで代替できない人間の役割として残る。

株式会社アイル・キャリアは創立以来20年間、企業や自治体の研修現場において自律型人材の育成と行動変容に取り組んできた。年間200日以上登壇する代表の五十嵐康雄氏をはじめとする講師陣が研修の最後において最も重視してきたのは、知識を膨大に詰め込むことではなく、受講者に対して投げかける一つの問いである。

「それで、どうしますか？」

どれほど優れた理論を学んでも、自らの意志で現場での行動を決定しなければ何も始まらない。アイル・キャリアでは、学習者の能力深化プロセスである「NLPの学習の5段階」と区別し、成長を支える人材育成側の設計プロセスとして以下の「5段階モデル」を提唱している。

• 問う：自らの業務課題や違和感を持って研修に参加する。

• 学ぶ：講義、対話、体験を通じて新しい視点や知見を得る。

• 決める：「それで、どうするか」に対し、現場で実践する具体的な一歩を自ら決断する。

• 試す：職場に戻り、スモールステップで小さく実践する。

• 続ける：振り返り、共有、改善を重ね、意識的な行動を無意識の習慣へと変える。

行動を決めることだけに満足せず、「いつ実践するか」「何から始めるか」「誰に共有するか」「どう振り返るか」「続かなかったときにどう再開するか」までを事前に設計することこそが、現場変革を実現する確信的なアプローチである。

企業や自治体の研修において、本設計がどのように機能するかを示す具体例を提示する。

自治体における「タイムマネジメント・業務改善研修」を受講した中堅職員のケースを想定する。

1. 研修前（問う）：受講者は「突発業務に追われ、企画業務に手が回らない」という課題意識を持ち、上司との事前面談で研修後に目指すべき状態を共有する。

2. 研修当日（学ぶ・決める）：時間管理のフレームワークを学び、研修の最後に「翌週から毎朝最初の10分間でその日の優先順位を組み替え、重要度の高い仕事に手を付ける」という実践行動を自ら決める。

3. 翌週（試す）：職場に戻り実践を開始する。突発的な電話対応が入った日はうまく実行できなかったが、AI伴走ツールにログを記録し、「朝一番ではなく、前日退勤直前の5分間に組み替える」という代替案をAIとの対話から導き出す。

4. 1か月後（振り返る・続ける）：上司との定期1on1において、実践できた日とできなかった日の結果を振り返る。完璧に実践できなかった場合であっても、「なぜできなかったのか」「何が障害だったのか」「次にどう小さく始めるか」を内省すること自体が重要な学び（Learning Loop）となる。

5. チーム共有：試行錯誤から得られた「突発対応が多い部署における事前スケジューリングのコツ」を職場内で共有し、部内全体の業務フロー改善へとつなげていく。

このように、試行錯誤のプロセス全体を肯定的かつ構造的に捉えることで、個人の行動変容はチーム全体の学習へと波及していく。

研修は、人を一日で劇的に変える魔法ではない。しかし、日常の多忙から一度立ち止まり、自らの仕事を見つめ直し、新しい行動を決意する極めて重要な機会である。

問題は、研修が終わった瞬間に、人材育成の営みまで終わったことにしてしまうことにある。

研修前に問いを持ち、 研修で学び、 行動を決め、 現場で試し、 振り返り、 次の行動へつなげる。

その循環があって初めて、学びは「知っている」から「できる」へ、そして「自然に続けられる」状態へとつながっていく。しかし、それを個人の意志力だけに任せていては続かない。

人は強くない。だから仕組みがいる。

AI時代の研修とは、知識を伝える一日のイベントではない。人と組織が学び続けるループを動かし始める、変化の起点である。そして人材育成とは、その起点から変化が続く仕組みまでを設計することに他ならない。

私たちの研修は、実施することが目的になっていないだろうか。

研修を終えた人が、職場で何を試し、誰と振り返り、どう学び続けるのかまで設計されているだろうか。

その研修は、学びのイベントだろうか。それとも、変化の起点になっているだろうか。

連載「AI時代の人材開発を再定義する」は、次回いよいよ最終回を迎えます。

第7回（最終回）のテーマは、「AI時代の人材開発を再定義する――アイル・キャリアが提案する2035年の人材育成ビジョン」です。

第1回から第6回までに探求してきた「知識から学習力へのシフト」「学び続ける文化」「学習する組織の設計」「人とAIによる知識創造」「管理職の役割」、そして「研修の再定義」というすべての要素を統合。テクノロジーと人間性が調和する2035年に向け、株式会社アイル・キャリアが提案する人材開発の全体像と未来へのロードマップをお届けします。どうぞご期待ください。