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なりたいビジネスパーソン像に合わせて、受講すべき研修を提案
Leaf AIレコメンドでは、受講者が設定した「なりたいビジネスパーソン像／キャリア像」と、LMSに蓄積された受講履歴や学習状況のデータをもとに、その人に合った研修をおすすめします。
他社LMSで一般的に搭載されている「AIレコメンド機能」は、本人の志向や受講履歴を参照し、過去のパターンやカテゴリの履歴から一定の法則でおすすめを出すものが主流です。
Leaf Lightning（リーフ ライトニング）のAIレコメンドは、どんな教育、eラーニングを受講すべきか「未来のあり方」に対してレコメンドができるという点で、個別最適化された教育が可能になります。
AI機能の特徴・ポイント
履歴ベースのレコメンドではなく、「目指す姿」から研修を提案
・Leaf AIレコメンドでは、受講者のキャリア志向や目指すビジネスパーソン像をもとに、必要なスキルに関連する研修を提案します。
・一般的なAIレコメンドが過去の受講・閲覧履歴を元に提案するのに対し、Leaf AIレコメンドは「目指す姿」から逆算した提案がされます。
・未受講の分野や新しいスキル領域に出会うことができ、将来の成長を見据えた研修選択ができるようになります。
キャリア到達に必要なステップが一目瞭然
・キャリアへの到達に必要なスキルを因数分解して、提示してくれます。例えば店長であれば「数値管理/人材育成/接客品質/クレーム対応/販促/労務管理」などの知識及びスキルが必要といった具合です。
・受講者に個別最適化されたコンテンツが表示されるため、ご担当者さまが個別に学習パスを考案したり、コンテンツを案内する必要がありません。
自社コンテンツと外部研修を横断したレコメンドが可能
・LMSに登録された自社コンテンツに加えて、インソースが実施する公開講座などの研修をレコメンド対象とすることができます。
・インソースが20年以上手掛けてきた研修情報や教育ノウハウをもとに、受講者に合った研修をおすすめします。
・受講者は複数のコンテンツを比較・選択しながら、自分に合った学習コンテンツを見つけやすくなります。
・教育担当者としては、自社独自の教育体系を活かしながら、個別最適化された研修実施を実現できます。
AI利用時のデータ取り扱いについて
本サービスでは、AWSが提供する生成AI基盤「Amazon Bedrock」を利用しています。Amazon Bedrockの公式仕様に基づき、お客様がAIに入力したデータは以下のように取り扱われます。
・入力データおよび生成結果は、AIモデルの学習には一切使用されません。
・入力データは、モデル提供事業者を含む第三者に共有されません。
・処理に必要な一時的な利用を除き、AWS側で永続的に保存されることはありません。
使用例・おすすめの使い方
受講者自身が「次に何を学ぶべきか」を判断するためのナビゲーションとして活用
・受講者がキャリア志向を設定することで、自分に合った研修が自動で提示されます。
・個々人の志向や適性に応じた研修提案が可能となり、育成の質を高めます。
・受講者自身が納得感を持って研修を選択しやすいため、受講意欲の向上につながります。
・自主学習の促進や、eラーニングの活用促進にも効果的です。
人事・教育担当者による研修案内・フォロー業務の効率化に活用
・これまで個別に行っていた研修選定や案内業務を、AIによる提案で効率化できます。
・受講者ごとに最適な研修候補が提示されるため、案内内容のばらつきを防げます。
・教育担当者は最終判断やフォローに集中でき、業務負担を軽減できます。
・一律の案内ではなく、個別最適化された教育施策の実現につながります。
キャリア面談・育成計画の具体化ツールとして活用
・キャリア面談の場で、目標やキャリア像に対してどのような研修が必要かを可視化できます。
・上司と本人の間で、「どのスキルを伸ばすべきか」の共通認識を持ちやすくなります。
・抽象的になりがちな育成方針を、具体的な研修内容に落とし込むことができ、面談後のアクションとして、そのまま受講につなげることが可能です。
実際に使ってみた（Leaf AIレコメンド）
若手社員のキャリア志向をもとに、これまで受講していなかった研修を提案しました。
実際に若手社員に対してAIレコメンドを利用したところ、「将来的にリーダーとしてチームをまとめたい」という目標を設定することで、これまで受講していなかったマネジメント関連の研修が提案されました。
本人はこれまで営業スキル中心の研修を受講していましたが、提案された内容を見て「今のうちに身につけておくべきスキルが分かった」と納得感を持って受講を進めていました。
教育担当者目線でも、個別に研修を検討・案内する手間が減りながら、将来の役割を見据えた教育提案ができるようになりました。
よくあるQ&A
Ｑ社内資料を教材としてAIに提供するのは、情報流出などのセキュリティ面が心配で、AI活用に踏み切れていません。 Leaf Lightningでは、具体的にどのような対策がされていますか。
ＡLeaf Lightningでは、AI機能におけるデータの取り扱いと、LMS基盤としてのセキュリティ対策の両面から、安全性を確保しています。
AI機能については、AWSが提供する生成AI基盤「Amazon Bedrock」を採用しています。
・AIに入力された社内資料やデータは、AIモデルの学習には使用されません
・入力データおよび生成結果は、第三者やモデル提供事業者に共有されません
・処理に必要な一時利用を除き、AWS側で永続的に保存されることはありません
そのため、教材としてアップロードした社内資料が、外部に再利用・流出する心配はありません。
加えて、Leaf Lightning自体も、AWSのセキュリティアーキテクチャに基づき設計されています。
・お客様ごとにIAMで厳格に分離された実行環境
・他社データへのアクセスが技術的に不可能な構成
・CloudTrailによる全操作ログの取得・監査
AI機能だけでなく、LMS全体としても企業利用を前提としたセキュリティ水準で運用しています。
Ｑ実際にはどのような情報をもとに研修が提案されますか。
Ａ受講者が設定したキャリア志向や目指すビジネスパーソン像に加え、LMSに蓄積された受講履歴や学習状況などのデータをもとに提案されます。
これらの情報を組み合わせることで、現在の状況と将来の目標の両方を踏まえた研修のおすすめが可能になります。
Ｑ自社独自の研修やコンテンツもレコメンドできますか。
Ａ
はい、可能です。インソースが提供する研修情報だけでなく、LMSに登録されている自社コンテンツも含めてレコメンド対象とすることができます。
これにより、自社の教育体系に沿った形での研修提案が行えます。
Ｑ導入前に無料で試すことはできますか。
Ａはい、可能です。
Leaf Lightningでは、導入前にデモ画面での操作確認や実際の運用を想定したご説明を通じて、使い勝手や機能を事前にご確認いただけます。
「自社の運用に合うか」「AI機能をどう活用できそうか」といった点も含め、導入前にしっかりご検討いただけますので、安心してご相談ください。
