世界経済フォーラムは、今後10年間で世界の労働力の50%がリスキリングを必要とすると予測しています。この予測は、リスキリングの取り組みが現在どれほど効果的であるか、そしてこれらの手法をこれほど大規模に適用できるかどうかという疑問を提起しています。この記事では、リスキリングの現状を概観した後、オランダの新興企業KIMOについてご紹介します。
再教育の現状
インターネット革命のおかげで、今日のオンライン学習はかつてないほど安価になりました。想像し得るほぼあらゆる知識領域において、オンライン学習コンテンツが豊富に存在します。KIMOの調査によると、人々は「学習目的でウェブ上で」平均週5時間（年間260時間）を費やしており、これは企業内研修（年間10～20時間）に費やされる時間をはるかに上回っていることも当然です。オンライン学習者の学習を容易にするため、EdX、Coursera、Udemyなどのコンテンツアグリゲーターは、多くの教育機関のコンテンツを単一のプラットフォームに集約しています。
このトレンドには期待が持てますが、落とし穴があります。今日の学習プラットフォームは主に、学習方法としてMOOC（大規模公開オンライン講座）を販売しています。MOOCは従来の大学講座をモデルにしており、パッケージ化、宣伝、販売が比較的簡単です。価格帯は、Udemyのコース1つ分の9.99米ドルから、オンラインMSc学位の20,000米ドル以上までさまざまです。しかし、オンライン学習のコンテンツタイプとしてMOOCを好むオンライン学生はわずか14％です。さらに悪いことに、MOOCは95％の脱落率があり、ユーザーの52％はサインアップ後に一度も参加していません。これらの数字は近年変わっていません。MOOCによるオンライン学習が難しい理由に関する追加の調査により、さらに詳細が明らかになりました。人々は方向性を見つけるのに苦労し、しばらくすると集中力を失い、時間の問題に言及し、提示されたコンテンツと自分の作業環境との間にほとんど関連性を感じないことがよくあります。戦略的に見ると、MOOC プロバイダーは当初の「すべての人に教育を」という約束から徐々に方向転換し、より高い利益率をもたらすより高価なコースの販売へと方向転換しています。
学習を再考したオランダ企業KIMOをご紹介します
オンライン学習の革新を目指すオランダのAI企業、KIMOをご紹介します。設立からわずか2年半のこの企業は、エグゼクティブMBA取得中にボストンで出会ったハーバード大学卒業生2人によって設立されました。生涯学習者である2人は、世界中の人々を大規模に効果的に再教育するには、何か劇的な変化が必要だと気づきました。そして、ウェブ上のあらゆる学習コンテンツを活用し、パーソナライズされた継続的な学習を大規模に提供することを目指し、教育における新たな革命を起こそうと決意しました。
インタビューしたユーザーはオンライン学習に1時間あたりわずか24セントしか費やしていなかったため、コンテンツはコモディティ化していることに気づきました。しかし、彼らは学習体験に満足していませんでした。多くのユーザーは、学習の方向性を探り、すぐに学習から離れてしまい、自分の努力が長期的に生活を向上させるとは信じていませんでした。何を、いつ、なぜ行うべきかという指針が欠けていたのです。–レンス・テル・ヴァイデ（KIMO CEO）
ハワイ語に由来するKIMOは、21世紀の仕事の世界におけるガイダンスを提供するために設立されました。MOOCが一部の人々にしか受け入れられていないことに気づいた創設者たちは、あらゆる価格帯で他のコンテンツ形式（記事、動画、ポッドキャストなど）を提供することにしました。現在、KIMOシステムはコンテンツを一貫したトピックとサブトピックに自動編成し、ユーザーにドメインの概要を瞬時に把握させ、含める/除外するトピックを選択できるようにしています。好みのコンテンツタイプ、難易度、価格帯、コンテンツの長さ、好みの業界、お気に入りの情報源などのフィルターを使用して、コンテンツをパーソナライズできます。
このプラットフォームには、オンライン学習の新たな標準となる可能性のある優れた機能がいくつか搭載されています。例えば、あらゆる分野関連の質問に24時間365日対応してくれるAIメンター、ユーザーが利用していたコンテンツに関連するメモを保存するメモ作成システム、ユーザーが学習している分野の最新ニュースを表示する別のタブ、表示された記事ごとに自動要約が表示される機能などです。学習の習慣化を促進するため、ユーザーは個人用メールを設定することができます（例えば、午前8時にトップ5の推奨事項を受け取るなど）。それだけではありません。チームは夏までに、システムの背後に次世代のインテリジェンスを構築する予定です。このシステムにより、仕事（例えば「会計士」）から仕事（例えば「データサイエンティスト」）へと、完全に個人的なジャーニーが可能になります。
戦略：ユーザー中心、拡張可能、習慣に焦点を当てる
KIMOは創業当初から、ありきたりなコンテンツ企業を目指しているわけではないことは明らかでした。むしろ、同社は知性で勝負し、人々がオンラインで新しい教材を最も効果的に学ぶ方法を真に理解する、網の蜘蛛のような存在を目指しています。その戦略には、注目すべき原則が盛り込まれています。
コンテンツ中心ではなくユーザー中心になる
世界で最もスマートな学習プラットフォームを構築するには、ユーザーから学ぶことが不可欠です。そのため、当社はユーザー中心の設計を徹底しました。これは、インターフェースの制御、UI/UXへの重点的な取り組み、多数のユーザーテスト、プラットフォーム上の即時フィードバックリスト、そして製品の迅速なイテレーションを意味しました。
普遍的なスケーラビリティを確保する
課題の規模の大きさから、チームは完全にスケーラブルなソリューションが望ましいと考えました。そのため、システムはモジュール方式で設計し、あらゆる知識領域、あらゆる国に対応できるように拡張する必要がありました。KIMOのCTOであるクリシュナは、「あらゆる知識領域を1週間以内にモデル化する」という目標を与えられた時のことを覚えています。これはソフトウェア設計者にとって大きな制約でした。なぜなら、これにより知識領域をモデル化するための手作業は一切不要になったからです。
習慣化に焦点を当てる
創設者たちは、効果的な学習はジムに通うことと同じだと信じていました。つまり、長期的に成功するには一定のリズムと頻度が必要だということです。一度学ぶ時代は終わり、継続的な学習こそが未来なのです。
ボンネットの下を覗いてみよう
KIMOの優れた点は、その内部構造にあります。ディープテック分野ではよくあることですが、チームが直面した技術的課題の多くは、これまで解決されたことのないものでした。チームの解決策の中で特に際立っているのは、知識領域の理解と、学習コンテンツを労働市場における具体的な職種に結び付けるという2つの点です。
KIMO のエンジニアは、金融などの知識ドメインを詳細に理解するために、主にトランスフォーマー モデルとグラフ表現に依存していました。教育の分野では伝統的に、ドメインの専門家が集まって知識ドメインを分類法にマッピングし、それを使用して教育アプローチを構築していました。チームは、この手動のアプローチは専門家に頼りすぎ、スケーラブルではなく、主観的であることが多く、正確な推奨事項を提供するのに十分な粒度ではないと感じていました。重要なのは、労働力に求められるスキルが変わった場合、分類法を再設計する必要があることです。そのため、チームはアプローチを完全に逆転させ、これらの知識ドメインの構造を Web からボトムアップで学習することにしました。AI 分野の最新技術を利用して、知識ドメインの構造を詳細に捉えた非常に詳細な知識グラフを構築することができました。これらの知識グラフにより、ユーザーに非常に正確な推奨事項を提供できます。グラフの例は、こちら でご覧いただけます。
「固定された分類法は、今日の世界では価値が非常に限られています。人々が学ぶべきことは、それぞれの状況によって異なり、時代は急速に変化します。私たちは、より柔軟で拡張性の高いものを必要としていました。現在使用しているグラフ表示は、ウェブクローラーからユーザーへの最終的なレコメンデーションまで、完全に自動化されるように設定されています。」–クリシュナ・ディーパック・ナラミリ、CTO
多くのオンライン学習者が、学習の取り組みを雇用市場における価値と結び付けていないことが明らかになったため、チームは直接的な結び付けを行う必要があると認識しました。彼らが用いた論理はシンプルです。仕事はスキルで構成されている。したがって、適切なスキルを身につけさせることで、雇用の可能性が高まるはずだ、というものです。しかし、そこには隠れた課題がありました。それは、スキルの固定リストが存在しないことです。さらに悪いことに、使用される用語は国や組織によって異なる場合があるのです。
チームは今回も、既存の「固定」分類（ESCO、O*Netなど）を放棄し、Webから「ボトムアップ」で求人データベースを構築することを決定しました。Web上の数千万件の求人情報を利用し、それぞれの求人情報から約5万のスキルを認識しました。このデータセットは、自動化リスクと地域ごとの給与に関する追加の洞察によって強化されました。このように構築されたデータベースは、高精度、リアルタイム、そして完全に自動化されており、学習内容を表すグラフに直接接続できます。職種ごとのスキル認識の例は、こちらでご覧いただけます。
創設者に会う
KIMOは、レンス・テル・ヴァイデ氏とクリシュナ・ディーパック・ナラミリ氏によって設立されました。レンス・テル・ヴァイデ氏（36歳、アムステルダム出身）は、コンサルタントとしてのキャリアを捨てたいと考えていました。AIに新たな情熱を見出し、AIについて徹底的に学び、40以上のコースを受講しました。その過程で、異なるプロバイダーの異なるコースを寄せ集めるだけでは、新しい分野を真に習得することがいかに難しいかを身をもって体験しました。この経験が、KIMOの基盤となっています。
「効果的な学習には、段階的な予測が必要だと気づきました。私たちが必要とするレコメンデーションの複雑さは、例えば金曜の夜といった一瞬のコンテンツだけを推奨するよりも複雑でした。しかし、コードを解読すれば、学習パス全体を組み立てることができます。無料の教材だけを使ったパスも含めです。」 – レンス・テル・ヴァイデ CEO
レンスはハーバード大学でクリシュナ・ディーパック・ナラミリ（35歳、ハイデラバード）と出会った。クリシュナはインドの教育業界で育ち、年間7万人の生徒を抱えるアディティアで働いていた。クリシュナは早くから大規模な教育を行うためのより良い方法を模索し、インドでEdTech市場の成長を目の当たりにしてきた。授業でレンスと出会った時、「この男なら何かすごいことを思いつくかもしれない」と直感した。そしてレンスを誘い、一緒に会社を立ち上げ、レンスがCEO、彼がCTOとして加わることにした。
このチャレンジの性質は、機械学習の博士号を持つ一流開発者のグループを瞬く間に惹きつけ、彼らはこの課題に挑む強い意欲を示しました。チームメンバーは、知的厳密さだけでなく、何度も試行錯誤を要する問題にも粘り強く取り組む「グリット」に基づいて選考されました。現在、KIMOはGoogle、AWS、Microsoftのスタートアッププログラムに採用されています。ソリューションの最初のバージョンは、こちらでテストできます。サブスクリプションは今年6月まで無料です。
