全社員に生成AIとeラーニングを開放し、利用率98%に届いた商社のリスキリング

eラーニングと生成AIという二つのアカウントを、選抜せず全社員へ同時に配った設計が起点にあります。土台にあるのは、現場で実践し、振り返り、成果を共有し、概念化して次の実践につなげるという経験学習モデルの考え方で、学ぶ手段と試す手段が別々に配られていれば、このサイクルはどこかで途切れてしまいます。どの場面でどう生成AIを使えるのかをプロンプトまで含めて講座で学び、その日のうちに自分の業務で動かせる状態にそろえたことが、学習と実務を短い距離でつないだと考えられます。使う人をあらかじめ絞らない配り方は、利用が伸びなければ費用だけが残る賭けでもありますが、全員に機会を開くこと自体が会社の姿勢として伝わる面もあったのではないでしょうか。

学ぶべき内容を自社の言葉で定義し直した点も見逃せません。国のデジタルスキル標準（DSS）を基に、全社員が身につける「伯東DXリテラシー標準」と、専門人材向けの「伯東DX推進スキル標準」という2層で人材要件を示し、上位層にはデータ分析を担うデジタルデータアナリスト、現場のエンジニアリングを進めるデジタル自活エンジニア、コミュニケーションのハブとなるDX推進リーダーの3つの役割を置きました。さらにリテラシー標準の学習内容をUdemy Businessのラーニングパス（学習の道すじ）へ組み込み、何から学べばよいのかを探す段階でつまずかないようにしています。職層が細かく分かれた組織で、職層ごとの到達点と講座を対応づけた進め方は、どこまでやれば十分なのかという迷いを消す働きをしたはずです。

実践の成果を個人の手元にとどめない仕組みも組み込まれました。社内にデジタルスキルの情報を共有するプラットフォームを設け、どのプロンプトがどの業務に効いたのかを職層別に整理して横展開する運用は、経験学習でいう共有と概念化の工程を、組織の作業として肩代わりするものです。あわせて情報システム部をデジタル戦略推進部へ改め、全社員がデジタルで自分の業務を改革する「All-Hands Digital Innovation」を掲げてビジネス部門とバックオフィス部門をつなぐ役割に置き直したことで、旗を振る主体がはっきりしました。