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労働力開発、キャリア・技術教育(CTE)、そして非営利団体のリーダーたちは、予算が厳しく急速に進化する労働市場の中で、より強い成果を出すというプレッシャーを受けています。 最近のウェビナーで、CompTIAの経済学・公共政策アドバイザーであるマーディ・レザーズ博士が、Per ScholasのCEOプリニオ・アヤラ氏と、誇大広告を打ち破り、データ、AI、資格を実践的なツールとして活用する方法について話しました。
彼らは共に、どの組織でも専門性を高め、意思決定を改善し、学習者をAI主導の世界に備えさせるために取れる実践的なステップを示しました。
データの洪水から専門知識 へ
レザーズは、リーダーが情報にアクセスするのに苦労しているわけではないと強調しています。彼らはそれを健全な意思決定を促す洞察に変えるのに苦労しています。「10分以内に、ほぼあらゆるトピックで100万行ものデータを生成または取得できる」と彼は指摘しています。そのデータの1%でも関連性があれば、すでに脳は過負荷状態です。彼の結論は率直です。「現代の労働力は情報不足に悩まされているわけではありません。専門知識の不足に悩まされています。」
言い換えれば、真の制限は目の前の状況を批判的に分析し、ノイズから信号をフィルターし、情報を推奨に変える能力です。AIはデータやコンテンツへのアクセスを増やすことで、この問題をさらに強化しています。レザーズは、「膨大なデータを明確で実行可能な洞察に変えることができる者たちが、職業全体の仕事の未来を定義するだろう」と主張しています。
その専門知識を構築するためには、組織はスキルを検証し、共通の能力基準を作成する信頼性の高い方法が必要です。レザーズは、世界中で提供される数千の没入型トレーニングやスキルアッププログラムに支えられ、業界に認められたCompTIAプログラムを個人の能力を信頼できる指標として挙げています。
非営利団体にとっては、技術やデータがミッションを支えるよう内部の能力を構築することが目標であり、ミッションの妨げにならないようにすることです。Leathersはシンプルながら力強い進行を際立たせました:
- CompTIA Tech+やCompTIA A+のような基礎的な資格は、チームがシステムのトラブルシューティング、デジタルインフラの維持、データ豊富な環境での継続性を確保するのに役立ちます。
- CompTIA Security+のようなセキュリティ認証は、サイバーセキュリティの洞察力を強化し、影響を生むデータの完全性、プライバシー、強靭性を守ります。
- CompTIA Data+やCompTIA AI EssentialsのようなデータおよびAIの資格は、現在需要の高い高度なスキル、すなわち最も重要なものを批判的に分析し、フィルタリングし、解釈する能力に構造を提供します。
懐疑的なリーダーにとっての教訓は、すべてのスタッフが認定を必要とすることではなく、意図的な戦略によって次のようになります。
- 技術的な基盤を安定させましょう
- 結果を証明するために頼るデータを保護しましょう
- スタッフと学習者にデータとAIリテラシー への体系的な道筋を提供します
その構造がなければ、データやAIが豊富な環境で機能を共有しない環境で運用を強いることになり、プログラムが成長するにつれて一貫性が欠けるリスクがあります。
Per Scholasは、その落とし穴を避けてスケールアップする方法を示しています。
Per Scholasのスケールアップ:リーダーシップ、データ、パートナーシップ
ペル・スコラスは、これらのアイデアを大規模に実践する具体的な例を示しています。この組織は、地域のデジタル格差解消イニシアチブから、20都市以上を対象とした全国的な労働力プログラムへと成長し、2030年までに25,000人を訓練する計画を立てています。アヤラはその重要性について明確に述べています。「私たちは教室に座る個人の人生を変えているだけでなく...その影響は世代を超えます。」その責任感が彼のリーダーシップと組織の成長を形作っています。
リーダーシップの転換
アヤラは、創業者であり当時の会長である彼が組織を訪れた際のCEOとしての初期の話を共有しました。「彼が私たちの施設に現れて、近況を尋ねてきた」とアヤラは振り返る。「彼を連れて回したんだ。みんなが何をしているか、毎回の会議で何が起きているかは知っていた。主に私がそうしたシナリオを作り出す決定を下したからで...そして完璧に決めたと思っていた。」
1年後、組織はより複雑になっていた。同様の訪問では、アヤラはもはやすべての答えを持っていませんでした。「彼は私を見て言いました。『意思決定をし、会議を主導し、チームを率いる人たちを信頼していますか?』と。私は「はい」と答えました。そして彼は言った、『これで成長できる』 と。」
アヤラはこう振り返ります。「すべての決定に執着しすぎて、私たちの革新や創造性を妨げていたのです。」リーダーにリーダーシップを任せることで、彼は取引的でオペレーション的な役割からより戦略的な役割へとシフトし、組織の前進に貢献しました。
「私は意図的に部屋で一番賢くはなかった」とアヤラは言い、弱点を補える人たちに囲まれている。補完的なリーダーシップチームの構築は、現在ペール・スコラスの運営の中心となっています。
労働力や非営利団体のリーダーにとって、教訓は明確です。意思決定権を分散させることは、イノベーションと持続可能な成長の前提条件です。
非懲罰的意思決定エンジン としてのデータ
権限を持つリーダーは物語の一部に過ぎません。データはもう一つの存在です。
ペール・スコラスは、プログラムデータを活用して何を継続し、何を廃止すべきかを情報に基づいた判断を行う評価チームを構築しました。チームメンバーがプログラム作成に関わらないため、客観的でいられます。
成功を確実にするために:
- すべての新しい取り組みは明確で測定可能な指標に結びついています
- データは推測や主観性 を減らすために用いられます
- データはプログラムの調整や改善に使われており、罰則を目的 としているわけではありません
その結果、アヤラが言うように「私たちはすべてを試したと言っても全く問題ない」文化が生まれました。このプログラム、このイニシアチブ、このアイデアは私たちには合わないし、手放してもいいんだ。」その速く失敗し、失敗を恐れない姿勢と、革新を続けたいという意欲が、彼が彼らの成長の多くの理由を説明している。
他のリーダーにとっての教訓は「もっとデータを収集しろ」ではありません。問題が起きていると心理的に認識し、方向転換できるようにデータを活用することです。罰則的でないエビデンスに基づくアプローチは、組織の品質向上、資源の再配分、効果的なものの拡大を支援します。
パートナーシップと焦点
Per Scholasは、どこでどのように提携するかを厳しく選ぶことでスケールアップを遂げています。「パートナーシップこそが私たちの活動の核です」とアヤラは語ります。「これは、私たちの成長・拡大、そしてより大きな影響力を持つための重要な戦略的要素です。」
潜在的なパートナーを評価する際、アヤラは以下の3つのポイントを重視します。
- ミッションと価値観の一致: 彼らは「私たちが一緒に取り組むことで、どんな仕事や影響が生まれるかについて、非常に似た考え方をする」必要があります。
- 相互利益:「 一方が利益を得てもう一方がそうでない場合、パートナーシップは機能しません。」
- 共有の問題解決: 彼らは一つの組織だけでは解決できない問題を一緒に解決すべきです。
ペール・スコラスが用いる衛星モデルは、これらの原則を具体的に実現しています。COVID-19パンデミック直前にバーチャルトレーニングモデルを試験的に導入した後、Per Scholasはスペースがあり「労働力開発が非常に優れているが、技術研修のやり方を知らなかった」組織と提携し始めました。現在、Per Scholasはニューヨーク市や他のハブから技術指導を放送し、パートナーはスペースを提供しています。 支援サービスと地域へのリーチ。「パートナーがいなければできなかった人々にサービスを提供できるのです」とアヤラは言います。
同じくらい重要なのは、アヤラが集中力と「ノー」と言う力を強く求めていることです。「集中力は非常に重要です。自分の担当分野を守り、得意なことをやってください。ミッションの蔓延を許すな」と彼は言う。それには、非営利団体のリーダーにとって居心地の悪い部分も含まれます。つまり、合わない機会を断ることです。
「資金提供者や新しい取り組み、潜在的なパートナーシップにもそうしてきました。それは私が望んでいた使命の最善を尽くすものではなく、ノーと言うのは難しかったですが、それは効果的なリーダーであるための大きく重要な要素だと思います。」「はい」が最も安全な言葉のように感じられる資金環境において、持続可能な成長には明確な境界線とミッションとの整合性が必要であることを思い出させてくれます。 ただの活動量の増加ではなく。
ガードレールが明確 なときのAIは戦力増強器として機能します
ペール・スコラスは同じ分野をAIに応用しています。AIを脅威として扱うのではなく、組織は早期にAIを仕事を強化し影響力を高めるツールとして受け入れることを選びました。役割の代替ではなく、より多くの人により効果的にサービスを提供するためです。
一例として、AdeptIDとの提携があり、卒業生と雇用主をマッチングするボットを作成しました。アヤラが述べるように、これは大きな課題を突きつけています。「規模が拡大し、卒業生が増えるにつれて、マッチングを十分に早く行うのが難しくなる」と。これまでの影響:
- 候補者マッチング時間を70%短縮し、1週間から2日未満に短縮
- パイロット版ではこれまでに4万件以上の候補者マッチが生成されています
- 71%の学習者が面接に自信を持ち、マッチングが自分 にとってより理にかなっていると報告しています
これらの成果は、人材と機会のつながりをより迅速かつ的確に実現し、労働力組織と雇用主の双方にとって重要な優先事項となっています。
Per Scholasはまた、学習者の状況に応じて対応し、教室での学習を補完するカスタマイズトレーニングを提供するチュータリングボット「Azari AI」も導入しました。早期パイロットの導入により、卒業率や認定率が上昇しました。CompTIAやその他の業界認定を目指す学習者にとって、この追加のサポートが「惜しい失敗」と「成功」の分かれ目となることがあります。
これらのツールの根底には明確な原則があります。アヤラは、AIを使う場合は「責任があり、公平で倫理的な方法で行わなければならない」と強調しています。この組織は「AIネイティブ組織」になることを目指しており、アヤラの見解では、その道を順調に進んでいます。
学習者側では、Per ScholasはAIを偶然に任せていません。「すべてのコースをAIリテラシーを取り入れるために変更する必要がありました」とアヤラは語ります。昨年初めに始まったこの取り組みは学習者に受け入れられ、労働市場での優位性をもたらしています。カリキュラム全体にAIリテラシーを組み込むことは、雇用主の求める内容に合致し、CompTIA Data+やCompTIA AI Essentialsなどの資格を通じたAI対応スキルの強化と補完します。
教訓 を活かす
レザーズとアヤラからの教訓を総合すると、明確な前進の道筋が示されています。
- データと判断をもとに導く: 人を罰するのではなく、データを活用してプログラムを改善する評価実践を構築し、うまくいかないことを止めるためのスペースを作りましょう。
- リーダーとパートナーをエンパワーメントする: 意思決定を分散させ、ミッションを共有するパートナーを選び、各組織が最も得意とすることができるモデルを設計しましょう。
- ガードレール付きのAIを導入する: AIをスタッフや学習者にとっての力の増幅器として扱い、明確な倫理ガイドラインと、あなたがサービスを提供するすべての人にAIリテラシーへのコミットメントを持ちましょう。
これらの実践が組み合わさることで、技術や労働市場が進化し続ける中でも、組織はより強い成果を出すことができます。CompTIAの基礎的なITやセキュリティからデータやAIに至るまでの資格スタックは、これらのアイデアを実践に移すために必要な内部能力、信頼性、学習者の道を構築するための実践的な枠組みを提供します。
これらの洞察を詳しく聞きたい方は、マーディ・レザーズ博士とプリニオ・アヤラによる ウェビナー録画をご覧ください 。