現代の労働力に適したトレーニング戦略

安全性と効率性のバランスを取ることは、製造業とサプライチェーンにとって常に続く課題です。

生産ラインを稼働し続け、製品を流通させ、サプライヤーとの関係を最適化する。しかし、それらを安全かつ、増え続ける規制に準拠して行わなければなりません。

現場の従業員こそが、このバランスを維持する上で最も重要な要素です。彼らは常に自身の役割を一貫して遂行し、異常な状況を察知できる準備ができていなければなりません。しかし、プロセスやテクノロジーが進化する一方で、知識と自信を備えた従業員層を維持することは、ますます困難になっています。

米国だけでも、数十年の実務経験を持つベテラン社員が1日1万人以上のペースで定年退職しています。歴史的な低失業率と、若年層の製造業への関心の薄さが、後継者探しを難しくしています。採用された人材も、全く異なる環境で育ち、この種の仕事への接点が少ない世代です。

同時に、企業は地理的により分散化しています。異なる文化的背景を持ち、異なる言語を話す人々が同じ職務を遂行しようとするため、職場はさらに多様化しています。

労働力は変化しましたが、目標は変わりません。これらの課題がある中で、組織はどのようにして同じ高い品質とパフォーマンス基準を維持し、生産性と収益性を高められるでしょうか。単にトレーニングを増やせば解決する問題なのでしょうか、それともそれ以上のことが必要なのでしょうか。

従業員がミスをするのは、トレーニングを受けていなかったからではありません。学んだことを忘れてしまったから、あるいは情報を覚えていても、それを活用する自信が持てず、行動に移せなかったからです。だからこそ、教室での講義、ポスター、朝礼ミーティングといった従来のトレーニング手法では不十分なのです。導入に時間がかかり、大規模で分散し、多様な労働者全体に一貫して実施することはほぼ不可能です。実地でのOJTとコーチングは、業務現場における人材育成の不可欠な要素であり続けます。しかし、業界未経験者が多い中、個人の習熟度はバラバラです。

今日の製造およびサプライチェーン従業員には、その場で正しい判断を下すために必要な知識を確実に身につけられる、継続的でパーソナライズされたサポートが必要です。

「未来の労働力の実現」は業界を問わず大きな議論のテーマですが、製造およびサプライチェーン分野には、ある面で大きな強みがあります。それは「データ」です。効率、ダウンタイム、先行指標、品質指標、安全性の結果といった重要な要素を追跡するパフォーマンスデータの宝庫が眠っています。残念ながら、このデータはスプレッドシートやレポートに埋もれ、十分な議論を経て、あるいは大きな問題が発生してからでないと活用されてきませんでした。今、業務の運営方法を変革しているのと同じタイプのテクノロジーである人工知能（AI）が、このデータを活用し、個々の従業員に、必要なとき、必要な場所で必要なサポートを提供できるようになっています。

AIを活用するには、リーダーが運用上の成功におけるトレーニングの役割を再考しなければなりません。現在、トレーニングは新入社員向けにフロントローディング（前倒し）されています。既存社員がトレーニングを受けるのは、コンプライアンス要件を満たすとき、新プロセスを導入するとき、あるいは運用上の不備を補うときだけです。

メルクやプレシジョン・リソースといった先進企業は、トレーニングをワークフローに組み込む価値に気づきました。これらの組織は、AI搭載テクノロジーを用いて、毎シフト数分間のトレーニングを従業員に提供し、着実な成果を上げています。トレーニングは、各従業員のパフォーマンスデータを用いて改善が必要な具体的な領域を特定することで、個人に適応します。AIにより、地理や言語といった障壁を克服しながら、この種のパーソナライズド・トレーニングを全社規模で拡大することが可能になりました。

テクノロジーはパーソナライズド・トレーニングを拡大するために不可欠ですが、出発点ではありません。まず、自社のビジネス優先事項を確実に理解する必要があります。どの問題を解決しようとしているのか。運用効率の改善なのか、品質基準の達成なのか。これにより、トレーニングの指針となり、効果を測定するために必要なデータが見えてきます。

次に、それらの課題を克服するために従業員が現場で示すべき行動を特定します。これで、組織のデータを活用してターゲットを絞ったパーソナライズド・トレーニングを提供し、優先度の高いビジネス課題を解決する、適切なAI搭載テクノロジーを見つけるための情報が揃いました。

各従業員はユニークです。バックグラウンドが異なり、話す言語が異なり、学習速度も異なります。画一的なアプローチで困難な役割に備えさせようとすれば、ビジネスにリスクをもたらします。そして、日常的に指導を仰げるベテラン社員が去り続ける中、そのリスクはさらに高まるでしょう。

現代的な環境において、効率と安全の微妙なバランスを維持するためには、ビジネスリーダーは各従業員の独自性を認める新しいトレーニングアプローチを採用しなければなりません。業務内にすでに存在するデータと最新のAI搭載テクノロジーを組み合わせることで、従業員が知識と自信を備え、明日のサプライチェーン課題に立ち向かえるよう支援できます。

キャロル・リーマンは、現場従業員向けマイクロラーニングプラットフォームを開発するAxonifyの最高経営責任者（CEO）です。