用語の定義
ラーニング・イン・ザ・フロー・オブ・ワーク（Learning in the Flow of Work）とは、従業員が日常業務を進めながら必要な知識・スキルをその場で学び、すぐに活用できる状態を実現する学習アプローチを指す。
従来のように仕事から離れて研修を受講する形ではなく、業務文脈と連動し、必要な学習機会が適切なタイミングで提供される点に特徴がある。
この考え方は、働き方のデジタル化・学習のモバイル化・AIによるパーソナライズ化の進展により、一気に実用レベルへと拡大している。
注目される背景
仕事と学習が分断されていた従来モデルの限界
多くの企業では、研修受講後に実務へ戻ると学習内容が活用されず、定着率が低いという課題があった。
ラーニング・イン・ザ・フロー・オブ・ワークは、学習と実務の距離をなくし、学びが行動変容と成果に直結する仕組みとして注目されている。
学習時間確保の難易度上昇
ビジネススピードの加速と人手不足の影響により、「まとまった時間を確保して研修を受ける」ことが困難になっている。
そのため、短時間・小分割・オンデマンド型で学べる形式への期待が高まっている。
DX・スキルシフトの加速
技術革新に伴い必要スキルが短周期で変化する中、学習は一度きりではなく、継続的な更新プロセスが求められる。
この流れが、実務と学習が融合した形態の必要性を押し上げている。
生成AI・LXPの進化
学習ログ・スキルデータ・対話型AIなどを活用することで、
従業員一人ひとりに適した学習をリアルタイムで推奨・提供する基盤が整いつつある。
実践のための設計ポイント
マイクロラーニングとの統合
短時間で完結する学習形式は、業務の流れに組み込みやすく、実践との接続性が高い。
動画・チェックリスト・ナレッジカードなど、即時に活用できる形式が有効である。
実務プロセス・ツールへの学習統合
チャットツール、業務システム、プロジェクト管理ツールに学習機能を統合することで、
従業員は必要な瞬間に必要な学習へアクセスできる。
例：
- CRM操作中にFAQ動画が表示
- メール作成中に文章改善AIが提案
AIによる学習推奨・フィードバック
行動ログやスキル情報からAIが次に必要な学習コンテンツを推奨し、
継続的な成長支援を行う設計が重要となる。
リーダーによる支援・振り返り設計
学習と実務の連動を強化するため、1on1、フィードバック文化、学習共有の場を設けることで、習慣化と組織学習が進む。
評価制度・キャリア施策との連動
せっかく学んでも評価や役割に反映されない場合、制度は定着しない。
学習履歴・スキルアップ・成果を評価・配置・キャリア支援と連動させることが重要である。
関連する用語
マイクロラーニング
短時間の学習形式。業務との一体運用に適している。
ラーニングエクスペリエンスプラットフォーム（LXP）
学習推薦・個別最適化を実現するデジタル基盤。
AIコーチ
従業員に対しフィードバックや学習提案を行う支援システム。
リスキリング
新たな職務遂行に必要なスキルを再習得する取り組み。実務との連動が重要。
スキルパスポート
個人のスキル保有状況を可視化する仕組み。学習推奨の根拠データとして活用される。
人的資本経営
人材投資の成果管理が求められる経営思想。学習効果の可視化が不可欠。
まとめ
ラーニング・イン・ザ・フロー・オブ・ワークは、学習を業務から切り離さず、働くプロセスそのものを学習機会へ変えるアプローチである。
企業に求められるのは、コンテンツや仕組みを導入することに留まらず、
学習が行動・業務成果・キャリアにつながる環境をデザインすることである。
この考え方を実装することで、企業は**「働く＝学ぶ」ことが当たり前となる組織文化**を形成でき、
人材成長と事業成果の両立が実現する。
※本記事は、執筆・編集プロセスの一部において生成AI技術を活用して作成しています。
※本記事の内容は所属組織の公式見解と異なる場合がございます。
