人生100 年 時代×テクノロジー「創 造 する」大人の学びモデル

Learning Model 2030

2030年
学びは
「創造活動」になる

ラーニングモデルは、5つの学び行動とそれらを支援するテクノロジー、他者との対話で構成される。内側の円は、個人の学びを指しており、各学びを促進・支援するテクノロジーの機能を外側に配している。

＆ Human
他者との対話※Technologyにはできないもの。
これまでもTechnology 1

大事だったもの

自分自身が気づいていない動機や興味の存在に気づかせてくれる

学習テクノロジーの台頭は、働くことや学ぶことについて劇的な変化をもたらすだろう。
個人の転機はこれまで以上に頻繁になり、一生を通じて学び、変化を繰り返す。
働くことと学ぶこと、生活することは統合され、学びはこれまでのようにあらかじめ決められた

発 芽するTechnology 5

Technology 2

共に学び合うことで学んだことを

思いもよらなかったような知を創出する

共創する

場所ややり方で「蓄積すること」ではなく、

未来の
学び

試す

楽しく試しやすくなる

自由なタイミングで「創り出すこと」「 発信すること」を意味するようになる。
既にテクノロジーを活かした、インフォーマルな学習コンテンツが

変 容する

活かす

出現しているが、今後はさらに自分のタイミングや頻度、レベルに合った学びが簡単に手に入るようになる。
そして、自分自身が学んだことや経験したことを流通させる、新たな仕組みも出現するだろう。

Technology 4

Technology 3

自分の学びがアウトプットの成果が流通・循環しやすくなる

得やすくなる

未来の学びはこれまでの「学習観」を根本から覆すものになる。

1

PROLOGUE

学びはフォーマルなものから、インフォーマルで多様なものへ
学びは、手軽に、無意識に、始まる

FACT 1FACT 2

個人の学びは、
場所、時間、やり方から解放される

リクルートワークス研究所では、2000年以降毎年、社会人の学び行動を調査してきている。2000

次に「自分らしい学び」を実践している人たちへのインタビューを試みた。
「 学びの進化モデル」と題年の調査では学んでいる社会人は16.4％、2016年の調査では53.6％だった。この数字だけを見した個人の学びを尋ねたインタビューでは、学びの捉え方や定義は多様で、より個人のやり方に沿っると、正社員の大半が「学んでいない」ことになる。

た実践的で発信を伴った学びが行われていることが明らかになっている。

本当にそうなのだろうか。これまでの社会人を対象とした調査では、「 学び」を研修を受けることや、たとえば、「 何をしたいか」を声に出し、周囲を巻き込みながら学ぶ企業人の学びや、「ゴールのあ

学校に行くことといったかなり限定的な行動として捉えていた。
しかし、社会人の学びはもっと多様る学びはやる気が出ない」と、仲間との実験を楽しむ料理家の学びなど、これまでの学び内容、場で自由なはずだ。

所、時間、やり方から解放されているのが特徴だ。

そこで私たちは、社会人の学びを「学び行動とは、新たな知識を身につける行為、すべて」と再定義

これからの私たちにとって学ぶこととは、人生の一時期において、学校や職場などから与えられるもしたうえで、改めて調査を行ったところ、多くの社会人学習者を確認することができた。特に、「 自分のではなく、多くの選択肢のなかから、自分に合った学びを、自分で創り出して、誰かと交換したり、なりの学び方」を見つけてうまく学んでいる人たちは、通学などのフォーマルな学習にとどまらず、協働したりしながら、社会のために使っていくものになるだろう。

自分に合った手軽で簡単、細かな単位の学び方を見つけていた。
今の仕事に関する学び4

今後の仕事に関する学び：2

仕事に関連しない学び：4

吸収型の学び学びの統合と内観

2017年

発信型の学び
教え合うことで学び行動（新たに知識を身につける行為）をしている

目の前のことに

70.7％

とらわれすぎない
没頭する

2016年
新しい知識や技術を習得する機会があった

53.6％

を創る

今することを

「経験」
「知識」

考える

など得たピースを統合する

働く喜び調査（2017）、全国就業実態パネル調査（2016）、ワーキングパーソン調査（2000）

長いスパンで

16.4％

機会を創る
誰かのために自分を使う

日常のストックと非日常の内省を最近1ヵ月に、自分の意志で仕事にかかわる新しい知識やスキルを身につけたり、資格を取るための取り組みをした

実践や
アウトプットの学びプログラム

2000年

声に出す

信念に基づいて
自分だけの

伸ばし合う

「何をしたいか」繰り返す

自分の直感を信じる

知識と経験を別の場所で再編集して使う

注：「学びの進化モデル（2018）」（ http://www.works-i.com/research/learning/sinka/）を基に抽出・作成した

2

PROLOGUE学 習 テクノロジー の 進 化で、学びは 循 環し、拡大する
FACT 3

すべての経験と学びが可視化する、About Learning Model 2030

循環する

自分拡大時代の学びは、「 発芽する」「 試す」「 活かす」「 変容する」「 共創する」という５つの行動
学習やAI（人工知能）の専門家たちの指摘によると、2030年には、個人の経験ログ（記録・履歴）へと昇華する。
テクノロジーの進化が学びをより豊かなものへと変えていくのだ。

は、ブロックチェーン技術を応用し、個人データベースとして蓄積することができるようになる。そのログに基づいて、自分自身でもまだ気づいていない興味や動機の存在に気づくことが容易になり、５つの学び行動と、テクノロジーが与える変化

いくつもの「やりたかったこと」を実現することが可能になる。

個人の行動や経験だけでなく、脳内の活性化の様子や内省の過程などのデー

さらに、従来の学習であれば、「インプットとして何を取り込み」「 結果として何ができるようになるか発芽する

タがたまって可視化される。これまでに自分でも気づいていなかった興味や新しい分野への関心に気づかせてくれるだろう。

（＝アウトカム）」という2側面の議論であったが、未来の学びでは、遊びや暮らし・働きのデータが統合され、新たな学びと働きが創造される。

生活場面や働く場面から得られた個人的な興味や経験が可視化されて、新た個人が創り出した新たなコンテンツは、
ブロックチェーンを基盤とするプラットフォームのなかで、そ試すなことを手軽に楽しく試しやすくなる。それを表現することによって、新たな価値が生まれやすくなる。

の品質が保証され、新たな価値の交換を促進させることになるだろう。

これまでの学びは、学んだことが直接キャリアに結びつかなかったが、今後は活かす

学びの成果が約束される。個人がアウトプットしたことが必ず誰かの目にとまり、思いがけないかたちで人や社会の役に立つ。
従来の学びは、断片的なものになりがちだったが、未来の学びは、個人のほかの

変容する

学びの経験

遊びや暮らしの経験

色を伴って流通し始め、周囲からの信用や評判が新たな学びの連鎖を生み出す。

新たな学びと働きの創造

経験や文化的な背景を伴う。個人の小さな単位での学習や経験履歴は、個人の学びコミュニティが進化することで、物理的には協働が難しい他者との間でも、共創する学びの交換が可能になった。情報化された自己が他者の一部となり、よりオー
プンな知の創造を可能にする。

働く経験

テクノロジーが進化したことによって、より欠かせないのが、他者との対話であ&Humanる。学ぶ者の傍らには必ず人がいる。他者の存在は、常に個人のなかにある本
質的なものの存在を気づかせてくれる。

学び・遊びや暮らし・働きのすべてからキャリアが創造される3

発 芽する ｜ 学 び はどう変わる

自分自身のなか に 眠っている動 機 が次々と発 芽しやすくなる
テクノロジーが自 分だけの

＜図表1＞内発的な動機で学ぶ人は、キャリアの自己評価が高い

知ること・学ぶこと自体が面白い学びストーリーを紡ぐ 手助けにキャリア評価 63.5点

そう思わない

57.4点

これからは、将来就きたい仕事を1つに絞らなくてもよく自分の好奇心や興味をどう見つければよいかと懸念すなる―なぜなら、人生100年の時代には、「 ひとつの会る人もいるだろう。
しかし、その心配には及ばない。今後

社に勤めあげて終わり」ではなく、何度も転機がおとず

は、本人も自覚していない学びの種が、経験や行動履歴れるようになるからだ。さらに、テクノロジーによって学を探索するテクノロジーによって見いだされ、次々に発びは効率的になり、今までより短期間で成果をもたらす

芽しやすくなるからだ。それゆえより大切になるのは、仕ようになる。そして、自分の経験はすべてデータとして蓄事だけでなく、遊びや暮らしにおいても自ら行動するこ積され、可視化され、取りうる選択肢を次々に示唆してくとである。知らないことや違いに触れて、自分の興味やれる、自分ができることやしたいことがつながり、拡がり

関心をかき立てて、それらを蓄積する、これが個人の内続ける、自分拡大時代が到来する。

面が尊重された、自分が創り出す学びになる。

こうした自分拡大時代には、学びは自分のなかにある動

これまでの画一的で没個性的な教育とは異なり、これか機（内発的動機）を次々と発芽させて実現していくもの

らは、年齢にかかわりなく、さまざまな興味や関心を自になる。
リクルートワークス研究所の調査では、「 知るこ

由自在に掘り下げて、自分の好きを強みにできるように仕事の満足度が低い成長実感が低いと、学ぶこと自体が面白い」「 わからないことをそのままなる。一人ひとりの世界観を大切にしながら、学びの芽

63.9%にしておきたくない」という内発的動機を持って学ぶ人

を自ら伸ばし続けることで、その人なりの強みが備わる。

ほど、これまでの自分のキャリアに対する評価が高く（図

その結果、社会は、個人の多様な学びストーリーによっ仕事の満足度が高い69.2%

表1）、本来の目標の発見や自己実現的な経験をしていて構成される場になるだろう。

＜学ぶ人の割合＞る。つまり、知らないことに対する好奇心や興味が、学び※自主的な学びとは、今の仕事に関連する学び、今後やろうとしていとキャリアの根幹にあり、この自主的な学び が仕事にる仕事に関連する学び、仕事には関連しない学びのいずれかにあてもよい循環をもたらすのである（図表2）。

はまる、新たな知識を身につける行為すべてを指す。

※

わからないことをそのままにしておきたくない

キャリア評価 63.4点

そう思わない

55.0点

出所：リクルートワークス研究所（2012）「 学習意欲と働くことに関する調査」
より作成
https://www.works-i.com/pdf/r̲000280.pdf＜図表2＞仕事満足度が高い人の80.0％、成長実感が高い人の84.1％が学んでいる

80.0%

成長実感
が高い
＜学ぶ人の割合＞

84.1%

出所：
「働く喜び調査（2017）」より作成

4

発 芽する ｜ Technology for learning

経験、内省、行動、3つのログが学ぶ動機や興味関心に気づかせてくれるライフログ

変化し続ける自分を映し出す
自分自身では人生100年時代には、仕事、学び、遊び、暮らしが同時に行われ、相互に影響をおよぼす。変化・拡大し続ける「自分らしさ」は、変化のプロセス

なかった

新たな価値に興味関心にそのものを記録した3つのログの蓄積によって捉えられるようになる。

自分の視野にはログの組み合わせから気づいていなかった

新たな経験を気づかせてくれる

気づかせてくれる

勧めてくれる

もはや「診断テスト」を受ける必要もない。
1つ目は、学びや仕事での小さな単位の経験を記録した「経験ログ」。学位のように2〜4年もかけるのではなく、1日に5分の英単語の練習やボAIによるリコメンド

ランティア活動などの小さな単位の履歴が、仕事や生活で得た経験ととビッグデータもに蓄積されていく。2つ目は、経験から得た気づきや個人の考えなど、主観的な履歴である「内省ログ」で、これまでもブログやノートとして蓄個人のライフログとして蓄積積されてきたものだ。3つ目は、テクノロジーによって明らかにされる「行動ログ」で、自分の興味や関心が 数値化され、「 自分に合った学び方」を客観的に可視化してくれる。
「行動ログ」の例として、ウェアラブルデバイスによる収集データがある。
たとえば、メガネ型ウェアラブルデバイスJINS MEMEでは、視線方向や
まばたきなどの目に関するデータが取得できる。姿勢のズレや頭の傾きなど身体に関するデータとともに、集中の状態や活動量を測定。デバイスがデータを自動的に収集、分析し、いつどんなときに集中が高まるのかを「ライブ中継」で知らせてくれるようになるのだ。
自ら能動的にアウトプットした記録と、デバイスを通して自動的に収集

どんなときにネットのオンラインコース

小さな単位の講習会へのブログの内容日記による集中力が高いか

検索履歴

の受講

仕事

参加

感じたこと

気づき

イベントへの小さな単位のコーチングによる

メンタリング

参加

学び

気づき

による気づきＰＣを使ってどんなときに何をしたか

会話量が多いか読書された記録が、「 自分らしさ」の可視化を助けてくれる。さらに個人のライフログがビッグデータとして蓄積されることで、AIが自分の視野には

視線の動き

趣味の活動

ボランティア
活動なかった新たな経験を勧めてくれたり、既に持っている経験を組み合わせて新たな価値を生み出す可能性に気づかせてくれるようになるだろう。

テクノロジーにより可視化できるようになった行動ログ

小さな単位の経験ログ

個人の考えや気づきなどの内省ログ

5

試す ｜ 学 び はどう変わる

手軽で楽しく試せる
学び が 主流 に自分に合ったレベ ル や 学び 方は学びを簡単で楽しい ものにする

がっている」といえる。

る。テクノロジーが 学びの始まりを助けて、試行錯誤と習得をス

さらに、学んでいる人は「自分なりの学習のリズム」を持っているピードアップさせてくれる 。

（図表3・右）。生活の流れのなかで、遊びの要素を入れながら、自「勉強はつらい」のはそれが他律的だったからだ。与えられていた分のタイミングで取り組むことで、学びを習慣にできているのだ

学びは、もはや学びとはいえない。事実、学びを「楽しんでいる」

新しいことへの興味、関心や内発的動機を持っていても、何からろう。自分に合った学び方を知っていると、学びが効率的になり、人ほど、自主的に学んでいる割合が高い（図表4）。興味や関心の始めればよいか 、どう学べばよいかが わからない 人もいるだろ

継続しやすく、成果も出やすくなる。つらい勉強ではなく、楽しい

ままに行動して、新たに知ること、できるようになることは、楽しう。学びのハードルはなぜ高いのだろうか。

学びなら続けられる。個々の学びのリズムに合わせて学ぶためにく、創造的である。こうした活動の領域は、拡がり続けて、学びとよく学ぶ人を見ると、自分に合った学び方・型を習得していることは、それを支援するテクノロジーが頼りになる 。

遊びの間の境界をなくす。テクノロジーはそれを支援して、遊びが特徴として挙げられる。
「 学ぶときはどの学び方が自分に合っこれからの学びは、個人の内面を起点とするため、学び方もしぜながら試してみることを可能にしてくれる。自分なりに少し試みているかを考える」人ほど、自主的に学んでいる割合が高く（図表

んと個別的で百人百様になる。学びは難しいものではなくなり、た結果を楽しむこともまた学びとなる。これからは「学びは楽し

3・左 ）、「自 分自 身 の 学び 方を学 ぶことが自 主 的な学び につな

少しでも興味をもてば、自分なりに実際に試してみることができい」ことを実感する時代になる。

＜図表3＞「学び方」を知って、「習慣」にできている人ほど、自主的に学んでいる
学ぶときは、
どの学び方が自分に合っているか考える

84.4%

自主的に学んでいる＜図表4＞学びを楽しんでいる人の87.6％が自主的に学んでいる

自分なりの学習リズムがある

あてはまる

86.5％

自主的に学んでいる

学びは楽しい＜学ぶ人の割合＞

どちらでもない

68.7%
57.5%

出所：
「働く喜び調査（2017）」
より作成

あてはまらない

68.9％

87.6%

どちらとも
いえない

66.9%

あてはまらない

53.5%

57.2％

出所：
「働く喜び調査（2017）」より作成

6

試す ｜ Technology for learning

小さな単位で 試しながら積 み上げる。

試しながら学べるコンテンツ

ゲーム要 素で継続 促 進の工夫 も①数枚程度のスライドで学ぶ②実際にプログラムを記述（小さな単位で手軽に学ぶ）（同じ画面内で結果をすぐ確認）
すぐ実践

学びツールが多様化し、教室はどこへでも持ち運べるようになり、細切れ の 学 び 、小さな 単 位での 学 び も可 能 に なった 。有 名 大 学 の 科目 もMOOC（大規模公開オンライン講座）として5〜10分単位に分割され、わからないときはスライドに戻ってすぐ確認

オンライン上で公開されている。このようにさまざまなツールを組み合わせて、自分の興味に合ったテーマを学ぶ環境は既に実現されつつあ

参考： Progate（https://prog-8.com/）

り、テクノロジーの進化は、簡単で楽しいアウトプット型の学びを今後まProgateでは、基礎から順に学んでもよく、自信のあるスキルは上級から始めるなど、学び方を選ぶことができる。即時のすます増やしてくれるだろう。

フィードバックで次の学習内容が決まるため、レベルに合わせて難易度を上げていくことができる

たとえば、プログラミング業界では、「 試しながら」学習するコンテンツが増加している。
プログラミング学習サイトProgateのHTMLのコース

ゲーミフィケーションを取り入れ学びの習慣化を促進を例に挙げると、表示する文字の大きさやフォントの設定の仕方から、仕様書に基づいたウェブページの設計まで、各ステップが細分化され、インプットとアウトプットを繰り返しながら学びを積み上げていく。66あ

20/30

るレッスンは、どこからスタートしてどのような順番で学んでもよい。興

目標達成状況を可視化

レッスンごとに仮想通貨を獲得

はじめに1日のレッスン時間を設定。
その日の達成状況が表示される

レッスン完了ごとや学習の継続状況
によって仮想通貨を獲得できる

味・関心に合わせて、異なるプログラミング言語のコースをつまみ食い
して学ぶことも可能だ。
また学びの習慣化を楽しく促進するために、個人の学び方によって、コンテンツの提供時間を変化させるサービスも存在している。たとえば語

スキル達成度を確認
1

2

3

難易度順に配置されたスキル
マップを表示。進度を確認できる

学学習サイトDuolingoでは、1日の目標（取り組み時間）をあらかじめ

2

パワーアップアイテム入手
仮想通貨を使って、「 通貨が2倍になる」アイテムなどを入手できる設 定し、毎日 連 続 達 成すると仮 想 通 貨が 獲 得できるほか 、「 勉 強をさぼっても連続日数がゼロにならない」アイテムや、「 7日間連続で勉強すると賭けた通貨が2倍になる」アイテムなどを入手することもできる。

15%

語学レベルを表示

アチーブメント

テスト結果や学習の継続状況が反映。
学習をしていないとレベルが下がる

学習時間以外に「継続日数」などの目標を用意。達成ごとにポイントを獲得

これら実践的なアウトプット中心のものや、ゲームのように学べるものなど、多様なコンテンツが簡単に試せる状態で提供されることで、個人が得意な学び方を見つけやすくなっていく。

参考： Duolingo（https://www.duolingo.com/）

Duolingoでは1日の目標（取り組み時間）をあらかじめ設定し、その長さに応じてテストの出題数が変化する。1日ごとの目標
達成状況をグラフで示すほか、ゲーム的要素が盛り込まれ、学びを楽しくしている7活 かす ｜ 学 び はどう変わる

アウトプットしたものが 誰 か に活かされ、フィードバックを 得ることができる
学びは成果が 約 束され 、＜図表5＞自主的に学んでいる人は、学びの成果を意識している

学び続ける意 欲につながる

自主的に学んでいる

学ぶ意欲が湧かない背景には「学んだことが直接、キャそのためには、学びの進化モデルで見られたように、発リアに結びつくわけではない」という思いもあるだろう。

信型の学びが役に立つ。学んだことを外に出すことで、しかし、今後は、目標とするキャリアへのアクセスが可能

自らの学びに磨きをかけるのである。学んだことを仕事になるだけでなく、テクノロジーによって、アウトプットがなど実際の場で活用しようとする人は、現在の仕事のな

必ず誰かの目にとまり、思いがけないかたちで誰かを助かで、「 自分ならではの持ち味を活かせて」いる（図表5・けるようになる。

中段）。自分の学びが誰かの目にとまることで、さらなるどのような成果が得られるかは、学ぶ動機をつくるうえでフィードバックが得られる。たとえば、自身の知識や経験

大きな力になる。
リクルートワークス研究所の調査によれを伝授することで、より多くの気づき＝広義のリターンをば、仕事において学びのROI（return on investment）

受け取ることができる 。教える人は学ぶ人でもあり、そを意識している人ほど「期待以上の成果を上げている」の人にしか語ることのできない経験をシェアする人でも（図表5・上段）。

ある。人は一人ひとりに違いがあり、経験も異なる。それ

不確実性が高い時代 に、学びのリターンを事前に設計ゆえ、個別の経験の共有が大きな価値を生む。

することは難しい。しかし 、学習者自身がゴール設定でこうしたアウトプットに対するフィードバックは、さらなきるスキルを身につけられるよう、指導者が手助けする

る興味・関心を喚起させる。好きなことの探求に完成形

ような取り組みも出てきている。自分が学んだことをどはない 。
「 好きなことにかか われている」人は自主的にのように活かすことができるのかを理解したうえで学ぶ学んでいる（ 図 表 5・下 段 ）。相 互に 学 び 合い 、フィード

ので、さらに必要となる学びもわかり、自分の専門性をバックが行き交うなかで、広い意味での学びのリターン

深めたり広げたりすることが可能になる。学んだことがが生まれる。こうして、社会は、創発的で対話型の学びに

無駄にならないどころか、何を学ぶべきかそれ自体を学

満ち溢れるようになる。

習者が創り出している。

仕事で期待以上の成果を上げている

仕事で自分の持ち味

あてはまる

27.6％

あてはまる

自主的に学んでいない

あてはまる

14.8％

あてはまる

を活かせている

41.5％

22.0％

仕事で好きなことに

あてはまる

あてはまる

かかわれている

39.1％

20.2％

出所：
「働く喜び調査（2017）」より作成

8

活 かす ｜ Technology for learning「教えない」学 校で 即 戦 力のスキルを働くことと同時進行の学びを提供する学校

学ぶ、すぐに使って成 果 を 得る

学生

①学内での

これからの学びは、「 習得」と「成果の発信」が同時に進む活用型の学びになるだろう。誰でもが 簡単に学びの過程と成果を共有するようにな

活用型の学びのサイクルは、
ソフトウェア開発分野で変化のきざしが確認されている。テクノロジーの急速な進化は、常に新たなスキルを求めるため、学びのサイクルも高速化する。Holberton Schoolでは、必要（6ヵ月）

GoogleAppleTESIA
NVIDIA
Docker③専門分野の遠隔学習（9ヵ月）

る。学んだことは使うことで誰かの知となり、新たな文脈を付与されて、社会に対する新たな価値を生む。

②インターンシップ

・事前の学費は無料、働いて納める・インターンシップ中の給与の17%・就職後の収入の17％（3年間）

集中トレーニング
（9ヵ月）

学校

企業

・実践的な課題の提示
・教え合うことで理解を深める（Peer Learning）
・学び方を学ぶ（Learn How to Learn）
・エンジニアスキルおよび対人スキルを重視

・現役技術者のコーチング（教師不在）
・実践的な課題の提示（教科書なし）
・学習の初期費用の出資
・インターンシップ機会の提供・フィードバック

なスキルは教科書からではなく、進行中の開発プロジェクトに参加しな

参考：Holberton School（https://www.holbertonschool.com/）

がら、アウトプットと同時進行で学んでいる。もはや学位はスキルの認

即戦力となるソフトウェアエンジニアを育成するHolberton School。そこには教科書も教師もいない。実践的な課題を、第定としての機能を失い、目の前のアウトプットに必要な旬のスキルを保一線の現役技術者から、プロジェクトベースで学ぶ。学び方を学ぶ機会が提供されるのも特徴だ

有していること、変化に対応し続けるために「学び方を知っている」こと
こそが価値になる。

小さな単位のスキルを使ったアウトプットで、みんなが先生、みんなが生徒に

そして、個人が自分の強みを発信することで得られる評価が、学びをよ
集客・決済

りよいものにしてくれる。ネット上で自分の作品を売る、
ブログで発信するなど、誰もが学びの成果を世界に向けて届けることが可能になってい講座の申し込みる。学びの過程で生まれる独創的な成果物やその人にしかできない唯
一無二の技能は、誰かの目に触れ、新たな価値を生む。

①スキル登録オンラインサービスにより、学びのプロセスを誰かと共有する、講師としスキル登録⑥ 評価（反響）のて教える場合のハードルも下がった。講座紹介・集客サイトで試しに教

フィードバック、
さらなる学習機会

えてみたうえで、他者からのフィードバックを得て、次の課題を発見することもあるだろう。

② 講座の申し込み④ 受講⑤ 評価のフィードバック

個人C

講座の開催
（小さな単位のスキルの提供）③ 講座の開催（小さな単位のスキルの提供）
個人A

個人B

参考：ストアカ（https://www.street-academy.com/）「ストアカ」は、誰もが講師となり、講座を開講できる、スキルを共有する場。講座の内容はプログラミングから常備菜のつくり方まで多種多様。教える一方で1回の講義から学習可能。学習者からの反応が集計され、評価を得る
9変 容する ｜ 学 び はどう変わる

学んだことが 流 通し、反響・共 感 を得ながらより価値の高いものへと形を変えていく
学び を伝 えることで自分自身に 変化 を起こす

超え、人びとがつながり合うなかで（図表6）、個々の知識や経験のまざまなアイデアが想起されて、当事者以外の第三者に受益をも発信者のストーリーも共有できるようになった。自主的に学んでいたらし得る。信用のpay it forwardを可能にする。これこそは学る人は「これまでつちかってきた 経 験を次 の 世 代に 伝えている」

びの連鎖にほかならない。自分のできることが、他者からの信用を（図表7）。学びとは、「 経験を伝えたい」という思いの表れであり、もたらし、別の形で活かされるようになる。

これまでの学びは、社会的な文脈から切り離された知識を個人にその発信が、他者からの反響・共感を招いて、受け継がれることで、学んだことをより価値の高いものに変えていく、たとえば「これまで蓄積することが主であった。教科書にまとめられた知識や経験は流

さらなる価値としての自分自身の変容をもたらす。

の世の中の価値観ややり方を超えることができている」人は自主通しやすいが、応用しにくかった。なぜなら、その知識や経験は文

たとえば、非匿名の情報発信が、信用や評判を創造するようになっ的に学ぶ人でもある（図表8）。
リアルだけでなく、ヴァーチャルな世

脈＝どのような場面で活かし使われるのか、を理解して初めて活きてきた。信用のある人から得られた評価が、新たな信用を生み出

界でも、学びで得られた自分の知識や経験の形を変えながらどのるものだからだ。しかし、テクノロジーの進化によって、どこで何をす。その信用や評判がさらなる価値の連鎖を生み出す。学びにおいように流通させるか。それによって自分をどのように変えたいか。

学び、自分が学んだことをどう活かし、貢献したかといった、プロセては、学びの取引がブロックチェーン技術で表現できるようになり

テクノロジーがもたらす、思いがけないつながり、それによる変容

スや成果が可視化されて、ほかの人にも伝わりやすくなってきた。

つつある。本来、取引とは互いの持ち物を交換して当事者が受益すを求めて、人は学びの連鎖に加わるようになる。

SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）の利用率が70％をる行為である。しかし、その取引が他にも見える状態になれば、さ＜図表6＞つながりあう人たちが増えている＜図表7＞自主的に学んでいる人は、＜図表8＞自主的に学んでいる人は、

これまでつちかってきた経験を次の世代に伝えている

新しい価値をもらたす

80
70

LINE

60
50
40

FACEBOOK

自主的に
学んでいる

経験を次の世代に
伝えている

31.9%

自主的に
学んでいる

価値観ややり方を超えることができている

23.8%

30

Twitter

20
10

2012全体2013全体2014全体2015全体自主的に学んでいない12.6%

自主的に学んでいない7.2%

2016全体

出所：総務省情報通信政策研究所「情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査」平成29年版情報通信白書
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/

出所：「働く喜び調査（2017）」
より作成

出所：
「働く喜び調査（2017）」
より作成

10

変 容する ｜ Technology for learning

コンピュータネットワーク上の台帳がブロックチェーン技術による個人のキャリア台帳のイメージ

学習履 歴 を保 証し流 通 を促す
受賞経験

講演会
講師

これまでは公的な学位や資格は学習経歴として認定されるが、スキル獲得の履歴や小さな単位の学習についての評価は困難だった。
しかし、

オンライン
コース

仕事a

学習経験の新たな流通の仕組みが、これからの学びを後押ししそうだ。

市民活動

NPO活動

学習履歴のマーケットでの価値判断に革新的な変化をもたらす可能性として注目されるのが、デジタルバッジとブロックチェーンだ。

講演会
講師

デジタルバッジとは、たとえばMOOCの単位取得などの小さな単位の学びや、獲得したスキルを証明するもの。国際的に一元管理し標準化するサービスとして、既にOpen BadgesやDegreedが生まれ、学びの

個人B

マイクロ
ディグリー

マネジメント
経験

学位

仕事経験

デジタル
バッジ

趣味の作品

成果は価値づけられたうえで認証されている。
ブロックチェーンは、仮想通貨で用いられている技術で、学習や小さい単位の経験の記録が書き換えできない信頼性のもとで交換されるシス

マイクロ
ディグリー

オンライン
コース

テムである。公的な学習機関である学校や組織に頼らず、学習履歴に関する信用保証がなされるため、個人がデジタルバッジなどの学習記録

個人A
趣味の作品

NPO活動

や体験を保存、管理し取引することを可能にする台帳としての役割が期

マネジメント経験

待されている。既に学位証明やコンテストの受賞証明の利用が稼働し始め、今後はより小さな学習や経験記録も証明されるだろう。
学習履歴と獲得したスキルは、他者との価値の交換によって、今までに

デジタル
バッジ

仕事経験

アルバイト
経験

部活動経験

なかった新たな価値を生む。そして、こうした小さな学習の組み合わせ
プロジェクトb

が新たな活用の機会を創造し、個人の学びの躍進をサポートする強力なテクノロジーとなるだろう。
スキルや学習履歴の証明をもとに講師や仕事の実績を積み、それに対する評価が認知度を高め信用を創造する。社会的な価値を生み出し、オンライン上に流通することで、気づかなかった価値が創造される。このように学んだことが反響を得ながら形を変えて個人の学びの流通を牽引する可能性も見えてきている。

自分で講座を
主催する

市民活動

NPO活動

マイクロ
ディグリー

個人C

仕事経験

ブロックチェーンは、小さな単位の学びや仕事など、活動の経験を証明してくれる仕組みだ。経験は、個人のキャリア台帳に記録され、個人が公開する経験を決めることができる。個人の経験は

趣味の作品

デジタル
バッジ

組み合わされて、仕事やプロジェクトに活用される。
※マイクロディグリーとは、学習証明の発行単位を小さくしたプログラム。ナノディグリーと称されることもある
11

共 創 する ｜ 学 び はどう変わる

共に学ぶことで、新 たな 動 機 が ひき出され、「共 創 知」を生み出すことができる＜図表9＞互いの目標や成果に対して関心が高い職場環境の人ほど自主的に学んでいる
13%
自主的に学んでいない組 織 を超えて学 び、刺 激しあう環 境は
上司は、私の将来の新たな 学 び のタネを生 む

キャリアイメージや、

自主的に
学んでいる

実現したいことを87.0%

知ろうとしてくれている13.8%
自主的に学んでいない

職場では互いの
仕事内容や

自主的に
学んでいる

成果への

86.2%

関心が高い

学習テクノロジーやAIの専門家へのインタビューでは、からだ 。それは 職 場 だけにとどまらない 。図 表 1 0から

大半の専門家が「学んでいる人の周囲には必ず人がいは、さまざまな領域に関心を持つ人ほど学んでいることる」ことを指摘した。たとえばGoogleのコンピュータサが示されている。人はコミュニティのなかでコミュニティ

イエンス戦略部門の責任者は、過去にいっしょに学んだとともに学んでいる。

別部署のマネージャーと定期的に情報交換をしている。

テクノロジーは、学びのコミュニティを進化させる。いつ

サンフランシスコで次世代型の中学校を経営するミレ

でも、どこでも、安価に、しかも、物理的には会うことがニアムスクールの校長は、「フォーラム」を開催し、世代

難しい人たちからも学び、問いかけを得られるようになの異なる人々と、互いの気づきを対話する場を定期的る。学習コミュニティを形づくってきた、教師やメンター、につくっている。他者との知の交換は新たな知恵を運ん

オープンで公正な評価システムは、テクノロジーと人のでくれる。

介在によって、時間や場所の制約なしに提供されるよう自主的に学んでいる人たちは、どのような人たちとの関になるだろう。

係を築いているのだろうか。まず、職場における他者とさらには、テクノロジーによって、個人の知識や経験のスの関係性に着目すると（図表９）、自主的に学ぶ割合がトーリーが流通しやすくなる。
デジタル化（Digitalization）

高いのは、同僚や上司からの仕事内容や成長への関心はさまざまな自分の情報化を促す。たとえば、SNSへのが高く、自身の特徴を客観的に把握できるようなフィー

書き込みやつぶやきは、情報発信者の認知度を高める

ドバックをされている人 たちであった 。職 場 のように 、とともに、ときには、切り取られ編集されて、他者の経験チームとしての成果も求められる場合には、個々の内発の一部となり、感覚の共有や知の集積がしやすくなる。

的な動機をお互いに活かすことが 大切になる。各人が目標を同じくする者たちがつながり、空気感を共有しな

何を大切に思っているかをお互いに知って、それを刺激

がら、デジタル空間を通して、新しい知識を創り上げる。

※ポイントが高いほど、家族、友人・知人、趣味、仕事、住んでいる地域の５項目を重要に感じていることを表す

しあうことで、新たな成果をもたらすことが可能になる

こうした共創知の学びが可能になってきている。

出所：「働く喜び調査（2017）」
より作成

16%
自主的に学んでいない12.8%
自主的に学んでいない

自分の特徴を客観的に把握するため

自主的に
学んでいる

のフィードバック87.2%

を受けることが多い

チームや組織全員の目標が

自主的に
学んでいる

明確である

84.0%

出所：
「働く喜び調査（2017）」
より作成＜図表10＞家族、友人・知人、趣味、仕事、住んでいる地域など、さまざまな領域に関心を持つ人ほど自主的に学んでいる

５ポイント

81.6%

自主的に学んでいる

3ポイント
0ポイント

73.3%
61.5%

12

共 創 する ｜ Technology for learning

学 びの 仲間をつなぎ、

学習仲間のマッチング

思いもよらなかった 知を創 出する

語学学習の仲間をマッチングし、アプリ上での会

学習意欲を維持したり、学びを深めるうえで共に学ぶ仲間は欠かせな

学習を希望する言語
語学レベル
上達程度の解析学習パートナーのマッチング
学習履歴の記録い。ネットワークやアルゴリズムなどのテクノロジーが、個人の学びを孤独から解放し、見知らぬ同級生が共に学び、新たな知を創造する場を提供するだろう。

話やチャットを通して言葉を学ぶことが 可能。学

会話したい
言語や趣味を入力

習記録が共有され、評価される機能も学習継続をサポートしている

参考：CoffeeStrap（http://www.coffeestrap.com）

たとえば、語学学習アプリのCoffeeStrapは、個人のニーズと興味・関心から、自分に合った学習仲間をマッチングしてくれるのが特徴だ。仲

語学レベルや同じ興味を持つ学習パートナーと、短時間、
趣味や日常生活など自分の関心のある内容についての会話を行う

間はオンライン上に無数に存在しているため、世界中から仲間を探し出すことができ、アプリ上で互いに会話をしたり、テキスト交換をしながらCitizen Science

学ぶことができる。同じ興味・関心を持つもの同士のディスカッション
は、単に語学を学び合う仲間にとどまらず、新しいアイデアを生み出す、
ヴァーチャルな実験場ともなり得るだろう。
探究心を共にする個人が参加し、科学データを集めることで、世界規模の課題を解明することも可能になるかもしれない。近年注目を集めて多様な研究スタイル
多様な地域

いる、Citizen Science（市民科学）は、市民と研究者の協働による大市民ボランティア

規模な研究活動だ。スマートフォンやタブレット端末を手にした市民たちが、市民研究員として各自の観察データを送信することで、日常生活
データをアプリへ提供

データをアプリへ提供の背後に存在する科学的知識を習得。役割を与えられることで、プロ

多様な文化

ジェクトマネジメント経験を得ることができたり、仲間の科学者から研集積された大量のデータが科学的研究解明に究成果についてのフィードバックを得ることができたりする。市民がサイエンスのどの部分を担うのかは未知数ではあるが、多様な思想、文化

多様な専門分野を持った市民と科学者との「科学的な知の創造」は、テクノロジーを介

データをアプリへ提供

興味・関心の深化
科学的リテラシーの向上など

在し、ダイナミックな共創知へとさらに紡がれていくだろう。

参考：Zooniverse（https://www.zooniverse.org/）

Citizen Science（市民科学）のサイト、「 Zooniverse」では、市民研究員のデータが専用のアプリで集積、分析される
13

活かす

ビュー で は 、上 手 に 学 ん で い る 人 た ち は 、意 識 的に実 践 やプレゼンの機 会を設け、成果 をはかってみる

Interview

フォーマルな学習にとどまらず、自分に合った

赤穂雄磨さん／観光市場の創造

学 び の 進 化 モ デル

びをカタチに変えていた。彼らの学びかたは、

リクル ートワ ークス 研 究 所 の 行った インタ

やり方を見つけて習慣化し、小さな単位の学
多くの選択肢のなかから、自分なりの学びを創り出すヒントを与えてくれる。
http://www.works-i.com/research/learning/sinka/

発 芽 する

現 場 の 実態 を五感で 感 知し、新たな自分の 役 割 を発見

恵まれた環境にあった金融会社の職を辞し、ライ力だ。
「 たくさんある事業アイデアは、すべて計画書

フワークともいえる観光を自分のキャリアに引き寄にまとめています。特に、私が心がけているのは、せた赤穂さん。2017年、株式会社観光創造ラボを

たとえばビジネスコンテストのような場で発表をす設 立 。実 験 的 な 観 光 体 験 推 進 施 設・J a p o n i c a

ること。自分のアイデアの出来をはかるわけです。

Lodgeを皮切りに、日本の地方への旅行推進と地審査員からの評価や意見をもらえることは、とても方創成に向けて、さまざまな事業にチャレンジして勉強になりますから。目的を持って見渡せば学べるいる。赤穂さんの進化を推し進めているのは、実践機会っていくらでもあると思います」

変 容 する

西脇 優さん／行政書士

SNSで自分の活 動を 外 に発信
学 びの機 会やチャンスを引き寄 せる
有賀 薫さん／スープ作家

人口2000人ほどの過疎の町で、唯一の行政書士の資格を持ってい たことから、自分の新たな役割

家 族 の た め に 始 め たスープ づくりをきっか け にす」とまったく気負いがない。そんな有賀さんの 遊として奮闘する西脇さん。シンガーソングライターを見つけたと直感。
「 開業してみると、相続や遺言

スープ 作 家という肩 書を手にした 有 賀さん。しかび を仕事につなげたのは、SNSでの発信だ。
「日として活動していた彼のスイッチを入れたのは、地書作成などカバーしたい領域がさらに広がってき

し、最初からスープ 作家を目指してい たわけでは記感覚でSNSに投稿するようになってから、皆さん

域おこし協力隊として現場に身を置き、自分の目とました。今は、司法書士を目指しています」。町の役なく、「 私にとってスープづくりは遊びというか、楽からのコメントがうれしくて。
しかも、その時々に応耳を働かせて、 町に足りないもの を実感したこに立つという明確な目標を得て、学んだことを使いしい実験の繰り返し。やること、学ぶこと自体が楽じて、人とつながることができ、アドバイスをもらっとだ。
「 町じゅうが空き家に悩んでいました。行政書ながら、フィードバックをもらって、また新たな学びしくて。
『 毎日続けてすごいね』ってよく言われます

たり、仕事のオファーをいただけたり。それが今の士がいなかったからです」。法学部出身で行政書士が見つかる、そんないいサイクルができている。

けど、子どもが放っておいても遊ぶのと同じなんで活動につながっていったのです」

試す

自分の考えやアイデアをシステム化して、実際に 動 かしてみる
アロン・ハレヴィさん／コンピュータ科学者・起業家・教育者

共 創 する

分野の異なる専門 家、年 齢の異なる者達との内省を通じて人に対する想像力 を豊かにする
クリス・バームさん／中学校創設者・教育者

AIの世界的権威として知られるアロン・ハレヴィさといった学習を重ねていくわけです」。以前は膨大「生徒たちが 学びへの情熱を失っている様子をな持てるからです」。その姿勢は、現在の学校経営にんは、「 学びは自分を拡張し、ポジティブな感覚をな 時 間 や 費 用 が か かってい た ちょっと試してみんとかしたい」と新たな中学校を設立したクリス・も受け継がれ、UCLAやスタンフォード大学と共同もたらしてくれる」と明言する。そんなアロンさんにる 行動が、格段にスピーディになっている。
「 コー

バームさん。設立までの3年間は、4つの大学に所で、脳科学の分野からの授業研究や、学習動機のとって、いちばん効果がある学びは「コーディング」

ディングは、誰の手も借りずにでき、費用もほとん

属する15人の共同設立者たちとともに、自分のア研究と実践を継続している。また、異なる年齢の人だ。
「コードが書けるので、考えていることやアイデ

どかからない 。その利便性はテクノロジーの進化

イデアとリサーチ内容を照らし合わせながら学校たちが 集まって自分の内省を語り合う場、「フォー

アをまずはシステム化して、実際に動かしてみる。

によるもので、まずは実践してみるという いい学に必要な要素を整理していった。その理由は、「協ラム」を運営。子どもたちの内省から学ぶことも多そこから修正したり、ほかの情報と合わせてみたりび方 を十分にサポートしてくれています」

働することで、人間についてもっと大きな想像力を

いそうだ。
14

過去の学びは、知識を得る行為であった。
過去の学びは、マシンやコンピュータから独立した存在。

未来の学びは、自分らしくあるための手段になる。

未来の学びは、コンピュータやAIとともに学ぶ。

Chris Balme
Co-Founder & Head of School, Millennium School

Oren Etzioni, Ph.D.,
CEO, Allen Institute for Artiﬁcial Intelligence

過去の学びは、人生のうちの一時期だけに起こる、固定的なもの。
未来の学びは、継続的で、ダイナミックなものに変わる。
Sara Skvirsky, Research Director, Institute For The Future

過去の学びは、学校システムにコントロールされていた。

過去の学びは、決められた時期に、学校や職場で与えられるもの。

未来の学びは、学習者本人がコントロールするようになる。

未来の学びは、一生を通じて、自らのタイミングで行うもの。

Chris Stephenson,
Ph.D., Head of Computer Science Education Strategy, Google

Brigid Barron, Ph. D.,
Professor, Graduate School of Education, Stanford University

過去の学びは、 勉 強 好きな人 に向けた窮屈なもの。
未来の学びは、多くの人が自由に、そして豊かに楽しめるもの。
藤本 徹
東京大学 大学総合教育研究センター 特任講師

過去の学びは、「 やっておくといい」という漠然としたもの。
未来の学びは、人々が幸せになるための必須ツールになる。
過去の学びは、用意された「コース料理」のようなもの。

Alon Halevy, Ph.D., CEO, Recruit Institute of Technology, Inc.

未来の学びは、アラカルト方式で設計するもの。
無藤 隆
白梅学園大学大学院特任教授

参照：学びはどう変わる？ http://www.works-i.com/research/learning/tech/

過去の学びは、 いい学校 と有名な専門家から知識を「収集する」こと。
未来の学びは、「 経験を元に学ぶ」こと。学ぶことと働くことは融合される。
Parminder K. Jassal, Ph.D., Director, IFTF Work+Learn Director
15

プロジェクト概 要

1Learning Model 2030

Learning Model 2030の作成にあたり、
リクルートワークス研究所では以下の3つの調査研究を行った。

国内外の「自分の学び」をする社会人への取材「創 造する」大 人の 学 び モデル

http://www.works-i.com/research/learning/sinka/

トランジションのタイミングでの学びについて、各人のオリジナルな学び方を調査、取材した。
取材協力：赤穂雄磨／株式会社観光創造ラボ 代表取締役、有賀薫／スープ作家、高森昂大／freee株式会社、西脇優／行政書士、藤代春香／株式会社荏原製作所、Chris Balme／Co-Founder & Head of School, Millennium School、Chris Stephenson／Ph.D., Head of Computer Science Education Strategy, Google

3
2

※敬称略

国内の「働く学習者」に対する調査■ プロジェクトメンバー◎辰巳哲子（リクルートワークス研究所
久米功一（東洋大学経済学部

主任研究員）

准教授）

小宮山利恵子（リクルート次世代教育研究院院長）

前原佳世子（株式会社リクルートキャリア広報部）

働く人の学習行動の有無、学習の目的、方法を明らかにするため、調査を実施した。

市村由起（熊本大学教授システム学研究センター）

調査手法：インターネットモニター調査

岡村幸路（日本オープンオンライン教育推進協議会JMOOC事務局）

標本設計：日本全国の15〜64歳の就業者を母集団とし、性×年代（10歳刻み）×就業形態（3区分）×居住エリア（4エリア）で母集団構成に合うように回収※母集団のデータソース：総務省統計局「労働力調査」■ 進行管理・アシスタント

サンプル数：5,624

阪口祐子（リクルートワークス研究所）

調査期間：2017年12月14日〜12月19日
調査名称：「働く喜び調査」■ Web 制作

調査者：リクルートキャリア、
リクルートワークス研究所

ディレクション : 前田加奈子（リクルートワークス研究所）※なお、本文で「リクルートワークス研究所の調査」とあるのは、本調査を指しているデザイン : 中村美加子
イラスト : 小林繁則（有限会社ケイズデザイン）

3

国内外の専門家への取材

http://www.works-i.com/research/learning/tech/

コンテンツ編集・執筆 : 内田丘子（株式会社タンク）

学習・教育・ゲーミフィケーション・テクノロジーの各分野の専門家への取材を行った。

■ 制作協力調査協力： Chris Balme／Co-Founder & Head of School, Millennium School、Brigid Barron／Ph.D., Professor, Graduate School of Education,

Parminder Jassal, Ph.D., Director, Work+Learn Futures

Stanford University、Oren Etzioni ／Ph.D., CEO, Allen Institute for Artiﬁcial Intelligence、藤本徹／東京大学 大学総合教育研究センター 特任講師、Alonat Institute for the Future, Palo Alto, CA, USA

Halevy／Ph.D., CEO, Recruit Institute of Technology, Inc. 、無藤隆／白梅学園大学大学院特任教授、Sara Skvirsky／Research Director, Institute For The
Future、Chris Stephenson／Ph.D., Head of Computer Science Education Strategy, Google ※敬称略

■ 制作

Art direction : 西尾 望（TRACKS & STORES inc.）design : 舩越 愛（TRACKS & STORES inc.）
編集 : 鹿庭由紀子

分 析 手 続き各ページの分析は以下の手続きに基づいて行った。

■ 発行

リクルートワークス研究所
104-8001 東京都中央区銀座 8-4-17 GINZA8ビル

発芽する

活かす

仕事満足度は「1.とても満足している〜5.とても不満である」を高中低の３段階に分類。成長実感は仕事を通じて成長している実感を「1.強く持っ株式会社リクルートホールディングスている〜5.持っていない」を高中低の３段階に分類。自主的に学ぶ人の割合を求めた。正社員のみを対象。

TEL 03-6835-9200

類。割合を表記した。正社員のみを対象。

試す・変容する
共創する

URL www.works-i.com

自主的に学んでいる群と自主的に学んでいない群に二分したうえで、各項目について「1.あてはまる〜5.あてはまらない」を高中低の3段階に分

http://www.works-i.com/pdf/learningmodel2030.pdf

各項目について「1.とてもあてはまる〜5.まったくあてはまらない」を高中低の3段階に分類。自主的に学ぶ人の割合を求めた。正社員のみを対象。
1.家族、2.友人・知人、3.趣味、4.仕事、5.住んでいる地域の5項目について「1.非常に重要である〜5.まったく重要でない」で評価した後、「 1〜2

掲載内容の無断転載を禁じます。

（重要である）」にあてはまる項目を1ポイントとして、重要に感じている項目数を合計した。正社員のみを対象。

(c) Recruit Holdings Co., Ltd. All rights reserved.
16