ADDIEフレームワーク：AI加速のインストラクショナルデザイン

🔄 前回のおさらい: レッスン1で企業研修が失敗する3つの理由（忘却曲線、エンゲージメントギャップ、測定ギャップ）とAIの解決アプローチを学びました。ここではインストラクショナルデザインの標準フレームワークADDIEを学びます。

ADDIEの5フェーズ

分析（Analysis）

研修を設計する前に答えるべき質問：

• 本当にスキルギャップがあるか？
• 研修で解決できる問題か？（プロセスの問題ではないか？）
• 誰がどんなスキルを必要としているか？

設計（Design）

• 測定可能な学習目標を設定する
• アセスメント設計（何をどうテストするか）
• コンテンツアウトラインの作成
• 学習体験のフォーマット決定

開発（Development）

AIが最も大きなインパクトを発揮するフェーズ：

• 研修モジュールのドラフト生成
• ケーススタディとシナリオの作成
• アセスメント問題の自動生成
• ジョブエイドとクイックリファレンスの作成

実施（Implementation）

AIが可能にする新しい提供形態：

• アダプティブ学習パス
• AIロールプレイによるスケーラブルな実践
• マイクロラーニングによる継続的な提供

評価（Evaluation）

AIによる4レベル全てでの自動測定（レッスン7で詳細）

測定可能な学習目標の書き方

✅ 確認クイズ: AIが開発フェーズを4-8週間から1-2週間に短縮できても、分析フェーズをスキップすべきでない理由は？→AIは明確な目標とオーディエンス分析があれば優れたコンテンツを生成できますが、それらがなければ「間違った問題への優れたコンテンツ」を高速に生成するだけです。分析が下流のすべてを規定します。

まとめ

• ADDIEの5フェーズ：分析→設計→開発→実施→評価——AIは各フェーズを加速するが、分析をスキップしてはならない
• 「理解する」は測定不可能——学習目標には「実演する」「適用する」「分析する」などブルームの行動動詞を使用
• AI加速により開発は4-8週間→1-2週間に短縮可能だが、分析結果がAIへのインプットとして不可欠
• ステークホルダーの焦りにはスキップのコスト（60%以上の失敗率）を示しつつ、AIでの加速を提案

次のレッスン： AIによる研修ニーズアセスメント——研修すべきスキルギャップと研修では解決できないシステムの問題を区別する方法を学びます。