学ぶ必要がないから、学ばない。
学ぶ必要がないのは、変化がない（と思っている）から。
変化がない（と思っている）のは、企業の安定運営に経路依存性があるから。
経路依存性を打ち壊すには、リスキリングの前にアンラーニングが必要。
アンラーニングは、経験学習モデルの概念化・抽象化をゼロリセットすること。
前回までのコラムの超概要をこうして1行にまとめて書いて書き並べてみると、前回のアンラーニングが難しいですね。
私自身も、経験学習モデルの4つのステップを初めて調べたぐらいですし。
前回のコラムの最後に、アンラーニングの第一歩はメタ認知だと書きました。
もっと砕いて言えば、今までやってきたことを疑ってかかるぐらいの心持で仕事を見直してみることが、アンラーニングだと言ってもよいかも知れません。
最も単純な事例として、ファイリングを考えてみましょう。
①何故この膨大な書類を印刷してファイリングすることになっているのか？
→「マニュアルにそう書いてあるから」かも知れません。
②では、何の必然があってそうマニュアルに書いてあるのか？
→「他の人が必要に応じて見るから」かも知れません。
③見るだけなら、紙に印刷しなくても、データでいいですよね？
さらに二次使用するのであれば、データの方が使い勝手がよいかもしれない。
→「ITに詳しい人がいないので、やり方がわからない」と言われました
非常に単純化した事例なのであまり共感はしていただけないかも知れませんが、ここで初めてITを学ぶ理由＝リスキリングの必然性が生まれます。
リスキリングを進める人は、アンラーニングを進めた本人でも、他の人でも構わないと私は考えています。
大切なことは、アンラーニングでリスキリングに至る気付きを得ることです。
ITを学んでデータ共有の仕方を導入することで、印刷とファイリングの手間、更にはファイルを保管しておく場所、最終的に廃棄する手間と費用、二次使用する人の工数までを削減することが可能となります。
リスキリングとは、どこかの政府が産休育休中に？と言っているような、手に職的な自己研鑽とは話が違います。
日々の実務の中でアンラーニングを進めることが、より生きたリスキリングを生み出すことが、お分かりいただけたのではないでしょうか。