アダプティブラーニング（適応型学習）
Adaptive Learning
AI用語解説
学習者一人ひとりの理解度や進捗に合わせて、AIが学習内容や難易度を自動で調整する学習方式です。全員に同じ研修をするより効率的に、個人に合ったペースで学べます。
さらに詳しく解説
アダプティブラーニング（適応型学習）とは、AIが学習者の回答・理解度・学習履歴などをリアルタイムで分析し、それぞれの学習者に最適な教材・問題・難易度を自動で調整する学習方式です。
たとえば、テストで間違いの多い分野には類似問題を追加で出題し、理解できている分野は短縮してスキップするといった調整をAIが自動で行います。全員に同じカリキュラムで画一的に研修する従来型の方法と比べて、学習効率が大幅に向上します。
中小企業での活用シーンとしては、新入社員研修の個別最適化（配属先によって必要な知識が異なる場合に有効）、資格取得を目指す社員の学習サポート、マルチタスクで忙しい中でも隙間時間に最適な内容を学べる環境構築などがあります。大手eラーニングベンダーがアダプティブラーニング機能を標準搭載するケースが増えており、中小企業でも利用しやすくなっています。