ATD-ICE 2026現地参加、デイリーレポート（DAY4：5月20日） – 不確実な時代のリーダーシップと、AIエージェント・脳科学が切り拓く人材開発の未来 –

2026年5月17日（日）から5月20日（水）まで、世界最大規模の人材開発・組織開発関連カンファレンス「ATD-ICE（International Conference & Exposition）」が、アメリカ・カリフォルニア州ロサンゼルスで開催されました。会場はLos Angeles Convention Centerとなります。

 

ATD-ICE 2026現地参加者、UMUデリゲーションチームによるデイリーレポートをお届けします。本日は最終日となるDAY4、5月20日（水）の現地の様子をお届けします。AI技術の台頭やビジネス環境の激変など、予測困難な「不確実な時代（VUCA）」においてリーダーシップはどうあるべきか。そして、AIエージェントや脳科学が人材開発の未来をどう切り拓いていくのか。これからのL&Dの指針となる学びのポイントを速報でまとめました。

UMUがATD-ICE 2026に参加する理由

ATD-ICE 2026は、世界最大規模の人材開発・組織開発関連イベントです。90カ国以上から10,000名を超える参加者が一堂に会し、業界のトップランナーによる基調講演や、最新のHRテクノロジーを紹介する大規模な展示会が進行しました。

 

私たちUMUがこのグローバルな祭典に毎年参加し、現地からレポートをお届けする目的は大きく次の3点です。

 

• グローバルな知見の獲得：世界の成功事例や研究成果から、日本の組織や個人に活かせる実践的な知識をいち早く吸収します。
• ネットワーキングの推進：各国のL&D（Learning & Development／学習・人材開発）専門家や実務家との交流を通じて、新たな視点やグローバルな協業の可能性を探ります。
• 最新ソリューションの把握：UMUのAIラーニングプラットフォームをさらに進化させるためのヒントや、日本のお客様に提供できる新しい価値を見つけ出します。

 

これらの貴重な一次情報を日本の人材育成に関わる皆様にいち早く、分かりやすくお届けし、組織と個人の成長に貢献することが私たちの責務です。

 

 

基調講演ハイライト：不確実性下のリーダーシップ再設計 ──「英雄型」から「信頼の設計者」へ

 

DAY4のメインステージは、ハーバード・ビジネス・スクール教授Frances Frei（フランセス・フレイ）氏の基調講演「Wednesday Mainstage – Leading Brilliantly Through the Dark（不確実性下のリーダーシップ再設計：暗闇の中でも輝きを放つリーダーシップ）」で幕を開けました。

 

過去のビジネス環境では、リーダーがすべての答えを持ち、先頭に立って引っ張る「英雄型（Heroic Leadership）」が機能していました。しかし、VUCA（Volatility／変動性、Uncertainty／不確実性、Complexity／複雑性、Ambiguity／曖昧性）の環境下では、一人の人間の認知能力に依存するモデルは破綻するとFrei教授は鋭く指摘しています。

 

これからのリーダーに求められるのは、自ら答えを出すことではなく、チームが解くべき「正しい問い」を定義する役割への転換です。「問題解決」から「問題定義」へのシフトこそ、優れたリーダーの本領といえるでしょう。さらに、マイクロマネジメントを手放し、メンバーが自律的に意思決定できる枠組みを設計する「権限設計（エンパワーメント）」への移行も急務と整理されました。

 

権限移譲の土台となるのは、フレイ教授が提唱する「信頼のトライアングル（The Trust Triangle）」です。同モデルでは、信頼を構成する3要素として次の3点が定義されました。

 

• 真正性（Authenticity）：自分自身を偽らずに示しているか。
• 論理（Logic）：判断や思考のプロセスが理にかなっているか。
• 共感（Empathy）：他者の視点に立ち、配慮できているか。

 

リーダーはこの3要素のうち、自分がどこで「ブレ（Wobble）」を起こしやすいかを自覚し、意図的に補強する必要があるとの提言が共有されています。「自分が信頼されない瞬間がどこにあるかを知らない限り、信頼を築くことはできない」という鋭い問いかけが会場を貫きました。

 

フレイ教授は「リーダーはすべての答えを持つ存在から、チームが答えを生み出せる環境を整える存在へと変わる」とも語っています。不確実な時代だからこそ、リーダーは「自分一人では解けない」と認める勇気を持ち、メンバーの集合知に賭けることが組織の弾力性を高めると説きました。会場では「これまでの自分のリーダーシップは英雄型に寄っていた」と気づきを共有する参加者も多く、世界各国のL&Dリーダーが内省を深める時間となっています。

 

日本企業に根強い「プレイングマネージャー」型のリーダーシップは、この「英雄型」の亜種ともいえる構造です。現場の管理職がすべてを抱え込む構造から脱却するには、心理的安全性を担保しながら「問いを立てる」トレーニングを管理職層へ導入することが急務となります。年功序列の延長線上で管理職に就いた層に対して、「信頼のトライアングル」のどこにブレがあるかを可視化し、補強する研修設計こそ、日本のリーダー育成における次の打ち手となるでしょう。

 

セッション参加レポート（DAY4）

 

DAY4は、AIエージェントの台頭と脳科学に基づく学習設計という2つの大きな潮流が交差する1日となりました。私たちUMU現地参加チームが参加したセッションの中から、特に注目すべき2つのセッションをご紹介します。

 

ジェネレーティブからエージェンティックへ：AIエージェントによる従業員の活性化（From Generative to Agentic: Activating the Workforce on AI Agents）／ケイトリン・ロング、シヴァニ・スミス

 

 

スピーカー: Caitlin Long（ケイトリン・ロング）、Shivani Smith（シヴァニ・スミス） / アクセンチュア（Accenture）

キーワード: Generative AI, Agentic AI, 自律型AI, ワークフロー自動化, 人間とAIの協働

 

セッション概要

 

AIの進化のフェーズが大きく変わりつつある中、L&D担当者が次に備えるべき領域を提示したセッションです。現在多くの企業が導入している「生成AI（Generative AI）」は、人間のプロンプト（指示）に対してテキストや画像を返す受動的なツールにとどまります。これからのL&Dが注目すべきは、「エージェンティックAI（Agentic AI：自律型AIエージェント）」への移行であると整理されました。

 

主要ポイントと学び

 

• Agentic AIの定義と衝撃: エージェント型AIは、単に質問に答えるだけでなく、人間に代わって「目標を理解し、計画を立て、複数のツールを駆使して自律的にタスクを完遂する」能力を持ちます。学習支援システムは「コンテンツの提供者」から「個別化された学習伴走者（コーチ）」へと劇的に進化すると示されました。
• スキルの再定義: AIが自律的に作業を行う環境下では、従業員に求められるスキルが根底から変わります。「AIを操作する（Operator）」スキルから、「AIエージェントを監督し、倫理的判断を下し、戦略的な方向付けを行う（Manager/Orchestrator）」スキルへの転換が不可欠と強調されています。
• L&Dの役割転換: 学習設計者は、コンテンツ制作者から「人とAIエージェントの協働環境を設計するアーキテクト」へと役割を広げる必要が生じます。AIエージェントが扱う業務範囲を見極め、人間が担うべき判断・倫理・対話の領域を明確に切り分ける設計力こそ、これからのL&Dの差別化要因となるでしょう。
• 監督リテラシーの育成: AIの出力をそのまま採用する姿勢は、業務リスクを増幅させかねません。AIエージェントが立てた計画の妥当性を評価し、必要に応じて軌道修正を加える「監督リテラシー（Supervisory Literacy）」を全従業員へ装着することが、新時代の基礎能力として位置付けられました。
• 倫理と説明責任の前面化: 自律型AIが業務判断に踏み込む領域が広がるほど、「なぜその意思決定が選ばれたか」を人間が説明できる体制が求められます。AIエージェントのログ・判断根拠を可視化し、倫理委員会的な機能を社内に組み込む発想も提案されています。

 

日本企業への示唆・実務への応用

 

多くの日本企業はまだ「ChatGPTをどう業務効率化に使うか」という受動的なフェーズにとどまっています。L&D部門は、自律型AIが業務に組み込まれる未来を見据え、「クリティカルシンキング」や「AIの出力を評価・監督するリテラシー」を育成するプログラムを急ぎ構築する必要があります。

 

DAY2でUMUのウィリアム・リンツが提唱した「Prompt LiteracyからAgent Literacyへ」という3段階モデルとも完全に整合する内容でした。日本のL&D担当者にとって、自社の「良い仕事の論理」をスキルとして言語化し、AIエージェントが再現可能な形へ変換する作業こそが、競争優位の源泉となるはずです。少子高齢化による労働力不足が深刻化する日本にとって、自律型AIは「個人の知的レバレッジを引き上げる」決定打となるでしょう。

 

定着する学習のデザイン：データ、AI、脳科学を活用したスキル保持の向上（Designing Learning That Sticks: Using Data, AI, and Neuroscience to Improve Skill Retention）／ アレクサンドラ・アーバン

 

 

スピーカー: Alexandra Urban（アレクサンドラ・アーバン） / Coursera, Senior Solution Consultant

キーワード: 脳科学, 間隔反復（Spaced Repetition）, 検索練習（Retrieval Practice）, エビングハウスの忘却曲線, 認知負荷理論

 

セッション概要

 

人間の脳が情報を忘れる仕組みを起点に、AIとデータを活用した「定着する学習設計」の最新潮流を解き明かしたセッションです。「研修を実施したのに、現場で行動が変わらない」という長年のL&Dの悩みに対し、脳科学のエビデンスから処方箋を提示する内容でした。

 

主要ポイントと学び

 

• 学習定着を阻む脳のメカニズム: 人間の脳は、生存に直結しない情報を速やかに忘れるようにできています（エビングハウスの忘却曲線）。研修を一度実施しただけでは、数日後には大半の記憶が失われるという残酷な事実が、脳科学的エビデンスとともに改めて提示されました。
• 認知負荷理論（Cognitive Load Theory）の適用: オーストラリアの教育心理学者John Sweller氏らの研究に基づく認知負荷理論が紹介されています。ワーキングメモリの容量には限界があるため、一度に大量の情報を詰め込む「一過性の長時間研修」は学習効果が著しく低いと整理されました。
• 検索練習の科学的根拠: Henry L. Roediger氏とJeffrey D. Karpicke氏らの研究で広く知られる「検索練習（Retrieval Practice）」は、記憶から情報を引き出すテスト効果のことを指します。受動的に再読するよりも、能動的に思い出す行為こそが長期記憶を強化するという知見が共有されました。
• 間隔反復（Spaced Repetition）の威力: 脳科学的に効果が実証されている「間隔反復」（忘れかけた頃に復習する手法）は、定着率を飛躍的に高めます。しかし、手作業で全従業員に最適なタイミングで復習を届けることは、これまで運用負荷の観点から不可能に近いとされてきました。
• AIによるパーソナライズ実装: AIとデータを活用すれば、学習者一人ひとりの忘却タイミングを予測し、パーソナライズされたマイクロラーニングを自動配信することが可能になります。「イベント型研修」から「ジャーニー型学習」への転換が、ようやく現実的なコストで実現できる時代に入ったと位置づけられています。
• 計測指標の刷新: 受講完了率や満足度ではなく、「時間経過後のスキル保持率」「現場での想起容易性」を成果指標に据え直す必要があるとの提言もありました。AIが提供する学習データを分析し、定着率と業績の相関を可視化する道筋が示されています。

 

日本企業への示唆・実務への応用

 

日本の伝統的な「集合型の階層別研修」は、認知負荷が高く定着率が低い典型例といえます。研修を「イベント」から「ジャーニー」へと再設計し、AI搭載型の学習プラットフォーム（LXP／LMS）を活用して、現場の実務に溶け込んだ間隔反復（フロー・オブ・ワークでの学習）を実現させることが不可欠でしょう。

 

DAY2で紹介された神経科学者デイビッド・ロック博士の「AGESフレームワーク（Attention／Generation／Emotion／Spacing）」、UMUのウィリアム・リンツが提唱する「Skill Literacy」とも響き合う内容です。脳科学的エビデンスに基づく学習設計と、AIによる個別化配信が組み合わさることで、日本企業のL&Dは「コストセンター」から「パフォーマンスドライバー」へと位置付けを変える転換点に立っているといえます。

ATD-ICE 2026での学びをイベントで終わらせないための「振り返り会」レポート

 

UMUデリゲーションツアーでは、一日の終わりにその日の学びを深め、共有するための「振り返り会」を実施しています。ATD-ICEでは300以上のセッションが同時並行で開催されるため、振り返り会は自分一人ではカバーしきれない多様な知見に触れ、学びを最大化する貴重な機会となります。

 

最終日となるDAY4の振り返り会では、フランセス・フレイ教授のリーダーシップ論、Agentic AIへの移行、そして脳科学に基づく学習設計という3つのテーマが交錯し、4日間の総括にふさわしい深い議論が展開されました。

 

テーマ1：不確実性下のリーダーシップと日本の組織風土

 

論点・問い

 

• フランセス・フレイ教授の「信頼のトライアングル」を、日本企業の管理職育成にどう適用できるか。
• 「問いを立てる」リーダーシップを阻害する要因は何か。

 

参加者からのコメント・ディスカッション内容

 

• 日本企業では「論理」や「共感」は重視される一方で、「真正性（Authenticity：自分らしさや弱さを見せること）」のハードルが非常に高いという意見が相次ぎました。完璧主義や上下関係の文化が、リーダーの「弱さの開示」を妨げているとの認識が共有されています。
• 「上司は正解を知っていなければならない」という思い込みが、結果的にプレイングマネージャー化を加速させ、権限移譲を阻害しているという声が挙がりました。
• 参加者からは、「問題解決」ではなく「問題定義」を評価指標に組み込まなければ、現場の行動変容は起きないという本質的な指摘もありました。KPIや評価制度の設計レベルから、「問いを立てる力」を可視化する仕組みが求められるとの認識です。
• 信頼のトライアングルの3要素のうち、自分のブレ（Wobble）を自覚する自己診断ツールを管理職研修に組み込めば、行動変容の起点になり得るとの提案も共有されました。

 

明日へつながるアクション・今後の展望

 

• リーダーシップ研修の中に「自身の弱さを開示する（真正性を高める）」セッションを組み込み、管理職同士の安全な対話空間を設計する。
• チーム内で「解くべき問い」を議論する心理的安全性の高い場を意図的に設計し、問題定義の質を評価指標として整備する。

 

テーマ2：AIエージェントと脳科学を活用した「定着する学習」の実現

 

論点・問い

 

• GenerativeからAgenticへの進化は、私たちのL&D戦略をどう変えるか。
• 「定着する学習（Learning That Sticks）」のエビデンスを、自社の研修にどう実装するか。

 

参加者からのコメント・ディスカッション内容

 

• 脳科学（間隔反復や検索練習）の重要性は理解しているものの、これまでのLMSでは運用負荷が高すぎて実現できなかったという課題が共有されました。手作業での復習配信は属人化しやすく、組織全体への展開が難しかったとの認識です。
• 自律型AI（Agentic AI）が学習者の忘却曲線を予測し、適切なタイミングでマイクロラーニングを配信する仕組みこそが、人事の長年の悩みを解決するブレイクスルーになるという期待も高まりました。
• 一方で、「研修のやりっ放し」を許容してきた既存の文化を変えるには、経営層に対して「学習の定着（Retention）が直接的にROI（投資対効果）につながる」というデータを提示する必要があるとの議論が交わされています。
• DAY3で紹介されたカークパトリック・モデルのL3（行動定着）測定と、Agentic AIによる自動配信を組み合わせれば、研修ROIを定量的に語れる体制が整うという整理もなされました。
• 「AIに任せる領域」と「人間が担う領域」の線引きをスキルレベルで明文化することが、行動変容を伴うAI活用の前提条件となるとの指摘も挙がっています。

 

明日へつながるアクション・今後の展望

 

• 現在の研修プログラムを棚卸しし、「イベント型」から「間隔反復を取り入れたジャーニー型」へ再設計するパイロットプロジェクトを立ち上げる。
• AIが提供する学習データを分析し、スキル定着率と現場のパフォーマンスの相関を可視化する指標（Metrics）を策定する。

 

振り返り会全体を通しての総括

 

DAY4は、フランセス・フレイ氏によるリーダーシップの再定義から始まり、AI技術のパラダイムシフト（Agentic AIへの移行）、そして脳科学に基づく学習メカニズムまで、ミクロとマクロの視点が交差する非常に濃密な一日となりました。「人間の認知の限界」を脳科学的に正しく理解し、その限界を「自律型AI」によって補完・拡張しながら、リーダーは本来あるべき「問いの定義」と「エンパワーメント」に集中する。これこそが、次世代の人材開発が目指すべきエコシステムの姿であるという確信を、参加者全員で共有する場となりました。

 

4日間を振り返れば、DAY1の「AIと人間スキル・EQの交差」から、DAY2の「Prompt LiteracyからAgent Literacyへ」、DAY3の「Humanity × AIの共存戦略」、そしてDAY4の「不確実性下のリーダーシップとAIエージェントの未来」へと、一貫したストーリーが浮かび上がります。AIを単なる効率化ツールとして捉えるのではなく、人間の判断力・関係性・感情の科学を増幅する伴走者として位置づける視点こそが、ATD-ICE 2026全体を貫く本質といえるでしょう。

 

UMUデリゲーションチームは今回の現地参加を通じて、世界のL&Dリーダーが直面する課題と日本企業が抱える論点に多くの共通項を見出しました。労働力不足、世代間のギャップ、AIリテラシーの底上げ、行動変容を伴う研修設計、リーダーシップの再定義──いずれも一朝一夕には解けない構造課題ばかりです。一方で、エビデンスに基づく学習設計と自律型AIの組み合わせ、そして信頼に基づく権限設計を備えたリーダー育成という方向性が、世界共通の処方箋として浮かび上がってきました。日本企業がこれらの知見をいかに自社の文化と接続させていくか。私たちUMUは、今回得た一次情報を、報告会・ウェビナー・コラム連載などを通じて日本のお客様へ届け続けてまいります。

最速！ATD-ICE 2026 現地からの最新レポート ～UMU アカデミックセッション登壇内容も独占公開～

世界最大級の人材開発カンファレンス「ATD-ICE 2026」の最速報告会、開催が決定しました。

 

2026年5月17日（日）から5月20日（水）にかけて、アメリカ・カリフォルニア州ロサンゼルスで開催された「ATD International Conference & Exposition (ICE) 2026」。本ウェビナーでは、その熱気冷めやらぬうちに、現地で得られた最新のトレンド、ベストプラクティス、そして具体的なインサイトを、日本の人材育成に携わる皆様へいち早くお届けします。今年のDAY1からDAY4で得られたエッセンスを凝縮してお伝えする予定です。

関連リンク

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