ゲーミフィケーションと技術労働力の訓練 -変化の受容-
パンデミックの状況下にあって図らずも、システムやネットワークを活用した学習に急に目が向けられるようになってしまった。この機会に軍事の専門要員育成の手法として適用されているゲーミフィケーション（gamification）と呼ばれる学習者の主体的な学習手法について紹介する。
weblioによると、ゲーミフィケーションという語は、ゲーミファイ（gamify）という動詞に由来するとし、これはゲーム（game）を形にする（+ify）、すなわち、「ゲーム化する」ということになる。その意味は、「人にある目的を達成させるために、達成までの過程をゲーム感覚で取り組めるようにすること」である。そして、weblioでは、ゲーミフィケーション（gamification）を「マーケティングの手法の一種で、ゲームが本来の目的ではないサービスにゲーム的要素を組み込むことで、ユーザーのモチベーションやロイヤリティを高めることである。、ゲーミフィケーション（英: gamification）は、ゲームデザイン要素やゲームの原則をゲーム以外の物事に応用することを言う」としている。
ゲーミフィケーションという語は、教育学の分野でも様々な論文が出ているが、主要な論点は学習者に如何に動機づけを行うか、そしてその動機をどのように維持していくかである。
ここで紹介するのは、米海兵隊協会（Marine Corps Association & Foundation）の記事である。学習プロセスにおけるフィードバックループの重要性や報酬に関する考え方も紹介しているものである。（軍治）
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ゲーミフィケーションと技術労働力の訓練 -変化の受容- Gamification and Training the Technical Workforce – Embracing change –
サミュエル・カーター米海兵隊上級曹長[1]、コナー・マホニー米海兵隊曹長[2]
2020年4月
データサイエンス、ソフトウェア工学、分析、人工知能、ロボット工学など、高度に技術的で急速に進化する分野では、既存の人材プールと訓練システムは、近代化に焦点を当てた海兵隊を支援するには不十分である。これは、集約して引き出すための利用可能な人材プールがますます縮小していくことを生み出している産業界と姉妹軍種との人材をめぐる競争が今後ますます拡大し続ける問題である。さらに悪いことに、これらは萎縮する傾向があり、学界や産業界の変化に維持し対応し続けるためには、一定の生活教育または経歴の長い教育を必要とするスキルである。「米海兵隊総司令官計画策定指針（Commandant’s Planning Guidance）（ワシントンDC：2019年7月）」に記載されている技術に焦点を当てた課題に対応するため、海兵隊は従来の訓練と教育の方法論に代わる方法を検討し、自己学習型の手軽なデジタル訓練環境に焦点を当てることによって民間部門から手がかりを得るべきである。今日まで、最も経験豊富な指導者の考え方は、伝統的な教育とシミュレーションを通じて組織内で必要な人材を育てることを推奨しているが、我々の必要なものすべては、仕事に求められる筋肉の記憶を獲得するための「より多くの担当者」である。これらの取り組みは集中的な短期間の演習（exercise）と講座（cource）に焦点を当てているが、コードと数学関連の知識、スキル、および態度の代替解決策は、逐次習得分の報酬を通じて訓練を「楽しませる（gamifies）」継続的なマイクロ学習モデル（micro-learning model）である。
コンピューターベースの訓練、仮想演習場（virtual range）、および「新兵訓練施設（bootcamp）」スタイルの講座への投資は、機関や組織全体に広がっている。コミュニティ全体の近代化戦略は、これらの進歩を利用してそれらの提案を強化している。ただし、すべての繰り返し（repetition）が平等に生み出されるわけではなく、技術的および数学的なスキルのための自己学習型マイクロ学習（self-paced micro-learning）の使用における潜在的な欠陥がある。著名な作家マルコムグラッドウェルが人気を博した「10,000時間のルール」に関して我々の精神にポップカルチャーが浸透させたのは、著書 『アウトライアーズ（Outliers）』[3]での‘人々は意図的な練習を通じて習得する’ということである。経験豊富な軍事指導者は、それを可能な限りの最も現実的な条件でのより多くの繰り返し（repetition）と翻訳する。これは効果的であることが証明されているが、全体的な達成の可能性を制限している。これは主に、分離した個別のモデリングとシミュレーションが持っている中核をなす制限（core limitations）によるものである。それは、実際の環境（real environment）を提示することはできるが、現実には100％提示することは不可能であり、真に継続的な学習を可能にしない。どんなに熱心な海兵隊でも、10,000時間の実習（exercise）に継続的に参加したいとは思わない。モデリングとシミュレーションでは、変化を起こす触媒変化（catalytic change）に必要な要素（例えば人や事象）の組み合わせの半分しか提供されない。ただし、フィードバックループ、報酬システム、健全な競争の測定などのゲーミフィケーション技術は、短時間の増分に応じて学習および訓練する機会を提供しながら、代表的な競技場（arena）を興奮と機会で刺激することで、欠けている半分を埋めることができる。
フィードバックループは、反復（iteration）のためのメカニズムを生み出す。ゲーミフィケーションが労働力開発にもたらす最初の重要な能力は、知識またはスキルの要求を中心として進展する機会と、継続的なフィードバックループを生み出すターゲットの人口統計に沿って成熟するためのカリキュラムのための実力である。フィードバックループがないと、訓練モデルと教育モデルはタイムバブルに閉じ込められ、コストと時間がかかり、まれにしか発生しない長いカリキュラムレビューイベントの進行のみが可能となるだけである。労働力のライフサイクル全体にフィードバックメカニズムを挿入し、そのフィードバックを分析して教育と訓練の軌道を変えることで、この人材を育てるだけでなく、人材デザインへのアプローチに革命をもたらすことができる。労働力のライフサイクルを募集、訓練、教育、適用、定着の各フェーズに定義すると、複雑で技術的な分野でこのモデルを採用している組織は、肯定的傾向と否定的傾向を特定でき、効果が低い場合はすぐに方向を変えて（pivot）して、成功裏に証明する技術を強化できる。
データサイエンス、分析、人工知能のスキルを開発して維持するには、効果的なものにするための組織の振舞いに急激な文化的変化が求められる。我々は、データを戦略的な戦闘アセットとして扱い、どのデータ問題が人工知能への投資に値し、統計分析またはより優れたデータ工学でより適切に解決できるかを評価する必要がある。産業界での最高のデータ駆動型組織は、叱責や嘲笑に対する肯定的なフィードバックなどの強化メカニズムの背後にある感情的な知性を理解し、否定的なフィードバックシステムに対する不足を克服するために、長所と短所が異なるチームメンバー間の関係の強化に焦点を当てている[4]。最高の人材を特定して採用する方法に焦点を当て、誰かをある職務に採用する前にどのようなスキルが欠けているかについてチームからフィードバックを求め、最も適任の海兵隊員に効果的にスキル保持のための取り組みを集中させることにより、長所が増幅され、短所が克服されるように、組織レベルのチームを仕立て上げることが出来る。さらに、我々は、どのような要素が人々を周囲に保持するのか、何が人々が離れて行かせるのか、何が重要でないのかを特定するために、組織全体を調査することによってこれを行うことができる。これらの2つの最新のフィードバックシステムの例は、指導者と管理者が彼らのチームの組織文化への洞察を深め、その知識をより生産的な運用サイクルおよび開発サイクルに活用する方法を強調している。
おそらく、最もフィードバックの効果的な使用のアクセス可能な例は、オンラインビデオゲームに見つけることができる。古い世代は成長するビデオゲーム文化にためらいを持っているが、若者の97％が何らかの形でビデオゲームをプレイしていると推定していると報じているが、この環境で発生するのは失敗からの回復方法を学ぶことである。フィードバックメカニズムの継続的なサイクルを通じて、ビデオゲームはプレーヤーに、繰り返し（repetition）を通して実践される新しく益々難しくなるパフォーマンスレベルのタスクを完了させるために、継続的にインセンティブを与える。最終的に競争力のあるゲーマーは、成功するまで複雑なタスクを学び、探索し、反復（iterate）する[5]。達成の心理的必要性は、より困難なタスクを達成するか、新しいスキルを習得し、その新しいスキルをますます困難な環境で使用することによって満たされる。従来のフラットなモデリングとシミュレーションは、繰り返し（repetition）によって獲得した全体的な暗記を促進し、ストレスの多い視覚と音に対する感覚の接種に成功し、最終的に、新しい神経経路の発達を強制することにより、危険または困難なタスクに対する不安を軽減する。それは、習得に向けて新しいスキルで「レベルアップ」するためのビルディングブロックアプローチを中心に設計されていない。ゲーミファイドフィードバックメカニズムは、欲求不満と興奮の両方を促進し、したがって、より高い程度の総合精神的暴露と段階的発達を促進する。
報酬システムは心理的なレベルでより深く掘り下げる。組織内で高度な技術スキルを成長させる上での最大の課題の1つは、量よりも質の高い品質に関係している。リーダーは、より少なくより高度に訓練された専門家を獲得することに対して、追加の人材の価値を比較検討する必要がある。リーダーに定量的なデータなしで決定を下すよう求めることは、個人的な経験と本能に基づいて必然的に主観的な選択を行い、事実上盲目になることを意味する。目に見える指標がないため、より近代的で技術に焦点を当てた組織を開発しようとしているため、長所と短所を比較検討することはできない。これはフィードバックループを壊すことになる。
多くの組織は、優れたパフォーマンスに対する報酬として、有給休暇またはボーナス報酬を提供している。米海兵隊は、国防総省の他の部署と同様に、より質素なアプローチ（Spartan approach）を追求している。我々の称賛と業績は、引用、リボン、および賞のノミネートを使用してマークされている。海兵隊内の他の高度に専門化されたスキルはこれをさらに進め、海兵隊格闘技プログラムのベルトシステムやトップレベルの射撃競技の専門家のバッジなど、特定のスキルの習得に焦点を当てる。これらのアプローチはすべて実証済みの実績があるが、中核となる軍事的スキルに重点を置いており、効果的に雇用または報われることはもちろんのこと、これまで特定できなかった高いレベルの技術的スキルまたは科学的スキルや知識を有する米海兵隊を排除している。我々はこれらのスキルに資格バッジやベルトを追加作成することを推奨しているのではなく、積極的な強化へのより近代的なアプローチを通じて、新しくより高度なスキルをイノベートし追求するために情報戦士にインセンティブを与えることを提案している。米海兵隊にはすでに、代替となる認識の形式を通じて競争力の高い、イノベーションに焦点を当てた労働力を創出するために必要な基本的なツールを持っている。
1986年、米海兵隊総司令官P.X. ケリー米海兵隊大将はMCO 1650.17Fの軍事インセンティブアワードプログラムに署名しました。このプログラムは、国防総省の財務管理規則の権限下で、米海兵隊総司令官に7,500ドルまでの現金での賞を承認する権限を与え、現場の海兵隊司令官が作戦・維持資金から最大5,000ドルの金額を授与することを許可するものである[6]。デジタル・サービスおよびソフトウェア業界では、特定の要件に取り組むためにフルタイムまたはパートタイムの従業員を追加するのではなく、多くの企業が「報奨金（bounty）」プログラムやその他のコーディングコンテストを利用して、困難な問題のクラウドソース解決策を利用している。これらのプログラムには複数の目的を果たしている。会社は比較的小さな報酬を支払い、すべての結果として生じる知的財産を所有している。さらに、それらの会社はイノベーティブな解決策に焦点を合わせた専門家の多様な分野の恩恵を受けている。最後に、彼らは彼らが主に関心のある分野で彼らが専門知識を持っていることをすでに知っている将来の採用のための人材を特定するようになる。
2019年だけでも、Googleは効率と人工知能アルゴリズムの検索を段階的に改善するというこれらの課題に対処した受取者に最大650万ドルを授与した[7]。今日、国家安全保障イノベーションネットワーク（National Security Innovation Network）のようなDOD組織内では、「プロトタイプをコンセプト化し、実証するためのチームとしての学生、地元の実務家、技術者、開発者、学界、業界パートナー、軍隊」をパートナーとして、ハッカソンチャレンジイベントを主催し協賛し、邪悪で複雑な問題に対処している。産業界と同様に、勝ったチームは賞金を受け取り、共同スポンサーはその週に開発された知的財産を保持する[8]。米海兵隊が小さなデータ、分析、人工知能の問題に焦点を当てた同様の報酬メカニズムを採用した場合、我々は現在のニーズの多くに取り組み、人材管理のための新しいメカニズムを開発するだけでなく、より高度なプログラムのために米海兵隊と文官を募集することができる。
報酬システムの創造的な再発明は、基本的なリボン、メダル、バッジ、さらには1回限りの現金での賞を超える可能性がある。フィードバックメカニズムを導入することで、上級指導者は、受取者が組織が解決策で節約したお金の一定の割合を稼ぐだけでなく、その解決策を開発したエンジニアと直接協力してそれを改善する機会も得られる、分散型のイノベーションアプローチを確立できる。この組み合わせにより、健全な競争が促進され、イノベーションのある組織が構築される。
健全な競争により、ドメイン固有のメリットを実現でき、組織がチームビルディング環境を促進しながら前進するのに役立つ。健全に開かれていることは意図的である。米海兵隊は競争を促進するための多くの試みを目撃している。しかし、これまでのところ、これらの取り組みは部族主義、知識の群れ、および制約されたコミュニケーション、不健康な職場から生じる症状を促進する傾向があった。ただし、指導者が成功すると、チームビルディングの経験を通じて変革が起こる。共通の価値ある目標に向けた共有の仲間意識が生まれる。競争は、チームが彼らのダニをテストし、洗い、すすぎ、そして繰り返すことができる競技場（arena）を生み出すことと同じくらい敵対者を開発することに焦点を当てるべきではない。成功への共通の焦点、および課題を克服するためにチームが協力しなければならない環境は、共有されたコミュニティの感覚を育む。競争を通じてのみ得られる利益が現れるのは、このタイプのコミュニティ内である。経歴の長いメンターやコーチのような利点はパフォーマンスのフィードバックを提供し、スキル開発を導く。米海兵隊はまた、イノベーションを引き起こすための創造的な遊び場を手に入れ、彼らは、インターネット接続と共通アクセスカードを使用して、世界中のどこからでもアクセスできる。彼らは認定を得て、認証、オンラインコミュニティリーダーボード、ストレッチゴール[9]を通じて専門化を追求する[10]。
AT＆Tやアメリカン・エクスプレスのようなお堅い組織でさえ、オンラインの創造性コンテストを主催している。さらに言えば、米保健福祉省は資金調達のためのイノベーティブなアイデアの競争を培養するために「シャーク・タンク（Shark Tan）」スタイル[11]の競争を実施し、KickstarterやIndiegogoなどのクラウドファンディングプラットフォームを採用している[12]。これらはすべて、イノベーティブで継続的な改善に関する興奮と関心のレベルを生み出すためのさまざまなアプローチの例である。競争をめぐるゲーミフィケーションの使用は、特に、高度なスキルを持つデータサイエンス労働力の育成に関係するものとして、人材を募集および維持するための重心（center of gravity）として存在する可能性がある。
ゲーミフィケーションは、モデリングとシミュレーションに焦点を当てた従来の演習（exercise）をブックエンドにし、戦力の重要な新しいスキルを成長させながら解決策を促進する不足している要素として位置付けられている。これの一部の側面は、従来の方法で達成できるが、報酬システムとフィードバックメカニズムを健全な競争に組み込むことにより、クラウドソーシングされた問題解決に関心のあるコミュニティを構築しながら、優れたパフォーマンスのチームを認識する内部メリットシステムを構築できる。フィードバックループ、報酬システム、健全な競争はゲーミフィケーションの副産物であり、それらは労働力を豊かにすることができるが、明日の海兵隊を成長させるために採用する必要がある新しいツールのより大きな選択の見本だけを表している。指導者は、想像力と彼らの最終目標の定義によってのみ制限される。ゲーミフィケーションが組織の間で一般的な慣行である将来の米海兵隊は、変化を受け入れ、イノベーションに分散型のアプローチを適用する軍種であり、どちらも戦場での成功と無関係のどちらでも異なる可能性がある。
ノート
[1] サミュエル・カーター米海兵隊上級曹長（MGySgt Samuel Carter）は、エンタープライズ・データ・ラボのデータアーキテクトであり、米海兵隊のインテリジェンスデータと技術チーフ(2659)の主要特技（MOS）を保持している。コンピュータネットワークとサイバーセキュリティの学士号を取得し、メリーランド大学でデータ分析の修士号を取得している。
コナー・マホニー米海兵隊曹長（MSgt Conor Mahoney）は、エンタープライズ・データ・ラボのチーフデータストラテジストであり、海兵隊の地理空間インテリジェンススペシャリスト(0261)の主要特技（MOS）を保持している。彼は国立情報大学で戦略的インテリジェンスの修士号を取得し、ジョンズ・ホプキンス大学で政府分析の修士号を取得している。
[3] 【訳者註】マルコム・グラッドウェル著、勝間和代訳「天才！ 成功する人々の法則」講談社、https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000188192 （参考：本書は私たちの天才に対する思い込みを根底から覆すために書かれた一冊です。マルコム・グラッドウェル氏は天才をOUTLIERと呼びます。OUTLIERとは、統計的異常値といった意味で、極端な外れ値のことを指します。転じて、傑出した才能、つまり天才を意味するわけです。https://jmatsuzaki.com/archives/19524 から）
[4] コード・ヒメルシュタイン著「従業員フィードバックループの重要性」Forbes(2018年8月) https://ww.forbes.com
[5] サンドラ・エイブラムスとハンナ・ガーバー著「フィードバックループを通じて達成する:ビデオゲーム、本物の評価、有意義な学習」、イングリッシュ・ジャーナル(2013年9月)、https://www.jstor.org
[6] 米海兵隊本部MCO 659.17F「米海兵隊インセンティブ・アワード・プログラム」(Washington, DC: 1986) https://www.marines.mil/News/Publications/MCPEL/Electronic-Library-Display/Article/898870/mco-165017f/
[7] ニック・クラコウスキー著「Googleのバグ報奨金は昨年合計で600万ドル」Insights, (January 2020), https://insights.dice.com/2020/01/30/google-bug-bounties-totaled-6-5-million-last-year/
[8] JAIC「NSINが「Into the Dataverse」ハッカソンジャッジを発表」NSIN, (September 2019) https://www.nsin.us/news/2019-09-17-into-the-dataverse-hackathon-judges/
[9] 【訳者註】ストレッチゴール（stretch goal）：ストレッチ目標◆達成できるレベルより少し高めの目標のこと（https://eow.alc.co.jp/search?q=stretch+goal）
[10] ダグ・ホワイトとポリー・ホワイト著「健全な競争を促進する5つの方法」起業家(2017年4月) https://www.entrepreneur.com/article/292628
[11] 【訳者註】シャーク・タンク（Shark Tan）：米国の人気のあるテレビ番組で、起業家精神を持った登場人物が提案するビジネスや製品に莫大な資金を持つ資産家等が出資するかどうかを判断する過程を楽しむバラエティ。
[12] アニル・ラティ著「イノベーションを奨励し、競争にする」ハーバード・ビジネス・レビュー(2014年11月) https://hbr.org/2014/11/to-encourage-innovation-make-it-a-competition
