アンラーニングとは？AI時代に求められる“学びを捨てる力”を解説

リスキリングやリラーニングが注目を集めるなか、近年ビジネスの世界で注目されているのが「アンラーニング（unlearning）」です。
一見すると“学ぶことをやめる”ようにも聞こえますが、実際には古い前提や成功体験を意識的に手放し、新しい知識や思考を受け入れるためのプロセスを指します。

AIやDXの進展により、これまでの常識や経験が通用しなくなるケースが増えています。たとえば「経験で判断する」「属人的なノウハウを重視する」といった考え方は、データやAIが意思決定を支える時代では足かせになりかねません。
だからこそ、今必要なのは「何を学ぶか」よりも「何を捨てるか」。

この記事では、アンラーニングの意味とリスキリングとの違い、そして企業が実践するためのステップをわかりやすく整理します。
最後には、生成AI時代の人材育成に欠かせない“アンラーニング型研修”のポイントも紹介します。
変化の時代を生き抜くための「学びを捨てる力」を、一緒に考えていきましょう。

アンラーニングとは｜“学びを捨てる勇気”が成長を生む

「アンラーニング（unlearning）」とは、これまでの経験や常識をいったん手放し、新しい知識や考え方を受け入れるための“学びの再設計”を意味します。
直訳すると「学びを捨てる」ですが、実際は“忘れる”ことではなく、過去の前提を見直し、柔軟にアップデートできる状態をつくることに近い概念です。

たとえば、長年の経験で「こうすればうまくいく」と信じていた手法が、環境の変化やテクノロジーの進化によって通用しなくなることがあります。
それでも従来のやり方に固執してしまうのは、人が本能的に“変化を避けたい”と感じるからです。アンラーニングは、この心理的な抵抗を自覚し、自分の思考を意識的にほぐしていくプロセスでもあります。

近年、この考え方が注目されている背景には、AIやDXの急速な進展があります。
これまで経験と勘で行っていた判断や分析を、AIがサポートする時代では、「自分のやり方が絶対ではない」と受け入れる柔軟性が欠かせません。
特に管理職やミドルマネージャーにとっては、“知識よりも思考の柔軟性”こそが、変化を導くリーダーシップの要となっています。

アンラーニングは、単なるスキル習得ではなく、「思考を解きほぐす力」。
学びを重ねるほどに凝り固まった“成功パターン”を一度リセットし、新しい可能性を受け入れる準備を整えることが、次の成長につながります。

リスキリング・リラーニングとの違いと関係性｜“学びの三段構え”で整理する

「アンラーニング」「リラーニング」「リスキリング」。
似た言葉が並ぶなかで、それぞれの違いがわかりにくいと感じる人も多いかもしれません。
この3つは、実は“どれを先に行うか”が重要なポイントです。

まず、アンラーニング（Unlearning）は、古い前提や成功体験を手放すこと。
過去の思考パターンをいったんリセットし、新しい考え方を受け入れるための“余白”をつくります。

次に、リラーニング（Relearning）は、知識やスキルを最新の状態にアップデートすること。
同じ領域でも、時代に合わせて“学び直す”段階です。

そして、リスキリング（Reskilling）は、新しい仕事や環境に対応するためのスキルを新規に習得すること。
たとえば、AIツールの活用方法やデータ分析の基礎などがこれにあたります。

この3つの関係を整理すると、次のようになります。

アンラーニング → リラーニング → リスキリング
「捨てる」→「更新する」→「新しく学ぶ」

多くの企業がリスキリングから着手しがちですが、前提となる思考や価値観が変わっていないままでは、研修内容が浸透しにくく、効果も一時的に終わります。
本当に組織を変えるには、まず“学びを受け入れる土台”を整えるアンラーニングから始めることが重要です。

特に生成AIのように業務プロセスを根本から変える技術では、従来の「効率化＝人の手を減らす」という発想を捨て、「人とAIの協働で生産性を高める」という新しい前提に切り替える必要があります。
つまり、AIを使いこなす前に、AIをどう捉えるかをアンラーニングすることが先決です。

学びの“順番”を間違えると、どれだけ最新の知識を学んでも定着しません。
アンラーニングは、すべての学びの出発点。
古い思考を脱ぎ捨ててこそ、新しいスキルや考え方が本当に根づいていきます。

なぜ今、アンラーニングが注目されているのか｜成功体験が“変化の壁”になる

アンラーニングが注目を集めている背景には、変化のスピードが「経験の価値」を上回る時代になったことがあります。
AIやデジタル技術の進化、働き方の多様化、環境変化の速さ。これらによって「過去の正解が、今の不正解になる」現象があらゆる現場で起きています。

たとえば、かつて営業の成功パターンとされた「訪問回数の多さ」や「根気強い説明」は、オンライン商談やデジタルマーケティングが主流になった今では非効率と見なされることもあります。
それでもなお、「自分のやり方こそ正しい」と信じてしまうのは、人が長年積み重ねてきた成功体験が大きな“心理的資産”だからです。
その資産が重くなるほど、新しい挑戦に踏み出す勇気が持てなくなる――。これが多くの企業が直面している“変化の壁”です。

さらに、AI時代の変化は“過去を否定する”スピードでも進みます。
生成AIが資料を作り、顧客分析を行い、意思決定の支援まで担うようになった今、求められるのは「正しい答えを知っている人」ではなく、「未知の状況に柔軟に対応できる人」です。
つまり、アンラーニングとは“知識の問題”ではなく“思考の柔軟性”を取り戻す営みなのです。

とくに管理職やミドルマネージャーにとって、このテーマは切実です。
組織を支える立場ほど過去の成功体験が多く、「これまで通り」で結果を出してきたため、変化を求められると抵抗が生じやすい。
しかし、変化を拒む上司の存在が、若手の挑戦を阻み、DX推進を停滞させる要因にもなっています。

アンラーニングが求められるのは、個人のためだけではありません。組織が進化を止めないための“文化改革”の起点でもあります。
「成功体験を誇りとして持つこと」と「それに縛られない柔軟性を持つこと」。
この両立こそが、AI時代のリーダーに必要なアンラーニングの姿勢といえるでしょう。

アンラーニングを実践する3つのステップ｜個人と組織で進める「思考の再設計」

アンラーニングの重要性を理解しても、「具体的にどう実践すればいいのか」と悩む人は多いでしょう。
ここでは、個人と組織の両面から取り組める３つのステップを紹介します。

Step1：自分の“思い込み”を認識する

最初のステップは、自分が何を「当たり前」だと考えているかを見つめ直すことです。
たとえば、「この業務は人がやるべき」「若手にはまだ早い」「AIは専門知識がないと使えない」といった思い込みが、変化を妨げているケースは多くあります。
ノートに書き出したり、他者と対話したりすることで、自分の中にある“固定観念”を可視化するのが有効です。
自分を客観的に捉える「メタ認知」の力を高めることが、アンラーニングの第一歩になります。

Step2：異なる視点・データに触れる

次に大切なのは、“自分の世界”を広げることです。
異業種や他部署、あるいはAIのような異なる知性に触れることで、思考の幅が一気に広がります。
たとえば、他社のDX事例を学んだり、ChatGPTのような生成AIに意見を求めてみたりするだけでも、「自分の考え方がいかに限られていたか」に気づけるでしょう。
AIを“正解を出すツール”としてではなく、“自分の思考を問い直す鏡”として使う姿勢こそ、アンラーニング的な活用です。

Step3：小さく実践し、共有する

最後は、学びを「行動」に移し、チームで共有することです。
いきなり大きな改革を目指すのではなく、日常業務の中で「ひとつ手放してみる」「違う方法を試してみる」といった小さな挑戦から始めましょう。
重要なのは、試行錯誤を組織全体で“学びの資産”に変えていくことです。
会議やチャットツールで「うまくいかなかったこと」や「新しい発見」を共有する文化をつくれば、アンラーニングはチームの習慣として定着していきます。

このプロセスを支えるのが、「心理的安全性」です。
失敗を責めるのではなく、試行を称賛する環境こそが、新しい学びを生み出します。

アンラーニングの本質は、“学ばない”ことではなく、“学び直せる自分になる”こと。
固定観念を手放し、他者とつながり、行動を通じて再構築する――この３ステップを回し続けることが、変化を味方につける力を育てます。

アンラーニングが企業変革を支える｜“AI研修”が鍵となる理由

アンラーニングは個人の成長だけでなく、組織文化を再設計するための起点でもあります。
テクノロジーを導入しても成果が出ない企業の多くは、ツールの問題ではなく「人と組織の思考の枠」が変わっていないことが原因です。

たとえば、AIを導入しても現場で活用が進まないケースには次のような構造が見られます。

• 「ミスが怖いからAIに任せられない」
  
• 「AIに頼るのは怠けているようで抵抗がある」
  
• 「上司が従来のやり方を好むため変えづらい」

こうした“心理的ブレーキ”は、AIツールのトレーニングではなく、マインドセットのアンラーニングによってしか取り除けません。
つまり、AIを使いこなす前に「AIをどう捉えるか」を見直すことが、企業変革の第一歩になるのです。

組織のアンラーニングが進むと何が変わるのか

1. 現場の意思決定が速くなる
   → 過去の手順や稟議を疑い、データに基づく判断へ移行。
   
2. 失敗を恐れず試す文化が育つ
   → 小さな実験を繰り返すことで、変化に強い組織体質が生まれる。
   
3. AI活用が定着する
   → 「AIを使わない理由」ではなく「AIをどう活かすか」を議論する風土に変化。

アンラーニングは、「ツール導入の成功率を上げる仕組み」でもあるのです。

企業でアンラーニングを浸透させる5つの仕掛け

アンラーニングは一度きりの研修で完結するものではなく、組織文化として定着させてこそ価値を発揮します。
しかし、「理解はできたが、日常業務に戻ると元に戻ってしまう」という声は少なくありません。
その壁を越えるには、学びを行動に変えるための“仕掛け”が必要です。
ここでは、社内にアンラーニングを根づかせるための５つのポイントを紹介します。

① 経営層が「学び直し宣言」を行う

アンラーニングの浸透は、トップの姿勢から始まります。
「社員に学ばせる」のではなく、「経営陣が率先して古い考えを手放す」姿勢を示すこと。
たとえば、「AIを恐れず試してみよう」「これまでのやり方を見直そう」といったメッセージを発信するだけでも、現場の意識は変わります。
変化に対する“許可”を経営層が出すことが、最も強力な支援になります。

② 現場発信の「やめたことリスト」をつくる

新しいことを始める」よりも、「やめることを決める」ほうが難しいものです。
チームごとに“やめたこと”を共有する仕組みを設けると、アンラーニングが日常業務の中で具体化します。
たとえば、「週報の提出を廃止してAIで自動要約」「紙での稟議を廃止してデジタル承認に統一」など、やめることを称賛する文化をつくることが大切です。

③ 社内SNSやAIチャットで“気づき”を共有する

学びを定着させるには、気づきをリアルタイムで可視化する仕組みが有効です。
社内SNSやAIチャットツールを活用し、「今日の気づき」や「学びを捨てた瞬間」を投稿するルールを設けると、アンラーニングが組織全体に広がります。
“失敗談の共有”が称賛される環境を整えることが、次の挑戦を生み出します。

④ 評価制度に「挑戦と手放し」を組み込む

成果だけでなく、「変化に挑んだこと」や「古いやり方を見直したこと」を評価項目に入れると、行動が継続しやすくなります。
「前例を打破する」ことを評価する仕組みは、アンラーニング文化の土台となります。
これは人事制度の刷新にもつながる重要な観点です。

⑤ 研修と実務をつなぐ“対話の場”を設計する

研修後の振り返りを「報告会」で終わらせるのではなく、現場の課題と結びつけた“対話の場”にすることが鍵です。
AI活用の成功・失敗を共有し、他部署の視点を取り入れることで、アンラーニングが実務へと定着していきます。
SHIFT AIでは、こうした「継続対話型」の学習デザインを取り入れ、受講者同士が学びを更新し続ける仕組みを構築しています。

アンラーニングを文化として根づかせるには、「変化を許容する仕組み」「小さく試す仕組み」「挑戦を称賛する仕組み」の３つが不可欠です。
この循環をつくることが、AI活用の定着と人材の自律的成長を同時に実現します。

まとめ｜“学びを捨てる勇気”が、次の成長をつくる

私たちは日々、「これまでのやり方」や「自分なりの正解」に支えられて働いています。
しかし、その“安心できる型”こそが、変化の時代における最大のリスクです。
AIやテクノロジーが急速に進化する今、求められるのは知識量ではなく、思考を柔軟にアップデートできる力です。

アンラーニングとは、古い常識を否定することではなく、「次の学びを受け入れる準備」を整えること。
手放すことで、新しい視点・新しいチャンスが見えてきます。
そして、それを組織全体に広げていくことが、変化を続けられる企業文化を生み出します。

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単なるツール導入ではなく、社員一人ひとりの思考と行動を変える――。
それが、真のデジタル変革を実現する第一歩です。

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アンラーニングに関するよくある質問（FAQ）