アンラーニングとリスキリングの違いとは？AI時代に必要な“学び直し”の新常識を解説

AIやDXの進化が加速するなかで、これまでの「成功体験」が組織の成長を止めてしまうケースが増えています。
業務のデジタル化や生成AIの登場により、求められるスキルや価値観は急速に変化しています。

こうした時代に必要なのは、“新しいことを学ぶ”だけではなく、“古い考えを手放す”こと。
いま注目されている「リスキリング（学び直し）」と並んで、「アンラーニング（学びほぐし）」という考え方が重要視されています。

本記事では、

• アンラーニングとリスキリングの意味の違い
  
• 両者がAI時代の人材育成にどう関係するのか
  
• 組織としてどう取り入れれば成果につながるのか

をわかりやすく整理します。

単なる“知識の上書き”ではなく、
“手放す→学ぶ→定着する”という新しい学びの循環を実現するための第一歩を、一緒に見ていきましょう。

アンラーニングとは？｜過去の成功を“いったん忘れる”学び

「アンラーニング（unlearning）」とは、これまでの成功体験や固定観念、常識を意図的に手放す学びのことです。
一度身についた思考のクセや判断基準を見直し、時代や環境の変化に合わせて自らを“再構築”するプロセスを指します。

AIやDXが急速に進む現在、これまで「正解」だった知識ややり方が、数年で通用しなくなるケースは珍しくありません。
たとえば、報告書作成や会議運営、マネジメント手法など、従来の方法を踏襲することが“非効率の温床”になっている企業も少なくありません。

アンラーニングの目的は、「古いものを否定する」ことではなく、“一度フラットに戻す”ことで新しい考え方やスキルが入る余白をつくることにあります。
長く組織にいる社員ほど、経験が多い分だけ「こうあるべき」という思い込みが強くなりがちです。
そこに変化の波を受け入れる柔軟性を取り戻すことが、次の成長の起点になります。

実際、AIツールの活用や業務の自動化を進める企業では、最初に必要なのは技術教育ではなく「アンラーニング」の段階です。
なぜなら、新しい仕組みを学ぶ前に、“古い前提”を捨てる勇気がなければ変化は定着しないからです。

つまりアンラーニングは、AI時代の人材育成において「リスキリングよりも前に行うべき学び」です。
過去の成功体験に囚われず、変化を受け入れられるマインドを整えること――
それが、組織の変革を本当に動かす第一歩となります。

関連記事：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

リスキリングとは？｜未来の仕事に必要なスキルを“再習得”する

「リスキリング（reskilling）」とは、変化する社会や業務環境に合わせて、新たなスキルを学び直す取り組みのことです。
AIやDXが浸透するいま、仕事の進め方や求められる能力が大きく変化しており、既存のスキルだけでは対応できない場面が増えています。

たとえば、資料作成・データ整理・マーケティングなど、これまで人が手を動かしていた業務の多くはAIツールで自動化できるようになりました。
このとき必要になるのは、AIに仕事を奪われないための“専門知識”ではなく、AIと協働するための新しいスキルセットです。

リスキリングの目的は、単にスキルを増やすことではありません。
重要なのは、「新しい仕事のやり方に自分を適応させる」ことです。
たとえば、

• 生成AIを使って発想や資料作成をスピードアップする
  
• データ分析ツールを活用して、意思決定の質を高める
  
• ノーコードツールで現場が自ら業務改善を進める

といったように、リスキリングは“学びの結果を業務に活かせる状態”を目指します。

また、企業においてリスキリングを成功させる鍵は、「現場課題との接続」と「継続的な定着支援」です。
どんなに優れた研修を受けても、実務の中で活かせなければ意味がありません。
学びを現場に落とし込み、チームで成果を出す仕組みをつくることが、リスキリングの本当のゴールといえます。

AI経営総合研究所が提唱する「生成AI研修」も、このリスキリングの一環です。
AIを活用するスキルを学ぶだけでなく、思考と仕組みを変えることで“学びを行動に変える”支援を行っています。

アンラーニングとリスキリングの違いを整理【比較表付き】

「アンラーニング」と「リスキリング」は、どちらも“学び直し”を意味しますが、その目的とプロセスはまったく異なります。
多くの企業で混同されがちですが、両者の関係を正しく理解することが、AI時代の人材育成を成功させる鍵です。

アンラーニングは、古い思考や価値観を手放すプロセスです。
これまでのやり方を「一度リセット」し、変化に対応できる柔軟なマインドを取り戻すことを目的としています。
一方でリスキリングは、未来に必要なスキルを新しく身につけるプロセスです。
実践的な学びを通して、変化した環境に適応し、成果を生み出すための力を養います。

両者の違いを整理すると、次のようになります。

項目	アンラーニング	リスキリング
意味	古い知識・価値観を捨てる	新しいスキルを学ぶ
アプローチ	“手放す学び”	“習得する学び”
起点	マインド（考え方の変化）	スキル（実務能力の向上）
対象	管理職・ベテラン層	全社員
ゴール	柔軟な思考・変化対応力	即戦力スキルの獲得
成功条件	心理的安全性・対話	現場課題との接続

このように、アンラーニングとリスキリングは“どちらかを選ぶ”ものではなく、“順序をもってつなげる”ものです。
アンラーニングによって古い前提を手放し、リスキリングによって新しい知識を積み重ねる――
この循環を組織の文化として定着させることで、変化に強い人材が育ちます。

つまり、AI時代の学び直しは「リスキリングだけでは不十分」。
まず“アンラーニング”によって、学ぶための土台を整えることが最重要なのです。

アンラーニングとリスキリングを組み合わせるメリット｜順序が変革を生む

アンラーニングとリスキリングは、どちらか一方だけでは成果を生み出せません。
この2つを「順序立てて」組み合わせることで、組織に本質的な変化を起こすことができます。

まずアンラーニングによって、過去の成功体験や固定観念を手放すことで、学びの“土台”を整えます。
この段階を経ることで、社員は「新しいスキルを受け入れる準備」が整い、リスキリングが効果的に機能します。
一方で、リスキリングから先に取り組むと、旧来の考え方や業務慣習に引きずられ、学びが形だけに終わってしまうリスクがあります。

さらに両者を循環させることで、学びが単発のイベントではなく“文化”として定着します。
アンラーニング→リスキリング→実践→再学習というサイクルが回り始めると、組織全体の変化対応力が高まり、「学びが止まらない組織」 へと進化します。

AI時代に求められるのは“アンラーニング→リスキリング”の循環

AIやDXの導入が進む今、企業が陥りがちな課題は「ツールを入れたのに成果が出ない」という状況です。
その多くは、技術や知識の問題ではなく、“人の考え方が変わっていない”ことが原因です。

たとえば、生成AIを導入しても「使うのが怖い」「時間がない」といった心理的な抵抗が残っていれば、
どんなに優れた仕組みを整えても活用は進みません。
ここに必要なのが、まず古い思考や慣習を見直すアンラーニングです。

アンラーニングによって固定観念を手放すと、新しい知識を吸収する準備が整います。
この状態で行うリスキリングは、単なるスキル研修ではなく、“行動を変える学び”として定着しやすくなります。

AI時代に成果を出している企業の多くは、この「アンラーニング→リスキリング→実践」の流れを仕組みとして回しています。
つまり、変化に強い組織とは、学びが一度きりではなく、循環している組織です。

この循環を生み出すためのポイントは次の3つです。

1. 経営層が方向性を明確に示す（なぜ学び直すのかを共有）
   
2. 管理職が学び直しのロールモデルになる（上から変わる）
   
3. 現場が学んだ内容をすぐ実践・改善できる環境を整える

このサイクルが機能すれば、組織全体が「学び続ける文化」を持つようになります。
AI導入やDX推進は、ツールを使うことではなく、学びを継続できる仕組みをつくることから始まります。

企業が取り組むべき「アンラーニング×リスキリング」研修設計のポイント

アンラーニングとリスキリングは、単発で実施しても成果は出にくいものです。
重要なのは、両者をセットで設計し、段階的に学びを定着させる仕組みをつくることです。

そのためには、対象層ごとに学びの目的を明確に分ける必要があります。

1. 経営層：組織変革の方向性を示す

まず経営層が「なぜ学び直すのか」を自ら理解し、明確なビジョンを持って発信することが欠かせません。
AIやDX導入の狙いが“効率化”にとどまると、現場は動きません。
経営層こそアンラーニングを通じて「組織のあり方そのものを見直す視点」を持つことが重要です。

2. 管理職層：マインド変革のロールモデルになる

管理職は、部下の行動変化を促す立場にあります。
そのため、まずは自分自身がアンラーニングを実践し、「自分も学び直している」と示すことが求められます。
この姿勢がチームに心理的安全性を生み、リスキリングを進める土台になります。

具体的には、管理職研修で「固定観念の可視化」や「AI活用によるマネジメント改善」をテーマに取り入れることで、
チーム全体の意識変革が進みやすくなります。

3. 一般社員：業務課題に直結するスキルを身につける

現場社員には、AIやデジタルを「使える状態」にするリスキリングが必要です。
ただし、ここでも“学ばせっぱなし”では意味がありません。
自分の業務にどう活かせるかを実感できるように、現場課題に即した研修内容を設計することが重要です。

生成AIの活用、データ整理の自動化、プレゼン資料作成の効率化など、小さな成功体験を積み重ねることで、学びは定着していきます。

4. 成果を出す研修設計の3ステップ

AI経営総合研究所が提唱する研修設計では、学びを定着させるために次の3つの流れを重視しています。

1. 目的の可視化（Why）
   なぜ今アンラーニング・リスキリングが必要なのかを明確にし、参加者に共有する。
   
2. スキル定義（What）
   自社の業務に必要なスキル・知識を具体化し、優先順位をつける。
   
3. 仕組み化（How）
   研修で終わらせず、実務で使う機会・フィードバックを組み込む。

この3ステップを回すことで、学びが“研修イベント”から“組織文化”へと変わります。

5. 導入前チェックリスト（例）

• 経営層と現場の目的認識にズレがないか
  
• 管理職が「学び直す姿勢」を示せているか
  
• 研修後の活用支援（メンター・定例共有会など）があるか
  
• 成果を定量的に測定できるKPIを設定しているか

これらを整理したうえで、アンラーニングとリスキリングを“組織変革のサイクル”として運用することが成功のポイントです。

まとめ｜学び直しの第一歩は「手放すこと」から

アンラーニングとリスキリングは、どちらか一方だけでは成り立ちません。
変化が激しいAI時代においては、“手放す学び”と“習得する学び”を繰り返すことが、成長し続ける組織をつくります。

アンラーニングで古い思考をリセットし、リスキリングで新しいスキルを身につける。
この循環が定着したとき、社員一人ひとりが自ら変化を起こし、学びが文化として根づきます。

生成AIの登場によって、私たちの働き方は根本から変わりつつあります。
だからこそ、企業が取り組むべき“学び直し”は、ツール導入ではなく人の思考を変えることから。

学びを止めない組織づくりの第一歩は、「手放す勇気」から始まります。

経営層・管理職・現場のそれぞれが、AIを活かす思考とスキルを身につけ、「変化を学びに変える組織」へと進化していきましょう。

アンラーニングとリスキリングに関するよくある質問（FAQ）