紙の履歴書は、もうすぐ終わる。延べ1.2億人が学んだネットラーニングの創業者が、AIに読ませる「学びの証明」を配る理由

就職や転職のとき、私たちはいまも、自分で書いた履歴書を出しています。

どの学校を出て、どの会社に何年いたか。資格の欄には、取った資格を自分で書き込む。書かれているのは所属の記録と自己申告で、それを人事の担当者が一枚ずつ読みます。考えてみると、紙がPDFになったくらいで、仕組みは何十年も変わっていません。

ところが、その履歴書を読む側は、ここ1年で大きく変わりました。

世界最大級のビジネスSNSのLinkedInは2026年9月、候補者を探し、事前の聞き取りまでこなすAIの採用エージェントを、2万社以上が使っていると発表しました。同社によると、採用担当者は目を通すプロフィールを83%減らしても、条件に合う候補者を見つけられるようになったといいます。履歴書の最初の読み手は、もう人ではなくなり始めているんです。

読む側の悩みも、深くなっています。同じ発表で紹介された米国の調査では、採用担当者の39%が、いちばんの悩みを「候補者やそのスキルが本物かどうか分からないこと」と答えています。生成AIを使えば、誰でも整った自己PRが書ける。きれいな文章ほど、信じていいのか分からない時代です。

そこで動き出しているのが、「確かめられたスキル」を証明する仕組みです。AIのClaudeを開発するAnthropicは2026年10月、企業の現場でAIを動かす技術者を2027年末までに1万人育てる計画を発表し、実技の試験に合格した人にバッジを出す仕組みにしました。国も動いています。デジタル庁は、国家資格をスマホで示せる「デジタル資格者証」を、2026年3月までに介護福祉士や税理士など21の資格で始め、2026年度には医師や看護師など28の資格に広げる予定です。

AIが読み、AIが選ぶ時代に、学んだことをどう証明するか。その答えとして世界で広がっているのが、オープンバッジです。講座を修了した、試験に合格した、といった学びの証明を、改ざんできないデジタルのデータにして本人に渡す。国際的な標準規格に沿って作られているので、どこで受け取ったバッジも1か所に集めて持ち歩けます。教育技術の標準化団体1EdTechの調査では、世界の発行数は2022年の7,470万個から、2025年には3億2,040万個まで増えました。3年で4倍以上です。

日本でこのオープンバッジを広げてきたのが、ネットラーニンググループです。

ネットラーニングは1998年に東京で生まれた、eラーニング（インターネットを使った学習）の会社です。サービスを始めたのは2000年4月。それから26年のあいだに、同社の2026年9月末の累計で、学んだ人は延べ1億2,142万人、導入した企業・団体は7,665社、作った講座は1万7,859講座に積み上がりました。2025年度の講座の平均修了率は、91.2%にのぼります。国内のeラーニング市場は、2025年度に約3,924億円になる見込みです。その市場を、ほぼ最初の年から作ってきた会社です。

会社で受けた研修の講座、大学で受け取ったデジタルの修了証。気づかないうちに、ネットラーニングの仕組みに触れている方も多いはずです。オープンバッジは東京大学や早稲田大学、トヨタ自動車やNTTドコモなどに導入されていて、2026年3月時点で国立大学法人の半数以上を含む158以上の大学が使っています。

そして今回、なんとネットラーニンググループの創業者、岸田徹さんに、直接お話を伺えることになりました！

取材で返ってきた答えを、先に挙げておきます。

• 2000年、約200社のうち1社だけが「学習の記録」に賭けた
  ほかの会社が「いつでもどこでも学べる」と売るなか、学びの過程が見えることに価値を置いた。それが修了率9割と、延べ1億人超の学びにつながった。
• 履歴書の4つの前提が、すべて変わる
  紙、自己申告、所属の記録、人が読む。これが、デジタル、第三者の証明、スキルの記録、AIが読む、に置き換わっていく。
• 一斉に配るeラーニングは、消えていく
  作ってきた本人が言い切る。次の中心は、一人ひとりが学びの記録をためる「データの財布」。
• 勝負はスピード
  この春から市場の反響が変わり、営業が追いつかないほど。アジア全域で、最初の一社になれるかどうかの時期に来ている。

WHO IS

岸田 徹Toru Kishida

株式会社ネットラーニングホールディングス代表取締役 取締役会議長（Founder）

「学びは、他人からはブラックボックスで、自分にとっては孤独。ネットを通せば、それを根本から変えられるんです」── 岸田徹（本記事の取材より）

1. 1998ネットラーニングを創業1月、東京でeラーニングの会社を立ち上げる
2. 2000eラーニングのサービスを開始4月、社長としてインターネットで学ぶサービスを始める
3. 2010ネットラーニングホールディングスを設立グループの持株会社として、事業を束ねる
4. 2019〜オープンバッジ・ネットワーク 代表理事 理事長オープンバッジの普及と品質の保証を担う財団を率いる
5. NOWネットラーニングHD 代表取締役 取締役会議長グループの創業者（Founder）。日本1EdTech協会の副理事長も務める

1998年にネットラーニングを創業し、2000年4月に社長としてインターネットで学ぶサービスを始めました。そのときの見込みは、初年度の受講生2万人。それがいまでは延べ1億2,000万人を超えます。現在はネットラーニングホールディングスの代表取締役 取締役会議長（Founder）として、グループの方向を決める立場にあります。2019年に設立された一般財団法人オープンバッジ・ネットワークでは代表理事 理事長を務め、教育技術の標準化団体の日本支部、日本1EdTech協会の副理事長としても、学びの証明の仕組みづくりに関わっています。

2000年は、「eラーニング元年」とも呼ばれた年なんです。私たちは、その市場を作ってきたという面もあります。

サービスを始めたとき、eラーニングの会社はすでに200社くらいありました。いまは2,000社くらいあると思います。で、その中で、私たちだけが他社と考え方がかなり違ったんですね。

「eラーニングとは何ですか」と聞かれたとき、私たち以外のすべての会社は、「いつでも、どこでも学べる、たいへん便利な学習です。場所と時間の制約を受けません」と答えていました。199社がそう言っていたんです。

ネットラーニングだけが違った。もちろん便利にはなります。でも、便利になるだけではなくて、学びが根本的に変わる。なぜなら、学習の履歴を取ることができるからです。

人類の歴史の中で、「教える」ことは、産業社会で学校が生まれて、すごく発展しました。ところが「学ぶ」ことのほうは、他人からはブラックボックスで、自分にとっては孤独。これはまったく変わっていなかったんですよね。

eラーニングなら、学びのプロセスが見えるようになります。どこでつまずいたのか。どんなスピードで、どんなふうに学習したのか。だからサポートもできるし、学びを設計することもできる。学びが根本から変わるんです。これが私たちの考えでした。

表れました。他社の場合は、お客さんの企業の中にサーバーを置いて、そこにeラーニングの講座を載せて、「自由に使ってください」。学習の履歴には関心がないから、取っていないんです。だからIDも使い回しで、同じIDをみんなで使って「同時アクセスは何十人まで」というような売り方でした。企業の中に置くサーバーと講座をセットにして、売って歩いたんですね。

ネットラーニングだけは、学習の履歴に価値があると考えました。だから、私たちのサーバーにつなぎっぱなしで学習してください、と。2000年はダイヤルアップ（電話回線でつなぐ方式）なので、通信に1分20円とかかかった時代です。それでも、つなぎっぱなしで学んでくださいとお願いしました。

結果どうなったか。他社の講座は、結局、誰も使わなかったんです。一方、私たちは修了率が90%。ラーニングセンターという組織があって、人がしっかりサポートもする。値段を比べても、使われないものほど高いものはないですから。私たちは、あっという間に最大手になっていきました。

根本の考え方が違ったんです。他社は物売りで、私たちはサービスとして学びを提供して、結果に責任を持つ。他社は売ったらおしまいなので、契約が終わり。私たちは、契約がスタートなんです。その結果として、延べ1億2,000万人以上が受講するポジションを獲得してきました。

いま私たちは、「第二創業」と呼んでいる段階にいます。人材を育てるだけでなく、活用するところまでを守備範囲に入れていきます、と。それがオープンバッジなんですね。

オープンバッジを通して、「この人はこんなスキルを持っている」「こんなことを学習した」ということが証明されていきます。私たちがオープンバッジに取り組み始めて、7年ほどになります。

オープンバッジは、世界標準の規格に従って発行されています。だから、どの団体から発行されたオープンバッジでも、受け取った人の「ウォレット（財布）」に持ってくることができるんです。それで「オープン」バッジと呼ばれています。

それまでも、学びを証明するデジタルバッジは、実はたくさんあったんです。だけど、それぞれ独自の仕様なので、その仕組みの中でしか使えなかった。それがオープンバッジになった途端に、爆発的に伸びたんですね。

世界ではいま、3億個を超えるオープンバッジが発行されています。ほとんどすべての大学と、主な企業のほとんどすべてが活用している。ごく一般的に使われているものなんです。

日本では、私たちが発行したオープンバッジが300万個を超えて、発行する団体も1,050くらい。バッジの種類も、2万数千種類になってきました。大学で言えばいま170大学くらいで、国立大学では55%以上。1学年5,000人以上の大規模な大学も、半分以上がすでに導入しています。企業も、トヨタさんや旭化成さんをはじめとして、代表的な企業がどんどん活用してくださっている。導入に勢いが出てきている状況です。

韓国は大学が400くらいあるんですが、すでに7割ほどの大学が私たちのオープンバッジを使っています。いずれ、全大学にまで及ぶのかなと思っています。

履歴書というのは、いまは紙ですよね。それから、自己申告です。3つ目に、所属の記録でしかない。どの大学にいました、どの企業に何年から何年までいました、と。そして4つ目に、読むのは人です。

これが、これからまったく変わるんですね。まず、紙ではなくデジタルになる。自己申告ではなく、「この人はこれをスキルとして身につけている」と、誰かがしっかり証明するようになる。

それを読むのは、AIなんですよね。

オープンバッジには、メタデータといって、この人がどんなふうに学習して、何時間学習して、どんなスキルを身につけたのか、裏に詳しく情報が入っています。AIは、それを全部読むんです。すると、5つのオープンバッジを持っているこの人のスキルセットが見えて、求人する側から「この人を採りたい」と見つけてもらえるようになる。

紙の履歴書を人が読むなら、何枚読めるか分かりません。でもAIエージェントは、世界中に読みに行っちゃうわけです。その中から最適な人を選んでくる。

ですから、これからは間違いなく紙の履歴書は終わって、オープンバッジをベースにしたデジタル履歴書の時代に入っていきます。

学んだことが証明されて、見つけてもらえる。そのことが、学ぶ動機にもつながるんですね。だから、人材育成の側にもまた跳ね返ってくる。

私たちは人材の活用という分野でこれをしっかり展開して、これまでやってきた人材育成の柱に、もう一本の柱を加えようとしています。育成と活用を統合したサービスへ、いま発展させようとしているところです。

大きく変わります。これまでの教育や学びは、全体として「知識ベース」なんです。

産業社会には、質の高い労働力が必要でした。同じように力のある人たちを、たくさん育てましょう、ということだったんですよね。ところがいまは、一人ひとりが違うスキルを必要とする時代に入ってきた。組織が職務型（ジョブ型）に変わってきていることもあります。そしてAIによって、知識の意味も変わってきた。

これから必要なのは、実行力を持った人。もう一歩進めて、実現力がある人です。そういう人を、一人ひとりに応じてどう育てるか。AIを使った人材育成を、私たちは「ダイナミックラーニング」と呼んでいます。

たとえば、一斉配信型のeラーニングは消えていくでしょうね。学習管理システム（LMS）も、講座を配るためのプラットフォームではなくなっていくでしょう。

それを実現できるのが、オープンバッジのウォレットだと考えています。

オープンバッジのウォレットは、W3Cの規格に沿った、デジタルの身分証や証明書を入れておける次世代の財布の一種で、今後一般的に使われていくものです。そこに、いろいろな学習の記録や、何かをやった記録をためていく。個人の記録をしまっておく「レコードストア」になっていくんです。学生証も、そうですね。その人の属性だけではなくて、実際に学んできたことも入ってくる。

コンセプトとしては、デジタルツインです。その人の活動や学びを、デジタルとして記録していく場でもある。

これから広がる「パーソナルAIエージェント」（一人ひとりに付くAIの秘書）で大事になるのは、実は個人のデータをどう活用していくかなんです。一人ひとりが、自分のデータは自分で管理する。自分の権限のもとに置いて、自分で活用する。ウォレットは、パーソナルAIエージェントの時代のプラットフォームにもなっていきます。

産業社会が、学校を生み出したんですよね。たぶん、産業社会が生まれたときと同じか、それ以上の変化が起きます。

産業社会では、物理的な世界で自動化が起きました。織物を織る機械が自動になると、「この機械を10台買って、10人雇おう」と考える人が出てきて、会社も工場も生まれた。物理的な世界の自動化が、産業社会を生み出したんです。いま、知的な世界の自動化が始まろうとしている。

知的な世界には物理的な制約がないので、スピードにも量にも制限がありません。だから産業社会以上に、とんでもないことが起きるかもしれない。時間の概念も、相当変わると思います。産業社会では、時間に利子がついたり、減価償却という考え方があったりして、企業活動の根本が時間で動いてきました。場所もそう。工場は、決まった時間に1か所に集まらないと仕事ができない。でもAI時代は、ちょっと違ってくるかもしれません。

自動運転で考えてみましょう。スマホで呼べば車が来て、降りれば勝手に帰っていく。そういう時代には、社会に必要な車は20分の1になるとも言われています。

もし人型ロボットが一般化すれば、人型ロボットに車を運転してもらえばいいんですよね。それなら今の車のままでいい。中古車でもいい。いまの社会のしくみは変わらずに、自動化が進むことになります。

でも実際は、人型ロボットが運転するのではなく、車のほうが変わるんです。ハンドルがなくなる。お店も、レジにロボットが立つのではなく、レジがなくなる。お店全体がロボットのようになっていくんです。

いま、みんなAIエージェントを人と考えすぎているんです。部下とか、同僚とか、上司とか。AIはチャットから始まりましたよね。ChatGPTがチャットという画面を考えたのは天才的で、大成功でした。だからその延長で、AIを人のように捉えて使おうとしている。でも、これは過渡期です。話しかけないとAIが動かない時代は、もうすぐ終わる。人の代わりではなくて、仕事のプロセスそのものがまったく違うものになるんです。

やっぱり、人間の知力が問われていると思います。

私は、知には5つの段階があると思っているんです。いちばん下がデータ。その上が情報で、データが少し意味を持ったもの。さらに上が知識。その上が、方法論を持った学問、科学。そしていちばん上が哲学です。バラバラだったデータが、すごい価値を持つ時代に入ってしまった。いまのAIは、知識の段階に入っています。

情報は、知識がないと意味がないんです。たとえば「日本銀行が金利を0.25%上げました」。これは情報なんですね。知識がなければ、ただ0.25%上げた、というだけになってしまう。

しかも、いまの知識のレベルは、まだ部分的です。その上に、資本主義とは何かといった体系的な知識、方法論を持った学問があって、さらにその上に哲学がある。人間は、その学問や哲学の段階にいるのかなと思うんです。一人ひとりが、どういう人生観、世界観、価値基準を持つか、ということですね。

まず、ビジネスモデルを正しく理解しなければいけないと思っています。2010年ごろから、プラットフォームビジネスが生まれてきました。世界のトップ企業は、全部プラットフォームビジネスなんですね。そして、その勝負を分けるのはスピードです。

iPhoneが出てきたとき、BlackBerryという素晴らしい携帯電話があって、シェアを6割くらい持っていたんです。BlackBerryの人たちは、負けるはずがないと思った。ところが数年で、シェアは数%まで落ちて、完敗してしまう。

これは、携帯電話どうしの戦いではなかったからなんです。BlackBerryは携帯電話で、iPhoneはプラットフォームだった。その上で、100万ものアプリが動いている。Googleも、Facebookも、Airbnbも、Uberも、全部プラットフォームビジネスです。日本には、ほとんどないんですよね。

これまでの企業は、自分たちの中で価値を生み出して、その価値をお客さんに届ける。プラットフォームは違います。プラットフォームの上で、お客さんどうしが価値を生み出していく。Airbnbはホテルを建てる必要がないし、Uberは自分で車を持たなくていい。だから、ものすごいスピードで成長して、世界最大のホテルチェーンより多くの部屋を持つようになる。

その代わり、競争は激しいんです。みんなが殺到するけれど、成功するのは万に一つくらい。ナンバーワンではなく、オンリーワンのビジネスなんですね。そういう構造の中で、私たちは日本だけでなく、アジアでオープンバッジのオンリーワンになろうとしています。

そうです。プラットフォームビジネスは、立ち上げがいちばん難しい。数が少ないと価値がないんです。お客さんがいても、タクシーの運転手がいない。運転手がいても、お客さんがいない。両方を合わせて育てていかなければいけない、生き物の生態系のようなビジネスモデルで、しかもスピードが問われる。数があるレベルに達すると、一気にブレイクするんです。

いま私たちは、そのブレイクに近いところまで来たかなと思っています。特にこの春から、市場の反響がまったく違うのを感じています。

もう、私たちの営業が、皆さんからのお声に応えるのに間に合わないんです。そういうときが来るだろうとは予想していたんですけれど、市場の拡大に組織が追いつくのに、必死にならなければいけない。

Facebookが爆発的にユーザーを増やしていった頃の話を読むと、夏休みが終わるのが怖かったそうなんですよね。休みが終わった瞬間に学生がみんなアクセスしてきて、耐えられるだろうか、と。

プラットフォームは、最初に始めたところが逃げ切る可能性が強い。だから、アジア全域で、一刻も早く各国でサービスを始めていきたいんです。いま4つか5つくらいの国で、試験的に、あるいは一定の発行を始めています。これを10か国、20か国に増やしていきたいと思っています。

答えも抽象的になるかもしれませんが、やっぱり自分がどう生きるか、ですね。

基礎的な知識。歴史とか、いろいろな哲学者たちがどう考えてきたのかとか。あるいは芸術とか。そういうところが、これからすごく大切になるのかなと思っています。人間力、ですよね。

で、私はもう一つ戻って、生命力だとも思うんです。私たちは生き物であり、動物であり、人間です。生きる力、この人生を本当に楽しむこと。自然と一緒に生きて、パワーを持つこと。私は八丈島に住んでいるんですけど、一人ひとりが本当に生命力を持って、それをベースに人間力を持って生きてほしい。生きるってことですよね。

AIの話を1時間伺って、最後に返ってきた答えが「生命力」でした。

2000年に199社がしていたのは、講座とサーバーを売る商売でした。売った瞬間に関係が終わるので、学習の記録は手元に残りません。ネットラーニングだけが、つなぎっぱなしにしてもらうことで、使われるほど学習の記録がたまる仕組みを選んだ。

記録がたまると、つまずく場所が分かり、人が支えられる。支えると修了率が上がり、また記録がたまる。いまの言葉で言えば、データがたまるほどサービスがよくなる循環です。岸田さんは取材の中で「データはたまるほど価値が上がる」とも話していました。それを、通信料が1分20円の時代にやっていた。AI企業がこぞって「使われるほど賢くなる仕組み」を競ういま見ると、26年早かったデータビジネスに見えます。

私たちがAIとデータの仕事でいつも気にしているのは、AIに渡すデータに「文脈」がついているかどうかです。誰が、いつ、どんな基準で作ったデータなのか。それが分からない文章は、AIにとって、読めても信じていいか判断できない材料になります。

自己申告の履歴書は、まさにその状態です。「Pythonが使えます」と書いてあっても、誰がそれを確かめたのかは書いていない。オープンバッジは逆で、発行した団体、合格の基準、学習時間が中に入っていて、改ざんされていないことも確かめられる。AIが人を探す時代の「信用できる文脈つきのデータ」なんです。AIエージェントが世界中の候補者を読みに行くようになるほど、この差は大きくなると思います。

最後に、取材中ずっと気になっていた点です。オープンバッジは規格が公開されていて、どこで受け取ったバッジも同じ財布に入る。つまり、利用者がほかの発行サービスに移るのも簡単です。それでなぜ「オンリーワン」を狙えるのか。

答えは、バッジを出す側の網だと思います。国立大学の半数以上、トヨタ自動車やNTTドコモ、韓国の大学。学ぶ場（LearningSpace）と、証明を出す場（オープンバッジ）、品質を保証する財団が、一つのグループにそろっている。規格はオープンでも、発行する側のつながりは簡単にはまねできない。岸田さんが「スピード」を繰り返したのは、このつながりを広げきるまでの時間との勝負だからでしょう。この春からの反響の変化は、その網が、利用者を呼ぶ側に回り始めた合図なのかもしれません。

eラーニングとは何か。2000年に、ほとんどの会社が「便利さ」と答えた問いに、岸田さんは「学びが見えること」と答えました。26年たったいま、その答えは、学んだことを証明して持ち歩き、AIに読んでもらう、というところまで来ています。

その先に見えているのは、学びの記録が、一人ひとりの財布にたまっていく社会です。国内では国立大学の半数以上がオープンバッジを使い、学生証そのものをデジタルの財布にする大学も現れました。学研グループの研修会社は、国を越えて働く人の検定に使い始めています。アジアでは、日本と韓国に続いて、5つの国と地域で発行の準備が進み、バングラデシュでは初めてのバッジが出ました。世界の発行数は、3年で4倍を超えています。

ここから先、注目したいところは立場によって違います。

• 学生の方
  講座や資格で受け取ったバッジは、捨てずに一つの財布にためておく。それが、AIが読む履歴書の材料になります。そして岸田さんの言う通り、歴史や哲学、芸術にも時間を使う。AIが知識を引き受けるほど、その上の段階が問われるからです。
• 人事や研修の担当の方
  「何を学ばせたか」より、「学んだことを、どう証明して、どう活かすか」まで設計する。会社が伸ばしたいスキルを決めて、学びと結びつける仕組みは、すでに製品になり始めています。
• エンジニアやデータの仕事の方
  検証可能な資格情報（VC）と、個人が自分のデータを管理する財布は、パーソナルAIエージェントの土台になる技術です。AIに「信用できる文脈」を渡す設計は、採用の外でも同じように問われていきます。

学びは、ずっと他人からはブラックボックスで、自分にとっては孤独でした。 その箱を開けることに26年かけてきた会社が、いま、開けた中身を一人ひとりの手に返そうとしています。紙の履歴書が終わる日は、思っているより近いのかもしれません。