본 연구의 목적은 기업 HRD조직에서 수행한 AI기반 학습추천(Learning Curation) 시스템 구축사례를 분석하여 향후 학습추천 시스템을 구축하려는 HRD조직에게 실무적인 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위해 최근 3년 내 기업 자체적으로 학습추천 시스템을 구축한 총 3개 사례를 선정하여 Learning Platform 구축과정을 분석하였다. 사례분석 결과 학습추천 시스템의 구축은 학습추천 시스템의 필요성 인식, 시스템 개발 및 데이터 구축 로드맵 수립, 학습추천 알고리즘의 개발 및 적용, 학습자/콘텐츠 데이터 수집, 콘텐츠 수급/확보, 학습내용 전달방법 개발, 시스템 개발/운영을 위한 조직지원 확보, 성과분석 등의 단계를 거친 것으로 나타났다. 또한 학습추천 시스템의 구축에는 많은 시간과 자원이 투입되지만, 학습자들의 학습빈도와 만족도가 상승하는 등의 성과가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 토대로 향후 기업 HRD 분야에서 학습추천 시스템을 구축하기 위한 방법을 제안하고 주요 시사점을 논의하였다.The purpose of this study is to provide practical implications for HRD organizations that aim to build learning curation systems in the future, by analyzing a case of AI-based learning recommendation system implemented in a corporate HRD organization. To achieve this, we explored subjects who had built their own learning recommendation systems within the past three years and were willing to share detailed information about the development process through interviews and data sharing. As a result, we selected three cases and investigated the development process and activities of their learning platforms. The case analysis revealed that each case had gone through stages such as recognizing the need for a learning recommendation system, developing a roadmap, developing and applying a recommendation algorithm, collecting learner/content data, securing organizational support for system development and operation, and conducting performance analysis. Furthermore, although building a learning curation system requires significant time and resources, it was found to increase learner engagement and satisfaction. Based on these findings, we propose a method for building learning curation systems in the HRD field and discuss key implications.