研修効果測定、正しく行われていますか?

新しい時代のラーニングプラットフォーム、UMU(ユーム)を提供するユームテクノロジージャパンです。

今回お話するのは「研修効果測定」。一筋縄ではいかないテーマですよね。集合研修一辺倒だったひと昔前と違い、今は研修形態が多様化しますます効果測定が難しくなってきました。しかし複雑化する学びのシーンにおいては今まで以上に厳しく学びの内容を精査し、その効果を測ることが必要になってきます。そこで今回は「正しく研修効果測定を行うためのヒント」をいくつかご紹介したいと思います。

 

研修効果測定のニーズは高まっている

企業にとって、そして研修担当者にとって、研修効果測定を正しく行うことは永遠の課題です。「良い研修を提供できた!」と思っていたとしても、果たしてそれが行動変容に繋がっているのか、さらには成果としての売り上げ向上が実現されたのかどうかはわかりません。それらを知るためには効果測定を正しく行う必要があり、研修担当者は長期的に社員をフォローしなくてはならないのです。

この研修効果測定ですが、ここ数年でニーズが高まっていることも事実です。その社会的背景としては以下のようになります。

1、研修のオンライン化による研修内容の見直し

2、働き方改革による社員のリモート化、それに伴う管理の問題

3、ジョブ型雇用への移行

1に関しては、言うまでもなくコロナの影響によるものです。研修はもとより、業務という業務が極限までオンライン化されていく中で、これまで当たり前のように踏襲されてきた仕事のあり方/やり方が見直されるようになりました。企業の中には研修内容が数十年変わっていないというというところもあり、オンライン化への移行に伴い抜本的な改革がされたというわけです。これまでの研修、これからの研修、どちらを考えるにあたっても研修効果測定は避けて通れないプロセスということなのでしょう。

2は政治的背景とコロナの影響のどちらもあるでしょう。コロナ以前から「働き方改革」において労働時間の削減や在宅勤務の推進などは言われていましたが、これほど急速に変化が起こると至る所にしわ寄せがきます。企業内教育はその際たる例です。まず、労働時間の削減ということで業務内容の見直しが細かく行われました。その行為のひとつひとつに時間と経費を充当させるだけの価値があるかどうかを厳しく精査します。企業研修もその対象です。そう、研修効果測定の結果次第では、企業研修自体の存続が難しくなってくるということです。

3の「ジョブ型雇用」とは、従業員に対して労働時間ではなく成果で評価する雇用システムのことを言います。人材の個性や能力を生かして成果に対して報酬が支払われるので、これまでの雇用システムとはわけが違います。そして、この「ジョブ型雇用」では人材のバリエーションが豊富になるので、誰に対しても効果を発揮するという研修が成立しなくなってきます。効果測定をするのであれば、研修の種類を細分化し個別にカスタマイズするくらいでなくてはならないのかもしれません。そして研修の多様化に付随して、効果測定もまた多様な手法を用意すべきなのです。

「その研修、本当に意味があるの?」と問われる時代になってきました。研修担当者は自信を持って「はい、このような効果があります!」と答える準備をしておく必要がありそうですね。

 

研修の限界と研修効果測定の限界

研修効果を考える際に、必ずといっていいほど登場する「カークパトリックの4段階評価法」。図を見てもわかるように、研修効果は4段階に分かれていますが、ほとんどの企業がLevel2までしか測定していない(測定できない)というのも共通の理解です。この限界について次項でもう少し掘り下げて考えてみましょう。

研修効果測定はなぜ難しいのか?

研修効果測定は研修担当者にとって悩みの多い問題です。研修効果を測定することの重要性・必然性については理解しているものの、それらを可視化さらには数値化するにあたっては考慮すべき要素が多すぎるというのも効果測定が難しい理由でしょう。なぜ難しいのか…大きくは以下の3点に集約されるかと思います。

・ビジネスへのインパクトは研修以外に仕事内容や職場環境など複数の要因に左右される

・学んだことが実際にできるようになり成果につながるまでには時間がかかる

・能力開発課題は人それぞれであり一律に効果のある研修プログラム設計は難しい

研修効果測定は、ある意味その人の“丸ごと”を評価するようなものなので、複雑でデリケートで時間のかかる作業です。かといって端からあきらめていいというものでもありません。ひとつひとつを紐解き、適切な解決方法を探ることが正確な研修効果測定への一歩となります。何をどこまで測るか、何のために測るか、それらを今一度見直すところから始める必要があるのではないでしょうか。

 

研修の設計の良し悪しが研修効果測定にも影響する

研修の設計の良し悪しは、研修効果測定にも大きく影響します。これまでも述べたように、研修効果はそのレベルが上がるほど実務に直結したところに表れるものであり、逆にいうと研修自体もそのレベルにアプローチしたものでなくてはなりません。インプットだけの学びは理解度は測れますが、行動変容や成果/結果まではわからないということです。下図に即してお話すると、ほとんどの研修効果測定は【A】の研修受講による知識/スキル習得を測るものに留まっていますが、研修内容次第では少なくとも【B】の行動指標(KPI)向上につながるマインド変化/行動変容までは測定可能です。つまり、研修自体が【B】を満たしている必要があるということです。それが双方向性を取り入れたアウトプット型の学びであることは、言うまでもないですね。

 

効果測定を意識したUMUによる学習コース設計

UMUは学びのプラットフォームであり、研修効果測定のためのツールではありません。しかしUMUで学びを設計するときに、その目的から逆算して組み立てていくことによって、測定効果を得やすい学びにすることはできます。具体的には以下のような手順で設計していきます。


UMUの学びとは

UMUの学びは研修効果測定にもその特徴を発揮します。

研修効果を高めるためには、学んだことをアウトプットし続け、それに対して適切なフィードバック&コーチングを受けることが大事です。オンライン化によってこれらの機会は格段に増しました。私たちは研修をイベントではなく、行動変容に至るまで継続的に行われるプロセスだと考えています。インプットとアウトプットを繰り返し、それに対しての反応も得続けることができる。これがプロセスとしての学びです。学習→反復練習&フィードバック→実践を1サイクルとし、これを繰り返すことによって学びは最大化されるのです。

 

ラーニングサークル

プロセスとしての学びの一例として、AI機能についてご紹介します。プロセスとしての学びでUMUは優れた性能を発揮します。フィードバック&コーチングに関してはそれが先輩や上司からのものだけではなく、UMUを利用するとAIによるフィードバック&コーチングも可能です。例えば受講者が画面に向かってロールプレイングをしたら、それをAI機能が「表情」「音声」「ジェスチャー」などの項目ごとにジャッジし、「流暢に喋れてますね」などのコメントと共にレーダーチャートを出してくれます。AIで自己練習を一通り行った後は動画機能を使います。自分のロールプレイを動画にアップして先輩からのフィードバックをもらいます。さらには録画機能を活用して、自分のロールプレイを何度も見て復習することや、他人のロールプレイを見て参考にすることもできます。講師×受講者だけではなく、受講者×受講者の関係も生まれるわけですね。

 

AI機能

 

さらに、UMUは研修の質を高めるだけでは不十分だと考え、その事前・事後へもアプローチし学びを確実に定着させます。前述にもあるように、かの有名な「70:20:10の法則」に従うと、企業における学びも10%の研修部分だけではなく、20%の薫陶と70%の経験の部分にもアプローチしていく必要があるということです。UMUはまさにここに着眼して、ダイレクトにアプローチをしているプラットフォームです。UMUの学びは否応なく実務の中にも浸透し、もしかしたらそれが学びだと気付かないくらいに自然に日常の中に溶け込んでいるかもしれません。

 

UMUの学びはこれまで効果測定が難しいと言われていた領域にまでアプローチしています。研修効果測定のレベルと上げることは、研修自体のレベルを上げることでもあるのではないでしょうか。

 

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