生成AI研修は増えているのに、成果が出ない理由──理解度データが示す「教育設計」の欠如

はじめに

前々回、前回の特別回では、経営理論とデータの両面から、AIと教育投資の関係を見てきました。今回は、企業の生成AI研修の「実態」を示す2つの調査データから、多くの企業が直面している課題を整理します。

ひとつは、企業のAI導入率とリテラシー課題に関する調査です。もうひとつは、企業の生成AI研修における理解度把握の実態に関する調査です。この2つを重ねると、「AI導入は進んでいるのに、研修の効果測定ができていない」という一貫した構造が見えてきます。

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AI導入は進んでいるが、リテラシー不足が課題として残る

特定非営利活動法人IT整備士協会が2026年に実施した調査によると、国内企業における生成AIの導入率は、導入済みと導入検討中を合わせて76%に達しています。生成AIの企業導入は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではなく、多くの企業にとって当たり前の選択肢になりつつあります。

一方で、AI活用における課題として「リテラシー・スキルの不足」を挙げた企業は70.3%にのぼり、前年比で4.9ポイント増加しています。さらに、「導入効果が期待を大きく上回った」と回答した企業は、わずか4.0%にとどまっています。

導入は進んでいる。しかし、成果を実感できている企業は、ごく一部にとどまっている。これが、生成AI活用の現在地です。

生成AI研修を実施しても、理解度を把握できていない企業が4割強

もうひとつのデータを見てみます。イー・コミュニケーションズ社が実施した、大企業における生成AI研修の実態調査です。

この調査によると、生成AI研修を実施した企業のうち、41.9%が「受講者の理解度・習得状況を把握できていない」と回答しています。さらに、研修の成果が十分に出ていないと感じる理由として、「受講者間の理解度のばらつき」を挙げた企業が48.6%に達しています。

研修は実施している。でも、その研修が「本当に理解されたか」を確認する仕組みが、企業側に用意されていない。この2つの数字は、そんな状況を示しています。

▼ 受講データの活用による理解度確認について、詳しくはこちらで解説しています。

記事を読む：受講完了率を上げるために、コース設計でやっておくべき3つのこと

2つのデータが重なって見えてくる、ひとつの構造

IT整備士協会の調査と、イー・コミュニケーションズ社の調査。実施した団体も対象も違うこの2つの調査が、たまたま同じことを示しています。

AI導入は進む。企業は研修を用意する。しかし、その研修が本当に理解され、成果につながっているかを確認する仕組みが、企業側に整っていない。結果として、「導入効果が期待を大きく上回った」と言える企業はわずか4.0%にとどまり、多くの企業が「リテラシー不足」という同じ課題を、年々深刻化させながら抱え続けています。

この構造は、Series 1で繰り返し語ってきた「研修は実施した記録が残るだけで、理解されたかどうかが確認されない」という問題と、本質的に同じです。生成AIという新しいテーマでも、同じ課題がそのまま出てきています。

なぜ、理解度を把握する仕組みが整わないのか

そもそも、研修の効果を測ることは、昔から難しい課題でした。テストで点数をつける、あるいは上司が評価する。これまで多くの企業が頼ってきた方法は、この2つくらいしかありませんでした。

もうひとつ厄介なのが、時間差の問題です。研修の効果は、受講した直後ではなく、時間が経ってから業務の中で少しずつ現れてきます。「研修直後のテストの点数」と「実際に業務で使えるようになったか」の間には、どうしてもズレが生まれます。だからこそ、研修の効果を正確に測ること自体が、昔からずっと難しい問題であり続けてきました。

加えて、多くの企業の研修は「集合研修」や「動画視聴」という形で完結しています。

集合研修では、受講者一人ひとりの理解度を個別に測る仕組みがありません。動画を見る形の研修も、見終わったことをもって「受講済み」とすることが多く、内容が本当に理解されたかどうかは確認されないまま終わります。

理解度を正確に把握するには、受講者ごとに確認テストをして、その結果を集めて見る仕組みが必要です。でも、これを研修のたびに人の手で作るのは、多くの企業にとって現実的ではありません。

ここに、AIが教育設計を担うことの価値があります。学習コンテンツを作ると同時に、確認クイズが自動で組み込まれ、受講者ごとの理解度・進捗がダッシュボードで見える。この仕組みがあって初めて、「研修をやったかどうか」ではなく「理解できたかどうか」を、企業は把握できるようになります。

そして、この土台になるのが基礎知識の習得です。応用的な内容をどれだけ学んでも、その前提となる基礎がしっかり身についていなければ、研修全体の効果は上がりません。基礎知識がどこまで身についているかを把握し、そこを確実に固めることが、研修の効果を底上げする一番確実な方法です。

中小企業にとっての、この動きの意味

「大企業の話」と感じるかもしれませんが、この課題は中小企業にこそ強く当てはまります。

大企業には、研修の効果測定を専門に担う人事部門や、外部の研修会社に依頼する予算があります。しかし中小企業では、研修を実施すること自体で手一杯になり、理解度を確認するところまで手が回らないケースがほとんどです。

生成AIの活用が企業規模を問わず広がる中、「AIを導入したかどうか」ではなく「AIを使いこなせる人材を、どれだけ育てられたか」が、これからの競争力を左右します。そしてそれを正確に把握するためには、研修そのものに理解度確認の仕組みが組み込まれている必要があります。

まとめ

国内企業の生成AI導入率は76%に達しながら、リテラシー不足を課題とする企業は70.3%、導入効果が期待を上回った企業はわずか4.0%。生成AI研修を実施した企業の41.9%が、受講者の理解度を把握できていません。

違う調査機関による2つのデータが、同じ構造を示しています。研修は実施されている。でも、それが理解されたかどうかを確認する仕組みが、企業側に整っていない。

研修の効果測定は、昔から難しい問題でした。時間差の問題もあり、簡単には測れません。だからこそ、AIが理解度を可視化し、次の改善につなげる仕組みを持つことが、生成AI時代における研修の課題に対する、ひとつの答えになります。

次回予告

引き続き、AIと人材育成にまつわる話題を、実務的な視点でお届けしていきます。

受講者の理解度・進捗をクイズとダッシュボードで可視化する仕組みは、コンテキストAIが最も大切にしている機能のひとつです。

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