Ch.1 「研修で人は変わらない」は未解決
研修を受けたあと、その内容を実際の仕事で使い続けている自分を想像できるでしょうか。私はマネージャーの支援に関わる仕事をしていますが、研修直後のアンケートは好評なのに、数か月後には何も覚えておらず、何も変わっていないという場面を何度も見てきました。
EVeMも、創業期はマネジメントの型をスポットの研修という形でお届けしてきました。とても感謝され、感動されますが、少し時間が経てば学んだことのほとんどは忘れられます。感動的な思い出だけが残る状態になってしまっている方々を目の当たりにし、随分悩みました。いずれ忘れることにお金をいただくことに申し訳ない気持ちでいっぱいになり、以降の私はこの課題に囚われ続けることになります。
これは管理職向けの研修だけでもなく、たとえば営業研修でも、技術者の新人研修でも、どんな研修でも同じことが起きているように思います。「どうすれば行動が変わり、成果に繋げられるのか」というのは、研修業界の永遠の課題のように思え、その課題はまだ誰も解決していないように見えます。
その課題を解決すべく、これまで創業以来6年間行ってきたEVeMでの実地の経験、これまでの組織開発や人材開発にまつわる研究、そして先日ラスベガスで行われたHRtech2026に参加して得たインスピレーションを踏まえ、人材育成や組織開発に向き合う人事責任者、事業責任者に向けて新しい支援のフレームを提案したいと思います。
Ch.2 忘れることは確認済
学んだことが忘れられていく様子は、研究でも確かめられています。
記憶研究の祖とされるドイツの心理学者エビングハウスが1885年に示した忘却曲線は、2015年にアムステルダム大学の心理学者ムレとドロスによって再現実験が行われ、覚えた内容が1日のうちに大きく失われることが改めて確認されました※1。
企業研修については、カナダの人的資源管理の研究者サックスとベルコート（2006年）の調査があります。研修担当者に「受講者の何%が研修内容を職場で使っているか」を尋ねたところ、見立ては直後で62%、半年後に44%、1年後には34%でした※2。現場を見ている人の目には、受講者の約3分の2が、1年後には研修内容を使っていない、と映っているわけです。
研修直後のアンケートが好評なのに、この数字になるのはなぜでしょうか。答えは、アンケートが測っているのは「満足」であって、「行動」ではないからです。研修評価の分野で半世紀以上使われてきた、ウィスコンシン大学の教授だったドナルド・カークパトリックの4段階モデルは、受講者の満足（反応）、知識の獲得（学習）、職場での行動変化（行動）、業務成果（結果）を、別々の段階として区別します※3。
そして満足は、その先の段階をほとんど予測しません。研修評価の研究を束ねた複数のメタ分析では、研修が楽しかったかという満足度と、内容が身についたかどうかとの関連は弱いという結果でした（アリジャーら、1997年ほか）※4。
楽しかった研修が身につくとは限らず、身についても職場で使われるとは限らない。それなのに、多くの組織が測っているのは1段階目の満足だけです。アンケートが好評でも、現場が変わったとは言えないのです。
しかも、講師や教材を磨いただけでは、この数字は大きくは動きません。米国の経営学者ボールドウィンと組織心理学者フォード（1988年）は、学んだことが職場で使われることを「研修の転移」と呼び、それを決める要因を3つに整理しました。1つは研修の設計。もう1つは受講者の特性（能力、性格、学ぶ意欲）。最後が職場環境です。職場環境は具体的には2点で、上司や同僚が後押ししてくれるか、学んだことを使う機会が実際にあるか、の2つです※5。
この整理は20年後に検証されました。ボールドウィンとフォード自身も著者に加わったブルームらの2010年のメタ分析（89の研究を束ねたもの）で、3つのうち職場環境、とくに上司や同僚の支援と使う機会が、転移を予測する重要な要因であると確認されています※6。学んだことが行動になるかどうかは、研修室を出たあとで決まる、ということです。
ここまでを整理すると、研修で人が変わらない理由は2つに分かれます。1つは、学んだあとに使う場も支える人もなく、研修室を出た瞬間に学びが孤立すること。もう1つは、研修の側が測っているものが満足や受講数であって、行動や成果ではないこと。測っていないものは、変わったかどうかも分からず、変わるように直すこともできません。この2つに同時に答える形を、次の章で提案します。
Ch.3 研修室の外に用意する5つのP
では、研修室の外に何を用意し、何を測ればよいのでしょうか。私はこれを「イネーブルメントの5P」として整理しています。真ん中にPlaybook（型）があり、その周りをPartner（伴走者）、Practice（実践）、Peer（仲間）が回る。この4つが、学びを孤立させないための場です。そしてホイールの外側に、回転が本当に行動と成果につながっているかを読み取る針として、Pulse（脈）を置きます。
研修を1回の講座ではなく、実務の中で回り続け、回り具合を測り続けるホイールとして設計する、という考え方です。この5つはもともと、お客様の役に立つためにはどうすれば良いかを考える中で、自社のサービス設計のポリシーとして考えついたものですが、どの分野にも共通するのではないかと感じています。
1)Playbook
1つ目のPlaybookは、知識を「いつ、何をするか」の手順に落とした型です。
ニューヨーク大学の社会心理学者ピーター・ゴルヴィツァーは、「もしXが起きたらYをする」という形で行動を決めておく「実行意図」が、目標を持つだけの場合と比べて実行率を大きく高めることを、94の研究を束ねたメタ分析（2006年）で示しました※7。知識を型にするとは、この「もし〜なら」の形に書き直すことです。たとえば「もしメンバーから期限に遅れそうだと聞いたら、その日のうちに原因を3つ聞く」と書く、ということです。
この「型」の考え方には、半世紀近い蓄積があります。建築家クリストファー・アレグザンダーは1977年の『パタン・ランゲージ』で、よい町や家に繰り返し現れる工夫を253の「パターン」として書き出しました※8。1つ1つのパターンは、「どんな状況で」「どんな問題が起きやすく」「どう解決するか」の組に、覚えやすい名前を付けたものです。この考え方は1987年にケント・ベックとウォード・カニンガムによってソフトウェアの世界に持ち込まれ、1994年発行の著書『デザインパターン』を経て、エンジニアの共通言語になりました※9。日本でも、慶應義塾大学の井庭崇さんが、学び方や対話の工夫をパターン・ランゲージにまとめています。型で大事なのは、手順の細かさよりも、状況と打ち手の組に名前が付いていることだと思います。名前があればいざというときに思い出せますし、人とも話せます。「いまは◯◯の場面だから、あの型を使おう」と言えるようになります。
医療のプロトコル、営業のセールスプレイブック、エンジニアのコーディング規約やオンボーディングの手順書など、人が育つ現場には、この形の文書「Playbook」があります。
2)Partner
2つ目のPartnerは、型と目の前の課題をつなぐ伴走者です。
ニューヨーク市立大学バルーク校の経営学者リチャード・コペルマンらが1997年に発表した研究は、ある公的機関の管理職31人を追ったものです。研修のあとで生産性は22%上がり、その後8週間の個別コーチングを加えると88%まで上がりました※10。小さな一事例ですが、同じ研修でも、伴走者が付くことで効果が約4倍になったという数字です。
伴走者が効く理由は、ハーバード大学教育大学院のカート・フィッシャーが実証研究をもとに提唱した「ダイナミックスキル理論」でうまく説明できます。フィッシャーは、同じ人でも、置かれた状況によって発揮できる力の高さが変わることを示しました。
たとえば1on1で、横にコーチがいて「いま、どう問いかけますか」と声をかけてくれれば、相手の話をうまく引き出せる。ところが1人で臨むと、つい自分が話してしまう。フィッシャーは、支えがあるときにだけ届く高さを「最適レベル」、支えがなくても1人でいつでも出せる高さを「機能レベル」と呼びました。そして、多くの人のあいだでこの2つには大きな差があることを確かめています※11。
研修の場には講師や教材という支えがあるので、受講者は最適レベルで考え、動けます。ところが職場に戻って1人になると、機能レベルまで下がってしまう。研修の直後に「できた」と感じたことが職場で再現できないのは、このためです。フィッシャーは、この2つの差は支援を受けながら実践を重ねることで少しずつ埋まり、能力は一直線にではなく、行きつ戻りつしながら伸びていくと考えました。伴走者の役割とは、職場に戻ったあとも支えを外さずに置き、最適レベルで動ける時間を増やしていくことだと私は考えています。
指導医がつく研修医、先輩とペアでコードを書くエンジニア、商談に同行する営業マネージャーなど、どの分野でも、できる人が育つ場所には伴走者がいます。外部のコーチでなくてもよく、上司が週に1回、研修で決めた1件の進みだけを聞くのでも伴走になります。
3)Practice
3つ目のPracticeは、実際にやってみる機会です。
「1万時間の法則」の元になったとされる研究で知られる、フロリダ州立大学の心理学者アンダース・エリクソンらの1993年の研究は、熟達を分けるのは経験年数ではなく、明確な目的を持ち、結果に対してすぐ修正を入れる「意図的な練習」の量であることを示しました※12。本番をこなすだけでは練習にならない、ということでもあります。
また、学習を一度に詰め込むより、間隔を空けて繰り返すほうが長期記憶に残ることは、認知心理学者セペダらが184本の論文を束ねた2006年のメタ分析で確かめられています※13。2日間の集中研修で終えるよりも、研修のあとに2週間おきに「次にやること」を1つ決めて試すほうが、理にかなっているということです。
4)Peer
4つ目のPeerは、同じことに取り組む仲間です。
人類学者のジーン・レイヴと教育理論家のエティエンヌ・ウェンガーは1991年に「実践共同体」という概念を示し、学びとは個人の頭の中だけで起きるものではなく、同じ実践に携わる人たちの関係の中で起きるものだと論じました※14。症例カンファレンス、コードレビュー、商談の振り返り、チームの反省会など、どれも実践を持ち寄って互いに学ぶ場です。先に挙げたブルームらのメタ分析でも、上司や同僚の支援は転移を押し上げる要因として確認されており、その効きはリーダーシップのように正解が1つでないスキルほど強いとされています※6。
5)Pulse
5つ目のPulseは、4つのPが本当に回っているかを、外側から読む針です。
Ch.2 で見たとおり、多くの研修が測っているのは満足と受講数で、それは行動をほとんど予測しません。本当に知りたいのは、受講した本人が、成果につながる行動を現場で取れているかどうかです。
だからPulseがやることは2つです。1つ目は、研修の前に、事業の成果につながる能力や行動の基準を具体的に決めておくこと。2つ目は、研修のあと、その基準に対してどこまで発揮されているかを、脈を取るように短い周期で測り続けること。カークパトリックの4段階でいえば、1段階目で止まっていた計測を3段階目の行動と4段階目の成果まで伸ばし、一度きりではなく定期的に取る、ということです※3。
ただし、測り方を誤ると逆効果になります。クルーガーとデニシが1996年に607件の効果を束ねたメタ分析では、フィードバックは平均すると成果を押し上げる一方、3分の1以上のケースでは成果を下げていました※15。差を分けたのは、フィードバックが「その人がどういう人か」に向くか、「その行動をどうするか」に向くかです。
測定は、人への評価に寄るほど効かず、行動と次の一手に向くほど効果的です。だからPulseは人事評価の点数表ではなく、成果を出すための能力・行動基準に対していまどこにいるかを本人と上司が軽く確かめ、次の一手を決めるための、”脈拍計”のようなものでなければなりません。
まとめ
研修で人が変わらなかったのは、講座と仕事のあいだに2つの断絶があったからではないでしょうか。1つは場の断絶。学んだ場所と使う場所が切れていて、型も伴走者も練習も仲間も、研修室の外にはなかった。もう1つは計測の断絶。目指していたのは行動と成果なのに、測っていたのは満足と受講数だった。
4つのPが前者を埋め、Pulseが後者を埋めます。今求められるのは、単に研修という形式で学ぶことなく、仕事に活かされるように設計された全体サイクルです。4つのPが仕事の中で回り、Pulseがそれを読む。この形こそが、仕事の中に学びを取り込み、成果に繋げる方法だと考えます。
Ch.4 人材開発はダイナミック・イネーブルメントの時代へ
この5つのPを、先日ラスベガスで開かれたHR Tech 2026の会場で、私は何度も思い出しました。3日間でいくつもの講演を聞きましたが、共通していた考えがあります。それは、AIの登場により、人材開発（L&D）の仕事は、あらかじめ決まったコース（講座など）を用意して受けてもらうことではなく、その人がいま必要としていることを、必要な瞬間に差し出すことへ変わる、という考えです。
調査会社ジョシュ・バーシン・カンパニーは、これを「ダイナミック・イネーブルメント」と呼んでいました。静的な講座をみんなで見る世界ではなく、その人に合わせたコンテンツやトレーニングが、AIにより動的（ダイナミック）に提供される時代です。
“Learning is moving from a catalog-driven function to a dynamic workforce enablement system.”
学習は、カタログ型の機能から、ダイナミックなワークフォース・イネーブルメントの仕組みへ移行している。（Josh Bersin Company）
用意された講座の一覧から選んでもらう形から、働く人をその場で支える形へ、ということです。
シスコの人事ヘッドであるケリー・ジョーンズの基調講演では、学びたいことができたら「学習チームに頼んで講座を受ける」という時代は終わる、と語られました。ジョーンズは、AIが学びを差し出す様子をこう語っていました。
“Because it’s so connected to what’s happening with you, it’s going to know... And it’s going to recommend it to you in the flow of work, at the moment.”
あなたに起きていることとつながっているから、何に困っているかを知っている。だから、その瞬間に、仕事の流れの中で差し出してくる。
（Cisco Kelly Jones）
ジョシュ・バーシン・カンパニーのマーク・スプラットらは、企業の学習を4段階の成熟度で整理していました。いちばん下の段階の名前が「静的な研修」、いちばん上が「ダイナミック・イネーブルメント」。同社の調査では、最上位に達している企業は5%にとどまっています。同社のキャシー・エンデレスの講演は、管理職を支援する方法として、管理職とチームの声を聞く、AI時代に管理職へ期待する行動を定める、チームの声を分析する道具や指導・フィードバックを手伝うAIを管理職に渡す、研修で終わらせず日々の仕組みにする、行動を測って称え定着させる、の5つを挙げていました。
この5つの中に「講座を増やす」という手は1つもありません。期待する行動という型があり、伴走をAIが肩代わりし、日々の仕組みの中で使い、行動を測って称える。最後の「行動を測って称える」は、まさにPulseです。管理職を育てる処方が、”コースではなくホイール”の形で語られていたことが印象的でした。
同じ会社のジュリア・バーシンも、ソフトウェア開発のソフトサーブの例を挙げて、こう話していました。
“Move beyond training. AI is changing the way that companies can roll out development programs. It's a lot broader than just course-based learning. SoftServe has built a manager enablement ecosystem, not just training courses: data, resources, agentic support.”
研修の先へ行く。AIは、会社が育成プログラムを展開するやり方そのものを変えている。もはやコース型の学習よりずっと広い。SoftServeは、研修コースではなく「マネージャー・イネーブルメントのエコシステム」を作った。データ、リソース、エージェントによる支援だ。（Josh Bersin Company Julia Bersin）
練習の形も変わっていました。話す力を鍛えるAIのYoodliを創業したヴァルン・プリは、選択式のクイズでは受講を完了したかどうかしか測れない、自分たちは完了ではなく理解を測る、と話し、営業の商談や管理職の難しい対話をAI相手にロールプレイして、その場で採点と助言が返るデモを見せていました。エリクソンの言う「結果に対してすぐ修正を入れる練習」を、相手役と評価者の両方をAIが担うことで、いつでもできるようにした形です。これまでの学習について、プリはこう話していました。
“It was so focused on completion. And not comprehension.”
理解ではなく、完了ばかりに焦点が当たっていた。
（Yoodli Varun Puri）
研修の成果の測り方も変わりつつありました。スキルソフトのリンジー・パドリーノは、多くの企業が示せるのは研修の受講者数や修了数だけで、それが事業の成果につながったかを証拠で説明できていない、と指摘していました。
経営からは「研修は効いているはずだ」という期待ではなく、効いているという証拠を求められるようになっている。だから修了数は成果ではなく途中の目安として扱い、事業の成果から逆算して必要なスキルを決め、それが身についたかを測り続けるべきだ、というのが彼女の提案でした。
“We really do have to start with the outcome. ... What are the skills that would feed that? What skills do we have? And then how do we start to take action on that in order to close any of those gaps? And then watch how the workflow start to improve. ... You've got a bunch of things that we used in the past. That we don't need to throw away. But we want to think of them as signals. Not as outcomes.”
本当に、成果から始めなければならない。……その成果に必要なスキルは何か。いま持っているスキルは何か。その差を埋めるために手を打ち、仕事の流れがどう良くなるかを見る。……これまで使ってきたものは、捨てる必要はない。ただ、それは成果ではなく、兆しとして扱うべきだ。
（Skillsoft Lindsey Padrino）
冒頭のカークパトリックの4段階でいえば、1段階目の満足や受講の数で止めず、3段階目の行動、4段階目の成果まで測ろう、ということです。成果から逆算して必要な能力を決め、身についたかを測り続ける。これはPulseそのものです。
小さな組織の事例も1つ紹介されていました。ネバダ州の信用組合、ワン・ネバダ・クレジット・ユニオンの研修責任者ジム・バンダーリップらの講演です。税務シーズンのように年に一度しか回ってこない業務で、窓口の職員が会員の質問に答えられない場面があった。そこで従来型の研修を、現場から寄せられる質問をもとに短い学習コンテンツを作り、いつでも見られる状態に置く形へ切り替えたところ、職員が自分から見るようになったと話していました。講演のタイトルは「研修から実践へ」。決まったコースを受けさせるのではなく、現場の質問に合わせて差し出す。大企業だけでなく、小さな組織でも同じ変化が始まっています。
AIが担うものと、人に残るもの
EXPOブースでも「すべてを学んで覚えるのではなく、最適なものを最適なタイミングで教えてくれる」とうたうサービスが多く並んでいました。
ここまでの話を、5つのPに重ねてみようと思います。
現場で困ったときに型を引き出し、次の一手を一緒に考える。これは5つのPのうち、PlaybookとPartnerの一部をAIが担えるようになった、ということだと受け止めています。そしてPulseは、AIがいちばん得意にする部分です。Yoodliがロールプレイをその場で採点するように、行動が発揮されているかを人手をかけずに読み取れるようになってきました。
また、型は本棚ではなく、必要な瞬間に手元に現れるものになり、伴走者は困ったその場で問いかけてくるものになる。「決まったコースを受ける」から「必要な瞬間に差し出す」への転換は、この2つのPの形が変わることだと言えそうです。
ただし、PracticeとPeerはAIでは代わりがききません。AIを相手にロールプレイはできても、現場でやってみるのは本人で、その結果を見て支えてくれる仲間は人です。
会場でも、最後に差がつくのは人の側だという話が繰り返されました。デロイトのアリソン・デイクは、同社の調査で、AIを使っている組織は96%にのぼる一方、はっきりした成果が出ていると答えた組織は41%にとどまることを紹介し、差を生むのは技術ではなく、人が新しいやり方に慣れていけるかどうかだと話していました。
その土台にあるのが信頼です。試して失敗しても大丈夫だと思えなければ、人は新しいやり方をやってみないし、うまくいかなかったことを仲間に打ち明けもしません。
シスコのケリー・ジョーンズも、基調講演でこう語っていました。私も会場でメモに残した言葉で、とても印象的だったものです。
“Transformation cannot move faster than trust in your organization.”
変革は、組織の信頼より速くは進められない。
（Cisco Kelly Jones）
AIが型や伴走を差し出してくれるようになっても、それを試す勇気と、支え合う関係がなければ個人も会社も何も変わりません。その信頼関係はAIではなく人の側で育てていくものだと思います。信頼の絆がなければ、どれだけ変革のアイデアが優れていたとしても、組織は前に進みません。
自分の組織の研修を、5つの問いで点検する
研修で人が変わらないのは、受講者や講師のせいというより、学んだあとの場が用意されていないからだと私は考えています。
もし自分の組織の研修を見直すなら、内容を磨く前に、研修が終わったあとの3か月を思い浮かべて、次の5つを点検してみてはいかがでしょうか。
☑︎ 研修で学んだことは、「もし〜なら、こうする」と言える形で、受講者の手元に残っているか。
☑︎ 研修のあと、「あれはどうなった」と進み具合を聞く人が、本人の近くに決まっているか。
☑︎ 受講者は、次にやることを1つ決めて、実際に試す場面を持っているか。
☑︎ 試した結果を、同じ立場の仲間と持ち寄って話す場があるか。
☑︎ 成果につながる能力・行動基準を定め、それに対してどうだったかを短いサイクルで測っているか。
出典
※1 Murre, J. M. J., & Dros, J. (2015). Replication and analysis of Ebbinghaus' forgetting curve. PLOS ONE, 10(7).
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