・AIの現在地から考える人材開発〜生成AI幻滅期に考えるリスキリングとアップスキリング〜
・序章：生成AI「幻滅期」が示す、人材育成の転換点〜ハイプ・サイクルから読み解く、大企業の次の一手〜
・第1回：2026年度予算編成前に問う、AI人材育成の「成熟度」〜現状を知る：自社専用の診断モデルを作る3ステップ〜
・第2回：年末の振り返りが分ける、AI活用の成否〜過去を生かす：2025年の取り組みを学習資産に変える～
・第3回：AIの現在地から考える人材開発〜生成AI幻滅期に考えるリスキリングとアップスキリング〜
・第4回：新年、経営層を動かす「AI人材投資」の説得ロジック〜説得する：幻滅期こそ投資すべき3つの理由〜
・第5回：人事異動シーズンに問う、AI時代の「適性の見極め方」 〜見極める：アップスキリングから見える、リスキリング適性〜
・第6回：決算期前に測る、AI人材育成の「投資対効果」〜証明する：経営層が納得する5段階ROI〜 本記事
はじめに｜「で、何がどう変わったんですか？」という問いへの備え
2026年2月。3月期決算企業にとって、年度末が目前に迫る時期です。
経営層から、こんな質問を受けていませんか？
「AI人材育成に投資したが、結局、何がどう変わったのか？」 「研修の受講率は聞いた。でも、業績への影響は？」 「来期も同じ予算をつけるべき根拠を示してくれないか」
こうした問いに、あなたは具体的な数字で答えられるでしょうか。
この問いが一層切迫感を増している背景があります。2025年11月26日、金融庁は「企業内容等の開示に関する内閣府令」等の改正案を公表しました（*1）。この改正により、2026年3月期から有価証券報告書における人的資本開示が拡充されます。具体的には、企業戦略と関連付けた人材戦略、従業員の給与決定方針、平均年間給与の対前事業年度増減率の記載が求められるようになるのです。
つまり、「人材育成に投資した」という定性的な説明だけでなく、それが企業戦略とどう結びつき、どんな成果を生んでいるのかを、投資家や株主に対して説明する責任が生じます。
それなのに、みずほリサーチ&テクノロジーズが2025年11月に発表した調査（*2）によれば、AIによる成果を具体的に開示している企業は全体の1割程度に過ぎません。9割の企業が「投資はしたが、成果を数字で示せていない」状態なのです。
本稿では、この課題を解決するための5段階ROI測定フレームワークを解説します。活動指標から事業指標まで、段階的に効果を可視化し、経営層が納得する説明ができるようになります。
「研修を実施しました」では、経営層は納得しない
まず、なぜ多くの企業がAI人材育成の効果測定に苦労しているのか、構造的な原因を理解しましょう
▶︎ 人材育成担当者が陥りがちな報告パターン
決算前の報告会議で、よく見かける光景があります。
「本年度、AI活用研修を計12回実施し、延べ480人が受講しました」 「受講者アンケートでは、満足度89%という高い評価を得ました」 「来年度も同様のプログラムを継続する予定です」
この報告、何が問題でしょうか？
「やったこと」と「感想」しか伝えていないのです。
経営層が本当に知りたいのは、こういうことです：
・その研修を受けた社員は、実際に業務でAIを使うようになったのか
・AIを使った結果、業務時間は削減されたのか、売り上げは上がったのか
・投資した5,000万円は、いつ、どれくらいのリターンを生むのか
「満足度89%」という数字は、研修コンテンツの品質を示す指標としては有効です。しかし、それだけでは事業への貢献は見えません。
▶︎ なぜ「効果測定」が難しいと感じるのか
日本の人事部が発表した「人事白書2025」（*3）によれば、AI人材育成を「行っていない」企業は4割を超えます。そして取り組んでいる企業でも、多くが効果測定に課題を感じています。
その理由は明確です。「何を測ればいいか」がわからないからです。
売り上げや利益は財務諸表で明確に測れます。しかし、「AI人材育成の効果」は、どの指標を、いつ、どう測ればいいのか、ガイドラインがありません。
ここで役立つのが、人材育成の効果測定で広く使われているカークパトリックモデルと、それを発展させたフィリップスのROI（投資収益率／投資利益率）モデルです。本稿では、これらの理論をAI人材育成に特化させた「5段階ROI測定フレームワーク」を提案します。
5段階ROI測定フレームワークとは何か
カークパトリックの4段階評価法は、1959年に提唱された研修効果測定の古典的フレームワークです（*4）。これに、ジャック・フィリップスが「投資対効果（ROI）」の視点を加えたのが5段階モデルです。
この考え方をAI人材育成に応用すると、以下のようになります。
▶︎ AI人材育成の5段階ROI測定モデル
【レベル1：活動指標】
・何を測るか：研修の実施状況、参加状況
・具体例：研修実施回数、受講者数、AIツール利用率、研修満足度
・測定タイミング：研修直後
・目的：「ちゃんと実施できたか」を確認
【レベル2：学習指標】
・何を測るか：知識・スキルの習得度
・具体例：理解度テストの得点、プロンプト作成スキルの評価、資格取得率
・測定タイミング：研修終了時
・目的：「学びが定着したか」を確認
【レベル3：行動指標】
・何を測るか：職場での行動変容
・具体例：AIツールの業務利用頻度、AI活用事例の投稿数、上司・同僚からの評価
・測定タイミング：研修後1-3カ月
・目的：「学んだことを実践しているか」を確認
【レベル4：業務指標】
・何を測るか：業務成果の変化
・具体例：業務時間削減率、提案書作成時間、エラー発生率、顧客対応件数
・測定タイミング：研修後3-6カ月
・目的：「業務にどんな効果があったか」を確認
【レベル5：事業指標（ROI）】
・何を測るか：投資対効果、事業への貢献
・具体例：コスト削減額、売り上げ増加額、ROI（投資収益率）
・測定タイミング：研修後6-12カ月
・目的：「投資に見合う価値を生んだか」を確認
▶︎ なぜ「5段階」が必要なのか
多くの企業が、レベル1（活動指標）とレベル2（学習指標）で止まっています。「研修を実施した」「受講者は満足していた」「テストに合格した」――ここまでは比較的簡単に測れるからです。
しかし、経営層が知りたいのはレベル4（業務指標）とレベル5（事業指標）です。
だからといって、いきなりレベル5だけを測ろうとしても、うまくいきません。レベル1〜4を経ていないと、「なぜその結果になったのか」が説明できないからです。
例えば、「AI人材育成に投資した結果、営業部門の売り上げが10%増加しました」と報告したとします。経営層は必ずこう質問するでしょう：「それは本当にAI人材育成の効果なのか？ 市場が伸びていただけではないのか？」
この質問に答えるには、レベル1〜4のデータが必要です：
・レベル1：営業部門の80%が研修を受講した
・レベル2：受講者の90%がAI活用スキルを習得した
・レベル3：受講者の75%が実際にAIを業務で使うようになった
・レベル4：AIを使った提案書作成時間が平均40%短縮した
・レベル5：その結果、商談数が30%増加し、売り上げが10%増加した
このように、各レベルのデータが「因果の連鎖」としてつながっていることで、初めて「AI人材育成の効果で売り上げが増えた」と主張できるのです。
各レベルの具体的な測定方法
では、各レベルで何を、どう測ればいいのか。AI人材育成に特化した具体的な測定方法を解説します。
▶︎ レベル1：活動指標の測定
測定項目例：
・研修実施回数・時間
・受講者数・受講率（対象者のうち何%が受講したか）
・AIツール導入数・配布率
・研修満足度（5段階評価）
・研修内容の有用性評価
測定方法：
・研修管理システム（LMS）のログ
・研修直後のアンケート
・AIツールの契約・配布記録
測定のポイント： 満足度だけでなく、「すぐに業務で使えそうか」「上司に勧めたいか」といった実践志向の質問を入れると、レベル3以降との相関が見えやすくなります。
▶︎ レベル2：学習指標の測定
測定項目例：
・理解度テストの得点（研修前後の比較）
・プロンプト作成課題の評価
・AI活用に関する資格・認定の取得
・研修内容の記憶定着度（1カ月後の再テスト）
測定方法：
・オンラインテスト
・実技課題（実際にAIを使った成果物の評価）
・外部資格試験
測定のポイント： 知識テストだけでなく、「実際にAIを使って成果物を作る」実技評価を入れることで、レベル3への移行可能性を予測できます。
▶︎ レベル3：行動指標の測定
測定項目例：
・AIツールの業務利用頻度（週に何回使っているか）
・AI活用事例の社内共有数
・上司・同僚からの行動変容評価
・自主的な学習継続（追加研修の受講、自主勉強会への参加）
測定方法：
・AIツールの利用ログ
・社内SNS・コミュニティーの投稿数
・上司・同僚への360度フィードバック
・研修後1-3カ月のフォローアップアンケート
測定のポイント： 第5回で解説した「5つの適性の兆候」を思い出してください。自発的な深掘り行動、問題解決への執着、組織横断的な視点――これらが行動指標として現れているかを観察します。
▶︎ レベル4：業務指標の測定
測定項目例：
・業務時間削減率（特定業務のビフォー・アフター比較）
・成果物の品質向上（提案書の採用率、エラー発生率など）
・業務処理件数の増加
・顧客満足度の変化
測定方法：
・業務時間の記録（AI活用前後の比較）
・業務システムのログ分析
・成果物の品質評価
・顧客アンケート
測定のポイント： 「AI活用前」のベースラインデータがないと、効果を測定できません。研修開始前に、対象業務の現状データを取得しておくことが重要です。
▶︎ レベル5：事業指標（ROI）の測定
測定項目例：
・コスト削減額（人件費換算）
・売上増加額
・ROI（投資収益率）= (効果額 – 投資額) ÷ 投資額 × 100
測定方法： レベル4の業務指標を金額換算します。
計算例：
・研修コスト：2,000万円（外部講師、教材、受講者の人件費を含む）
・業務時間削減：年間4,000時間（対象者50人 × 週2時間 × 40週）
・時間単価：3,000円（人件費 + 間接費）
・年間効果額：4,000時間 × 3,000円 = 1,200万円
・ROI：(1,200万円 – 2,000万円) ÷ 2,000万円 × 100 = -40%
この例では、初年度はROIがマイナスです。しかし、2年目以降は追加投資なしで効果が継続するため、2年目の累積効果は2,400万円となり、ROIはプラスに転じます。
測定のポイント： ROIは短期的に測ると低く見えがちです。AI人材育成は「積み上げ型」の投資であり、2-3年の中期的視点で評価することが重要です。
決算資料で使える「一枚のサマリー」を作る
5段階の測定方法がわかったところで、実際に決算資料や経営報告で使える形式に落とし込みましょう。
▶︎ AI人材育成 ROI測定サマリーシート（例）
【2025年度 AI人材育成 投資効果報告】
1. 投資概要
・投資額：5,000万円
・対象：営業部門500人、経理部門100人
・主な施策：全社員AI基礎研修、職種別実践研修、専門推進層育成
2. レベル別達成状況
| レベル | 指標 | 目標 | 実績 | 達成率 |
| L1：活動 | 研修受講率 | 80% | 87% | 109% |
| L2：学習 | 理解度テスト合格率 | 70% | 78% | 111% |
| L3：行動 | AIツール週次利用率 | 50% | 43% | 86% |
| L4：業務 | 業務時間削減率 | 20% | 18% | 90% |
| L5：事業 | 年間効果額 | 6,000万円 | 5,200万円 | 87% |
3. ROI分析
・初年度ROI：(5,200万円 – 5,000万円) ÷ 5,000万円 × 100 = +4%
・2年目累積ROI（効果継続想定）：(10,400万円 – 5,000万円) ÷ 5,000万円 × 100 = +108%
・投資回収期間：約11カ月
4. 課題と来期対策
・L3（行動）の達成率が86%と低い
・原因分析：研修後のフォローアップ不足、業務プロセスへの組み込み不十分
・来期対策：月次フォローアップ会、業務プロセス見直しワークショップの実施
5. 来期投資計画
・来期予算：5,500万円（前年比+10%）
・重点施策：実務活用層への投資強化、行動変容を促進する伴走支援
このサマリーがあれば、経営層に対して以下のように説明できます：
「AI人材育成への投資5,000万円に対し、初年度で5,200万円の効果を創出し、ROIは+4%でした。2年目累積では+108%を見込んでいます。課題として研修後の行動変容が弱い点がありますが、来期はフォローアップ体制を強化することで改善を図ります」
「測定できないものは改善できない」を実践する
ピーター・ドラッカーの有名な言葉に「測定できないものは管理できない」があります。AI人材育成においても、この原則は変わりません。
しかし、現実には多くの企業が「効果測定は難しい」「定性的な効果は数字にできない」と諦めています。
本稿で解説した5段階ROI測定フレームワークは、この諦めに対する一つの回答です。
・レベル1（活動指標）は、すでに多くの企業が測っています
・レベル2（学習指標）も、テストやアンケートで測定可能です
・レベル3（行動指標）は、AIツールの利用ログや社内コミュニティーで可視化できます
・レベル4（業務指標）は、ビフォー・アフターの比較で測れます
・レベル5（事業指標）は、レベル4を金額換算すれば算出できます
重要なのは、最初から完璧を目指さないことです。
まず、測れるものから測り始める。レベル1と2から始めて、徐々にレベル3、4、5へと拡張していく。測定のノウハウは、実践の中で蓄積されていきます。
2026年3月期から有価証券報告書の人的資本開示が拡充される今、「投資しました」だけでは通用しなくなります。経営戦略と人材戦略の連動、そしてその成果を数字で示すことが求められるのです。
決算を控えた今こそ、AI人材育成の効果測定に本格的に取り組む絶好のタイミングです。
＜ 参考文献・出典 ＞
*1 金融庁 「企業内容等の開示に関する内閣府令の一部を改正する内閣府令」（案）等に対するパブリックコメントの実施について
https://www.fsa.go.jp/news/r7/shouken/20251126/20251126.html
*2 みずほリサーチ&テクノロジーズ「AIブーム終焉なら米経済に何が起きるか？」2025年11月7日
https://www.mizuho-rt.co.jp/publication/2025/pdf/report251107.pdf
*3 日本の人事部「人事白書2025 AI人材育成調査」2025年
https://jinjibu.jp/article/detl/hakusho/3904/
*4 HR Trend Lab「研修効果測定とは？有名なカークパトリックモデルや実施時のポイントを解説」
https://hr-trend-lab.mynavi.jp/column/human-resource-development/6789/
