お問い合わせ

学習データを、経営の意思決定につながる証拠へ。

社内の学習管理システムには社員の学習履歴が蓄積されている。研修も継続的に実施している。
それでも、多くの企業では「どの育成施策が成果につながっているのか」を説明できていません。
ウィズリッジは、学習データ・人事データ・業務データをつなぎ、育成投資の効果を可視化するラーニングアナリティクスの導入を支援します。

研修を実施しても、経営に説明できない

社内で採用している学習管理システム（LMS)では修了率や受講率は見えている。けれど、業績との関係は見えない。外国人従業員を含めたチームの学習進捗が横断的に把握できない。トップパフォーマーの学習行動も、育成施策の優先順位も、データとして意思決定に使えていない。

こうした状態では、学習投資は続いていても、経営から見れば「コスト」に留まりやすくなります。今、上場企業に対して人材戦略の開示が義務化され、学習データの活用は「やがてやること」から「今すぐ始めること」になっています。

 

研修をしたという事実と、その効果の証拠は、全く別の問いです。

shutterstock_2692997369

修了率はあるが業績との相関が無ない

 研修完了のデータはLMSに残るが、それが売上・定着・成長と結びついているかが分からない 
shutterstock_2688965663

育成投資の優先順位がつけられない

 研修A・研修Bどちらが成果につながっているかのデータがなく、予算配分の根拠がない 
stock-photo-a-diverse-team-gathers-around-a-conference-table-engaging-in-strategic-discussions-and-analyzing-2683847619

人的資本開示への接続ができない

 学習施策のデータが散在し、開示指標として整理・報告できる状態になっていない 

ラーニングアナリティクスでできること

 人的資本開示、学習投資の可視化、育成施策の経営接続。日本ではまだ未開拓なこの領域で、海外の研究知見と先進ソリューションを取り込みながら、Wisledgeが市場の基準をつくります。 
shutterstock_2676146519

育成投資の効果可視化

 「どの研修が実際に成果につながっているか」を可視化してコストを最適化。研修A・研修Bの費用対効果を数字で比較できるようになります。 
stock-photo-smiling-female-business-professional-interacting-with-male-colleague-standing-near-whiteboard-in-2469442211

離職リスクの早期予兆検知

 学習ログの変化パターンから、離職リスクを早期に検知します。手遅れになる前に手を打てる組織をつくります。 
Early Warning Signs of Job Exit Detection in Business Consulting-1

トップパフォーマー育成モデルの構築

 高パフォーマーの学習行動を分析し、再現性のある育成モデルを構築します。「なんとなく育てた」から「再現できる仕組み」へ。 
shutterstock_2636713419

人的資本開示への接続

 学習データをKPI・KGIとして整理し、ISO 30414対応と人的資本経営の報告書を経営の言葉で作成できるようにします。 

定義と本質

ラーニングアナリティクスとは、学習を人事・業績・行動データとつなぎ、どの施策が成果につながっているのかを可視化し、育成施策を経営判断に接続するアプローチです。

1

学習データの収集

LMSの受講履歴・修了率・テストスコア・動画視聴ログなど、社内に散在する学習データを一か所に集約します。まずは「何がどこにあるか」の全体像を把握することが出発点です。
2

人事データと接続

氏名・部署・役職・評価・異動履歴・エンゲージメントスコアなどの人事データと学習データを紐づけます。「誰が・いつ・何を・どれだけ学んだか」が可視化される第一歩です。
3

業績データと統合

売上・生産性・顧客満足度・離職率・昇進率などの業績指標と学習データを統合します。ここで初めて、「学習」と「成果」のあいだにある相関・因果が見え始めます。
4

パターンの分析

統合データをもとに、成果を出している人材の学習行動パターン、育成効果の高い研修プログラム、離職・停滞の予兆シグナルなどを統計的・機械学習的手法で分析します。
5

意思決定支援

分析結果を人事・L&D・経営企画が使えるダッシュボードやレポートに変換します。「どの施策に投資すべきか」、「どの人材に優先的に支援が必要か」を数字で判断できる状態をつくります。

6

育成・学習最適化

インサイトをもとに、育成施策・研修プログラム・配置・フォローアップを継続的に改善します。測って終わりではなく、組織の学習能力そのものを高め続けるサイクルを構築します。
よくある課題

変革が進まない理由は、課題が一つではないからです

ERP導入だけでは定着しない。

人材育成だけでは業績につながらない。

相手の言語で伝えただけでは仕組みが残らない。

企業変革は、財務・人事・学習・グローバル実行の分断をまたいで初めて成果になります。

image-alt-text

学習投資の効果を経営に説明できない

社内に社員の学習修了率はあるが、業績との相関が見えない。「育成は効いている」と証明できない。 
image-alt-text

システムは導入したけど現場で定着していない

ベンダーに要件を正確に伝えられない。業務部門とIT部門の認識が合わない。導入後に定着しない。
image-alt-text

多言語プロジェクトが前に進まない

会議で合意したはずなのに本社と現地の認識がずれる。橋渡しできる人材がいない。
image-alt-text

人的資本開示の数字に意味が無い

開示項目は揃えた。でも、人材投資が事業成果に貢献していることを説明できていない。
image-alt-text

ベテランの知識が組織に残らない

退職・異動で知識が消える。多言語環境での知識継承が特に難しい。属人化が続いている。
image-alt-text

４つの領域が分断されたまま

業務・システム・人材・学習がバラバラに動いている。だから変革が点で終わり、面にならない。
ウィズリッジの解法

４つの専門領域を横断して、実装を成立させます

各領域を別々に提供するのではなく、業務設計から、システム導入、多言語実行、学習分析まで、一つの変革としてつなぐことがウィズリッジの価値提供です。

業務プロセス最適化

変革は、業務プロセスの再設計から始まる

学習管理システム（LMS）・人材管理システム（HCM）・ERPやEPMなど、導入後のデータ活用まで見据えた要件定義と実装支援。無駄とボトルネックを特定し、多言語環境での定着を前提に業務フローを設計します。

詳しく見る

グローバルシステム導入

製品導入ではなく、意思決定を動かく基盤を作る

ERP/EPM/HCM/LMSを始め、海外では認知されていても、日本未進出または国内での導入実績がないグローバルシステムの導入・ローカライズ・現場定着まで一貫支援。業務側と技術チームのブリッジ役として価値を発揮します。

詳しく見る

多言語実行組織の構築

多言語環境でも、実行力と知識警鐘を設計する

日英はもちろんのこと、中国語・ベトナム語・韓国語を横断したプロジェクト推進を支援します。数多くの多国籍プロジェクト実績をもとに、PM・ファシリテーション・進捗管理から異言語ナレッジトランスファー・AIナレッジキャプチャまで一気通貫で支援します。

詳しく見る

ラーニングアナリティクス

学習データを、経営の意思決定につながる証拠へ

日本ではまだ未開拓なラーニングアナリティクスを、いち早く実務に組み込み、学習・人材・業績データを統合し、育成投資の効果を可視化します。

詳しく見る

選ばれる理由

規模ではなく、専門性と構想力で選ばれる

領域横断の構想力

 業務プロセス・システム・人材・学習を分断せず、一つの変革として設計します。部分最適ではなく全体最適を起点に多言語で動けることが、最大の差別化です。 

業務×技術の橋渡し

変革プロジェクトで最も難しいのは、業務部門とITチームの合意形成です。ファンクショナルコンサルタントとして、ユーザー企業の意図を正確に実装へ接続します。

５言語対応の実行力

英語・韓国語・中国語・ベトナム語・日本語の5言語対応。多言語環境でのPM・ファシリテーション・知識継承まで、言語の壁を前提とした実行設計が可能です。

ラーニングアナリティクスの先導

日本でいち早く実務への実装支援集団として、学習データの活用から人的資本開示、育成ROIの可視化まで、この領域の第一人者として先導します。

グローバルプレイヤーとの連携

Penn GSE・STRIVR・GP Strategiesなど、海外の先進プレイヤーと連携し、日本企業の文化・要件・言語にローカライズしながら案件化します。方法論を単に輸入するだけでなく、日本で成立させます。

エコシステムのハブとして

固定人員を最小限に、最適な専門性を束ねます。これはリソース不足ではなく、最も適切な知見を最も速く組み合わせられる、戦略的な軽量設計です。

ラーニングアナリティクス
に関するよくある質問

Have question? We are here to help

Solo Mode

No results found.

ラーニングアナリティクスを始めるには、まず何が必要ですか？

LMSの有無や既存データの整備状況にかかわらず、始めることができます。まずは「何を明らかにしたいか」を明確にするところから始めます。現状診断から支援します。

どんなデータがあれば分析を始められますか？
受講履歴、人事評価データ、業績指標など、基本的なデータがあれば開始できます。データが完全でなくても、何が使えて何が足りないかを整理するところから支援します。
多言語環境でも対応できますか？
はい。日本語の他に英語・中国語・ベトナム語・韓国語の5言語に対応しています。多言語組織の学習状況を一元管理するための分析設計も支援します。
人的資本開示の対応にも役立ちますか？
はい。学習データをISO 30414対応の指標として整理し、人的資本経営の報告書作成に必要な数値と論点を設計することができます。
新しいシステムの導入が必要ですか？
必ずしも必要ではありません。既存のLMS・HR・業績データを活用して分析を始めることができます。将来的にツールを導入する場合の要件整理も支援します。

まずは、学習データ活用の
現在地を整理しませんか。

何から始めるべきか分からない段階でも問題ありません。
Wisledgeは、貴社の学習施策とデータ環境を整理し、ラーニングアナリティクス導入の優先順位を明確にします。