「スキルギャップ分析」は、次の学習投資をどこに振るべきかを判断するための画面です。全社の AI 関連スキルを 5 指標に分解し、低い 4〜2 指標を強調して、改善アクション提案を自動生成します。「全体的に足りない」で終わらせず、どの一点から手を付けるかを決めるための画面です。
このガイドを読むと、できるようになること
- スキル成熟度を構成する 5 指標が、それぞれ何を測っているか分かる
- 次の学習投資先を、下位 2 指標から決める
- 部門間のばらつきの大きさを確認し、深掘り先を判断する
- 改善アクション提案を会議資料に持ち帰る
スキルギャップ分析を開く
左サイドバーの スキルギャップ分析 をクリックします。URL は /ja-JP/{組織ID}/executive/skills です。
ページ先頭に「全社のAI関連スキル5指標（アクティブ率・AI学習完了率・パス進捗率・テスト平均点・認定取得率）を分析し、部門別の強み・不足を可視化します。」と表示されていれば、正しい画面です。
5 指標とは何か
スキル成熟度スコアは、次の 5 つの指標から合成されています。どれも 0〜100 で表現され、5 指標の平均がダッシュボードの「スキル成熟度」と一致します。
1
アクティブ率
直近で学習活動のあった社員の割合
2
AI 学習完了率
AI 関連コンテンツを完了した社員の割合
3
パス進捗率
全社員のラーニングパス進捗の平均
4
テスト平均点
パステストの平均スコア
5
認定取得率
修了証を獲得した社員の割合
画面の構成
月次レッスン完了数の推移
折れ線グラフです。「直近 N ヶ月の完了レッスン数。学習活動の勢いを示す代理指標です。」完了ゼロなら「まだ完了レッスンがありません。」と表示されます。
部門別 スキル成熟度（比較）
棒グラフで、各部署の成熟度を横並び比較します。y 軸は 0〜100 固定です。
5 指標のギャップ詳細（低い順）
5 枚の小カードで、スコアの低い順に並びます。各カードは、指標名・スコア（0〜100）・色付きのトーンで、強弱を視覚化します。
改善アクション提案（下位 2 指標）
一番スコアの低い 2 指標から、自動で推奨アクションが生成され、箇条書きで表示されます。例：「テスト平均点が低い → コースの復習セクションを追加」。
よく使う操作
- 「5 指標のギャップ詳細」の左端から順に（低い順）見ます。
- 最も低い 2 指標を確認し、「改善アクション提案」の内容を参考にします。
- 例えば「アクティブ率が低い」なら、リマインダーメール施策や部署マネージャー経由のフォローアップを検討します。
- 「認定取得率が低い」なら、修了証発行条件やコース末尾のテストを見直します。
5 つ全部に手を打とうとすると、どれも中途半端になります。まずは下位 2 指標だけに絞ってください。
- 「部門別 スキル成熟度」棒グラフを見ます。
- 最も高い部署と低い部署の差（スキル差）を確認します。
- 差が大きい（例：30 ポイント以上）場合、左サイドバーの 部署別 AI 活用状況 を開き、部署単位の AI 活用指数・成熟度を深掘りします。
- 月次トレンドのグラフで直近 6 ヶ月の推移を確認します。
- 右肩上がりなら施策が効いています。
- 下降しているときは、先に「アクティブ率」の指標を疑い、同ページのギャップ詳細で裏付けます。
- 「改善アクション提案」の箇条書きをそのまま会議資料や社内メールにコピーできます。
- 詳細な報告書が必要なら、左サイドバーの レポート出力 から PDF / Excel / CSV でダウンロードします。
この指標が低いときに見るべきところ
同じ「スコアが低い」でも、原因の仮説と打ち手は指標ごとに違います。
| 低い指標 | 仮説 | 次の一手 |
|---|---|---|
| アクティブ率 | 学習時間が取れていない | 業務時間内の学習枠を部署マネージャーと合意 |
| AI 学習完了率 | コンテンツ難易度が高い／興味喚起が弱い | カリキュラム管理に入門コース追加を依頼 |
| パス進捗率 | 割当パスが多すぎる／途中離脱が多い | HR に割当の絞り込み・フォローアップを依頼 |
| テスト平均点 | 理解の定着が弱い | レッスン内クイズの強化、復習テンプレ導入 |
| 認定取得率 | 修了要件が高すぎる／最後の一歩で離脱 | 修了証条件の再設計、インセンティブ検討 |
困ったとき
| 症状 | 考えられる原因と対処 |
|---|---|
| トレンドグラフが表示されない | 完了レッスンがゼロです。HR で割り当てが完了し、社員の学習が始まると翌月から現れます。 |
| 「部門データがまだ集計されていません」 | 部署未登録、または部署にメンバーがいません。HR → 部署一覧から追加してください。 |
| 「データが十分に蓄積されていません」（改善アクション提案） | 各指標の計算に必要なサンプルが足りていません。数週間後に再度確認してください。 |
| 提案が的外れに感じる | 提案は指標のスコア低下から自動生成されるため、業務実態とずれることがあります。部署別 AI 活用状況ページで実データと突き合わせて判断してください。 |
| 5 指標の定義を詳しく知りたい | 上記「5 指標とは何か」節を参照してください。必要ならコンサルタントに組織別の詳細定義を問い合わせてください。 |
