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2025.07.07

よかれと思ったその施策、実は間違いかも。成長企業のオンボーディング、3つの“新常識”

記事 / 写真 / 画像:LEARNING SHIFT INC.
よかれと思ったその施策、実は間違いかも。成長企業のオンボーディング、3つの“新常識”
時間もコストもかけているのに、新人が現場で力を発揮するまでに時間がかかる──。
オンボーディングでそんなモヤモヤを感じたことはありませんか?
学習の生産性を高め、早期に現場で成果を出す仕組みを、一緒に考えていきましょう。

イントロダクション:なぜ、あなたの会社のオンボーディングは非効率に終わるのか?

現代の成長企業にとって、新しく採用した人材の「最速立ち上げ」は、事業の成長速度を左右する極めて重要な経営課題です。しかし、多くの企業では、従来の育成方法に多大な時間、コスト、人員を投じながらも、期待通りの成果が得られないという非効率に直面しています。

私たちは、この課題を解決する鍵が「学習の生産性」の最大化にあると考えます。学習の生産性とは、単に多くの知識を詰め込むことではありません。投入するリソース(時間・コスト・人員)を最小限に抑えつつ、個人の成長と企業の業績向上に直結する学習効果を最大限に高め、かつそれをスピーディーに実現することです。

本記事では、この「学習生産性」を飛躍的に高め、オンボーディングを成功に導くための3つの新たな視点をご紹介します。これらは、多くの企業が信じてきた育成の「定説」を打ち破る、逆説的な真実かもしれません。これらの新しい常識が、貴社の採用と育成をアップデートする一助となれば幸いです。


1. 「学習コンテンツの充実」が育成を停滞させる

【よくある定説】「学習コンテンツを充実させれば、育成は進む」

多くの企業で、新規入社者の早期立ち上げを目指し、業務動画、FAQ、eラーニング、ナレッジベースなど、豊富な学習コンテンツが整備されています。一見すると、学習機会は十分に提供されているように見えます。しかし、現場からは「コンテンツが多すぎて、どれを見ればいいか分からない」「たくさん見たのに、できるようになっていない」といった声が絶えないのはなぜでしょうか。

それは、学習を「単なる情報提供」と捉え、コンテンツの量だけで育成を測ろうとする根本的な見落としがあるからです。

【逆説の真実】育成の本質は、量より「学習生態系」のプロデュースである

育成の成功は、コンテンツの量ではなく、学び全体をデザインする「学習生態系(ラーニングエコシステム)」をいかに構築できるかにかかっています。事実、「70:20:10の法則」が示すように、仕事で役立つ学びの90%は、研修などの公式学習(10%)以外、すなわち他者との関わり(20%)や日々の仕事経験(70%)といった非公式な学習(インフォーマル・ラーニング)から得られています 。

これからの人材開発担当者の役割は、研修単体を提供するだけでなく、この広範な学習生態系全体のプロデューサーへと進化することが求められます 。具体的には、学習者が自律的に学べるよう、以下の要素を戦略的にデザインし、提供することが重要です 。

  • 学びの場: チームやコミュニティなど、他者から学ぶ機会 。
  • 実践の場: 新しいスキルを恐れずに試せる環境 。
  • 仕事の中での学び: 業務に組み込まれ、必要な時にアクセスできるナレッジサポート 。
  • 学習パスのガイド: 上記の要素を学習者がどう歩んでいくかを示す道筋 。

さらに、研修の効果は研修当日(20%)よりも、その前後の活動が決定づけるという「40:20:40のハイインパクトラーニングモデル」も、この考えを裏付けています 。実際、研修前に上司と目的や目標について対話があった参加者は、なかった参加者と比較して学びの実践率が約70%も高いというデータもあります 。

コンテンツをただ用意するのではなく、現場の上司を巻き込んだ事前準備や、実践を促す事後フォローまで含めた全体像をデザインすることこそが、真に機能する育成の第一歩なのです。


2. チェックリストの限界:なぜ「作業」になってしまうのか

【よくある定説】「一人前行動チェックリストをカバーすれば、一人前になれる」

「一人前行動チェックリスト」は、目指すべき姿を言語化し、進捗を可視化する有効なツールとされています。しかし、「ただの作業になっている」「やらされ感が強い」「チェックしても、実際の業務にどう繋がるか分からない」といった声が現場から漏れ聞こえることはないでしょうか 。

これは、チェックリストを埋めること自体が目的化し、学習者の主体性や、現場で本当に求められる成果に結びついていない現実の表れです。

【逆説の真実】主体性を引き出す「卒業試験」の設計こそが、成果への最短ルートである

行動チェックリストの項目を一つひとつ潰していくのではなく、明確なゴールとして「卒業試験(認定試験)」を設計することこそが、学習者の主体性と現場での成果を最大限に引き出す鍵となります 。

学習成果には「知っている(保有能力)」、「意識すればできる(発揮能力)」、「無意識に実践できる(現場実践)」といった段階があります 。多くのチェックリストは「知っている」レベルの確認に留まりがちですが、企業が本当に求めるのは現場での成果です。

この学習段階をデザインする上で非常に有効なのが、学習転移評価モデル(LTEM)です 。LTEMは学習成果を8段階で定義しており 、どこをゴールに設定するかで、評価方法、ひいては学習方法そのものが大きく変わります 。

例えば、「経営理念を暗唱できる(知識理解)」がゴールならペーパーテストで十分ですが、「経営理念に基づき、現場で適切な判断ができる(学習転移の実践)」をゴールにするなら、ケーススタディや成果発表会といった、より実践的な評価が必要になります 。

最も重要なのは、何を以て「合格」とするかの「達成基準」を精緻に作り込むことです 。明確で挑戦的なゴール(卒業試験)があるからこそ、学習者は基準をクリアするために主体的に学び、スキルを磨くのです。


3. マイクロラーニングの誤解:「細切れ学習」だけでは成長は加速しない

【よくある定説】「マイクロラーニングを導入すれば、早期立ち上げに有効である」

多忙な現場でも学べるよう、1〜5分程度の動画やFAQといったマイクロラーニングは多くの企業で導入されています。しかし、「全体像がつかめない」「やりっぱなしで終わる」「本当に成果に繋がっているか不安」といった声もまた事実です 。

マイクロラーニングは万能薬ではありません。その効果を最大化するには、決定的に重要な視点が欠けています。

【逆説の真実】“マクロとマイクロの使い分け”と“AIによる個別最適化”が学習効果を最大化する

早期戦力化を真に実現するには、まず全体像や体系を学ぶ「マクロラーニング」と、必要な知識を必要な時に学ぶ「マイクロラーニング」を戦略的に使い分けることが不可欠です 。新人の段階ではまずマクロラーニングで仕事の全体像や基礎を固め、熟達していく過程で生じる具体的な疑問をマイクロラーニングで解消していく、という流れが理想的です 。

さらに、マイクロラーニングは単なる短い動画(インプット)ではありません。「インプット」「アウトプット(練習)」「評価(フィードバック)」の3つが揃って初めて効果を発揮します 。特に、インプット後の「意図的な練習」と、それに対する「リアルタイムのフィードバック」が成長の鍵を握ります 。

そして今、この学習プロセスを劇的に加速させるのがAIテクノロジーです。AIは、個々のレベルに合わせた学習パスの提案、練習の壁打ち相手、リアルタイムのフィードバック提供などを通じて、一人ひとりに最適化された学習環境を構築します 。AIとの協働により、人は人にしかできない高度なコーチングや、より戦略的な学習生態系のプロデュースに集中できるようになり、学習生産性は飛躍的に向上するのです。


まとめ:新常識で実現する『最短採用×最速立ち上げ』の方程式

企業の持続的な成長を支える『最短採用×最速立ち上げ』。その実現には、従来の育成の常識をアップデートすることが不可欠です。

  • 1.コンテンツの量から「学習生態系」のプロデュースへ。
  • 2.チェックリストの作業から、主体性を引き出す「卒業試験」の設計へ。
  • 3.細切れ学習から、「マクロとマイクロの戦略的使い分け」と「AIによる個別最適化」へ。

これらの新しい常識を取り入れ、人材開発担当者が「学習生態系のプロデューサー」へと役割を進化させるとき、育成は劇的に変わり、企業の成長はさらに加速するでしょう。

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