「インサイト分析」ページは、担当する複数企業を横串で比較し、次の打ち手を決めるための画面です。全社平均の KPI、5 軸レーダーチャート、ボトルネック自動抽出、企業別 AI スコア一覧を備えています。
スキル診断を開く
左サイドバーの スキル診断 をクリックします。URL は /ja-JP/Consultant/Insights です。
ページ先頭に「担当企業のAI活用状況、学習活動、スキル成熟度をクロスクライアントで可視化します。」と表示されます。
画面の構成
1. 概要サマリー（3 枚の KPI カード）
- 平均 AI 活用指数：担当全クライアント平均。
- 平均スキル成熟度：基準 70 以上が望ましい。
- 稼働中プロジェクト数：担当全社の合計（Phase ≠ Completed）。
2. 学習シグナル レーダー（全社平均）
レーダーチャート（5 軸、最大 100）で、AI 活用指数・成熟度の内訳指標を可視化します。
- アクティブ率（30日）
- AI 学習完了率
- パス進捗率
- テスト平均点
- 認定取得率
図が正五角形に近いほどバランスが取れていて、歪な形ほど特定指標に偏りがあります。
3. ボトルネック分析（下位 2 指標）
スコアの低い順に 2 指標をピックアップし、XX / 100 バッジと改善アドバイス（小さい文字の説明）を表示します。
データが十分になければ「データが十分に蓄積されていません。」のメッセージ。
4. クライアント別 AI スコア一覧（テーブル）
列：
- 企業名（クリックで組織詳細へ）
- メンバー数
- AI 活用指数
- スキル成熟度
- リスク：要注意 または 良好
- 推奨アクション（小さい文字）
空の状態
担当企業未登録なら「担当企業がまだ登録されていません。新しい企業を作成すると、ここにインサイトが表示されます。」というアラート。
よく使う操作
全社的な弱点を特定する
- レーダーチャートで内側に凹んでいる軸を確認します。
- 同じ指標が「ボトルネック分析」の下位 2 指標に出ているはず。アドバイスを読み、どのクライアントから手を付けるかを決めます。
要注意クライアントに優先対応する
- 「クライアント別 AI スコア一覧」で 要注意 バッジの企業を見ます。
- 推奨アクション欄のテキストを参考に、次の一手を検討します。
- 企業名をクリックして組織詳細に入り、具体的な打ち手を設計します。
- 必要なら「改善提案」ページでアクションを登録します。
KPI カードから施策を設計する
- 「平均スキル成熟度」が 70 未満なら、学習パスの品質・量を見直します。
- 「稼働中プロジェクト数」が極端に少ない場合、新規プロジェクト創出の提案準備をします。
- 「平均 AI 活用指数」が低いときは、アクティブ率と AI 学習完了率のどちらが弱いかをレーダーで特定します。
企業別の比較から成功事例を抽出する
- テーブルの「AI 活用指数」「スキル成熟度」が高い企業を特定します。
- その企業の組織詳細・プロジェクト詳細を確認し、成功要因を仮説化します。
- 他クライアントへの横展開提案として「改善提案」に登録します。
レーダーの読み方
- 均等型：全方位で成長中。現在の施策を維持。
- テスト偏重型（テスト平均点が突出）：知識はあるが活用されていない疑い。プロジェクト化で実践機会を作る。
- アクティブ偏重型（アクティブ率が突出）：学習に触れているが完了まで届いていない。パス設計の見直し。
- 凹み型（認定取得率だけ低い）：修了証発行条件が厳しすぎる可能性。要件を再検討。
困ったとき
- レーダーの各軸がすべて 0 → 学習データが蓄積されていません。HR 側の社員登録・パス割り当てが完了するまで時間が必要です。
- 「ボトルネック分析」にアドバイスが出ない → データ不足で判定できない状態。数週間後に再度確認してください。
- テーブルの「推奨アクション」が毎回同じ → 要注意の判定軸が変わらない限り、似た推奨が出ます。打ち手を変えた後、次回集計で変化を見てください。
- 一部クライアントだけリスクが「良好」だが改善余地を感じる → 自動判定は閾値ベース。組織詳細ページで実データと定性情報（目標・ビジョン）を突き合わせて判断してください。
- クライアント数が多くてテーブルが見にくい → 現在ソート / フィルタ機能は未実装。ブラウザの検索（Ctrl/Cmd + F）で企業名を素早く探せます。
