AIニュース速報 2026.08.18

AI研修アンケートの設問例10問｜効果測定につながる作り方【2026年版】

「AI研修のあとに配るアンケート、どんな設問にすれば効果が見えるのか？」——答えは、満足度を聞く設問を減らし、行動変容と業務適用を測る設問を中心に10問前後で構成することです。研修直後の「満足した／しなかった」だけでは、経営層への報告にも次回研修の改善にも使えません。本稿では、カークパトリックの4段階評価モデルに沿って、そのままコピーして使える設問例10問と、回収率・回答の質を上げる運用のコツをまとめます。

この記事の要点

満足度だけのアンケートは「レベル1」止まり。効果測定には学習・行動・成果の設問が必要
10問構成の目安は「満足度2問＋学習度3問＋行動変容3問＋定着支援2問」
アンケート（主観評価）と利用ログ（客観データ）は別の測定手段。両方そろえて初めて効果が語れる

対象読者：AI研修を企画・運営する人事・研修担当者、DX推進担当者

なお、この記事は「研修の効果を測るためのアンケート設問」に特化した研修運営者向けガイドです。AIを使って一般的なアンケートそのものを設計する方法は、姉妹記事のAIでアンケート設計｜使える回答を集める実務ガイドで扱っています。「アンケートをAIに作らせたい」ならそちらを、「AI研修の効果を設問で可視化したい」ならこのまま読み進めてください。また、アンケートは受講者の主観評価を測る手段であり、ChatGPTやCopilotの利用ログ（客観データ）による測定とは役割が異なります。ログ側の測定方法はAI利用ログで研修効果を測定する方法で解説しているので、両輪で設計するのがおすすめです。

満足度アンケートだけでは効果が見えない理由

私自身、100社以上のAI研修に関わるなかで、研修後アンケートの設問を見せてもらう機会が多くあります。正直、その大半が「研修は満足でしたか」「講師の説明はわかりやすかったですか」の2軸だけで終わっています。これで測れるのは「受講者がその場でどう感じたか」だけなんです。

研修効果測定の世界標準として知られるのが、ドナルド・カークパトリックが提唱した4段階評価モデルです（Kirkpatrick Partners公式サイト）。研修の効果を次の4レベルに分けて評価します。

レベル	評価対象	測定タイミングの目安	主な測定手段
レベル1：反応（Reaction）	満足度・受講体験	研修直後	アンケート
レベル2：学習（Learning）	知識・スキルの習得度	直後〜数日後	理解度テスト、自己評価アンケート
レベル3：行動（Behavior）	業務での実践・行動変容	1〜3ヶ月後	フォローアンケート、上司評価、利用ログ
レベル4：結果（Results）	業務成果・業績への影響	3ヶ月〜半年後	KPI変化、工数削減量、利用ログ

ポイントは、レベル1の満足度と、レベル3以降の行動変容には直接の相関が保証されないことです。「楽しかった研修」が「業務でAIを使うようになった研修」とは限りません。だからこそ、アンケート設問はレベル1に偏らせず、レベル2〜3を測る設問を厚くする必要があります。レベル4（成果）はアンケートの主観回答だけでは測り切れないため、利用ログや業務KPIとの突合が現実解になります。

なお、日本企業の研修投資は決して潤沢ではありません。厚生労働省の令和6年度「能力開発基本調査」によると、教育訓練費用（OFF-JT・自己啓発支援）を支出した企業は54.9%、OFF-JTの労働者一人当たり平均額は1.5万円にとどまります（厚生労働省）。限られた研修予算だからこそ、「効果が出た／出なかった」を設問レベルで拾える設計にしておくことが、次年度の予算獲得にも直結します。

設問をつくる前に決めておく3つのこと

1. 「誰に何を報告するためのアンケートか」を先に決める

アンケートは集めてから使い道を考えるものではなく、報告書の見出しから逆算して設計するものです。カークパトリックモデルでも「レベル4（成果）から逆順に設計する」ことが推奨されています。経営層に「研修で業務利用率がどう変わったか」を報告したいなら、その数字を作れる設問（後述のQ6〜Q8）が必須になります。報告書側の書き方はAI研修の実施報告書の書き方で詳しく扱っています。

2. 実施タイミングは「直後」と「1〜3ヶ月後」の2回に分ける

1回のアンケートで4レベル全部を測ろうとすると破綻します。おすすめは次の2回構成です。

直後アンケート（研修当日〜翌日）：レベル1（満足度）＋レベル2（学習度）＋実践意向。回収率が最も高いタイミングなので、ここで受講者の状態を確実に取る
フォローアンケート（1〜3ヶ月後）：レベル3（行動変容）＋定着阻害要因。設問数は5問以内に絞らないと回収率が大きく落ちる

3. アンケートで測ること・ログで測ることを切り分ける

「週に何回AIを使っていますか」という設問は、実は自己申告と実ログでズレやすい領域です。研修現場でよくあるのが、アンケートでは「毎日使っている」が多数なのに、テナントの利用ログを見ると週1回未満のユーザーが多い、というケース。だから役割分担が重要です。

測定対象	アンケート（主観）	利用ログ（客観）
満足度・心理的ハードル	◎ アンケートでしか測れない	× 測れない
理解度・自信	◎ 自己評価＋テストで測る	△ プロンプトの質から間接推定
利用頻度	△ 過大申告が起きやすい	◎ ログが正
活用の中身・つまずき	◎ 自由記述が宝の山	△ 内容までは追いにくい
業務成果（時間削減等)	△ 体感値として補助的に	◎ KPI・ログと突合

利用頻度や成果はログ側で取り、アンケートは「ログでは見えない主観・理由・障害」を取りにいく。この分担を決めてから設問を書くと、設問数を無駄に増やさずに済みます。

そのまま使える設問例10問

ここからが本題です。直後アンケート7問＋フォローアンケート3問の計10問構成で、コピーしてそのまま使える形にしました。回答形式は原則5件法（5段階評価）で統一し、集計時にスコア化できるようにしています。

直後アンケート（研修当日〜翌日・7問）

Q1〜Q2：満足度・反応（レベル1）

Q1. 本日の研修の内容は、あなたの業務にとって有用だと感じましたか？
　1. まったく有用でない　2. あまり有用でない　3. どちらともいえない
　4. 有用である　5. 非常に有用である

Q2. 研修の難易度はあなたにとって適切でしたか？
　1. 易しすぎた　2. やや易しかった　3. ちょうどよかった
　4. やや難しかった　5. 難しすぎた

ねらい：Q1は単なる「満足しましたか」ではなく「業務にとって有用か」と聞くのがポイントです。満足度は講師の話術やお弁当の質にも引っ張られますが、「業務有用性」で聞くと次のレベルへの橋渡しになります。Q2は次回の階層別・部門別クラス分けの判断材料になります。難易度のばらつきが大きい場合、対象者選定に課題がある可能性が高いです。

Q3〜Q5：学習度・自己効力感（レベル2）

Q3. 研修前と比べて、生成AIに関する理解度はどの程度変わりましたか？
　1. 変わらない　2. わずかに向上した　3. ある程度向上した
　4. かなり向上した　5. 大幅に向上した

Q4. 研修で学んだプロンプトの書き方を、自分ひとりで再現できる自信はありますか？
　1. まったくない　2. あまりない　3. どちらともいえない
　4. ある程度ある　5. 十分にある

Q5. 研修内容のうち、明日からすぐ使えそうだと感じたものをすべて選んでください（複数選択）
　□ 文章作成・要約　□ メール・議事録作成　□ 企画・アイデア出し
　□ データ整理・分析　□ 資料・スライド作成　□ 調査・情報収集
　□ その他（自由記述：　　　）　□ すぐ使えそうなものはない

ねらい：Q3は「事前・事後の変化」を1問で聞くレトロスペクティブ形式です。厳密にやるなら研修前アンケートとの2時点比較が理想ですが、運用負荷を考えると1問方式が現実的です。Q4の「自信（自己効力感）」は行動変容の先行指標として重要で、ここが低い受講者は高確率で研修後に使わなくなります。Q5の「すぐ使えそうなものはない」という選択肢は必ず入れてください。この回答率が、研修と業務の接続不良を検知するアラートになります。

Q6〜Q7：実践意向と障害の事前検知

Q6. 今後1ヶ月以内に、研修で学んだ内容を業務で使う予定はありますか？
　1. 使う予定はない　2. 機会があれば使うかもしれない
　3. 週1回程度は使う予定　4. 週2〜3回は使う予定　5. ほぼ毎日使う予定

Q7. 業務でAIを使ううえで、障害になりそうなことがあれば教えてください（複数選択）
　□ 何に使えばよいかイメージが湧かない　□ 社内ルールが不明確
　□ セキュリティが不安　□ 使う時間がない　□ 上司・周囲の理解
　□ ツールへのアクセス権がない　□ 特にない
　□ その他（自由記述：　　　）

ねらい：Q6は1〜3ヶ月後のフォローアンケートやログと突合するための「宣言」を取る設問です。宣言と実態のギャップ自体が、フォロー施策の設計材料になります。Q7は総務省の令和7年版情報通信白書でも、日本企業の生成AI導入の課題として「効果的な活用方法がわからない」「セキュリティリスク」が上位に挙がっており（総務省）、自社でどの障害が支配的かを研修当日のうちに把握しておくと、フォロー施策の優先順位が決めやすくなります。

フォローアンケート（1〜3ヶ月後・3問）

Q8〜Q10：行動変容と定着（レベル3）

Q8. この1ヶ月間、業務で生成AIをどの程度使いましたか？
　1. 使っていない　2. 月に数回　3. 週1回程度
　4. 週2〜3回　5. ほぼ毎日

Q9. 研修で学んだ内容を使って、業務のやり方が変わったことがあれば
　具体的に教えてください（自由記述）
　例：会議の議事録要約をAIに任せるようになった、
　　　メール文面の下書きをAIで作ってから修正するようになった　など

Q10. 現在、AI活用でつまずいていること・会社に支援してほしいことが
　あれば教えてください（自由記述）

ねらい：Q8は自己申告の利用頻度で、可能なら利用ログと突合します。申告とログが乖離しているグループには「使っているつもり」の中身を確認する余地があります。Q9の自由記述は、経営報告に使える「生の活用事例」の収集源です。研修現場の実感として、ここに具体的な業務名が書かれる受講者が一定数出てくる研修は定着に成功しており、空欄や「特になし」が並ぶ研修はフォロー設計に問題があります。Q10で拾ったつまずきは、そのままフォローアップ施策のネタ帳になります。

階層・部門で変える設問カスタマイズ

10問のベースセットはそのまま全社共通で使えますが、受講者の階層や部門によって「効果」の定義が変わるため、数問だけ差し替えると分析の解像度が上がります。研修現場でも、同じ設問を管理職と実務担当者に配ると、管理職は「部下に使わせられるか」、実務担当者は「自分の作業が楽になるか」という異なる軸で回答していることがよくあります。

受講者層	差し替え・追加する設問の例	見たいこと
経営層・管理職	「自部門でAI活用を推進するうえで、必要な支援は何ですか」「部下のAI利用を承認・推奨できる判断材料は得られましたか」	推進者としての行動変容。本人の利用頻度より、組織への波及を測る
実務担当者（事務・企画）	Q5の選択肢を自部門の業務名に置き換える（「見積書ドラフト作成」「問い合わせ回答文作成」など）	抽象的な「文章作成」ではなく、実在業務との接続度
技術職・開発部門	「コード生成・レビューでAIを使う際の懸念は何ですか」を追加	ライセンス・品質・レビューフローなど技術職特有の障害
AI利用が任意の部門	「AIを使わないと決めている場合、その理由を教えてください」を追加	非利用層の理由。ログには絶対に現れないデータ

特に最後の「使わない理由」は見落とされがちです。利用ログは「使った人」のデータしか残さないため、使わない人の理由はアンケートでしか取れません。ここがアンケートという測定手段の最大の存在価値であり、ログ測定と併走させるべき理由でもあります。

ちなみに、総務省の令和7年版情報通信白書では、日本の個人の生成AI利用経験は26.7%（2024年度調査）と報告されています（総務省）。つまり研修の受講者の多くは「業務どころか私生活でもAIをほぼ使ったことがない」状態からスタートしている可能性が高い。設問でも「使って当然」という前提の聞き方を避け、使わない選択肢と理由を丁寧に拾う設計が、実態に合っています。

回収率と回答の質を上げる運用の工夫

匿名か記名かは「何と突合するか」で決める

効果測定の観点では記名（または社員IDひもづけ）が原則です。理由は、利用ログや事前アンケートと個人単位で突合できないと、レベル3以降の分析ができないからです。ただし記名にすると、ネガティブな本音（Q7・Q10）が出にくくなる副作用があります。折衷案としては、スコア系設問（Q1〜Q8）は記名、自由記述のうち会社への要望（Q10）だけ「人事には個人を特定しない形で共有します」と明記する方法が現実的です。いずれの場合も、回答が人事評価に使われないことをアンケート冒頭に明記しないと、回答が全体的に「盛られ」ます。

失敗しやすい設問パターン

❌ 1問に2つの論点を入れる：「講師の説明はわかりやすく、資料は見やすかったですか」→どちらの評価かわからない。⭕ 論点は1問1つに分ける
❌ 誘導的な聞き方：「今回の充実した研修内容について〜」→肯定回答に誘導される。⭕ 中立的な表現で聞く
❌ 直後アンケートで成果を聞く：「業務時間はどれくらい削減されましたか」→研修当日に答えられるはずがない。⭕ 成果系はフォローアンケートかログで測る
❌ 設問が15問を超える：後半の回答が雑になり、自由記述が空欄化する。⭕ 直後7問・フォロー3〜5問を上限の目安にする

回収率を上げる小技

直後アンケートは研修時間内に回答時間を確保する（終了5分前にQRコード提示）。研修後にメールで送ると回収率は大きく落ちます
フォローアンケートはリマインドを上司経由にする。人事からの一斉メールより、所属長からの一言のほうが動きます
回答結果を受講者にもフィードバックすると宣言する。「集めっぱなし」の前例があると次回の回収率が下がります

AI研修、助成金で実質負担はいくら？

4,000名以上の研修実績。人材開発支援助成金の活用で実質負担を大きく下げられます。30分の無料相談で貴社の場合を試算します。

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集計とAI分析への落とし込み

5件法の設問はスコア平均と「4以上の割合（トップ2ボックス）」の両方で見ます。平均値は外れ値に強い一方で変化が見えにくいため、経営報告では「有用性4以上と答えた受講者の割合」のような表現のほうが伝わります。さらに一歩進めるなら、次の2つのクロス集計が効きます。

Q4（自信）× Q8（1ヶ月後の利用頻度）：直後に自信が低かった層がそのまま非利用層になっているなら、研修中の演習量やレベル分けを見直すサイン
Q6（利用予定）× Q8（実際の利用）：「使う予定だったのに使っていない」層が厚い場合、本人の意欲ではなく環境要因（Q7の障害）がボトルネック。フォロー施策は個人向けの再教育ではなく、ルール整備やアクセス権付与など組織側の手当てを優先する

自由記述（Q5その他・Q9・Q10)の分析は、まさに生成AIの得意領域です。次のプロンプトをそのまま使えます。

あなたは企業研修の効果測定アナリストです。
以下はAI研修後アンケートの自由記述回答の一覧です。

# 依頼
1. 回答を「活用事例」「つまずき・障害」「要望」の3分類に仕分けてください
2. 各分類で頻出するテーマを最大5つ抽出し、該当件数を添えてください
3. 経営層向け報告書に引用する価値の高い回答を、原文のまま3件選んでください
4. フォロー施策の優先順位を、件数と影響度から3つ提案してください

# 注意
- 回答の捏造・改変は禁止。原文引用は一字一句そのまま
- 個人が特定できる記述（氏名・部署名）は[伏せ字]に置換

# 回答一覧
（ここに自由記述を貼り付け）

集計結果を報告書に落とすときの構成は実施報告書の書き方を、アンケートの回答をもとにした受講者フォローの組み立てはフォローアップ設計ガイドを参照してください。

よくある質問

Q. 研修前アンケートは必要ですか？

理想は「事前・直後・フォロー」の3時点測定ですが、運用負荷が高いなら事前は省略し、Q3のようなレトロスペクティブ形式（研修前と比べてどう変わったか）で代替して構いません。ただし、経営層が「Before/Afterの数字」を求めている場合は、事前アンケートで利用状況とスキル自己評価だけでも取っておくと報告書の説得力が大きく変わります。

Q. 理解度テストとアンケートは分けるべきですか？

分けるのが原則です。テスト（正誤のある設問）とアンケート（主観評価）を混ぜると、受講者が「評価されている」と感じて主観設問の回答も萎縮します。テストを行う場合は「研修の理解度確認であり人事評価には使わない」と明記したうえで、アンケートとは別フォームにしてください。

Q. アンケート結果が悪かった場合、どう報告すればよいですか？

隠さず、Q7・Q10で拾った障害要因とセットで報告するのが正解です。「満足度が低かった」で終わると研修自体が打ち切られますが、「難易度ミスマッチが原因で、次回は対象者選定を変える」と原因と打ち手まで示せば、改善サイクルとして評価されます。効果測定は研修を裁くためではなく、次を良くするためにやるものです。

Q. アンケートツールは何を使えばよいですか？

Googleフォーム・Microsoft Formsなど、社内で標準利用しているフォームツールで十分です。効果測定の成否を分けるのはツールではなく、設問設計と「誰のどの回答か」を後からログ・事前データと突合できる形でIDを保持しておくことです。逆に、無料の外部アンケートサービスを個人判断で使うと、回答データの保管場所が社外になり情報管理上の指摘を受けることがあるため、必ず情報システム部門が認めたツールを使ってください。