CSV出力・レポートで活用する学習データ分析方法|manabi+ school編

eラーニングシステムを導入すると、受講履歴やテスト結果、学習時間など多くの学習データが自動的に蓄積されます。しかし実際には、それらのデータを十分に活用できず「受講管理だけ」に留まっている企業も少なくありません。
本記事では、eラーニングシステム「manabi+ school」のCSV出力・レポート機能を活用し、学習データを教育改善や人材育成に活かす方法を解説します。進捗管理や理解度分析、部署別の学習状況比較など具体的な分析手法を紹介し、eラーニングシステムを単なる学習管理ツールから、企業の教育戦略を支えるデータ活用基盤へと発展させるポイントを説明します。

manabi+ schoolでデータ分析している教育DX部門の30代女性の画像
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この記事でわかること

  • eラーニングシステムのCSV出力とレポート機能を活用した学習データ分析と教育改善の方法を解説。
  • eラーニングシステムで取得できる学習データをCSV出力し、受講率や理解度を分析する方法を紹介。
  • CSV出力とレポート機能を使った学習データ分析で、eラーニングシステムの研修効果を高める方法。

1.なぜ学習データ分析が重要なのか

eラーニングシステムを導入すると、以下のような多くの学習データが自動的に蓄積されます。

  • 受講履歴
  • 視聴ログ
  • テスト結果
  • 修了状況
  • 学習時間

しかし、これらのデータを「受講記録の保存」にしか使っていない企業も少なくありません。

本来、eラーニングシステムの価値は学習データを活用した教育改善にあります。

学習データを分析することで、例えば次のようなことが分かります。

  • どの部署で理解度が低いのか
  • どの教材が難しすぎるのか
  • どの受講者が途中離脱しやすいのか

こうしたデータ活用については 👉「eラーニング進化」 でも紹介されていますが、現在の研修は“データ分析型”へと進化しています。

2.manabi+ schoolのCSV出力・レポート機能とは

manabi+ schoolのCSV機能を使ってデータ分析をして有益な情報を得ることが出来た教育DX部門の30代女性の画像

manabi+ schoolでは、管理画面から学習データをCSV形式で出力することができます。

主に出力できるデータは以下の通りです。

  • 受講履歴
  • 視聴ログ
  • テスト結果
  • 修了状況
  • 受講者情報

CSV形式で出力できるため、

  • Excel分析
  • BIツール連携
  • 社内報告資料作成
  • API連携による他システムへの連動

など様々な用途で活用できます。

学習履歴の管理については 👉「視聴ログ管理」 でも詳しく解説されています。

学習データ分析① 受講率分析

まず基本となるのが受講率分析です。

例えば、

  • 研修対象人数
  • 実際の受講人数
  • 修了人数

を比較することで、研修の実施状況を把握できます。

さらに部署別に分析すると、

  • 特定部署の受講率が低い
  • 特定職種で修了率が低い

といった課題が見えてきます。

このようなデータ分析は、企業研修のDXにもつながります。
詳しくは 👉「企業研修DX動向」 を参考にしてください。

学習データ分析② 理解度分析

次に重要なのが理解度分析です。

テスト結果をCSV出力することで、

  • 平均点
  • 問題別正答率
  • 講座別理解度

などを分析できます。

例えば、

  • 正答率が低い問題
  • 多くの受講者が間違える単元

を特定すれば、教材改善につながります。

理解度測定にはLMSのテスト機能が重要です。
詳しくは 👉「LMSテスト活用」 もご覧ください。

学習データ分析③ 離脱ポイント分析

eラーニングでは「途中離脱」が大きな課題です。

視聴ログを分析すると、

  • どの講義で離脱が多いか
  • どの時間帯で学習が止まるか

が分かります。

例えば、

  • 動画が長すぎる
  • 内容が難しい

といった原因を発見できます。

学習データ分析④ 学習時間分析

CSV出力データを活用すれば、学習時間の分析も可能です。

例えば、

  • 受講平均時間
  • 受講完了までの日数
  • 学習ペース

などを把握できます。

これにより、

  • 学習負荷が高すぎる講座
  • 短すぎる教材

などの問題が分かります。

特に新人研修のテスト設計については👉「新人研修の設計完全ガイド」も参考になります。

学習データ分析⑤ 人材育成への活用

学習データは、人材育成にも活用できます。

例えば、

  • 成績上位者の特定
  • スキルギャップ分析
  • 研修効果測定

などです。

これにより、研修は単なる教育施策ではなく、人材戦略の一部として機能します。

eラーニング導入の目的については 👉「eラーニング導入ポイント」 も参考になります。

なお社内研修のLMSの選定方法については👉「社員研修の受講管理に強いLMSの選び方」も参考になります。

3.レポート作成のポイント

CSVデータを活用する際は、次のような指標を設定すると効果的です。

  • 基本KPI
  • 受講率
  • 修了率
  • 平均点
  • 平均学習時間
  • 改善KPI
  • 離脱率
  • 再受講率
  • 正答率改善

これらを定期的に確認することで、教育の質を継続的に改善できます。

4.BIツール連携による高度分析

CSVデータはBIツールと連携することで、さらに高度な分析が可能になります。

例えば、

  • Power BI
  • Tableau
  • Looker Studio

などです。

これにより、

  • ダッシュボード可視化
  • リアルタイム分析
  • 経営層レポート

が実現できます。

まとめ

eラーニングシステムは、単なる教材配信ツールではありません。

CSV出力やレポート機能を活用することで、

  • 受講率分析
  • 理解度分析
  • 離脱分析
  • 人材育成分析

など、多くのデータ活用が可能になります。

manabi+ schoolでは、学習データのCSV出力やレポート機能を通じて、教育の改善と人材育成を支援しています。

eラーニングを「配信」だけで終わらせず、データ活用による教育改善に取り組んでみてはいかがでしょうか。

当社のmanabi+ school は、LMS(問題登録、動画配信、課金システム、顔認証、空間認知AI等)やフロントサイトを持ったサービスです。
eラーニングを始めたい場合は、是非当社にご相談ください。