製品
AI教材レビューを前に、多くの社内資料を研修コンテンツへ変換する作業に向き合っているシーンです。

AI教材レビューは、一律の深さから影響の大きさへ

AI教材レビューに充てられる人と時間は、研修コンテンツを用意できる量ほどには増えません。それでもすべてを同じ深さで見ようとすると、公開が遅れるか、目を通しただけで通すかのどちらかに近づいていくのです。

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レビューの深さは何で分けるのか

基準になるのは誤りの影響

分ける基準として置きやすいのは、その内容が誤っていた場合に何が起きるかという影響の大きさです。社外の顧客に向けて説明する内容や、やり直しのきかない作業の手順は、誤りがそのまま相手に届きます。一方、自部門の中で参照するだけの内容や、気づいた時点で直せる内容であれば、影響は組織の内側にとどまります。前者を深く、後者を軽く見ると決めておけば、量が増えても公開の速さを保てるのです。

軽く見る側に残る前提

もう一つは、軽く見ると決めた内容について、どこまでを軽くするのかを先に線引きしておくことです。軽く見るとは、人が目を通さずに公開することではありません。読み手が限られる内容でも、誰かが一度は通して読む前提は残ります。AIが内容の正誤を判断するわけでもないため、社内規程や最新の制度に照らした最終的な判断は、引き続き所管の部門と研修マネージャーが担うと言えます。

一律のレビューが行き詰まるところ

増えた量の前で止まる公開

研修コンテンツを短い期間で用意できるようになっても、内容を見る側の人数は変わりません。制度の改定や新製品の案内は、現場が必要とする時期が限られています。順番待ちのあいだに、使いどきを過ぎた内容が出てくるのです。

社外に出る説明に混じる誤り

社内資料をコースの形に直す過程では、金額の基準や適用条件が元の資料と食い違う記述が混じることがあります。読みやすく仕上がるほど気づきにくく、顧客への説明にそのまま使われれば、誤った基準が社外まで届いてしまいます。

公開後に残らない判断材料

公開した後、どの内容が読み飛ばされ、どこで理解が止まったのかは、学習の完了記録だけでは見えません。次にどこを深く見るべきかを決める材料が手元に残らず、配分の見直しは次の改定が近づくまで手つかずのままになります。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
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あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
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不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
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新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
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作成の速さから、配分の判断へ

複数の社内資料をアップロードし、対話しながらコースのアウトラインを組み立てている画面です。

短くなった作成時間の使い道

この配分を現実的にするのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と受講者ごとの学習体験の両方を支援します。複数の社内文書をアップロードすると、AIが素材を読み取り、活用シーンや想定の受講時間を提案し、コースの形まで組み立てます。数週間かけていた作成が短時間で済むぶん、研修マネージャーに残るのは、どれをどこまで見るかという配分の判断なのです。

深く見ると決めた記述の扱い

コースの記述から、元の社内資料の該当箇所をさかのぼって開ける画面です。

深く見る記述の出どころ

深く見ると決めても、コース全体を読み返していては時間が足りません。UMU AGLが生成したコースでは、どの記述からでも元の社内資料の該当箇所を開けます。金額の基準や適用条件など、社外に届く記述から順に、元の資料と読み比べられるのです。UMU AGLが示せるのは、その記述がどの資料から来たのかまでで、内容の正誤や社内規程との整合を代わりに判定するものではありません。

配分を決め直すための材料

チーム単位の習熟度と、学習ポイントごとの強みや弱みを示すレポートの画面です。

公開後に見えてくるずれ

残るのは、軽く見ると決めた側の扱いです。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値にし、チーム単位の学習効果レポートとして示します。公開した後に、どの内容で回答が分かれ、どこに質問が集まったかを確認できます。軽く見ると決めた内容にずれが見つかれば、次の改定では深く見る側へ移せるのです。作成を速め、深く見る記述の出どころを開けるようにし、公開後の状況から配分を直します。3つがそろって、量が増えても続けられる進め方になると言えます。

深さを分けて進める2つの研修

新製品の案内を営業コースへ

製品資料をもとに、営業担当者向けのインタラクティブなコースを組み立てているシーンです。

新製品のリリース後に配る製品資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。営業担当者は顧客価値を自分の言葉で説明し、よくある質問に答えながら学習を進められます。

回答が分かれた訴求ポイントを、研修部門が確認できます。ここから読み取れるのは理解の状況までで、営業成果を裏づけるものではありません。

配属前の社内資料のコース化

新入社員が具体的な場面の設問に答え、その場でフィードバックを受け取っているシーンです。

新入社員に渡す業務プロセスや職務内容の社内資料も、UMU AGLがコースとして構成します。設問に答え、フィードバックを見ながら、理解のずれをその場で直していけます。

管理者は、つまずきが集まった箇所を確認できます。部署の中で使う内容ですが、示されるのは学習の状況までで、単独で業務を進められることまでは示しません。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
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1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
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製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
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ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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