AIで進める4技能教材作成、知識の部分から学べる形へ
AIで4技能教材作成を進める際、講師の時間を最も取るのは、会話練習の設計よりも、職種ごとに表現集や用語集を作り分ける作業です。UMU AGL は、社内資料から知識部分のコースを生成し、講師が実技練習に時間を回せる環境を提供します。
職種別の教材を手作業で作り分ける際の3つの壁
営業向けと技術向けで表現集を分けるたびに、スライドの整形や解説動画の録画を職種の数だけ繰り返します。公開が遅れる間、講師の手元に残る時間も削られていきます。
配布した例文集を一通り読めば受講完了になりますが、取引先へのメールを書く段になると、必要な言い回しが出てきません。受講の記録と業務での活用が、結びついていないのです。
受講完了率は確認できても、どの表現や用語が身についていないのかは分かりません。次の対面練習でどこを重点的に扱うべきか、講師が判断しにくくなっています。
知識部分の教材づくりを資料からの生成へ
UMU AGL（AI Generated Learning）は、あらゆる社内文書を即座にインタラクティブなコースへと変換し、AIを活用した効果的な学習体験を提供します。
会議に臨む営業部と仕様書を読む技術部では、必要な表現も用語も異なります。講師には、職種別の作り分けと定着の確認が求められます。足りないのは、4技能のうち知識の理解と確認にあたる部分を資料から教材にする仕組みと言えます。話す・聞くの実技練習や語学力の評価は、対面や専用の手段と組み合わせる必要があります。UMU AGL は、この課題を解決するために生まれました。
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。
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。
表現集や用語集をそのままコースにする仕組み
アップロードした資料を受講できるコースへ
職種ごとの表現集や会議の定型表現をアップロードすると、AIが素材を解析して学習ポイントを抽出し、受講者がそのまま学べるコースを生成します。スライド整形や録画を重ねる従来の作り方より短い工程で、職種別の版をそろえられます。
表現や用語を短い学習単位で確かめる設計
受講時間に合わせて学習ポイント数を絞るマイクロラーニング
UMU AGL は、学習内容を小さな単位に分け、想定受講時間に応じて学習ポイント数の上限を設定したラーニングマップを作成します。長尺動画を分割する従来の方法と比べ、業務の合間に要点を確かめる構成を短い工程で用意できます。
定着の度合いを表現ごとに示す習熟度分析
表現や用語ごとの習熟度を示すチーム別レポート
UMU AGL は、習熟度を学習ポイント単位で数値化し、受講者ごとの習熟状況とチーム全体の学習効果をレポートにまとめます。テストの合計点で判断する従来の評価と比べ、職種別にどの用語で理解が分かれたかまで確認できます。
UMUが選ばれる理由
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