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AIハルシネーション対策として、研修担当者が生成した教材と手元の業務文書を読み比べているシーンです。

AIハルシネーション対策は、担当者の確認から工程の設計へ

AIハルシネーション対策として最初に置かれるのは、生成した教材を担当者が読み返す作業です。誤りの多くは、そこで見つかります。ただし、どこまで確認したのかは記録に残らず、次の教材でも同じところから始めることになるのです。

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事実確認を工程のどこに置くのか

原典と突き合わせる地点

対策の中心にあるのは、生成された記述と元の資料を突き合わせる地点を、制作の流れの中で先に決めておくことです。教材が仕上がってから全体を読み返す進め方では、確認の範囲が担当者の判断に委ねられます。金額の基準、社内の呼称、規程の適用条件など、書き換わると影響の大きい項目は、あらかじめ一覧にしておくのです。そのうえで、アウトラインができた時点と公開前の2つの地点で原文と照らし合わせます。順序を先に決めておけば、抜けを後から探す作業を減らせます。

対策として引き受ける範囲

もう一つは、対策として引き受ける範囲を先に線引きしておくことです。制作の工程で確かめられるのは、教材の記述が元の資料と一致しているかどうかまでで、元の資料そのものが古いかどうか、関係する規制に照らして見直しが必要かどうかの判断は、引き続き所管の部門が担います。この線引きをしないまま対策を広げると、研修部門が抱える確認の量だけが増え、肝心の公開の時期に間に合わなくなると言えます。

確認が工程になりきらない3つの理由

たどれない記述の根拠

AIが整えた教材は読みやすく仕上がる一方で、どの記述が元の資料のどこに基づくのかは表に出ません。金額の基準や部署の呼称が書き換わっていても、原文を知る担当者以外は気づきにくく、そのまま配れば、誤った基準のまま顧客に説明する従業員が出てきます。

担当者ごとに変わる確認の深さ

どこまで読み返すかは、担当者の経験に任されています。原資料に当たり直す人もいれば、通読で済ませる人もいます。手順を書き残していないため、担当が替わるたびに確認の深さが変わり、教材の信頼度も一定に保てなくなるのです。

確認より先に来る公開の期限

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。読み返しに数日をかけるほど公開は遅れ、期限が近づくと確認を省く判断が起きやすくなります。速さと正確さのどちらかを諦める選択が、改定のたびに繰り返されると言えます。

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
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教材の記述から、元の資料の該当箇所へ

生成した教材の記述から、元の資料の該当箇所をたどって出典を確認できる画面です。

根拠を示したまま渡す教材

ここで手がかりになるのが、UMU AGLです。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを使って企業文書をインタラクティブなコースに変換し、コース開発と従業員の学習の両方を支援します。UMU AGLが生成したコースでは、どの記述からでも元の文書の該当箇所へ遡り、出典を確認できるのです。担当者は教材全体を読み返すのではなく、金額や適用条件など影響の大きい記述から順に、原文と照らし合わせられます。

組織に残るレビュー手順のつくり方

知識の種類に応じて、設問や事例など学習の進め方を組み立てている画面です。

毎回同じ順序で確かめる設計

出典をたどれるだけでは、確認の深さは人によって変わります。UMU AGLは、要件の整理、アウトラインの作成、学習設計という決まった順序でコースを組み立てるため、どの段階で何を確かめるのかを、そのまま手順として書き残せるのです。知識の種類に応じた設問や事例の置き方も、用意された設計に沿って決まります。担当が替わっても、前任者と同じ順序で教材を点検できるようになると言えます。

確認を入れても遅れない公開の段取り

文書をアップロードし、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。

判断に時間を回すための組み立て

残るのは、確認に充てる時間をどう捻出するかという課題です。UMU AGLでは、複数の文書をアップロードすると、AIが素材を読み取って対象の受講者や想定の受講時間を提案し、そのままインタラクティブなコースまで組み立てます。これまで資料づくりやレイアウトの調整に充てていた時間を、原文との突き合わせと公開前の承認に回せるようになるのです。3つの働き方はこうしてつながり、事実確認を制作の工程として続けられます。

同じ確認の手順で扱える2つの研修

営業向け教材への資料の作り替え

製品資料をもとに、営業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。

マーケティング部門がまとめた製品資料を、UMU AGLが営業担当者向けのインタラクティブなコースとして構成します。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るのです。

研修部門は、どの訴求ポイントで回答が分かれたかを確認できます。読み取れるのは理解の状況までで、商談の結果を示すものではありません。

新入社員に渡す業務文書のコース化

新入社員がタブレットで学習マップを開き、現在の進み具合を確かめているシーンです。

配属前に渡す業務プロセスの文書や職務資料も、UMU AGLがコースとして構成できます。新入社員は要点を理解したうえで設問に答え、フィードバックを見ながら理解のずれを直していけます。

先輩社員は、つまずきが集まった学習ポイントから、指導の順序を決められると言えます。学習の記録が示すのは、理解の状況までです。

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UMUが選ばれる理由

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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。
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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
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