製品
研修講師が、出典付きAIを使って研修コースの構成をまとめているシーンです。

出典付きAI、記述の根拠をたどれる研修コース作成へ

AIで研修コースの下書きを作れるようになった今、企業内の研修講師に残るのは、出来上がった記述が手元のどの資料に基づくのかを確かめる作業です。この確認をどこまで自分で行えるかが、進め方を選ぶときの判断材料になります。

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出典付きAIとは何か

記述と元の記載の対応関係

出典付きAIとは、AIが生成した研修コンテンツについて、その記述が元の社内文書のどの記載に基づくのかを、箇所ごとにたどれる状態を指します。確認できるのは、記述と元の記載の対応関係です。対応関係をたどれることは、内容を確かめる手段が講師の手元に残るという意味であり、書かれた内容に誤りがないことを証明するものではないのです。両者を分けて考えることが、この仕組みを評価する出発点になります。

確認の粒度と改定への対応

評価するときの観点は、たどれる単位の細かさと、資料を改定したあとの扱いの2つです。コース全体で参照した資料の一覧が示されるだけでは、個々の記述を確かめる助けになりにくく、記述ごとに元の記載へ戻れるかどうかで、確認にかかる手間は変わります。改定のたびに、どの記述を見直す必要があるのかを特定できる形になっていれば、公開後の運用まで含めて判断できると言えます。この2点は、講師が自分で確かめられる範囲を決める材料になります。

コース作成で残り続ける課題

資料の改定に追いつかない

新しい製品の投入や制度の改定を現場に伝えられる期間は、そう長くありません。ところが従来の進め方では、1つのコースを作るのに数週間から数カ月かかり、公開する頃には伝えるべきタイミングを過ぎていることもあるのです。

反復作業に時間を取られる

スライドのレイアウト調整、説明動画の収録と編集といった反復作業に、講師の時間の多くが費やされます。本来は学習の設計に充てたい時間が圧迫され、工程を一人で抱えるほど、コース全体の制作期間も延びていきます。

実務の進め方に結びつかない

製品マニュアルやコンプライアンス規定は、そのままでは静的な知識にとどまります。具体的な業務シナリオに置き直す工程が抜けると、体系的に見えるコースでも、受講者は実際の業務で内容を思い出しにくくなります。

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

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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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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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白紙の作成から、社内文書の変換へ

講師がアップロードした社内文書から、コースのアウトラインが組み上がっていく画面です。

元の資料を素材にする生成

3つの課題は、いずれも作り始める段階で表れます。ここで挙げられるのが、AIで社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修コースの作成と受講者の学習体験の両方を支えるUMU AGL(AI Generated Learning)です。講師が渡すのは、書き上げた原稿ではなく、手元の文書やPDFなのです。UMU AGLが素材を分析し、活用シーンや想定受講時間を提案してコースを組み上げます。出典をたどれる作り方は、この入り口から始まります。

記述ごとにたどれる元の記載

生成されたコースの記述から、元のアップロード文書の該当箇所へ遡って出典を確認できる画面です。

学習ポイント単位での確認

素材を渡したあとに残るのが、出来上がった記述を確かめる作業だと言えます。UMU AGLは、AIが素材を解析して学習ポイントを抽出し、受講者がそのまま受講できるオンラインコースを生成します。生成されたコース内容は、どの箇所からでも元の文書へ遡って出典を確認できます。講師は資料全体を読み直さずに、気になった記述から元の記載へ戻れるため、確認にかかる手間は軽くなるのです。内容が妥当かどうかを判断する工程そのものは、引き続き講師の側に残ります。

実務に合うかを、誰が確かめるか

講師と事業部門の担当者が、対話を通じてコースのアウトラインを詰めている画面です。

段階ごとに合意を取る進め方

残るのは、出来上がったコースが実務に合うかの判断です。講師一人の視点で内容が決まると、現場の期待とずれたまま公開に進みやすくなるのです。UMU AGLは、要件の整理、アウトライン作成、学習設計の各段階で、関係者が内容を確認し合意できる進め方をとります。事業部門にレビューを依頼するときも、どの記載に基づく記述かを示して意見を求められます。素材を渡し、記述を確かめ、関係者と合意する流れがつながって、作り方が講師の手元で完結すると言えます。

元の資料とつながる2つの研修シーン

新入社員の受け入れ研修

新入社員がラーニングマップをたどりながら、職務に必要な手順を学んでいるシーンです。

職務に必要な手順書や社内資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。新入社員は要点に答え、具体的な状況でどう動くかを選びながら学習を進められます。

受け入れ側は、どの学習ポイントで回答が分かれたかを確認できます。分かるのは学習の状況であり、職務の遂行能力そのものではありません。

新製品の営業向け研修

製品資料が、営業担当者向けのインタラクティブなコースへ組み替えられていくシーンです。

マーケティング部門がまとめた製品資料とよくある質問を、UMU AGLが営業担当者向けの1つのコースに組み替えます。記述と元の資料との対応関係は保たれ、担当者は製品価値を自分の言葉で説明できます。

事業部門は、説明が詰まりやすい内容を学習の記録から把握できます。分かるのは理解の状況であり、商談の結果を示すものではありません。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
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
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
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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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