業務資料の研修化で、現場の知識を成果につながるコースへ
現場の知識が詰まった業務資料は、研修化の進め方次第で、配布して終わる教材にも、実務で使いこなせる学習コースにもなります。UMU AGLは、事業部門の社内講師が自ら資料を対話型のコースへ変換し、習熟度まで確認できる仕組みを提供します。
業務資料の研修化を阻む3つの課題
新製品の資料が確定しても、学習目標の置き方や構成の組み立て方がわからず、研修部門の制作を待つことになります。その間に現場への展開が遅れ、市場で先行する機会を逃してしまうのです。
資料をPDFや動画に置き換えただけでは、受講者は内容を読み流しがちです。受講を完了しても顧客対応の場で知識を使いこなせず、業績の向上につながりにくくなります。
受講完了率は把握できても、誰がどの業務知識でつまずいているかはデータで確認できません。問題が表面化してから対処するため、そのたびに売上や顧客機会を失います。
専門知識と学習効果を両立できるコース化へ
UMU AGL（AI Generated Learning）は、文書をプロフェッショナルかつアジャイルに効果的なコースへと変換します。
事業部門には、現場の知識が詰まった業務資料があります。しかし、コース化には時間がかかり、受講後に実務で使えているかも確かめられないまま、次の資料改定を迎えがちです。足りないのは、専門知識を学習設計に沿って組み立て、習熟度まで追える仕組みを事業部門の手元に持つことなのです。UMU AGLは、事業部門の社内講師がその仕組みを自ら使えるよう設計されています。
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。
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。
資料の研修化を支える仕組み
専門知識を持つ社内講師が、自身の言葉を活かしたままコース開発を主導できます。制作にかかる時間と労力を抑え、現場への知識展開を早められます。
受講者が学んだ内容を自分の言葉で説明し、場面に応じて使う経験を重ねることで、知識が確実に定着します。顧客対応の場でも、学んだ内容をそのまま活かせます。
業務に入る前にチームの準備状況を確認できます。損失が出てから挽回する対応から、問題が起きる前に手を打つ対応へと切り替えられます。
AIとの対話で要点を整理するコース作成
対話形式のガイドで知識の要点を抽出
各ステップでAIが質問を示し、事業部門の社内講師は対話形式で答えていきます。その回答から知識の要点を抽出し、インタラクティブなコースに構成します。白紙のスライドから組み立てる作り方と比べ、加除修正の手間を抑えられます。
学んだ内容を自分の言葉で説明する学習
学習タスクを最適なタイミングで配置する設計
クイズやケースシミュレーションを要所に配置し、受講者が問いに答え、内容を言い直す流れをつくります。説明の途中でも質問でき、AI講師は回答後に元の解説へ戻ります。考える時間を確保できる点が、静的なPDFとの違いと言えます。
学習ポイントごとに習熟度を把握するレポート
学習行動のデータから能力ギャップを可視化
閲覧時間や読み飛ばしの有無に加え、設問への回答状況や一定期間後の再テストの正答率も記録します。これらをもとに、チームの能力ギャップを学習ポイント単位でレポートに示します。受講完了率に加えて、理解の偏りまで確認できます。
UMUが選ばれる理由
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