製品
顧客を前に変更後の手順を思い出せず、答えが止まっているシーンです。業務変更研修で補うべき点が分かります。

業務変更研修の設計、変更前との差分をどう扱うか

業務変更研修で扱う内容は、変更後の手順の説明だけにとどまりません。手順が変わっても、これまで繰り返してきた進め方のまま手が動く場面は残ります。どの作業のどの判断が変わるのかまで示せているかが問われるのです。

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変更点の配布から、差分の組み立てへ

実務の流れに沿った差分の並べ直し

業務が変わったとき、最初に配られるのは変更箇所の一覧です。そこに並ぶのは、変わった項目そのもの。どの作業のどの判断に関わるのかまでは、一覧から読み取れません。受け取った側は、日々の手順のどこで前と違う判断をするのかを、自分で結びつける必要があります。そこで有効なのが、変更点を実務の進む順序に置き直し、どの局面でどの判断が変わるのかを一つずつ対応させる組み立て方なのです。

変更後の手順で答える機会

もう一つは、読んで終わりにしない形をつくることです。手順の反復が効いてくるのは、内容を読んだ直後ではなく、実際に手を動かす局面。変更後の手順で答える機会が研修の中にあれば、前の進め方のまま判断しそうな箇所を、業務に戻る前に見つけられます。さらに、誰がどの判断をできるようになったのかを確かめる手段があってはじめて、フォローの対象を絞り込めると言えます。

変更内容の展開でつまずく3つの課題

現場の流れが反映されない内容

変更後の手順を研修コンテンツにまとめる段階で、実際の作業がどう進むのかを反映しきれないことがあります。筋の通った内容に見えても、受講した側は自分の担当業務のどこで使うのかを結びつけられません。研修を開いた回数は増えても、現場の判断は変わりにくいままなのです。

受講完了で止まる理解

一方向の説明を聞くだけの進め方では、受講完了までは到達しても、実務で使える状態までは届きません。内容を自分の言葉でとらえ直したり、変更後の手順で判断したりする機会のないまま、学習の完了記録だけが積み重なっていきます。

完了率では見えない習得の度合い

研修後に確認できるのが受講完了率とテストの得点だけであれば、変更後のどの判断でつまずいたのかは見えてきません。追加の説明が必要な相手を絞り込めず、フォローの研修が全員向けの再案内にとどまってしまうのです。

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。
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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変更点の聞き取りから、流れの再構成へ

担当者との対話で引き出した内容を、コースの骨組みへ反映していく画面です。

実務を知る担当者との対話

変更点を配る形のままでは、3つの課題は残ったまま。UMU AGL(AI Generated Learning)は、手順書や通知といった社内資料を読み解き、受講者が理解と回答を重ねられるコースの形へ置き換えます。変更後の進め方を知る担当者にAIが問いを向けると、どの作業のどの判断が変わるのかが言葉になります。要件の整理やアウトラインづくり、学習設計の節目で事業部門と内容をすり合わせるため、実務の進む順序に沿った構成へ整えられるのです。

読み流しのままにしない学習設計

学習の途中で受講者に問いかけ、答えを引き出しているインタラクティブな学習画面です。

理解を言い直す機会の設計

変更点を並べ直しただけでは、読み流したまま最後まで進めてしまいます。UMU AGLが内容の区切りに合わせて挟むのは、ケースシミュレーションやインタラクティブクイズ、ナレッジカード。受講者は問いに答え、理解した内容を自分の表現で言い直し、状況に当てはめて使えるようになります。解説の途中で疑問が浮かべばその場で質問でき、答えを聞いたあとは元の説明へ戻れます。前の進め方のまま判断しそうな箇所は、この過程で表に出てくるのです。

変更後の判断を、どこまで確かめられるか

チームごとの習得の度合いと、つまずきが集まる箇所を示した学習データのレポート画面です。

学習ポイント単位の習得度

残るのは、誰が変更後の判断をできるようになったのかを確かめる手段です。学習ポイントごとの習熟度をUMU AGLが数値で示すため、一人ひとりの学習パスマップや、チーム全体のレポートを確認できます。流れに沿った組み立て、答える機会、習得の度合いの確認がそろって、変更の展開はひと続きになるのです。なお、変更した業務が現場で回るかを判断するのは所管部門であり、UMU AGLが変更内容の妥当性や実機での操作確認まで引き受けるわけではありません。

変更の展開が重なる二つの局面へ

新製品のリリース

画面に示された問いに向き合い、状況に沿って判断を選んでいるシーンです。

新製品のリリースも、営業の進め方が変わる局面です。訴求ポイントや想定顧客、想定質問を集めた資料からUMU AGLが学習の流れをつくり、営業担当者は説明と回答を重ねながら理解を整えられます。

学習の中で答えた内容から、顧客と話す前に理解のズレが残る箇所を把握できます。研修チームは、次に補う内容を絞り込めます。

管理職への展開

学習データのグラフを前に、つまずきが集まる箇所を確認しているシーンです。

管理職には、変更後の基準で部下の進め方を見る役割が加わります。判断の拠り所となる社内資料がUMU AGLによって学べる形になり、変更点に目を通すだけでなく、具体的な状況に置いて判断を確かめられます。

学習の中の回答から、変更後の基準の受け止め方にどのような違いがあるかが分かり、次に補う内容と声をかける相手を選べます。

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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
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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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