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業務プロセス図研修を終えた担当者が、顧客からの問い合わせを前に、どの分岐に当たるのかを判断できずにいるシーンです。

業務プロセス図研修、図の読み方から分岐の判断へ

業務プロセス図研修では、図の記号と流れの説明までは進みます。ただ、目の前の案件が図のどの分岐に当たるのかという判断は、図そのものには書かれていません。現場で迷いが残るのは、この一点なのです。

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分岐の判断までを扱う研修の設計

図が示す範囲と、その外側

業務プロセス図は、作業の順序と、分岐が生じる条件を一枚にまとめたものです。担当者の受け渡しや、承認が必要になる地点も、そこから読み取れます。ただし、目の前の案件がその条件のどれに当たるのかという読み替えまでは、図には書かれていないのです。例外の扱いや、迷ったときの相談先も、多くは経験として現場に残ったままです。研修が図の解説で終わると、この読み替えは受講者それぞれの経験に委ねられたままになります。

自社の図を題材にした設問

必要になるのは、図を読ませる時間ではなく、判断を言葉にする機会です。自社で使っている図を題材に、この状況はどの分岐に当たるのか、次に誰へ渡すのかを問う設問を置きます。受講者は自分の答えを選び、その根拠を短く説明する形になります。選んだ理由が食い違えば、図のどの条件の読み取りがずれているのかも見えてきます。研修のゴールを、図を理解した状態から、分岐を選べる状態へ移せると言えます。

解説を聞いた後に残る3つの課題

一方向の説明で終わる学習

図をたどりながら講師が説明し、受講者はそれを聞く形になりがちです。自分の言葉で流れを言い直したり、分岐を選んだりする機会は多くありません。手元に残るのは図の写しと、説明を聞いた当日の記憶だけになります。

その場で聞けない分岐の疑問

学習の途中では、この条件は例外扱いになるのか、差し戻しには誰の承認が要るのかといった疑問が出てきます。社内講師を務める担当者は自分の業務も抱えており、一人ずつに答える時間を取りにくくなります。疑問は持ち越されたままになるのです。

どこで迷ったかが分からない状態

研修の後に手元へ残るのは、受講の記録と最終テストの点数に限られます。どの分岐で判断が分かれたのか、どの条件の理解が浅いのかまでは、ここから絞り込めないと言えます。弱い箇所がはっきりするのは、差し戻しや問い合わせが起きてからになりがちです。

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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自社の図を設問に変える進め方

受講者が学習の途中で設問に答え、どの分岐へ進むかを選んでいる画面です。

判断を選ぶ学習の流れ

ここで必要になるのは、図を配って読ませる進め方ではありません。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIが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、受講者に合わせた学習体験の両方を支えます。業務プロセス図や手順書を取り込み、ナレッジカード、クイズ、ケースシミュレーションを学習の流れの中に配置できるのです。受講者は要点を自分の言葉で言い直し、案件ごとにどの分岐へ進むかを選びます。

迷った分岐で受けられる解説

AIがトレーナー、チューター、コーチとして、学習中の疑問に解説を返している画面です。

その場で返る答え

設問を置いても、迷った分岐でつまずいたままでは、受講者はその先に進めません。社内講師が一人ずつに答えられる時間も限られているのです。UMU AGLでは、AIが講義のときはトレーナー、質疑応答のときはチューター、練習のときはコーチの役割を担い、理解の度合いに合わせて解説します。受講者は説明の途中でも質問でき、答えを受けた後は元の説明に戻れます。どの条件に質問が集まったのかも記録として残ることになります。

学習ポイント単位で残る判断の記録

学習ポイントごとの回答状況をまとめたチームのレポートを、担当者が確認している画面です。

弱い箇所が見えるレポート

一人ずつの回答を目で追う形では、社内講師の手は回りません。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、追加の質問の頻度、期間を置いた再テストの正答率を記録し、学習の習熟度を学習ポイント単位でチームのレポートにまとめるのです。ここで分かるのは理解がどこまで進んだかであり、人事評価の材料ではありません。図を題材に設問へ答え、迷いに解説を受け、その記録を受け取るまでが一続きの流れになります。

新入社員と営業の現場に共通する設問

新入社員研修

新入社員が設問の選択肢を前に、どの分岐へ進むかを考えているシーンです。

配属先の業務プロセス図と手順書をインタラクティブなコースに変換し、新入社員が具体的な状況への設問に答えながら、目の前の依頼がどの分岐に当たるのかを確かめられるようにします。

指導役の社員は、どの条件で回答が分かれたのかを確認できます。読み取れるのは理解の状態までであり、単独で業務を任せられる証明ではないのです。

セールスイネーブルメント

営業担当者がスマートフォンで設問に答えながら、社内の手続きの流れを確かめているシーンです。

見積の作成から申込の受付までの流れをまとめた図と社内の規程をコースに変換し、営業担当者が顧客へ回答する前に、承認や差し戻しがどの条件で発生するのかを判断する練習を重ねられるようにします。

責任者は、条件の理解が浅い箇所を学習の記録から確かめられます。商談の結果そのものを裏づける記録ではないと言えます。

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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
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
セキュリティ・コンプライアンス
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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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