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経営シミュレーション研修を終えた管理職が、白紙のノートを前に、学んだ判断を思い出せずにいるシーンです。

経営シミュレーション研修、体験から判断の確認へ

経営シミュレーション研修は、経営の判断を疑似的に体験してもらう手法として知られています。受講後の満足度も高く出ます。それでも、受講者がどの判断をどこまで理解できたのかは、演習を終えた時点では見えないままなのです。

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経営判断を扱う研修の組み立て方

経営判断を問う設問の条件

まず決めたいのは、どの経営判断を問いの題材にするかという点です。売上と品質のどちらを優先するか、限られた予算をどの部門に配分するか。実務では、前提となる情報がそろわないまま、期限までに決めなければならない状況が続きます。正解が一つに定まらない問いを扱い、受講者に判断の根拠を言葉にしてもらうところまで含めて、はじめて研修の題材になると言えます。数値を当てる演習だけを重ねても、現場に戻ったときの判断には結びつきません。

判断のあとに置く確認の工程

次に決めるのは、判断させた後に何を返すかという点です。演習の場で結論を出させるだけでは、その判断がなぜ妥当だったのか、どこに見落としがあったのかは受講者の手元には残らないのです。答えの根拠に対してその場でフィードバックを返し、解釈が分かれた点を本人が確かめられる工程まで設計しておく必要があります。確認は演習の後に付け足す作業ではなく、研修の中に組み込む工程になります。

判断を扱う研修に残る3つの課題

現場の判断と離れる題材

研修部門だけで題材を組み立てると、事業部門が実際に直面する判断の条件までは反映しきれません。規定や理論を、どの業務のどの局面で使うのかまで落とし込めないため、受講者は研修で扱った判断を実務の中で思い出しにくくなります。

答える機会のない演習時間

解説の動画や配布資料は一方向に流れます。受講者が自分で判断を下し、その根拠を言葉にする機会は限られたままです。理解したつもりのまま受講を終えられるため、判断の難しい局面に立ったときに、学んだ内容を引き出せないのです。

受講完了率に隠れる理解の差

研修の後に集まるのは、受講完了率とテストの得点です。どの判断の論点でつまずいたのかまでは読み取れないため、フォローが必要な受講者を絞り込めません。次の研修も、前回と同じ内容を全員に配ることになりがちです。

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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事業部門と決める、判断の題材

社内資料を読み込ませ、コースの要件からアウトラインまでを組み立てている画面です。

要件から学習設計までの合意

この工程を支えるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と、受講者一人ひとりに合わせた学習の進め方の両方を支えます。要件の整理、アウトラインの作成、学習設計という各段階で、事業部門の担当者と内容をすり合わせながら進められるため、扱う判断が現場の条件から離れにくくなるのです。公開の直前になって題材を組み立て直す手戻りも、起こりにくくなります。

解説を聞く時間から、答える時間へ

受講者が学習の途中で設問に答え、理解を確かめている画面です。

問いに答えながら進む学習

題材が決まっても、受講者が解説を読むだけの時間が続けば、判断の練習にはならないのです。UMU AGLは、ナレッジカードやインタラクティブクイズ、ケースシミュレーションといった学習タスクを、コースの適切なタイミングに配置します。受講者は要点を自分の言葉で言い直し、状況に応じてどう判断するかを答えながら学習を進めます。疑問が出たときは説明の途中でも質問でき、AIがその場で答えた後、元の解説に戻ります。

どの判断で理解が分かれているか

チーム単位の習得状況と、学習ポイントごとの理解の偏りをまとめたレポート画面です。

学習ポイント単位の習得状況

判断を問う形にすると、後から確認できる材料も変わってきます。UMU AGLは、習熟度を学習ポイント単位で定量化し、個人の学習パスマップとチーム単位のレポートを示します。どの論点で回答が分かれ、どこで理解が止まっているのかを、研修マネージャーは受講の直後に確認できます。題材の決定から理解の確認までが一つの流れになり、受講完了率だけでは見えなかった差を、次に補う内容を決める材料にできるのです。

同じ設計で広がる、判断の研修

管理職研修

管理職が、判断を問う設問に向き合いながら学習を進めているシーンです。

管理職が判断の拠り所とする社内の方針文書や評価の基準をインタラクティブなコースに変換し、部下への対応や配分の優先順位を問う設問に答えながら、理解を確かめられるようにします。

研修マネージャーは、どの論点で解釈が分かれているのかを、集合研修の日を迎える前に確認し、当日に扱う議題を絞れます。

セールスイネーブルメント

営業担当者が移動中に、スマートフォンで設問に答えながら学習を進めているシーンです。

製品資料と顧客からよく寄せられる質問を一つのコースにまとめ、営業担当者が顧客への説明を想定した設問に答えながら、製品価値の伝え方と、その根拠の示し方を確かめられるようにします。

事業部門の責任者は、製品価値をどう説明できているのかを、顧客との商談が始まる前に確認し、補う内容を決められます。

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UMUが選ばれる理由

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国内導入企業
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世界203カ国でユーザー
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Fortune 500企業
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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。
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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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