製品
ガラス越しにフロアを見ている管理者の後ろ姿と、その先で電話に向かい対応に詰まっている新人が写っています。コールセンターに研修がないまま現場に立つ時期の様子です。

コールセンターに研修がない職場で、誰かが答えている時間

コールセンターに研修がないという言葉は、教える仕事がないことを意味しません。新人が判断に迷う用件に行き当たるたび、管理者や経験のある担当者が作業を止めて答えています。予定に載らない形で、その対応は毎日発生しているのです。

UMUのソリューションを見る

エスカレーションが担っている教育

予定表に載らないまま続く対応

研修が計画されていない職場でも、教える場面そのものは毎日あります。新人が判断に迷う用件に当たると、管理者へのエスカレーションが起き、その場で答えが返ります。これは判断を仰ぐ手続きであると同時に、知識が伝わる場面にもなっていると言えます。コールセンターに研修がない状態とは、教える仕事が存在しない状態ではありません。聞かれるたびに、予定表には残らない形で起きています。

どの勘定にも乗らない時間

問題は、その時間がどこにも計上されないことです。研修費という費目には現れず、応対の待ち時間、エスカレーションの往復、同じ質問への繰り返しの回答という形で、毎日支払われているのです。費目として見えないため、責任者の側からは、研修がない状態がただ続いているように映ります。手当ての向きは、いま口頭で答えている内容を、二度目以降にも使える形にしておくことにあります。

答える時間が減らない三つの事情

答えられる人が作れない研修

用件に答えられる人は、フロアにいます。ただ、その知識を研修にするには、何をどの順番で学ばせるかを組み立てる作業が要ります。学習設計に慣れていない担当者には重く、研修部門に頼めば制作の順番待ちになるのです。着手が先に延びるあいだ、答えは口頭のまま残ります。

損失が出るまで表に出ない理解

経験のある担当者に任せる形も、よく選ばれています。ただ、この形では答えるための時間が別の人へ移るだけで、同じ質問が何度出ているのかは記録に残らず、チームの理解がどこで止まっているかは、対応が行き詰まってから見えてきます。

読む判断が本人に残る資料

手順書や商品の資料を配る方法は、すぐに実行できます。ただ、受け取った側には、どの資料のどこを読むかを決める作業が残ります。電話を受けながらその判断を続けるのは難しく、確かめたい一点があるだけでも、答えられる人に聞く流れになると言えます。

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

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

答えられる人の知識から、学べる形へ

一つの資料から、問いかけ、要点のカード、確認の設問といった異なる形の学習が組み上がっている画面です。内容の性質に合わせてAIが学び方を選んでいます。

設計の知識がなくても作れるコース

必要なのは、いま口頭で答えている内容を、そのまま学べる形に変える進め方なのです。UMU AGL(AI Generated Learning)は、社内にある文書をAIがインタラクティブなコースへ作り替え、用意する側と学ぶ側の双方を支える仕組みです。手順書や案内文を読み込ませると、知識の種類に応じて、問いかけや確認の設問といった学習の組み立てをAIが選びます。学習設計に慣れていない担当者でも、答えられる人の知識をコースにできると言えます。

結果を待たずに分かる理解の状態

チーム全体の学習状況をまとめたレポートの画面です。設問ごとの回答の傾向や、質問が集まった箇所が並んでいます。

回答の様子から見える理解のずれ

方向が決まっても、チームの理解がどこで止まっているかは、外からは見えません。UMU AGLのコースでは、受講者が説明を読むだけでなく、設問に答え、分からない点をその場で質問します。誰がどの内容で回答に迷い、どこに質問が集まったのかが、学習の記録として残るのです。迷いの多い内容から先に手当てできるため、対応が行き詰まってから気づく順番を変えられます。ここで分かるのは、学習の中での回答の傾向です。

聞きに行く前に得られる答え

学習の途中で受講者が送った質問に、AIが答えを返している画面です。説明と質疑応答の両方を一つのAIが担当しています。

その場で答えが返る学習の形

それでも実際の用件は一件ずつ違い、確かめたい点はその場で生まれます。UMU AGLでは、説明を行うのも質問に答えるのも同じAIが受け持ち、受講中に出た疑問へその場で答えるのです。誰かの作業を止めずに答えが得られるため、同じ質問に答える時間が減ります。三つが重なると、答えられる人の知識がコースになり、疑問がその場で解ける流れができます。研修がないあいだ、教える時間を誰が引き受けているのかを、責任者が名前で言える状態に近づくと言えます。

答える時間が生まれやすい二つの場面

配属直後の立ち上がり

画面に表示された選択式の設問に向き合い、片手をあごに当てて考えている担当者が写っています。

UMU AGLは、配属初日に手渡していた業務の手引きや商品資料を、学べるコースへ組み替えます。新人は読み進めながら設問に答え、判断に迷いやすい場面でどう考えるかを、学習を進めながら確かめられます。

どの設問で回答が分かれたかを、担当者ごとに確認できます。ここで分かるのは学習中の様子までで、実務をこなす力と同じではありません。

新しい案内の提供開始

担当者がキーボードに手を置き、AIとのやり取りから組み上がったコースの構成を画面で確かめています。

新しいサービスの提供が決まると、案内文や社内向けの説明資料が一度に増えます。UMU AGLがその資料をコースへ組み替えるため、受け付けが始まる前に内容を理解し、想定される質問に答えられます。

案内を始めたあとも、受講者がどこで確認を求めたのかが記録に残ります。次に手当てする内容を選ぶときの材料になります。

UMUのソリューションを見る

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
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
お問い合わせ