製品
カード型学習の検討につながる、目印のない資料が並ぶ画面を前に戸惑う配属直後の社員の様子です。

カード型学習の成否を分ける、1枚に載せる量の設計

カード型学習で最初に問われるのは、画面上の見た目ではありません。配属直後の社員が迷うのは、どこからどこまでが一区切りなのかが示されていないからです。1枚に載せる量を何を根拠に決めるのか、その判断が、分かれ目になるのです。

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カード型学習は、何を単位にどこで分けるのか

どこで区切るかを決める根拠

区切る位置は、資料の見出しの順番ではなく、受講者が一度に処理できる分量から決めます。想定する受講時間を先に置き、その中に収まる学習単位の数に上限を設ければ、1枚あたりに載る量はおのずと定まります。逆に、根拠を決めないまま分割だけを進めると、細かく刻んだつもりでも内容どうしのつながりが見えなくなり、受講者はどこまで理解できていて、どこで止まったのかを自分でも説明できなくなるのです。分ける根拠は、形式を選ぶ前に固めておく必要があります。

1枚に置く内容の種類

1枚の中身は、扱う内容の種類によって変わります。覚えてほしい事実、理解してほしい考え方、実際に手を動かす業務の手順では、置くべきものがそれぞれ違います。カード型は学習の形式の1つであり、すべてを同じ形にそろえることが目的ではないと言えます。形式だけを入れ替えれば、これまでの読み流しが、カード単位の読み流しに変わるだけです。内容の種類に合った置き方が伴って、はじめて分ける意味が生まれ、受講者は1枚ごとに何をすべきかをつかめます。

区切りの根拠が決まらないまま作られる研修

読み流しても完了できる構成

受講完了率という指標は満たされていても、実務で具体的な質問を受けると答えられないことがあります。1枚に載る量の根拠がないまま長い内容が続けば、受講者は時間を消化するだけで完了でき、研修への投資を業績の説明に結びつけて示すことが、いっそう難しくなると言えます。

実務の場面と結びつかない内容

製品マニュアルや方針文書を、静的な知識のまま並べた研修は少なくありません。現場の業務シーンを研修に反映する工程がないため、受講者は実際の業務で知識を思い出せず、研修を実施すること自体が目的になってしまうのです。体系立った構成でも、業務との距離は縮まりません。

公開までに過ぎるタイミング

新製品や方針の更新を現場に浸透させられる期間は、数週間ほどに限られます。一方、従来の作成は数週間から数カ月を要するため、区切り方を一から検討し直すほど、現場が最も必要としている時期を過ぎてしまいます。準備を丁寧に重ねるほど、現場への到着はかえって遅くなります。

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
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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。
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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。
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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?”
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想定受講時間から、区切りの数の上限へ

マイクロラーニングにもとづく章立てと、学習ポイント数を最適化した画面です。

学習の地図として示す全体像

UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIで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の学習体験の両方を支えます。マイクロラーニングの手法で学習内容を小さな単位に分割し、想定受講時間に応じて学習ポイント数の上限を自動で設定したうえで、明確なラーニングマップを作成します。区切りの数が先に定まるため、1枚あたりの分量にも根拠が生まれ、受講者は全体のどこを学んでいるのかを見失わずに済むのです。

業務シーンを単位にした区切り方

8つの業界に対応した代表的な研修シーンのテンプレートを選ぶ画面です。

業界ごとの代表的な研修シーン

区切る位置は、文書の見出し順ではなく、どの業務シーンを1つの単位とみなすかで決まります。UMU AGLには8つの業界に対応したコーステンプレートが標準搭載されており、新入社員オンボーディング、業務・製品知識、方針やコンプライアンスの更新といった代表的な研修テーマを網羅しています。これを起点に区切ると、1枚がどの業務の話なのかが受講者にも伝わるようになります。講師の視点だけで文書の順に並べた構成との違いは、ここに表れます。

手元の資料から組み立て直す方法

社内文書をアップロードし、対話でコースのアウトラインを組み上げる画面です。

資料のアップロードから着手

UMU AGLでは、複数の文書やPDFをアップロードすると、AIが素材を分析したうえで活用シーン、対象受講者、想定受講時間を提案し、そのまま完成形のインタラクティブコースを生成します。これまで数週間から数カ月を要していた工程が数時間単位で進むため、区切りの数、区切る位置、1枚に置く内容という3つの判断を、扱う資料やテーマが変わるたびにゼロから組み直さずに済みます。講師は、学習効果に直結する判断そのものに時間を使えるようになります。

社内資料から始まる学習の組み立て方

配属直後に渡す職務知識

ラーニングマップで現在地を確認しながら学ぶ新入社員の様子です。

これまで新入社員に渡していた製品マニュアルや業務プロセス文書を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成し、学習の流れの中で内容を理解し、問いに答え、具体的な状況で判断できるようにします。

管理者は、各学習アクティビティの完了状況とパフォーマンスを確認でき、どの学習ポイントでつまずいたのかを、受講完了率よりも細かい単位で把握できます。

管理職に向けた方針の浸透

学習の進捗と習熟度の全体像を画面で確認する管理者の様子です。

方針文書や運用基準といった社内資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースに変換します。管理職は資料を読むだけで終わらせず、学習の中で内容を確認し、判断を求められる問いに答えながら学習を進めます。

得られるのは学習プロセスの情報であり、マネジメント行動の変化やチームの成果そのものを示すものではありません。その点は、切り分けて扱う必要があります。

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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
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)
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