製品
コンプライアンス研修eラーニングを受講した担当者が、顧客からの質問を前に答えに詰まっているシーンです。

コンプライアンス研修eラーニング、部門ごとの判断をどう扱うか

コンプライアンス研修eラーニングなら、全社の従業員へ同じ内容を同じ時期に配信できます。学習の完了記録も残ります。ただし、各部門が実際に迷うのは規程の条文ではなく、自分の担当業務にどう当てはめるかという点なのです。

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全社で配信する内容と、部門が補う内容

全社共通のコースが担える範囲

全社共通のコースが確かに担えるのは、同じ内容を同じ時期に、拠点や勤務時間が分かれた従業員へそろって配信することです。対象者が数千人規模になっても、配信そのものの手順は変わりません。対象者の一覧と学習の完了記録も、期限に合わせて手元に残るのです。一方で、コースに載せられるのは、多くの部門に共通して当てはまる内容までになります。自部門の取引や顧客に固有の条件までは、全社共通のコースには入りません。

部門側が補う適用と確認

運用を続けるうえで部門側が補うのは、2つの要素です。1つは、自部門の取引や顧客に規程を当てはめるとどうなるかという、業務に即した中身になります。もう1つは、配信を終えた後に何が読み取れる状態にしておくかという設計だと言えます。毎年同じコースをそのまま配信するだけでは、この2つは手つかずのまま残ります。別に組み立てておけば、次に手を入れる範囲を部門の側で決められます。

全社規模の運用で残る3つの課題

コース化できない現場の知識

どの規程が自部門のどの業務に関わるかは、日々その業務を担当している人がいちばん把握しています。ただし、その内容を研修コンテンツとして組み立てる手立てがありません。学習設計を学ぶ時間も、制作にあてる時間も、事業部門の側にはないのです。

標準的な状況までで止まる解説

配信されるコースが扱えるのは、多くの部門に共通する標準的な状況までです。実際に判断に迷うのは、自分が担当する取引先や契約の条件が絡む個別の状況だと言えます。受講の途中でその問いが浮かんでも、コースの中に答えは見当たりません。

完了の記録までしか残らない受講

受講の期限が来ると、対象者の一覧に完了の印がそろいます。読み取れるのは、各自が最後まで進んだという事実です。では、どの条項について誰がどこまで理解しているのか。そこまでは、部門の担当者にも見えません。

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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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
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規程を使う側が、コースをつくる側へ

担当者との対話を重ねながら、経験にもとづく要点をコースのアウトラインとして整理していく画面です。

問いに答えるだけで整う構成

この3つを埋める起点になるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内規程や業務マニュアルといった社内文書を読み取り、インタラクティブなコースとして構成します。事業部門の担当者は、各ステップで示される対話形式の問いに答えていくだけで、要点が整理されたコースを組み立てられるのです。学習設計の理論を、別に学び直す必要はありません。自部門の判断基準を、そのまま研修コンテンツの中に置けます。

受講の途中で受け取る個別の説明

AIがトレーナー、チューター、コーチの3つの役割を兼ね、受講者の質問にその場で答える画面です。

担当業務に即して返る答え

自部門の中身を載せたコースでも、受講の途中で浮かぶ個別の問いは残ります。UMU AGLでは、解説を進めるときはトレーナー、質問を受けるときはチューター、練習に付き合うときはコーチとして、AIが受講者に向き合います。自分が担当する取引や顧客を前提に尋ねれば、規程のどの条項に照らして考えるべきかという説明が返ってくるのです。全社へ一律に配信しながら、一人ひとりの状況に応じた説明を用意できると言えます。

学習ポイント単位で表れる回答の傾向

学習ポイント単位の習熟度と、設問ごとの回答の分布をまとめたレポート画面です。

次に重点を置く規程の絞り込み

受講後に何が残るかも、運用を続けるうえでの判断材料になります。UMU AGLは学習の習熟度を学習ポイント単位で数値にし、閲覧の時間、設問への回答、追加の質問の頻度、再テストの正答率を記録します。どの条項で回答が分かれ、どこに質問が集まったかがレポートに表れるため、次の配信で重点を置く範囲を部門の側で決められるのです。現場の知識のコース化、受講中の問いへの説明、設問ごとの傾向の確認。この3つがそろって運用が続きます。

役割ごとに組み立てる規程のコース

配属先の規程を扱う新入社員研修

新入社員がタブレットで、学習の進み具合を示すラーニングマップを確認しているシーンです。

配属先ごとに適用される社内規程や業務手順の資料を、そのままコースとして構成します。新入社員は具体的な状況の中で回答し、フィードバックを受けながら理解のずれを直せます。

部門の担当者は、学習アクティビティごとの回答の傾向を確認できます。分かるのは理解の状況までであり、配属後の実務での判断を示すものではありません。

判断が求められる規程の管理職研修

管理職が画面上の設問に向き合い、規程に照らした判断を選んでいるシーンです。

情報の取り扱いや利益相反に関する社内規程を、判断が必要な状況を含むコースとして構成します。管理職は選択肢を選んだうえで、どの条項に照らして考えるべきかという説明を受け取れます。

部門の責任者は、どの条項で回答が分かれたかを確認できます。読み取れるのは理解の状況であり、実際のマネジメント行動そのものを表すわけではありません。

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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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SOC 3:トラストサービス規準報告書
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