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経営層が、受講完了率だけが並ぶ報告を前に、コンプライアンス向上の実態を判断しかねているシーンです。

コンプライアンス向上、通知から理解の確認へ

業務プロセスや社内規程の更新は、通知と資料の配布によって現場に伝わります。届いたことは記録に残りますが、従業員が内容を正しく理解し、顧客対応の局面で判断に使えるかどうかは、そこには表れないのです。

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コンプライアンス向上は、何を確かめる取り組みか

配布の記録と、理解の確認

コンプライアンス向上は、規程を整えて周知することと同じ意味で使われることがありますが、通知の開封や資料の配布が終わった時点で確かめられているのは、情報が届いたという事実だけです。禁止されている行為と例外として扱える範囲を区別できているか、判断に迷ったときに誰へ照会するかを言えるかまでは、配布の記録には表れません。取り組みの対象になるのは、規程そのものではなく、規程を読んだあとの理解の状態なのです。

理解の状態をどこで見るか

もう一つの論点は、理解の状態をどの時点で見るかという点です。顧客からの申し出や苦情は規程の解釈を誤ったあとに表面化するため、事後の報告を集めても、どの部署の誰が、どの条項を誤解していたのかまでは切り分けられません。修了率とテストの点数に加えて、規程の内容について答え、具体的な状況で判断した記録がそろっていれば、顧客対応の前に確認できる範囲が広がると言えます。

規程が現場で機能しない3つの理由

規程とコース内容のズレ

社内規程やマニュアルをコースに作り直す工程では、要点の言い換えが避けられません。汎用的なAIツールに任せた場合も、重要な数値や固有名詞が元の記述と違う形に置き換わることがあります。誤りを含む内容が現場に届けば、誤った顧客対応につながるおそれが残るのです。

読了の記録だけが残る学習

規程の解説動画やPDFを読み進めるだけの形では、受講者が自分で考える機会が限られます。修了の記録は残っても、内容を思い出せるか、判断に迷う局面で正しく使えるかまでは分かりません。学習を終えた時点で、理解の深さには差が出ていると言えます。

損失が出てから分かる理解不足

既存の研修システムで把握できるのは、受講完了率や最終テストのスコアといった結果指標です。顧客対応の前に、どの従業員がどの条項を誤解しているかを特定できないため、苦情や失注が起きてから理解不足に気付くことになります。

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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資料の作り直しから、原典との一致へ

生成されたコース内容から、元の文書の該当箇所に遡って出典を確認できる画面です。

原典に遡って確認できるコース内容

必要なのは、規程の記述をそのまま保ってコースにする進め方です。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを使って企業文書をインタラクティブなコースに変換し、コース開発と従業員の学習の両方を支援します。生成されたコース内容は、どの箇所からでも元の文書に遡って出典を確認できるため、条文や数値の置き換わりをレビューの段階で見つけられるのです。全文を読み合わせる形と比べ、内容の確認にかかる負荷が軽くなります。

読み飛ばしを防ぐ、答えながら進む学習

説明の合間に設問が示され、受講者が回答しながら学習を進めている画面です。

回答と判断を挟む学習の組み立て

内容が正確でも、読み進めるだけでは理解の差は埋まりません。UMU AGLは、学習カードや選択問題、ケースシミュレーションを説明の合間に配置し、受講者が要点に答え、自分の言葉で言い直し、具体的な状況で判断しながら進む形に組み立てます。説明の途中で疑問が出たときはその場で質問でき、回答のあとは元の説明に戻れるのです。規程を読んだ状態と、規程を使って判断した状態との違いが、ここで表に出ます。

事後の対処から、事前の把握へ

学習ポイントごとの習熟度と、誤答が集まった条項をチーム単位で示したレポート画面です。

学習ポイント単位で見る理解の差

理解の差が見えなければ、次に補う内容を決められません。UMU AGLは、習熟度を学習ポイント単位で数値化し、設問への回答や追加の質問、再テストの正答率を記録します。チーム単位のレポートから、多くの従業員が誤解している条項を確認し、説明を補えるのです。示されるのは学習中のパフォーマンスであり、業務上の結果ではありません。正確なコース化、答えながら進む学習、習熟度の確認がつながり、周知で終わらない取り組みになると言えます。

UMU AGLで進める規程の理解と確認

新入社員への規程と業務プロセスの周知

新入社員がタブレットで学習の全体像をたどりながら、次に確かめる規程の項目を選んでいるシーンです。

配属時に学ぶ社内規程や業務プロセスの文書をUMU AGLでコースに構成すると、新入社員は禁止事項と例外の扱いを理解し、設問に答え、判断に迷う状況で選択しながら学習を進められます。

管理者は完了状況と回答の傾向を確認し、もう一度説明する条項を絞り込めます。ここで確認できるのは、学習中の状況です。

規程の更新を営業チームへ展開

営業担当者が、顧客対応の判断を求める設問に向き合いながら規程の適用を確かめているシーンです。

顧客対応の基準や表示に関する規程の更新をUMU AGLでコースに組み替えると、営業担当者は変更点を理解し、顧客からの質問に答える練習を重ねながら、移動中の時間にも学べます。

事業部門の責任者は、解釈が固まっていない条項を回答の状況から確認できます。学習の記録が示すのは理解の状態であり、商談の結果ではありません。

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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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