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コンプライアンス研修のAI教材を、規程の改定に合わせて見直している研修講師のシーンです。

コンプライアンス研修のAI教材、規程の改定にどう合わせるか

規程が改定されるたびに、コンプライアンス研修のコンテンツは作り直しと配り直しが必要になります。案内を送っても、改定後の基準が現場の判断に届いたかは見えません。追随の速さと、影響を見渡せる範囲が判断材料になるのです。

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改定に追い付くAIの活用とは

差し替えて作り直せる作り方

改定に追い付けるかどうかを分けるのは、コースの作り方です。構成も文章も一から組み直す前提なら、改定のたびに、内容の整理から資料の作成までをやり直すことになります。元になる規程を差し替えればコースを組み直せる前提であれば、講師が判断する範囲は、説明の順序と重点をどう変えるかに絞られるのです。改定のたびに作り直すことを見込んで設計されているか。それが最初の分かれ目になります。

改定の影響が及ぶ範囲

もう一つは、改定の影響がコースのどこに及ぶのかを、公開する前に特定できるかどうかです。規程の改定は、書き換わった章だけで完結するとは限りません。判断の前提が変われば、周辺の説明や設問の答えまで見直しの対象になるのです。どの記述が影響を受けるのかを確認できないまま公開すると、新しい基準と古い基準が混ざったまま受講が進みます。速さだけでなく、影響の及ぶ範囲を見渡せることも、評価の観点だと言えます。

規程の改定に追い付けない3つの理由

改定から配信までの時間差

規程の改定が決まってから全社へ配信できる状態になるまでには、内容の整理、コンテンツの作成、確認という工程が入ります。従来の進め方では数週間から数カ月かかることもあり、その間、現場は改定前の基準で判断を続けます。

同じ内容を一律に配る限界

改定の重みは、担当する業務によって違います。すでに把握している層は同じ説明を繰り返し受け、前提となる知識が足りない層は要点でつまずいたまま先に進みます。講師には、一人ひとりの理解に合わせて説明し直す時間が残されていないのです。

完了率では測れない習熟度

学習の完了記録は、改定後の基準がどこまで理解されたかを示すものではありません。改定した箇所のどの説明で理解が止まっているのかが分からないままでは、次にどの内容を補えばよいのかを絞り込めず、同じ確認を繰り返すことになります。

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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規程の差し替えからコースの作り直しへ

講師がアップロードした改定後の社内文書から、コースのアウトラインが組み上がっていく画面です。

改定のたびに数時間で進む作り直し

3つの課題は、改定のたびに繰り返し表れます。ここで挙げられるのが、AIで社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コース作成と受講者一人ひとりの学習体験を支えるUMU AGL(AI Generated Learning)です。改定後の規程をアップロードすると、AIが素材を分析し、活用シーンや想定受講時間を提案してコースを組み上げるのです。数週間から数カ月かかっていた作成が数時間まで縮み、講師は説明の順序と重点の判断に時間を使えます。

改定後の疑問に、その場で答える仕組み

AIがトレーナー、チューター、コーチとして、受講者の質問に個別に答えている画面です。

質問にその場で答えるAIの支援

作り直しが速くなっても、受け止め方は一人ひとり違います。UMU AGLでは、AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を担い、説明の場では要点を示し、質問には個別に答え、練習では判断を確かめます。どこがどう変わったのかを受講者がその場で聞けるため、講師が一人ずつ説明して回らなくても、つまずいた箇所を残さずに進められるのです。個別の対応を、講師の人数に頼らずに済むようになります。

改定後、受講者がどこでつまずいているか

チームごとの習熟度と、学習ポイント単位の強み弱みを表示しているレポート画面です。

学習ポイント単位での習熟度

最後に残るのが、改定内容がどこまで届いたかの確認です。UMU AGLは、受講の完了だけでなく、学習ポイントごとの習熟度を数値で示します。設問の回答傾向や質問が集まった箇所から、改定のどの説明で理解が止まっているのかを確認でき、チーム単位のレポートから、次に補う内容を絞り込めるのです。ここで分かるのは学習の場での状況であり、業務上の判断の正しさを示すものではありません。作り直し、個別に支え、理解を確かめる流れが、ここでつながると言えます。

改定内容を学習に組み込む流れ

新入社員研修での運用

新入社員がラーニングマップをたどりながら、改定後の基準を学んでいるシーンです。

配属前に渡していた業務プロセスの資料と改定後の規程を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。新入社員は読むだけでなく、具体的な状況でどう動くかを選びながら理解を確かめられます。

どの内容で回答が分かれたかが残るため、受け入れ側は、先輩社員が個別に補う範囲に見当を付けやすくなります。分かるのは学習の状況です。

営業向け研修への反映

営業担当者が、改定後の説明の範囲を対話形式で確かめているシーンです。

顧客への説明に関わる規程が変わったとき、改定後の資料をUMU AGLが営業担当者向けのコースに組み替えます。担当者は、説明してよい範囲と避けるべき表現を、判断しながら確かめられます。

回答や説明の内容から、改定の理解がそろっていない箇所を、顧客とのやり取りの前に把握しやすくなります。商談の結果を示すものではありません。

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1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
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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。
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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
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ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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