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コンプライアンス研修の資料をPHPの社内システムに載せる前に、事業部門の担当者が扱う範囲を考えているシーンです。

PHPの社内システムから、コンプライアンス研修の設計へ

事業部門でコンプライアンスの判断を教える立場では、規程やマニュアルを社内システムに載せ、受講の記録を残す運用が一般的です。PHPで内製した環境でも配信は成り立ちますが、記録から読み取れるのは受講の有無までなのです。

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コンプライアンス研修で決めるべき二つの工程

実務の判断から決まる範囲

コンプライアンス研修の範囲を決めるとき、規程の全体を順になぞる進め方では、現場が実際に迷う場面まで届きにくくなります。洗い出す対象は、取引先とのやり取り、個人情報の取り扱い、社内での承認手続きなど、担当者が判断を迫られる業務。購買と営業では、同じ規程でも確認すべき条項が変わります。そこから逆算すれば、必要な知識と学ぶ順序が決まります。網羅を優先するほど項目は増え、現場が読む時間も長くなるのです。

配信の後に残る確認の工程

範囲が決まっても、研修としてはまだ半分です。社内システムが担うのは、資料を届けることと、誰が開いたかを記録することの二つ。理解したかどうかまでは、その記録に表れません。説明の後に答える機会をどこに置くか、判断を試す設問をどの単位で用意するか、つまずいた内容をどう拾い直すか。配信の設計と確認の設計の両方がそろって、はじめて研修として機能すると言えます。

コンプライアンス研修が形だけで終わる理由

判断基準をコースに変える難しさ

現場に詳しい担当者ほど、どこで判断が分かれるか、何を確認すれば足りるかを言葉にできます。ただ、それを学ぶ順序に組み立てる進め方までは身についていません。研修部門に制作を依頼すれば順番待ちが生じ、規程の改定が現場に届くまでの期間はさらに延びるのです。

一方向の説明で止まる理解

配布した規程や解説資料でカバーできるのは、標準的な取り扱いまで。判断に迷う取引や例外的な申請に直面しても、資料はその場で答えを返しません。読み進めるだけの受講では、内容を思い出せるかどうかを本人も確かめられないままになります。

見えないまま進む理解のばらつき

受講の完了記録は残っても、どの内容で理解が止まったかまでは分かりません。気づくきっかけは、確認の問い合わせが増えたときや、手戻りが起きたとき。対応は問題が起きてからの後追いになり、担当者が同じ説明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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“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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白紙から始めない、コース構成の組み立て

事業部門の担当者との対話から、コンプライアンス研修のコース構成が整理されていく画面です。

対話で固まる研修の骨組み

ここで前提になるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修コースの作成と受講者の学習の両方を支援します。担当者が行うのは、規程や運用ルールをアップロードし、UMU AGLからの質問に答えること。質問は要点や判断の分かれ目に沿って進むため、学習設計の理論を別に学ぶ必要はありません。白紙に向かう時間が、答えながら構成を固める時間に変わるのです。

読む学習から、判断する学習へ

受講者が設問に答えながら、コンプライアンス研修の内容を自分の言葉で確かめている画面です。

設問に答えながら進む学習

構成が整っても、読み進めるだけでは、実際の判断に使えるかどうかは分かりません。そこでUMU AGLが学習の途中に置くのが、ナレッジカードや設問、事例をもとにした判断の練習。受講者は説明を読んだ後に自分の言葉で答え、迷いやすい取引や申請ではどう扱うかを選びます。分からない箇所はその場で質問でき、AIが答えた後は元の解説に戻ります。受け取るだけの受講が、答えながら理解を確かめる受講に変わるのです。

受講記録の先で確かめる理解の状態

チームごとの習熟度と、理解が止まっている学習ポイントを確認できるレポート画面です。

学習ポイント単位で残る記録

残るのは、誰がどこでつまずいたかを把握する仕組みです。UMU AGLは、閲覧の時間、設問への回答、追加の質問、再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、チームごとの理解の状態をレポートで示します。規程をコースに変える工程、答えながら学ぶ仕組み、状態を確かめるレポート。この三つがそろうと、担当者は問い合わせや手戻りが起きる前に補足の説明を入れられます。分かるのは学習の状態であり、コンプライアンス上の結果を証明するものではありません。

UMU AGLで扱うコンプライアンスの学習

新入社員への規程とルールの共有

新入社員が学習の道筋を確かめながら、次に学ぶ規程の内容を選んでいるシーンです。

入社時に配る就業ルールや情報の取り扱い規程をUMU AGLでコースに変えると、新入社員は説明を読んだ後に設問へ答え、迷いやすい場面で判断を選びながら学習を進められます。

指導役の担当者は、どの内容で回答が分かれたかを確認できます。分かるのは学習の状況までで、実務での対応を保証するものではありません。

営業担当者への要件更新の展開

営業担当者が移動中にスマートフォンで、更新された対応手順のコースを学び進めているシーンです。

取引先との対応手順や申請の要件が変わったとき、更新した社内文書をUMU AGLでコースに構成すると、営業担当者は変更点を自分の言葉で説明し、迷う場面での答え方を確かめながら学習できます。

事業部門の責任者は、顧客への説明が始まる前に、理解のずれが残る箇所を把握できます。記録から分かる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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