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コンプライアンス研修計画を任された事業部門の社内講師が、白紙の資料を前にどこから手をつけるか決めかねているシーンです。

コンプライアンス研修計画、規程の周知から理解の確認へ

コンプライアンス研修計画は、年間の実施日程と対象者を決めるところから組まれます。通知と資料の配布までは計画どおりに進みますが、従業員が規程を理解し、顧客対応の場面で判断に使えるかどうかは、その記録には表れないのです。

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計画で決める範囲と確認の位置

日程より先に決める内容の範囲

計画で先に埋まるのは実施回数と日程ですが、現場の判断を左右するのは、扱う内容の範囲のほうです。禁止事項の一覧を配る形では、例外として扱える範囲や、迷ったときの照会先までは届きません。営業や店舗の担当者が迷うのは、条文があるかどうかではなく、目の前の申し出をどう扱うかという判断なのです。どの部署に、どの条項を、どの判断場面まで扱うかを対象者ごとに整理しておけば、全社一律の内容を配って終わる形から離れられます。改定のたびに扱う範囲が膨らむ事態も避けられます。

確認の工程を置く位置

もう一つの決めごとは、理解を確かめる工程をどこに置くかという点です。実施後の最終テストにまとめると、理解の差が見えるのは、現場が規程に沿って動いたあとになります。学習の時間の中に、要点に答える、自分の言葉で言い直す、具体的な状況で選ぶという行為を組み込んでおけば、確認を研修の後ろに寄せずに済むと言えます。計画の段階では、学習中に何を記録するかまで決めておきます。

計画が形にならない3つの理由

コース化を待つ時間

規程の運用を最もよく知るのは事業部門の社内講師ですが、学習設計のノウハウがないため、手元の知識をコースに組み立てる手段がありません。研修部門の制作スケジュールに依存するほど、改定から現場への展開までに時間が空き、古い手順のまま業務が進みます。

読み流せてしまう学習

解説動画やPDFを一通り確認する形では、受講者が自分で考える機会が限られます。条項の多い規程ほど一度に処理しきれず、重要な箇所も残りの説明と同じ速さで流れていくのです。読み終えた記録は残っても、判断に迷う場面で使える状態になっているとは限りません。

見えない理解のばらつき

既存の仕組みで残るのは、受講率と最終テストの点数です。どの部署の誰が、どの条項を誤解しているかまでは切り分けられません。次に補う内容とその順番を決める根拠がそろわず、苦情や手戻りが起きてから理解の不足に気づくことになると言えます。

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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日程表から、研修シーンに沿った構成へ

方針やコンプライアンス要件の更新など、研修シーンに合わせたコースのテンプレートを選べる画面です。

規程の更新を扱うコースの型

必要になるのは、規程の改定を、そのまま学習内容として組み立てられる進め方です。UMU AGL(AI Generated Learning)は、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、コースの作成と受講者一人ひとりの学習の両方を支援します。作成時には、方針やコンプライアンス要件の更新など、よく発生する研修シーンに合わせたテンプレートを選べるのです。学習設計を別に学ばなくても、事業部門の社内講師が構成を用意できます。

規程を小さな単位に分ける学習設計

学習内容を短い単位に分け、学ぶ順番をラーニングマップとして確かめられる画面です。

短い単位に分けた学習の道筋

構成が決まっても、一度に扱う情報量が多いままでは、受講者は要点を選び取れません。UMU AGLは、マイクロラーニングの考え方で内容を小さな単位に分け、想定する受講時間に応じて学習ポイントの数に上限を設けます。どの順番で何を学ぶかを示すラーニングマップも作成できるため、改定が入ったときは全体を組み直さず、該当する単位だけを差し替えられるのです。年間の計画に短い学習の時間を置きやすくなり、繁忙期の受講も組みやすくなると言えます。

実施の記録から、理解の差の把握へ

学習ポイントごとの習熟度と、チーム全体の傾向を確かめられるレポート画面です。

学習ポイント単位で残る記録

学ぶ形を変えても、理解がどこで止まっているかが分からなければ、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、閲覧の状況、設問への回答、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は、同じ条項で多くの従業員がつまずいていないかを確認できるのです。ここで見えるのは学習中のパフォーマンスであり、順守の証明ではありません。構成、学習単位、確認の3つがそろって、計画は運用できる形になります。

UMU AGLを組み込む2つの研修シーン

新入社員への規程の周知

新入社員がタブレットで学習の全体像をたどりながら、次に学ぶ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、新入社員は要点を理解し、設問に答え、判断に迷う状況でどう動くかを選びながら、学習を進められます。

現場の講師は、各アクティビティの完了状況と回答の傾向から、あらためて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。

営業チームへの規程更新の展開

営業担当者が移動の合間にスマートフォンで、規程の更新に関する学習を短い単位ごとに進めているシーンです。

顧客対応の基準や表示のルールが変わったとき、更新後の資料を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、顧客からの質問にどう答えるかを、移動の合間にも練習できます。

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把握できます。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
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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
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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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