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コンプライアンス研修ネタをどこから集めるか、事業部門の責任者が手元の資料を前に考えているシーンです。

コンプライアンス研修ネタ、社外の事例集から社内の論点へ

コンプライアンス研修の題材を決めるとき、多くの事業部門は社外の事例集や解説記事を参照します。一般的な論点をそろえるには有効ですが、自社の業務条件とは前提が違うため、受講者は自分の仕事として受け取りにくいのです。

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研修の題材を社内から選ぶ2つの視点

判断が分かれた記録の在りか

コンプライアンス研修の題材として使えるのは、実際に判断が分かれた出来事です。現場から寄せられた問い合わせ、解釈が定まらなかった社内規程の記述、承認の前に差し戻しが起きた申請。いずれも自社の業務条件のもとで起きたやり取りであり、記録や担当者の記憶として社内に残っています。外部の解説記事をたどるより先に、こうしたやり取りを集めるほうが、受講者が自分の業務として読める題材に近づくのです。

題材として使うための調整

集めたやり取りを、そのまま研修に持ち込むことはできません。必要な調整は2つです。個人や取引先が特定される情報を外し、判断の論点だけを残すこと。そして、結論を説明する形ではなく、受講者自身に判断を求める形に組み替えることです。読んで終わる資料のままでは、実際に迷いが生じる場面での判断は変わりにくいものです。題材を社内から選ぶ意味は、この2つの調整を経てはじめて現れると言えます。

社内の論点が学習に変わらない3つの理由

口頭で終わる現場のやり取り

判断に迷う状況を最もよく知っているのは、その業務を日々担当している社員です。ただ、やり取りは口頭やチャットで処理され、記録としては残らないのです。論点が社内にあっても、事業部門がコースの形に変える手段を持たないため、研修部門の制作予定を待つことになります。

配って終わる規程の周知

規程やマニュアルを更新した後、事業部門は資料の配布と通知で周知を進めますが、そこから確認できるのは、資料が届いたかどうかにとどまります。読むだけの学習では、実際に判断を求められる場面で受講者が内容を思い出せるかどうかまでは分かりません。

結果が出てから分かる理解のズレ

既存の研修で把握できるのは、受講完了率と最終テストの点数です。どの論点で解釈が分かれ、どこで判断が止まったのかは読み取れず、顧客からの指摘や申請の差し戻しが起きてはじめて、理解のズレに気づくことになります。

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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相談の記録から、学習の題材へ

対話を通じて現場の判断の要点を引き出し、コースのアウトラインに整理している画面です。

対話で引き出す判断の要点

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、研修コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験の両方を支援します。担当者は、社内規程や過去の問い合わせメモを取り込み、順を追って示される質問に答えていきます。どの判断が迷いやすく、どこで解釈が分かれたのかをUMU AGLが対話の中で引き出して要点に整理するため、学習設計の方法論を別に学ばなくても題材が形になるのです。

回答と判断を組み込む学習の設計

学習の途中で受講者に問いかけ、回答を求めながら理解を確かめている画面です。

その場で判断を求める問いかけ

題材が形になっても、読んで終わるだけの資料では判断の練習にならないのです。UMU AGLは、学習カードや選択問題、場面のシミュレーションを学習の流れに合わせて配置し、受講者が回答や要約、状況に応じた判断を行いながら進める構成をとります。途中で疑問が生まれたときはその場で質問でき、AIが答えたうえで元の説明へ戻ります。自社で実際に迷いが生じた論点をそのまま扱うため、練習の条件は日々の業務に近づくと言えます。

回答の分かれ方が示す次の題材

チーム単位の習熟度と、設問ごとの回答の分かれ方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、解釈が分かれた論点を誰が把握するかという点です。UMU AGLは、閲覧時間や読み飛ばしの有無、設問への回答状況、追加の質問の頻度を学習ポイント単位で記録し、チーム全体のレポートとして示します。回答が割れた論点は、そのまま次に扱う題材になるのです。読み取れるのは学習上の状態であり、業務の遂行能力そのものではありません。論点を集め、判断を試し、分かれ方を記録する3つの段階がつながると、題材は社内で途切れずに見つかると言えます。

UMU AGLで社内の論点を扱うシーン

管理職向けの判断基準の共有

管理職が画面上の設問で選択肢を検討し、判断の練習をしているシーンです。

判断の基準をまとめた社内規程や過去の相談の記録を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。管理職は、承認や差し戻しを判断する状況で選択肢を選び、フィードバックを受けて理解を直せます。

事業部門の責任者は、どの選択肢に回答が集まったのかを学習アクティビティの記録から確認でき、次に扱う論点を決められるのです。

営業部門への規程の更新の展開

営業担当者がスマートフォンで問いかけに答えながら学習を進めているシーンです。

顧客対応の手順や説明の決まりを更新した際、その社内資料をUMU AGLが営業担当者向けのコースに組み替えます。担当者は要点に答え、顧客からの質問にどう応じるかを判断しながら学習を進められます。

事業部門の責任者は、更新した内容のどこで回答が分かれたのかを把握でき、顧客対応の前に補う説明の範囲を決められると言えます。

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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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