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コンプライアンス研修の動画を見終えたあと、手元のノートに何も書けずにいるシーンです。

コンプライアンス研修、規程の配信から理解の確認へ

規程の改定後、全社への通知から研修動画の配信までは、滞りなく進みます。受講率も修了率も、期日どおりに集計して報告できます。それでも、現場の担当者が自分の担当業務でどう判断するかまでは、その記録から読み取れないのです。

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コンプライアンス研修の組み立て方

現場の判断を題材にする理由

コンプライアンス研修の題材をどこから取るかで、当日の中身は変わります。条文や規程集をそのまま読み合わせても、受講者の側に判断の迷いは生まれにくいものです。実際に迷うのは、取引先からの値引き要請にどこまで応じるか、部下からの相談をいつ上へ上げるか、業務上必要な指示と過剰な要求の境目をどこに引くか、といった現場の判断でしょう。題材は条文からではなく、部門で実際に起きた判断の分かれ目から起こす必要があります。

配信の前後に置く工程

もう一つ決めるのは、配信の前と後に何を置くかという設計です。資料を配って読んでもらうだけでは、受講者が内容を自分の言葉で言い直す機会はありません。当日に質問が出ても、その場ですべてに答えられるとは限らないでしょう。同じ規程でも、部署によって迷う箇所は異なります。配信の記録が示すのは、実施の事実までです。配信の前に認識をそろえる工程を置き、そのあとに理解の差を確かめる工程を加える。この二段構えによって、コンプライアンス研修は通知の作業から、判断を扱う時間に近づきます。

規程を配信しても理解がそろわない理由

規程の改定に追いつかない制作

現場で判断を重ねてきた社内講師の手元には、使える事例があります。ところが、それを文章に起こし、論点を整理し、コースの形にまとめる作業を通常業務の合間に収めるのは簡単ではありません。研修部門に依頼すれば順番待ちとなり、規程の改定から実施までに、間が空くのです。

見るだけで終わる受講

動画やスライドを最後まで見れば、受講の記録は残ります。ただ、受け取るだけの時間が続く形では、受講者が内容を自分の担当業務に引き寄せて考える機会は限られます。設問があっても選択肢を選ぶだけで終わり、実際に判断を求められる局面では手が止まりやすいと言えます。

問題が起きてから分かる理解の差

事業部門の責任者の手元に残るのは、受講率と修了率の数字だけです。誰がどの基準で迷っているかは、そこからは分かりません。判断のズレが表面化するのは、取引先からの指摘や内部通報が届いたあと。事実確認と説明の対応に追われる時間と費用は、そのたびに膨らんでいきます。

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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現場の判断を引き出すコース作成

対話形式の質問に答えながら、コンプライアンス研修のコース構成を整えている画面です。

対話で言葉になる判断の基準

UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを用い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を支えるサービスです。社内講師が行うのは、示された質問に順に答えていくこと。現場で使ってきた判断の基準を、学習設計の方法論を別途学ばずに言葉にできます。規程の条文と、部門で実際に起きた判断の分かれ目を重ねたコースが、研修部門の制作スケジュールを待たずに、手元で形になるのです。

読む学習から、答える学習へ

学習の途中で問いかけが表示され、受講者が対応を選んで答えている画面です。

回答と説明が入る学習の流れ

配信した資料を最後まで読んでも、受け取るだけの時間が続けば、業務に持ち込める判断は育ちにくいものです。UMU AGLが理解の確認の要る箇所に置くのは、学習カード、選択問題、ケースシミュレーションといった学習タスク。受講者は想定された状況で対応を選び、なぜそう判断したのかを自分の言葉で説明していきます。疑問が出たときはその場で質問でき、AI講師は答えたあと元の解説へ戻ります。理解が止まったまま先へ進んでしまう時間は、短くなると言えます。

学習ポイント単位で見る理解の状態

チームごとの習熟度と設問への回答傾向をレポートで確認している画面です。

チーム全体に表れる回答の傾向

残るのは、研修のあとに何を確かめるかという工程です。UMU AGLは、学習の習熟度を学習ポイント単位で数値化します。記録に残るのは、閲覧の時間、設問への回答状況、追加で質問した回数、期間を置いた再テストの正答率。どの基準で回答が分かれたかをレポートから確認できるため、事業部門の責任者は補足すべき内容を先に絞り込めます。題材の作成、学習の中での回答、そのあとの確認。この流れがつながって、コンプライアンス研修は判断を扱う時間になります。

UMU AGLで進めるコンプライアンス研修

新入社員へのコンプライアンス研修

新入社員がタブレットで学習の進み方を確認しているシーンです。

就業規則や情報の取り扱いに関する社内文書をUMU AGLでコースに変換すると、新入社員は判断の基準を自分の言葉で説明し、想定された場面で適切な対応を選ぶ練習を、配属の前から重ねられます。

社内講師は、どの基準で回答が分かれたかを学習の記録から確認でき、補足すべき説明を、集合研修の前に用意できます。ここで分かるのは、理解の状態までです。

営業部門で扱う説明の基準

営業担当者がすきま時間に、スマートフォンで問いに答えているシーンです。

表示のルールや契約条件の説明基準をまとめた社内資料をUMU AGLでコースに構成すると、営業担当者は顧客へどこまで説明してよいかを、実際の商談に近い状況ごとに判断しながら学習を進められます。

事業部門の責任者は、回答が分かれた論点を学習の記録から把握し、朝会などの場で都度補足できます。ここで示されるのは、学習上の理解の状態にとどまります。

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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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