製品
受講完了率の報告を前に、受講者の理解度を可視化できていないことに気づく研修責任者のシーンです。

理解度の可視化、受講記録から習得状況の確認へ

研修の実施回数と受講完了率は、年間計画の報告にそのまま使えます。残るのは、受講者が内容をどこまで理解したのかを示す材料です。学習の完了記録だけでは、次に何を補えばよいのかまで決められないのです。

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理解度の可視化とは何を見ることか

可視化の対象になる情報

理解度を可視化すると聞いて、テストの点数を思い浮かべる担当者は少なくないはずです。点数は結果であり、そこに至るまでの状態までは残りません。同じ得点でも、迷わず答えた受講者と、何度も戻って確認した受講者では理解の状態が異なると言えます。可視化の対象になるのは、学習の過程で受講者が示した反応です。問いにどう答えたか、どの説明で手が止まったか、何を質問したか。こうした情報がそろって初めて、理解の状態を外から確認できます。

比べられる単位の細かさ

もう一つの条件は、どの細かさで見るかです。コース単位の修了率では、受講者が何を理解し、どこでつまずいたのかまでは分かりません。扱う内容を小さな単位に分け、単位ごとに個人とチームの両方で比べられる状態。ここまで細かくして初めて、次のフォローアップ研修で何を扱うかを具体的に決められます。可視化の実務は、見る単位を決めるところから始まるのです。

理解度が見えないまま残る3つの課題

一方向の配信で終わる学習

講義動画の視聴、資料の閲覧、最後の修了テスト。従来の学習管理システムが用意しているのは、この一方向の流れです。受講者が自分の言葉で説明したり判断したりする場面が少ないため、理解がどこまで進んだのかは記録に表れません。

点数だけが残る評価

既存の仕組みが測っているのは、最終テストの得点と受講完了率です。閲覧時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、一定期間後の定着度。こうした学習の過程は記録に残りません。業績が伸びない原因が知識の不足にあるのかも判断できないのです。

一人ひとりの差の見えにくさ

画一的なコースでは、ベテランが既知の内容を繰り返す一方で、基礎が不足している受講者は重要な箇所でつまずいたまま先に進みます。どこで差がついたのかは記録に残らず、参加度と受講完了率だけが下がっていきます。

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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理解度の確認を、学習の途中に組み込む設計

UMU AGLのコースで、説明の合間に置かれた問いに受講者が答えている画面です。

答える場面をどこに置くか

共通するのは、学習の途中に理解を確かめる場面がないこと。ここで検討したいのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。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援します。ナレッジカード、インタラクティブクイズ、ケースシミュレーション。これらを説明の合間に置くため、受講者は問いに答え、自分の言葉で要点を言い直します。理解の状態は、この反応の中に表れるのです。

テストの点数から、項目ごとの習得状況へ

UMU AGLが、学習ポイント単位の習得状況とチームの傾向をレポートとして示している画面です。

学習ポイント単位で見る習得度

反応が残っても、まとめて見られる形でなければ、判断には使えません。テストの得点と受講完了率。従来の研修評価で確認できたのは、この2つまでです。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で定量化し、個人ごとの学習パスマップと、チーム単位の学習効果レポートとして示します。どの学習ポイントにつまずきが集まっているかを項目ごとに確認し、対象を絞ったフォローアップ研修を組み立てられるのです。

理解の差に、その場で対応できる学習支援

UMU AGLのAIが、受講者からの質問にその場で答えている画面です。

一人ひとりに合う説明と質疑応答

差が見えても、対応する時間がなければ埋まりません。講師が一人ひとりに合わせられる人数には、限りがありました。講義ではトレーナー、質疑応答ではチューター、練習ではコーチ。UMU AGLでは、AIがこの3つの役割を担い、受講者の状況に応じた説明と支援を行います。受講者は自分のペースで進み、つまずいた箇所をその場で解消できます。学習の中で理解を表す設計、項目ごとの確認、その場での対応。この3つがそろって、可視化が次の打ち手につながるのです。

文書の配布が学習に変わる、2つの適用例

新入社員研修での活用

新入社員がタブレットで、コースの学習の進み方を確認しているシーンです。

業務プロセスの手順書や職務に関する社内資料を、順を追って学べるコースとして構成します。新入社員は要点を理解し、担当業務についての問いに答え、具体的な状況での判断を選びながら進みます。

管理者が確認できるのは、資料を配った記録ではなく、学習アクティビティごとの回答の内容です。単独で業務を任せられる段階の証明にはなりません。

セールスイネーブルメントでの活用

営業担当者がスマートフォンで、対話型コースの問いに答えているシーンです。

新製品の資料を、営業担当者が学ぶためのコースとして構成します。担当者は製品価値を説明し、よくある質問に答え、顧客対応の場面で判断を練習しながら、理解のズレを修正します。

研修チームは、顧客とのやり取りが始まる前に理解のズレの一部を把握できます。成約率の向上を示すものではありません。

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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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