企業研修システムを、全社で長く運用できる研修基盤へ
企業研修システムを入れ替えても、示せる指標は受講完了率のままで、新施策の教材公開も現場の動きに間に合わない組織は少なくありません。UMU AGLは、研修効果の把握と品質の安定を両立する全社運用の基盤を提供します。
既存の研修環境が全社運用で抱える3つの限界
業績が伸び悩む部門について経営会議で問われても、研修部門が示せるのは受講完了率だけという場面があります。知識の不足か活用の問題かを切り分けられず、補強研修の対象を絞れないのです。
新製品の発売や制度改定を現場に浸透させる期間は、数週間ほどに限られます。教材の制作に数週間から数カ月かかると、公開した時点で最適な時期を過ぎてしまいます。
個人向けAIツールや簡易的なAI製品で作ったコースは、作り直すたびに構成や質が変わります。受講者が増えるほど学習体験にばらつきが出て、現場からの問い合わせ対応にも追われます。
全社で再現できる研修運用の仕組みへ
UMU AGL（AI Generated Learning）は、あらゆる社内文書を即座にインタラクティブなコースへと変換し、AIを活用した効果的な学習体験を提供します。
研修部門は部門ごとの成果を問われながら、示せる指標は受講完了率に限られ、教材の公開や品質の維持も担当者の手作業に頼っています。足りないのは、習熟の度合いを学習ポイント単位で捉え、コース設計の判断を組織の標準として持つ仕組みなのです。UMU AGLは、まさにこの仕組みづくりから研修運用を支えます。
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。
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。
全社で続けられる研修運用
どの部門がどの学習内容でつまずいているかを確認でき、対象を絞った補強研修を計画できます。研修の成果を、業績の振り返りの場でも根拠を添えて説明できます。
コース作成の期間を数時間まで短縮でき、新製品や制度改定の教材を施策の動きに合わせて公開できます。講師は資料づくりより、学習効果を左右する判断に時間を使えます。
作成する時期や担当者が変わっても、同じ種類のコースを一定の品質で提供できます。全社へ展開する段階でも、結果を予測しながら運用を広げられると言えます。
チーム単位で研修効果を捉える学習レポート
チームの強みと弱みを示す総合的な学習効果レポート
習熟度を学習ポイント単位で数値化し、個人の状況に加えてチーム全体の学習効果をレポートで確認できます。テストの得点や受講完了率で評価する方法と比べ、補強が必要な学習ポイントを部門ごとに特定できます。
アップロードした文書から始まるコース制作
活用シーンと受講時間を提案するアジャイルなコース作成
講師が文書やPDFをアップロードすると、AIが素材を分析して活用シーンなどの前提を提案し、インタラクティブなコースを直接生成します。資料作成と動画収録を工程ごとに進める従来の制作に比べ、公開までの期間を縮められます。
コース設計の判断を標準として組み込む仕組み
数百の設計判断を標準化したエンタープライズ品質の生成基盤
学習ポイントの情報量や教える順序など、数百に及ぶ設計判断を学習科学と研修支援の実績に基づいて標準化し、各企業の情報を重ねてコースを生成します。生成のたびに設計が変わる汎用AIと比べ、質の高い結果を安定して再現できます。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
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