製品
事業部門の社内講師が、コース作成のハードルと時間不足に向き合っているシーンです。

品質と正確さを保ち、学習効果を高めるコース作成の自動化

新製品の資料が確定した直後にコース作成を自動化する場面では、構成の安定と元資料との整合、実務で使える学びの三つが同時に求められます。UMU AGLは、品質と正確さを保ちながら学習効果を高めるコース作成に応えます。

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汎用AIでの教材作成に潜む3つの課題

生成ごとに変わる構成

同じ資料と目的でコースを作り直しても、生成のたびに章立てや設問の質が変わります。受講者によって学ぶ内容に差が出て、現場の学習体験が安定しないのです。

元資料と食い違う記述

製品資料や社内規定をAIで要約すると、数値や固有名詞が元の記述と異なる形に書き換わる場合があります。そのまま展開すると、現場の誤った顧客対応につながります。

読むだけで終わる教材

要点を並べたスライドを配信しても、受講者は読み流して完了しがちです。顧客から具体的な質問を受けた場面で、学んだ知識を引き出せません。

品質と学習効果を両立できる設計の基盤

UMU AGL(AI Generated Learning)は、文書をプロフェッショナルかつアジャイルに効果的なコースへと変換します。

事業部門の社内講師がコース作成を自動化しても、生成結果の手直しや元資料との照合が手元に残り、受講者が考える場面まで整える余裕は生まれにくいものです。足りないのは、情報量や教える順序といった設計判断を、元資料に沿って毎回同じ基準で下せる仕組みと言えます。UMU AGLは、この仕組みをコース作成の土台に据えています。

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
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
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自動化の先にある3つの成果

再現できるコース品質

作成する時期や担当者、生成回数が変わっても、同種のコースを同じ水準で再現できます。大規模に展開する場合も、予測できる結果を得られます。

元資料に忠実なコース化

コースの内容を元資料に忠実な形で展開できるため、記述の誤りによるコンプライアンス上のリスクを抑えられます。現場は学んだ内容を安心して顧客対応に生かせます。

実務で使える知識の定着

受講者が学習の過程に自ら参加し、内容を確実に理解したうえで、実際の業務の場面で応用できる状態をつくります。

設計判断を標準化したコース生成

多様なシーンやデバイスで、一貫した学習体験を提供できる画面です。

学習科学と支援実績に基づく設計判断の標準搭載

学習ポイントの情報量や教える順序など、コース作成に伴う数百の設計判断を標準として組み込み、その上に自社固有の情報を重ねて生成します。判断をその都度決める汎用AIに比べ、生成を重ねても構成の水準を一定に保てます。

元資料へ遡って出典を確かめる仕組み

アップロードした文書に忠実なコンテンツ変換と、出典のトレーサビリティを確認できる画面です。

コース内容から元の文書へたどれる出典表示

コース内容のどの箇所からでも、元の文書へ遡って出典を確認できます。講師は記述ごとに根拠を照合しながら公開前の確認を進められます。出力の厳密さを担保しにくい個人向けのAIツールに比べ、元資料との整合を根拠とともに示せます。

学習タスクを適切な時点に組み込む設計

インタラクティブな学習を通じて、能動的処理(アクティブプロセッシング)を促す画面です。

ナレッジカードやケースシミュレーションによる能動的処理

ナレッジカードやクイズ、ケースシミュレーションを適切な時点に配置し、受講者は問いに答え、内容を自分の言葉で説明しながら学びます。読み流しで終わる配信型の教材に比べ、能動的処理を促す学習体験を提供できます。

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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
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