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。
汎用AIでの教材作成に潜む3つの課題
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。
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。
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。
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。
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。
自動化の先にある3つの成果
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。
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。
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
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
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
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。