マニュアルから研修作成までを短期間で、実務に活きるコースへ
新製品の発売や制度改定のたびにマニュアルから研修作成を進める現場では、教材の整理や動画収録に時間を取られ、展開の時期を逃しやすくなります。UMU AGLは、文書の内容を実務で使える知識として定着させるコース作成の仕組みを提供します。
マニュアルから研修作成で直面する3つの壁
新製品や制度改定を現場へ浸透させる好機は数週間ほどです。マニュアルの整理から動画収録まで数カ月を要すると、コースを公開する頃には最適な時期を過ぎています。
マニュアルをPDFや録画として配信するだけでは、読み流しても修了できます。完了率は満たしていても、顧客から具体的な質問を受けた場面で知識を使えないのです。
把握できる指標が受講完了率と最終テストの点数だけでは、成果が伸びない原因が知識不足なのか活用の問題なのかを判断できません。フォローアップの対象も絞り込めないままです。
速さと定着を両立できるコース作成へ
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。
マニュアルを研修に生かそうとするたびに、研修部門は公開までの速さと、受講者が実務で知識を使えるかという成果の両方を求められます。その背景には、文書を学習設計に沿ったコースへ短期間で変換し、理解の深さを確かめる仕組みが整っていない状況があるのです。UMU AGLは、まさにこの課題の解決からスタートします。
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。
成果につながる3つの仕組み
コース作成の期間を数時間まで短縮できます。講師は資料作成やレイアウト調整から離れて学習効果に直結する判断に集中でき、新製品や制度改定の内容を必要な時期に現場へ展開できます。
受講者が学習プロセスに自ら参加し、内容を確実に理解したうえで実務に応用できるようになります。顧客からの質問にも、学んだ知識をもとに自信を持って応答できる状態をめざせます。
チームが各学習ポイントをどの程度習得しているかを確認できます。能力のギャップを特定して対象を絞ったフォローアップを実施できるため、研修の効果を習得状況にもとづいて説明できます。
複数の文書から完成形のコースを直接生成する機能
文書の分析からコース生成までを一貫して進めるフロー
講師が複数のマニュアルやPDFをアップロードすると、AIが素材を分析し、想定する活用シーンや受講者像を提案します。提案をもとに文書から完成形のインタラクティブコースを直接生成できる点が、従来の手順との違いと言えます。
知識を使いながら身につける学習設計
ナレッジカードやクイズを適切なタイミングで配置した学習タスク
ナレッジカードやケースシミュレーションなどの学習タスクを要所に配置し、受講者は質問に答え、学んだ内容を自分の言葉で説明します。解説の途中でいつでも質問でき、AI講師が回答した後に元の解説へ戻ります。
学習ポイントごとに習熟度を数値化する分析
個人の習熟状況とチーム全体の学習効果レポート
習熟度を学習ポイント単位で数値化し、受講者一人ひとりの知識やスキルの習熟状況を可視化します。チーム単位の総合的な学習効果レポートも確認でき、最終テストの点数だけでは見えにくい理解の偏りを学習ポイントの粒度で把握できます。