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カリキュラム作成の例に沿って並べた文字だけの研修画面を前に、受講者が頬づえをつき、集中が続かなくなっているシーンです。

カリキュラム作成の例は、自社の受講者に合いますか

研修の内容を組み立てるとき、カリキュラム作成の例は出発点として役に立ちます。ただ、同じ項目を並べても、受講者がどこまで知っているかで必要な説明の深さは変わります。例を選ぶ前に決めるのは、その差をどう扱うかなのです。

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カリキュラム作成の例が役に立つ条件

例から借りられるのは扱う範囲

例が示してくれるのは、研修で扱う内容の範囲です。広く使われている例ほど、多くの企業で共通して必要になる項目がそろっており、自社の案に抜けがないかを確かめる材料になります。同じ職種を対象にした例であれば、実務で必要になる知識の広がりを見直す手がかりにもなると言えます。ただし、扱う項目をそろえたとしても、その内容をどこまで説明するかまでは、例の側には書かれていません。

自社で決めるのは説明の深さ

深さを決める材料になるのは、受講者がその内容をどこまで知っているかという現在地です。すでに知っている内容を丁寧に説明すれば、その時間は別の話題に使えたはずの時間になります。反対に、前提としていた知識が抜けていれば、そこから先の説明は入らないのです。同じ研修を受けていても、受け取れる量は一人ひとり違います。例を選ぶより先に必要なのは、この差を見分ける手段と、見分けた差に合わせて説明を変える方法です。

例を自社に合わせる段階で残る調整

実務を通っていない項目名

例に並ぶ項目名は、多くの企業に当てはまる一般的な言葉で書かれています。自社の受講者が実際に扱う手順や判断の基準は、その言葉の内側にあります。項目名だけを写した内容では、実際の業務で思い出せる形になりにくいのです。

全員に同じ深さで渡す設計

受講者の理解度に幅があっても、配る内容は一つです。すでに知っている受講者は同じ説明を繰り返し受け、基礎が足りない受講者は途中でつまずいたまま先へ進むため、どちらの側にも合わないまま、研修は負担として受け取られやすくなります。

受講者別の作り分けにかかる手間

差に気づいたとしても、受講者ごとに説明を足した版を用意する作業は講師の手元に残ります。資料の整理、構成の書き直し、内容の確認と、どれも時間のかかる工程であり、通常の業務と並行して続けるのは難しいものです。

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
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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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?”
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例の項目名から、自社の社内資料へ

社内文書をアップロードする画面から、コースのアウトラインが組み上がるまでの流れを示した製品画面です。

要件の整理から始めるコース作成

手がかりになるのがUMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修コースの作成と、受講者一人ひとりに合わせた学習体験の両方を支えます。出発点になるのは、手元の手順書や製品資料なのです。要件を整理し、アウトラインを固めてから学習設計に進むため、事業部門と内容をすり合わせながら進められます。例の項目名をなぞる代わりに、自社の実務に沿った内容から組み立てられます。

理解度の差に合わせて変わる学習体験

AIがトレーナー、チューター、コーチと役割を変えながら、受講者の質問に応じている製品画面です。

講師の手を離れた個別対応

内容が自社のものになっても、受け取る側の理解度には差が残ります。講師が一人ひとりに割ける時間にも限りがあるのです。UMU AGLでは、AIが講義ではトレーナー、質疑ではチューター、練習ではコーチとして応じるため、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質問して確かめられます。個別の対応を講師の人数に頼らずに済む形になりますが、上司の指導や実務経験の代わりになるものではありません。

一度に渡す量を抑えるコース構成

マイクロラーニングに沿って章を分け、扱う学習ポイントの数を抑えたコース構成を示した製品画面です。

学習ポイントの数に上限を置く設計

個別に応じる形にしても、渡す内容そのものが多ければ受講者は追いきれません。UMU AGLは素材から学習ポイントを抽出し、コースの長さに応じて一度に扱う数を抑えた章立てに整えます。受講者は必要な箇所だけを選んで学び直せるようになり、講師が受講者別に版を作り分ける手間も小さくなるのです。自社の内容、理解の差への対応、扱う量の調整がそろって、例を自社向けに直す工程が回り始めます。

社内資料が学習と記録に変わる進め方

新入社員が覚える製品知識

学習ポイントごとの回答傾向を示したグラフを前に、担当者と責任者が話し合っているシーンです。

新入社員が最初に読む製品資料や作業手順の文書を、UMU AGLで学習用のコースに組み直し、内容の理解と、職務に必要な知識についての質問への回答を、学習の流れの中に置けます。

どの学習ポイントで回答が割れたかが分かり、先輩社員が口頭で補っていた内容のうち、どこを重点的に扱うかを決める手がかりになります。

管理職が扱う方針文書の学習

画面に表示された状況設問に向き合い、管理職が選択を考えているシーンです。

社内の方針文書や運用手順の資料をUMU AGLでコースとして構成し、管理職が具体的な状況の中で判断を選び、フィードバックを受けながら自分の理解を確かめられる形にします。

判断が分かれた設問を把握でき、次の研修で扱う内容を絞り込む材料になります。ただし、実際のマネジメント行動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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